2025年中国优选法统筹法与经济数学研究会管理决策与信息系统分会年会—“面向数字经济的管理决策创新”

为响应数字经济时代变革需要，管理决策与信息系统分会2025年年会将于5月23日至5月25日在福建省福州市召开（线上与线下相结合）。此次大会的主题为面向数字经济的管理决策创新，由中国优选法统筹法与经济数学研究会管理决策与信息系统分会及福建农林大学主办，福建农林大学经济与管理学院承办。会议受到《中国管理科学》、《数据分析与知识发现》、《科研管理》、《Socio-Economic Planning Sciences》、《Journal of Data and Information Science》及《Management Revue: Socio-Economic Studies》等多本中英文期刊的支持，将邀请管理科学与数字经济领域国内外专家、学者和商企人士，为中青年学者打造学术交流的平台，围绕共同关心的问题展开交流和研讨，以共同应对数字经济发展带来的变革与挑战。

会议主题：面向数字经济的管理决策创新

参考议题（包含但不限于）：

数字经济发展路径与趋势

数字经济时代管理决策理论的创新与发展

数字经济驱动下的农林经济管理决策

数字经济赋能文旅产业高质量发展

数据驱动的管理决策模型与方法

面向数字经济的信息系统

基于数据的知识挖掘与价值发现理论与方法

知识图谱与信息系统智能技术与方法

数据要素市场的管理决策创新

政府数字化转型与管理决策创新

数字经济中的数据安全与隐私保护

组织委员会

主席：

关忠诚，中国科学院科技战略咨询研究院

唐振鹏，福建农林大学

副主席：

杨国梁，中国科学院科技战略咨询研究院

戴永务，福建农林大学经济与管理学院

秘书长：

杨洁，福建农林大学经济与管理学院

学术委员会

主席：

李之杰，中国科学院科技战略咨询研究院

关忠诚，中国科学院科技战略咨询研究院

唐振鹏，福建农林大学

副主席：

杨国梁，中国科学院科技战略咨询研究院

戴永务，福建农林大学经济与管理学院

委员（按姓氏拼音排序）

安庆贤，中南大学

安新颖，中国医科院医学信息研究所

白如江，山东理工大学信息管理学院

白燕飞，山东财经大学保险学院

毕功兵，中国科学技术大学

曹莉，内蒙古医科大学

陈琨，新疆大学

陈磊，福州大学

陈亚，合肥工业大学经济学院

陈玉旺，曼彻斯特大学

陈真玲，北京工商大学

程豪，中国科协创新战略研究院

戴永务，福建农林大学

党炜，中国科学院空间应用中心

董照辉，中国农业科学院农发所

窦克勤，国家工业信息安全发展研究中心

杜建，北京大学健康医学大数据国家研究院

段培新，山东财经大学公共管理学院

方磊，南开大学商学院

冯连勇，中国石油大学（北京）经济管理学院

高湘昀，中国地质大学（北京）经济管理学院

耿海英，中国社会科学评价院期刊与成果评价研究室

顾复，浙江大学

郭剑锋，中国科学院大学

郭金忠，新疆财经大学信息管理学院

韩松，中国人民大学经济学院

侯剑华，中山大学信息管理学院

胡玉真，哈尔滨工程大学经济管理学院

黄衍，福建农林大学

蒋雪梅，首都经济贸易大学

金春华，北京信息科技大学经管学院

李峰，西南财经大学

李国荣，吉林财经大学

李建强，北京工业大学

李梦辉，中国科学院文献情报中心

李明，中国石油大学（北京）

李伟平，北京大学

李毅，山西财经大学信息学院

李勇军，中国科学技术大学管理学院

林海波，中国农业大学数理学院

林瑞跃，温州大学

刘开迪，山东大学人文社会科学青岛研究院

刘晓娟，北京师范大学政府管理学院信息管理系

刘阳，国家管网集团研究总院

刘寅鹏，北京航空航天大学

吕艳，浙江农林大学

马军，郑州轻工业大学

马瑞敏，山西大学经济与管理学院

马廷灿，中国科学院武汉文献情报中心

马晓栋，中国农业大学数理学院

马峥，中国科学院文献情报中心

莫建雷，中国科学院科技战略咨询研究院

木仁，吉林财经大学统计学院

倪国华，北京工商大学

宁家川，青岛冠成软件有限公司

潘旭伟，浙江理工大学

任宪同，山东大学管理学院

沈万芳，山东财经大学

沈益民，成都工业学院

沈哲思，中国科学院文献情报中心

施海柳，福建江夏学院

石晓，山东财经大学金融学院

宋艳辉，杭州电子科技大学

宋瑶瑶，首都经贸大学经济学院

王光辉，中国科学院地理科学与资源研究所

王晓冬，国家信息中心

王志宏，东华大学

魏瑞斌，安徽财经大学管理科学与工程学院

吴杰，中国科学技术大学管理学院

吴先华，上海海事大学经济管理学院

武佳倩，郑州大学

夏雨，河南工业大学

肖和录，湖南师范大学

谢启伟，北京工业大学

熊海涛，北京工商大学

熊曦，南京航空航天大学经济与管理学院

许金华，中国科学院科技战略咨询研究院

杨洁，福建农林大学经济与管理学院

杨佳伟，东华大学旭日工商管理学院

杨立英，中国科学院文献情报中心

杨思洛，武汉大学

叶作亮，西南财经大学

于娱，南京审计大学

袁莉莉，北京物资学院

岳婷，中国科学院文献情报中心

占莎，中国农业科学院

战洪飞，宁波大学

张静晓，长安大学

张松涛，中粮集团大悦城控股

张晓明，福建江夏学院工商管理学院

张雪梅，清华大学经济管理学院

张炎，中国工商银行

赵秋红，北京航空航天大学经济管理学院

赵星，复旦大学国家智能评价与治理实验基地

甄苓，中国农业大学

郑义，福建农林大学经济与管理学院

郑海军，中国科学院科技战略咨询研究院

仲建兰，福建农林大学经济与管理学院

周忠宝，湖南大学

朱斌，军科创新院

朱礼军，中国科学技术信息研究所

以下内容为GPT视角对中国优选法统筹法与经济数学研究会管理决策与信息系统分会年会—“面向数字经济的管理决策创新”相关领域的研究解读，仅供参考：

面向数字经济的管理决策创新研究现状

一、研究背景与意义

数字经济作为一种新的经济形态，以数字化的知识和信息为关键生产要素，以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展与政府治理模式。在这样的背景下，管理决策面临着全新的挑战和机遇，传统的管理决策模式已难以适应数字经济快速发展的需求，因此面向数字经济的管理决策创新研究具有重要的现实意义。

二、当前研究热点领域（一）数据驱动的管理决策

大数据分析在决策中的应用：大数据为管理决策提供了丰富的信息资源。通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，企业能够更准确地了解市场趋势、消费者需求和竞争对手动态，从而制定更加科学合理的决策。例如，电商平台利用用户的浏览历史、购买记录等数据，进行精准的商品推荐和营销策略制定，提高了销售效率和客户满意度。

数据质量与决策可靠性：数据质量是影响数据驱动决策效果的关键因素。研究关注如何提高数据的准确性、完整性、一致性和及时性，以确保基于数据的决策具有可靠性。同时，也探讨了数据治理和数据安全等问题，保障数据在决策过程中的合法合规使用。

（二）人工智能与机器学习辅助决策

智能决策支持系统：人工智能和机器学习技术的发展为管理决策带来了新的工具和方法。智能决策支持系统能够自动处理和分析大量复杂的数据，提供决策建议和预测结果。例如，在金融领域，利用机器学习算法进行风险评估和投资决策，提高了决策的准确性和效率。

算法透明度与可解释性：随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，算法的透明度和可解释性成为研究热点。由于许多机器学习算法具有“黑箱”特性，决策过程难以理解，这给决策的公正性和可信度带来了挑战。因此，研究如何提高算法的透明度和可解释性，使决策者能够理解算法的决策依据，是当前面临的重要问题。

（三）数字化平台与生态系统下的决策

平台经济中的战略决策：数字化平台成为数字经济的重要组织形式，如电商平台、社交媒体平台等。平台企业面临着独特的战略决策问题，如平台规则制定、用户获取与留存、平台生态建设等。研究关注平台企业如何在竞争激烈的市场环境中制定有效的战略决策，实现平台的可持续发展。

生态系统中的协同决策：数字经济生态系统由多个参与主体组成，包括企业、消费者、供应商、开发者等。在生态系统中，各参与主体之间相互依存、相互影响，需要进行协同决策以实现整体利益的最大化。研究探讨了如何建立有效的协同决策机制，促进生态系统内各主体之间的合作与共赢。

（四）数字化转型下的组织决策变革

组织架构与决策流程优化：数字化转型要求企业调整组织架构和决策流程，以适应快速变化的市场环境。研究关注如何构建敏捷型组织，打破传统的层级结构，提高决策的效率和灵活性。例如，一些企业采用扁平化的组织架构和跨部门的项目团队，加快了决策的速度和执行的效果。

数字化领导力与决策能力：数字化转型对企业管理者的领导力和决策能力提出了新的要求。管理者需要具备数字化思维和技能，能够理解和应用数字技术，引导组织进行数字化转型。研究探讨了如何培养和提升管理者的数字化领导力和决策能力，以推动组织的创新发展。

三、研究方法与成果（一）研究方法

实证研究：通过对实际企业和组织的调查、案例分析和数据统计，验证管理决策创新理论和方法的有效性和可行性。例如，一些研究选取了不同行业的企业作为样本，分析其在数字经济环境下管理决策的变化和效果。

模型构建与仿真：运用数学模型和计算机仿真技术，对管理决策过程进行模拟和优化。例如，建立决策模型来分析不同决策方案对企业绩效的影响，通过仿真实验寻找最优的决策策略。

跨学科研究：面向数字经济的管理决策创新研究涉及管理学、经济学、计算机科学、数学等多个学科领域。跨学科研究方法的应用有助于整合不同学科的知识和方法，为管理决策创新提供更全面的理论支持和实践指导。

（二）研究成果

理论成果：在管理决策创新的理论方面取得了一定的进展，提出了许多新的概念、模型和框架。例如，数据驱动的决策理论、智能决策理论、平台生态系统决策理论等，为理解数字经济下的管理决策提供了新的视角。

实践成果：一些企业和组织在管理决策创新方面进行了积极的实践探索，取得了显著的成效。例如，通过引入大数据分析和人工智能技术，提高了企业的运营效率和市场竞争力；通过构建数字化平台和生态系统，实现了产业链的协同发展和价值共创。

四、研究面临的挑战（一）数据隐私与安全问题

随着数字经济的发展，数据成为重要的资产，但数据隐私和安全问题也日益突出。在管理决策过程中，如何保护个人和企业的数据隐私，防止数据泄露和滥用，是当前面临的重要挑战。同时，网络安全威胁也给基于数据的决策带来了风险，需要加强数据安全管理和技术防护。

（二）技术与人才短缺

数字经济的发展依赖于先进的技术和高素质的人才。然而，目前一些企业在数字技术应用方面还存在不足，缺乏相关的技术能力和专业人才。管理决策创新需要既懂管理又懂数字技术的复合型人才，但这类人才相对短缺，制约了管理决策创新的推进。

（三）制度与政策滞后

数字经济的快速发展对现有的制度和政策提出了新的挑战。一些传统的制度和政策可能无法适应数字经济的特点和需求，例如数据产权界定、平台经济监管等方面还存在制度空白和政策不完善的问题。这给管理决策创新带来了一定的不确定性，需要加快制度和政策的创新和完善。

（四）文化与观念障碍

管理决策创新不仅需要技术和制度的支持，还需要文化和观念的转变。一些企业和组织的管理者和员工对数字技术的接受程度较低，习惯于传统的决策方式和管理模式，缺乏创新意识和变革精神。这种文化和观念障碍阻碍了管理决策创新的实施和推广。

五、未来研究趋势（一）深化跨学科研究

未来面向数字经济的管理决策创新研究将进一步加强跨学科合作，整合管理学、经济学、计算机科学、社会学等多学科的理论和方法，深入研究数字经济下管理决策的复杂性和动态性，为管理决策创新提供更全面、深入的理论支持。

（二）关注新兴技术应用

随着人工智能、区块链、物联网、5G等新兴技术的不断发展，这些技术将在管理决策中发挥越来越重要的作用。未来研究将关注如何将这些新兴技术应用于管理决策创新，探索新的决策模式和方法，提高决策的智能化、自动化和精准化水平。

（三）强化可持续发展视角

在数字经济时代，企业的管理决策不仅要考虑经济效益，还要关注社会效益和环境效益。未来研究将强化可持续发展视角，探讨如何在管理决策中平衡经济、社会和环境三者的关系，实现企业的可持续发展和社会的共同进步。

（四）拓展国际比较研究

数字经济是全球性的经济形态，不同国家和地区的数字经济发展水平和特点存在差异。未来研究将加强国际比较研究，分析不同国家和地区在面向数字经济的管理决策创新方面的经验和做法，为我国的管理决策创新提供借鉴和参考。

面向数字经济的管理决策创新研究可以应用在哪些行业或产业领域

制造业

生产流程优化：通过在生产设备上安装传感器，收集设备运行数据，利用大数据分析和人工智能算法预测设备故障，提前安排维护，减少停机时间。例如，汽车制造企业可以实时监测生产线上的机器人工作状态，优化生产节奏，提高生产效率。

供应链协同：借助数字化平台实现供应链各环节的信息共享，企业能够更准确地预测需求，优化库存管理。比如，电子制造企业与供应商通过平台实时交换生产计划和库存信息，实现零部件的及时供应，降低库存成本。

定制化生产决策：利用数字技术收集消费者的个性化需求，通过柔性生产系统实现定制化生产。例如，服装制造企业可以根据消费者在电商平台上的设计需求，快速调整生产线，生产出符合消费者喜好的服装。

零售业

精准营销：通过分析消费者的购买历史、浏览记录、社交媒体行为等数据，了解消费者的偏好和需求，制定个性化的营销策略。例如，电商平台向消费者推送符合其兴趣的商品广告，提高营销效果和转化率。

店铺选址与布局优化：利用地理信息系统（GIS）和大数据分析，结合人口分布、消费能力、竞争对手位置等因素，选择最佳的店铺选址。同时，根据店内消费者的流动轨迹和购买行为，优化店铺布局，提高商品展示效果和销售业绩。

线上线下融合决策：随着新零售的发展，企业需要决定如何整合线上线下的资源和渠道。例如，传统零售企业可以开展线上销售业务，同时提供线下体验和配送服务，通过管理决策创新实现线上线下的协同发展。

金融业

风险评估与管理：利用大数据和机器学习算法对客户的信用状况、还款能力等进行全面评估，提高风险识别的准确性和效率。例如，银行可以通过分析客户的交易记录、社交数据等多维度信息，更精准地评估贷款风险，降低不良贷款率。

智能投顾：基于人工智能技术为客户提供个性化的投资建议和资产配置方案。根据客户的风险偏好、投资目标和财务状况，智能投顾系统可以实时调整投资组合，提高投资收益。

金融科技监管决策：随着金融科技的快速发展，监管机构需要制定相应的监管政策和措施，保障金融市场的稳定和安全。例如，对数字货币、区块链金融等新兴领域进行监管研究，防范金融风险。

医疗健康业

疾病预测与预防：通过收集患者的电子病历、基因数据、生活习惯等信息，利用大数据分析和人工智能算法预测疾病的发生风险，制定个性化的预防方案。例如，医疗机构可以根据患者的健康数据，提前发现糖尿病、心血管疾病等慢性疾病的潜在风险，进行早期干预。

医疗资源优化配置：利用数字化平台实现医疗资源的共享和调配，提高医疗服务的效率和质量。例如，通过远程医疗系统，患者可以在基层医疗机构接受上级医院专家的诊断和治疗建议，缓解大医院的就诊压力。

医药研发决策：在药物研发过程中，利用数字技术进行药物靶点发现、临床试验设计和数据分析，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过计算机模拟技术筛选潜在的药物分子，提高研发的成功率。

交通运输业

智能交通管理：借助物联网、大数据和人工智能技术，实现交通流量的实时监测和调控。例如，交通管理部门可以根据路况信息调整信号灯时长，引导车辆合理分流，缓解交通拥堵。

物流配送优化：利用数字地图和路径规划算法，优化物流配送路线，提高配送效率。例如，快递企业可以根据订单信息和实时交通状况，为配送车辆规划最优的行驶路线，减少配送时间和成本。

共享出行决策：共享单车、网约车等共享出行模式需要企业进行科学的管理决策。例如，共享单车企业要根据不同区域的骑行需求，合理投放车辆，提高车辆的使用率和周转率。

农业

精准农业决策：通过传感器、无人机等技术收集土壤湿度、肥力、气象等数据，结合大数据分析和农业模型，为农民提供精准的种植建议，如施肥、灌溉、病虫害防治等。例如，根据土壤养分含量精准施肥，提高农作物产量和质量，同时减少化肥和农药的使用。

农产品供应链管理：利用数字化平台实现农产品的溯源和流通管理，保障农产品质量安全。消费者可以通过扫描二维码了解农产品的产地、种植过程、检测报告等信息，提高消费者对农产品的信任度。

农业金融创新决策：金融机构可以根据农业生产的数字化数据，为农民和农业企业提供更精准的金融服务，如贷款、保险等。例如，根据农作物的生长情况和市场价格预测，为农民提供合理的贷款额度和保险方案。

面向数字经济的管理决策创新领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构国内研究机构

清华大学经济管理学院

优势：学院在数字经济与管理决策创新领域拥有雄厚的师资力量和深厚的学术积淀。其研究方向广泛，涵盖大数据与商业分析、人工智能与企业管理创新等。例如，在大数据分析方面，学院的研究团队与多家企业合作，通过挖掘企业运营数据，为企业提供精准的市场预测和决策支持。

成果：承担了多项国家级科研项目，发表了大量高水平的学术论文，培养了一批在数字经济领域具有创新能力的管理人才。

北京大学光华管理学院

优势：依托北京大学的综合学科优势，在数字经济与战略决策、数字金融等方面开展了深入研究。学院注重跨学科研究，将经济学、管理学与计算机科学等学科相结合，为管理决策创新提供了新的视角和方法。

成果：举办了多场数字经济领域的学术研讨会和论坛，促进了学术交流与合作。其研究成果为企业和政府部门的决策提供了重要的参考依据。

中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心

优势：该中心专注于虚拟经济与数据科学的前沿研究，在数字经济的管理决策创新方面具有独特的优势。利用大数据、人工智能等技术，开展经济预测、政策模拟等方面的研究，为政府和企业提供科学的决策依据。

成果：研发了一系列具有自主知识产权的数据分析和决策支持系统，在宏观经济决策、产业规划等领域得到了广泛应用。

国外研究机构

麻省理工学院斯隆管理学院

优势：斯隆管理学院是全球顶尖的管理学院之一，在数字经济与管理决策创新领域处于领先地位。学院的研究重点包括数字化战略、数字平台与生态系统等。例如，在数字平台研究方面，深入探讨了平台的商业模式、竞争策略和治理机制，为企业构建和管理数字平台提供了理论指导。

成果：与全球众多知名企业建立了合作关系，将研究成果应用于企业实践。其研究成果发表在国际顶级学术期刊上，对全球的管理决策创新产生了重要影响。

哈佛大学商学院

优势：哈佛商学院以其案例教学法和研究实力闻名于世。在数字经济背景下，学院关注企业的数字化转型、数字化领导力等研究主题。通过大量的企业案例研究，总结出企业在数字经济时代的管理决策经验和教训。

成果：培养了众多全球商业领袖，其研究成果和教学方法被广泛应用于全球商学院的教学和企业管理实践中。

斯坦福大学数字经济实验室

优势：该实验室专注于数字经济的前沿研究，涉及人工智能与经济、区块链技术与管理决策等多个领域。实验室的研究人员与硅谷的科技企业保持密切合作，能够及时将最新的技术成果应用于管理决策创新研究中。

成果：发表了一系列具有创新性的研究成果，推动了数字经济理论和实践的发展。

企业品牌国内企业

阿里巴巴集团

优势：作为全球知名的电子商务和科技企业，阿里巴巴在数字经济领域拥有丰富的实践经验和强大的技术实力。其管理决策创新体现在多个方面，例如通过大数据分析实现精准营销和供应链优化，利用人工智能技术提升客户服务质量和运营效率。

案例：阿里巴巴的“数据中台”战略，整合了集团内部的海量数据，为各个业务板块提供了统一的数据支持和决策依据，实现了业务的协同发展和创新。

腾讯公司

优势：腾讯在社交、游戏、金融科技等多个领域布局，积累了大量的用户数据和技术能力。在管理决策创新方面，腾讯注重用户体验和产品创新，通过数据驱动的决策机制不断优化产品和服务。

案例：腾讯的微信平台通过分析用户的社交行为和消费数据，为商家提供了精准的广告投放和营销解决方案，同时也为用户提供了个性化的服务推荐。

华为技术有限公司

优势：华为是全球领先的通信技术解决方案提供商，在数字化转型和管理决策创新方面具有独特的优势。华为通过数字化技术实现了自身的生产、研发和供应链的智能化管理，同时也为其他企业提供了数字化转型的解决方案。

案例：华为的“数字工厂”项目，利用物联网、大数据和人工智能等技术，实现了生产过程的实时监控和优化，提高了生产效率和产品质量。

国外企业

亚马逊公司

优势：亚马逊是全球最大的电子商务和云计算公司之一，在数字经济领域具有强大的竞争力。其管理决策创新主要体现在以客户为中心的运营模式和高效的供应链管理上。通过大数据分析和人工智能算法，亚马逊能够精准预测客户需求，实现快速配送和个性化推荐。

案例：亚马逊的“预测性补货”系统，根据历史销售数据、季节因素、促销活动等多种因素，提前预测商品的需求，并自动安排补货，大大提高了库存周转率和客户满意度。

谷歌公司

优势：谷歌在搜索引擎、人工智能、云计算等领域处于领先地位，其管理决策创新依赖于强大的技术研发能力和数据优势。谷歌通过数据分析和机器学习算法，不断优化广告投放效果、提升搜索质量和开发新的产品和服务。

案例：谷歌的广告业务通过分析用户的搜索行为和兴趣偏好，为广告主提供精准的广告投放服务，实现了广告效果的最大化。

微软公司

优势：微软是全球知名的软件和科技企业，在数字化转型和管理决策创新方面积极布局。微软通过云计算、人工智能等技术，为企业提供数字化解决方案，帮助企业实现管理决策的智能化和高效化。

案例：微软的“Power BI”商业智能工具，能够帮助企业快速整合和分析数据，生成可视化的报表和图表，为企业管理者提供直观的决策支持。

面向数字经济的管理决策创新领域有哪些招聘岗位或就业机会

技术研发类

人工智能算法工程师

职责：负责研发适用于管理决策场景的机器学习和深度学习算法，如预测模型、分类算法等，以优化企业的生产、销售、供应链等决策流程。例如，通过构建需求预测模型，帮助电商企业更精准地备货。

要求：精通Python、R等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备扎实的数学基础和算法设计能力。

大数据开发工程师

职责：搭建和维护大数据平台，处理和分析海量的业务数据，为管理决策提供数据支持。比如，构建数据仓库，对用户行为数据进行清洗、转换和存储，以便后续分析。

要求：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，掌握SQL等数据库查询语言，有大数据项目开发经验者优先。

区块链开发工程师

职责：开发区块链技术解决方案，应用于企业的供应链管理、金融交易等领域，提高决策的透明度和安全性。例如，利用区块链技术实现供应链上的产品溯源，让企业管理者能清晰掌握产品流向。

要求：了解区块链原理和底层技术，如共识算法、智能合约等，掌握Solidity等智能合约开发语言。

数据分析类

数据分析师

职责：收集、整理和分析企业内外部的数据，挖掘数据背后的规律和趋势，为管理决策提供数据洞察和建议。比如，分析市场销售数据，找出畅销产品和潜在市场机会。

要求：熟练使用Excel、SQL等工具进行数据处理，掌握Tableau、Power BI等数据可视化工具，具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力。

商业智能分析师

职责：设计和开发商业智能系统，将企业的数据转化为可视化的报表和仪表盘，帮助管理层快速了解企业运营状况，做出科学决策。例如，制作销售业绩分析仪表盘，实时展示各区域、各产品的销售情况。

要求：熟悉商业智能工具和技术，有数据仓库设计和ETL开发经验，能够与业务部门有效沟通，理解业务需求。

用户行为分析师

职责：通过分析用户在数字平台上的行为数据，如浏览记录、点击行为、购买行为等，了解用户需求和偏好，为产品优化和营销决策提供依据。比如，分析用户在电商平台的搜索关键词，优化商品推荐策略。

要求：掌握用户行为分析方法和工具，如Google Analytics等，具备较强的数据分析能力和用户洞察力。

战略规划类

数字经济战略规划师

职责：研究数字经济的发展趋势和政策法规，结合企业自身情况，制定企业的数字经济战略和发展规划。例如，为企业制定数字化转型路线图，明确各阶段的目标和任务。

要求：具备宏观视野和战略思维能力，熟悉数字经济领域的前沿技术和发展动态，有战略规划或咨询项目经验者优先。

行业研究员（数字经济方向）

职责：跟踪和分析特定行业在数字经济领域的发展情况，撰写行业研究报告，为企业的投资决策、市场进入等提供参考。比如，研究金融科技行业的发展趋势和竞争格局，为企业投资金融科技项目提供建议。

要求：具有较强的研究能力和信息收集能力，熟悉行业研究方法和工具，有相关行业研究经验者优先。

运营管理类

数字化运营经理

职责：负责企业数字化运营项目的规划、实施和管理，推动企业业务流程的数字化改造和优化。例如，搭建企业的数字化营销平台，提高营销效率和效果。

要求：具备项目管理经验和数字化运营思维，熟悉数字化营销、客户关系管理等领域的知识和工具。

供应链管理专家（数字化方向）

职责：运用数字技术优化供应链流程，提高供应链的透明度、灵活性和效率。比如，通过物联网技术实现供应链上货物的实时追踪和监控，优化库存管理。

要求：熟悉供应链管理理论和流程，掌握数字化供应链技术和工具，有供应链数字化转型项目经验者优先。

风险管理经理（数字经济领域）

职责：识别和评估企业在数字经济环境下面临的各种风险，如数据安全风险、网络攻击风险等，制定相应的风险管理策略和措施。例如，建立企业数据安全防护体系，保障企业数据的安全。

要求：具备风险管理和信息安全方面的知识和经验，熟悉数字经济领域的相关法律法规和标准。