在信息量爆炸的时代下,数据量日益的暴增打破了企业传统运营模式,也带来了新的挑战和机遇,企业应把握转型升级的机遇以夺取发展的先机。同时,大数据技术的精准分析能够为企业运营管理提供助力,成为实现企业收益、绩效优化的有效手段,但是大数据相关业务的研发需要大量财力的支撑,无疑为企业及其所处的供应链的运营成本带来负担。研究企业的大数据投资决策行为可为企业投资大数据业务提供有效的决策依据。为解决企业投资大数据业务的决策及企业所处供应链的契约协调问题,本文拟以具备线上线下销售渠道的制造商和零售商所构成的双渠道供应链系统为研究对象进行定量分析研究。通过文献收集和实际调研,以经济学、行为管理学、运筹学等学科的相关理论作为基础构建两种供应链模型进行实证研究,研究内容及结论如下:(1)在考虑大数据业务实现精准营销的“推”式作用的情况下,对不同模式下各经济主体的大数据业务投资行为对自身及其他成员收益影响进行分析,得出投资大数据业务的临界条件值,在共同投资的基础上采用收益共享契约对企业所在的供应链进行协调,并通过数值分析来验证模型的有效性。研究表明:(1)当基本市场需求满足一定条件时,若投资大数据业务的成本在成本约束范围内,企业单独或共同投资大数据业务都势必会增加其自身以及供应链整体的收益,同时在共同投资的情况下企业愿意承担更高的投资成本。(2)当成本分摊系数及收益分配系数满足一定条件时,契约可降低分散决策下“双重边际效应”的影响,使供应链协调实现Pareto改进。(2)在考虑大数据业务实现需求预测的“拉”式作用的情况下,采用消费者效用理论对企业的大数据业务投资决策行为进行分析,在收益共享契约的基础上设计协调机制来实现供应链协调,并通过数值分析来验证模型的有效性。研究表明:(1)当单位产品的生产成本满足一定条件时,若投资大数据业务的成本在成本约束范围内,企业共同投资大数据业务势必会增加其自身以及供应链整体的收益。(2)当投资大数据业务的成本分摊系数及收益分配系数满足一定条件时,收益共享契约可降低分散决策下“双重边际效应”的影响,使供应链协调。