企业数字化战略研习社关注数字化战略规划、数字化组织变革、数字化技术应用、数字化风险管理等话题。
随着人工智能、大数据、云计算、移动互联网和物联网等数字科技的蓬勃发展，数字化正在深刻影响企业的内外部环境。作为强调企业与环境动态匹配的学科，战略管理自然面临着如何在新形势下实现理论对变化环境的理论映射。然而，学界对于以全新的理论解释与指导数字化情境中的企业实践，还是通过修正现有理论使其适应新环境变化，还是完全可以依靠以往理论作为“认知地图”指导学术研究和企业实践，存在着不一致、甚至对立的观点。在回顾战略管理核心理论、讨论数字化环境的主要特点、以及梳理现有文献对于数字化和战略管理理论关系的基础上，本文尝试总结数字化对现有战略管理理论的挑战、讨论数字化拓展战略管理理论的可能、以及展望未来研究的可能方向，以期为开展基于数字化情境的战略管理研究提供借鉴，并为数字化背景下企业的管理实践带来启示。
基于本文的综述可见，数字化时代的企业战略管理研究无论从理论性还是应用性角度都具有极大的研究潜力，但我们对这一新兴领域依然处于探索阶段，存在诸多模糊的问题，值得学界进一步探讨。
一、大数据对管理学研究问题的影响
George等（2016）认为，对数据科学的大量使用会成为管理学转变的重大契机。
借助大数据和数据科学进行的管理学研究不仅能够完善既定的观点，提高已知实证研究结果的准确性，还有可能促使管理学者涉足新的研究领域，提出新的研究问题，采用更精细的分析单元，最终提炼出新的理论机制。
二、大数据对管理学研究数据范畴的影响
大数据的大容量性与多样性改变了管理学研究的数据范围（DataScope）和数据粒度（DataGranularity）。数据范围从过去的抽样研究向全样本研究转变，选择性偏差问题不再是管理学研究的绊脚石；数据粒度从近似向准确转变，许多过去不可测量或只能近似测量的概念变得可测及可准确测量。
三、机器学习对管理学研究方法的影响
纵观管理学近年来的发展历程，大数据及其相关的新分析方法为管理学研究带来了巨大的变化与新的可能性。
首先，足够的数据和样本使得基于大数据分析中的误差具有确定性（无限接近数学中的大数定律），大数据的认识论优势就体现在其对细节和现实的高还原度上（Simseketal.，2019）。
其次，数字化时代新的数据挖掘方式使大量碎片化数据可以消除传统研究方法中的诸多限制，提高研究效率，缩短研究周期，以更快的速度为实践决策提供支持。
回顾管理学过去的发展历史，商业数据库（如Compustat、SDC）以及先进的分析工具（如stata，R）的出现推动管理学的研究从案例和简单的2×2模型走向建立以数据分析为基础的复杂模型，而当下的管理环境急剧变动，需要更多问题导向的研究和先进的技术工具来处理大量碎片化的数据，掌握先进技术和通用算法进行数据挖掘在当下的重要性不言而喻。
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