大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及對(duì)策研究

王 晴

山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西太原 030006

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及對(duì)策研究

王 晴

山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西太原 030006

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)引發(fā)了數(shù)據(jù)分析和處理方式的變革。大數(shù)據(jù)具有大容量、多類型、快速度和低價(jià)值等特性，在解析大數(shù)據(jù)的基本內(nèi)涵和多元價(jià)值基礎(chǔ)上，從數(shù)據(jù)的屬性角度剖析大數(shù)據(jù)給企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)首先要突破傳統(tǒng)系統(tǒng)模型的束縛，構(gòu)建一個(gè)基于大數(shù)據(jù)分析（BDA）技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)模型，并建議企業(yè)將重心轉(zhuǎn)移到基于移動(dòng)互聯(lián)的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析上。

大數(shù)據(jù)；競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)；機(jī)遇；挑戰(zhàn)；應(yīng)對(duì)策略

一、引言

正當(dāng)云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等新興IT（產(chǎn)業(yè)）如火如荼之時(shí)，一個(gè)新概念——大數(shù)據(jù)（big data）迅速“紅”遍各界，由此引起的各種討論廣泛進(jìn)行著，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生了重大影響。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)據(jù)量將以每年翻一番的速度暴增，至2020年可達(dá)到 35ZB（1ZB≈10億 TB），社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和地理信息系統(tǒng)等領(lǐng)域所創(chuàng)造的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)快速分析和處理能力提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，正在引發(fā)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的新思維和新發(fā)展，研究人員也在不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，探析發(fā)展動(dòng)向。對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究人員而言，如何從實(shí)時(shí)更新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中挖掘出商業(yè)價(jià)值和情報(bào)，是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的現(xiàn)實(shí)課題。

二、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵及價(jià)值

（一）大數(shù)據(jù)的基本內(nèi)涵

從目前的研究來(lái)看，大數(shù)據(jù)仍是一個(gè)描述性的概念，缺乏學(xué)理性的總結(jié)。IT業(yè)界通常用“4V”來(lái)描述其特征，即數(shù)據(jù)容量（Volume）大，數(shù)據(jù)種類（Variety）多，處理速度（Velocity）快和價(jià)值（Value）密度低，大數(shù)據(jù)看似是個(gè)前所未有的新名詞，但事實(shí)上，大數(shù)據(jù)只是數(shù)字化社會(huì)發(fā)展中的一種新現(xiàn)象，數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)已經(jīng)持續(xù)一段時(shí)間，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品并沒(méi)有發(fā)生革命性變化。

從產(chǎn)業(yè)的角度看，大數(shù)據(jù)是指伴隨在互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中，系統(tǒng)地整合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和挖掘、價(jià)值提煉和應(yīng)用、智能處理和分發(fā)的綜合性信息服務(wù)，即通過(guò)對(duì)大量動(dòng)態(tài)可持續(xù)的多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深入挖掘，迅速獲得洞察力和新價(jià)值的能力，以支持組織或個(gè)人作出科學(xué)決策。從技術(shù)的角度看，大數(shù)據(jù)是指無(wú)法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲(chǔ)、檢索、分析、處理和分享的海量復(fù)雜數(shù)據(jù)集合，精確過(guò)濾和篩選出有價(jià)值信息并輸入決策系統(tǒng)，傳統(tǒng)的挖掘工具僅針對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，已不能適應(yīng)新形勢(shì)的要求。這種根本性的差異主要表現(xiàn)為：①數(shù)據(jù)規(guī)模和類型，若以MB為基本單位定義小數(shù)據(jù)，則大數(shù)據(jù)的起點(diǎn)便是PB，同時(shí)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在總量中所占比例大幅提高；②數(shù)據(jù)模式和關(guān)系，傳統(tǒng)模式是先構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)再導(dǎo)入數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)環(huán)境下兩者關(guān)系趨于不確定；③處理對(duì)象和工具，大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性將引起處理工具的變革以及人、機(jī)、物的融合。

（二）大數(shù)據(jù)的多元價(jià)值

1.大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值

網(wǎng)民創(chuàng)造的海量數(shù)據(jù)記錄著他們?nèi)粘；顒?dòng)信息，這是現(xiàn)實(shí)和網(wǎng)絡(luò)深度融合的產(chǎn)物，蘊(yùn)含著很多規(guī)律性、常態(tài)性行為信息，反映了網(wǎng)絡(luò)輿情和民意訴求。大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值主要有：①高效率的數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)檎峁撛诘氖找?，為妥善處理社?huì)公共問(wèn)題提供依據(jù)；②有助于行政資源的優(yōu)化配置，使公共支出效益最大化；③大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用，可以提高政府部門的決策水平，④將各部門搜集到的數(shù)據(jù)歸類整理和分析，可以解決情報(bào)系統(tǒng)的不足問(wèn)題，提高安保能力。

2.大數(shù)據(jù)的科研價(jià)值

誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)的巨大科研價(jià)值必將推動(dòng)科學(xué)發(fā)展并催生更多的研究機(jī)遇。Nature和Science分別在2008和2011年出版?？瘉?lái)探討大數(shù)據(jù)問(wèn)題，此后，包括ERCIM News在內(nèi)的各大權(quán)威刊物均設(shè)專欄研討大數(shù)據(jù)環(huán)境下的學(xué)科創(chuàng)新性發(fā)展。大數(shù)據(jù)的興起也引起了許多國(guó)家政府的極大關(guān)注，2012年3月，美國(guó)公布“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃”，歐盟也有類似的戰(zhàn)略舉措。2013年中國(guó)自然科學(xué)基金委員會(huì)《項(xiàng)目指南》有關(guān)大數(shù)據(jù)的研究計(jì)劃占很大比例，受到申請(qǐng)者的熱烈響應(yīng)。大數(shù)據(jù)的科研價(jià)值有：①大數(shù)據(jù)的興起促使云計(jì)算進(jìn)入以“分析即服務(wù)”（AaaS）為標(biāo)志的“Cloud 2．0”時(shí)代，采用大數(shù)據(jù)處理方法，可大大提高科研轉(zhuǎn)化率；②大數(shù)據(jù)引起了學(xué)界對(duì)科研方法論的重新審視，引發(fā)了科研思維與方法的革命，從實(shí)驗(yàn)科學(xué)到理論科學(xué)再到 “第四范式”（The Fourth Paradigm），同時(shí)，科研的進(jìn)展將有力地推動(dòng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為行業(yè)培育專門人才。

3.大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

隨著人們收入水平的提高和消費(fèi)需求的多樣化，包括搜索、收藏、購(gòu)買和評(píng)價(jià)等在內(nèi)的關(guān)聯(lián)性行為，便捷的在線服務(wù)改變了群體交互方式，構(gòu)成了在線用戶創(chuàng)造內(nèi)容（UGC），為企業(yè)深入挖掘數(shù)據(jù)提供了多源頭、低成本的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)模式，不同行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注度明顯增加，同時(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起和廣泛應(yīng)用，促使數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)具有實(shí)時(shí)性，動(dòng)態(tài)性和多樣性，同時(shí)也蘊(yùn)藏著巨大的情報(bào)價(jià)值。總結(jié)起來(lái)，可以歸納為以下幾個(gè)方面：①優(yōu)化企業(yè)信息管理，如降低歸檔成本，通過(guò)分析用戶行為習(xí)慣，獲取競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)；②改進(jìn)企業(yè)商業(yè)決策，摒棄傳統(tǒng)邏輯性分析的弊端，開(kāi)辟新路徑以提高整體的創(chuàng)造性思維能力，如預(yù)測(cè)和規(guī)避業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，探測(cè)和開(kāi)發(fā)新興市場(chǎng)。隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到數(shù)據(jù)作為核心資產(chǎn)的重要性，并將這些數(shù)據(jù)的有效利用作為企業(yè)決策的核心任務(wù)。

三、大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的影響

（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的機(jī)遇

1.大數(shù)據(jù)的多樣性

從數(shù)據(jù)的本身特性出發(fā)，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇主要包括以下幾點(diǎn)：①數(shù)據(jù)的全面性和真實(shí)性，數(shù)據(jù)來(lái)源包括Facebook、SNS、Twitter、微博等社交媒體產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)，電子商務(wù)和在線支付等交易數(shù)據(jù)，GPS、RFID和GIS等行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從不同角度透視著企業(yè)現(xiàn)有和潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所處的行業(yè)環(huán)境和服務(wù)類型，為提升企業(yè)的洞察力提供可靠的情報(bào)資源，另外，數(shù)據(jù)過(guò)濾越仔細(xì)，分析結(jié)果越有效；②數(shù)據(jù)的及時(shí)性和實(shí)時(shí)性，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，影響了人們的生活工作方式，組織和個(gè)人微博的開(kāi)通，用戶可以隨時(shí)隨地將自己的感受、想法和興趣等信息公之于眾，企業(yè)可以將自己的服務(wù)、應(yīng)用和需求向社會(huì)公布，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向服務(wù)，誰(shuí)能更好地“鎖定”用戶，誰(shuí)就贏得先機(jī)；③數(shù)據(jù)的社會(huì)化和精細(xì)化，數(shù)據(jù)的社會(huì)化是大數(shù)據(jù)時(shí)代的趨勢(shì)，許多社會(huì)化數(shù)據(jù)反映了用戶的興趣、知識(shí)背景、社會(huì)觀、技能和經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)之間暗含的內(nèi)在規(guī)律，并發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)與用戶行為之間的關(guān)系，通過(guò)“回訪”贏得大規(guī)模的“粉絲”，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控社會(huì)化情緒信息獲得用戶的真實(shí)看法，調(diào)整營(yíng)銷策略，提高用戶滿意度。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)也是企業(yè)現(xiàn)實(shí)需求，透過(guò)數(shù)據(jù)看本質(zhì)，可以挖掘出數(shù)據(jù)背后的情報(bào)價(jià)值。

2.新技術(shù)的可選性

構(gòu)建大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，可以從現(xiàn)有的應(yīng)用中借鑒成熟技術(shù)以解決某些棘手問(wèn)題。①云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)，近幾年，IT企業(yè)紛紛提出了各具特色的云計(jì)算系統(tǒng)或解決方案，包括：Google云計(jì)算平臺(tái)，由分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)處理、分布式鎖和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表構(gòu)成應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，集成了海量數(shù)據(jù)庫(kù)和程序設(shè)計(jì)等功能，按指令分工協(xié)作；IBM的“藍(lán)云”（Blue Cloud）計(jì)算平臺(tái)，提供客戶定制服務(wù)；Sun公司IT優(yōu)化解決方案，由開(kāi)源存儲(chǔ)、Eco計(jì)算方案、模塊化數(shù)據(jù)中心、CMT服務(wù)器、統(tǒng)一存儲(chǔ)系統(tǒng)和Web在線等組成，提供在線業(yè)務(wù)服務(wù)；Microsoft的Azure云平臺(tái)，利用虛擬化、智能化的資源分配手段，為客戶提供服務(wù)；Amazon的彈性計(jì)算云（EC2），在虛擬的交互集群環(huán)境中實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)界面上的多方互動(dòng)。②大數(shù)據(jù)分析 （Big Data Analytics，BDA）技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)等核心模塊，以及聚類分析、文本分析和信息可視化等呈現(xiàn)技術(shù)，基于大數(shù)據(jù)的“4V”特征，BDA可利用阿帕奇Hadoop技術(shù)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到情報(bào)的功能轉(zhuǎn)換，BDA注重?cái)?shù)據(jù)與技術(shù)的有機(jī)融合，提取有價(jià)值的情報(bào)以支持決策，BDA也可利用Objectivity公司開(kāi)發(fā)的InfiniteGraph（IG）分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)系分析，用于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的獲取、感知、分發(fā)和融合（即構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)）等諸多處理環(huán)節(jié)。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的挑戰(zhàn)

1.大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)性

大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)性（emergent properties）使得數(shù)據(jù)的度量、獲取、分析和預(yù)測(cè)難以得心應(yīng)手地駕馭，主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：①模式涌現(xiàn)性，在異質(zhì)性和多樣性共存的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)的屬性和功能既有聯(lián)系又有差別，一方面從整體性體系中涌現(xiàn)出某種具有局部特征的特定模式，另一方面，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性又催生出具有模塊化性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型，在演化過(guò)程中自發(fā)地聚合或分離；②行為涌現(xiàn)性，數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展使得數(shù)據(jù)的時(shí)序性特征更加明顯，而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的群體或個(gè)體行為則是基于一系列大量時(shí)序數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，相似性越大的個(gè)體越容易形成自組織的小群體，這給數(shù)據(jù)的精細(xì)分析帶來(lái)不小的難度；③語(yǔ)義涌現(xiàn)性，在開(kāi)放自由的網(wǎng)絡(luò)空間中，大量自發(fā)個(gè)體的語(yǔ)義隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新而演化并融合，不斷形成新的數(shù)據(jù)含義，眾包（crowdsourcing）正是由此產(chǎn)生的新的生產(chǎn)組織形式，它的核心特征即是群體或個(gè)體的不確定性?？梢?jiàn)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的大數(shù)據(jù)是一個(gè)復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和使用的主體角色相互轉(zhuǎn)換，彼此關(guān)聯(lián)。

2.大數(shù)據(jù)的時(shí)效性

如何確保海量的動(dòng)態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)得到及時(shí)挖掘和分析，為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究提供“真材實(shí)料”，是擺在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作者面前亟待解決的問(wèn)題。①涌入的大量數(shù)據(jù)給常規(guī)化的信息管理帶來(lái)負(fù)擔(dān)，存儲(chǔ)和維護(hù)成為主要的難點(diǎn)；②數(shù)據(jù)的膨脹和多樣化，迫使情報(bào)采集人員要有敏銳的感知能力，多層次、全方位的情報(bào)搜集才能保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的精準(zhǔn)可靠；③數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)和安全，任何信息技術(shù)的升級(jí)和應(yīng)用都是一把“雙刃劍”，云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用給企業(yè)減輕了壓力，同時(shí)也帶來(lái)了潛在的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)的數(shù)據(jù)可能會(huì)集中在某一塊“云”里，一旦這塊云出現(xiàn)安全問(wèn)題，企業(yè)數(shù)據(jù)將面臨巨大災(zāi)難；④數(shù)據(jù)的集成和整合，相對(duì)于傳統(tǒng)的情報(bào)采集子系統(tǒng)而言，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的分布式數(shù)據(jù)采集源是動(dòng)態(tài)變化的，稍不留神就有可能錯(cuò)失良機(jī)，過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)不僅增加情報(bào)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，還有可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的判斷。因此，有必要構(gòu)建一個(gè)具有機(jī)動(dòng)反應(yīng)能力的采集組織或協(xié)調(diào)小組。

3.大數(shù)據(jù)的認(rèn)知度

大數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的情報(bào)價(jià)值，但是目前為數(shù)眾多的企業(yè)還是困惑于理解和分析數(shù)據(jù)。大眾購(gòu)買習(xí)慣、生活方式以及觀念等數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)價(jià)值是不言而喻的。正如固定或流動(dòng)資產(chǎn)一樣，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心資產(chǎn)的一部分，并產(chǎn)生新的商業(yè)模式和回報(bào)。如何運(yùn)用好大數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)的情報(bào)價(jià)值是大數(shù)據(jù)時(shí)代最核心的挑戰(zhàn)，也是對(duì)企業(yè)（尤其是情報(bào)部門）認(rèn)知能力的一大考驗(yàn)。對(duì)于企業(yè)而言，挑戰(zhàn)的重點(diǎn)不是如何管理已經(jīng)或正在被創(chuàng)建的海量數(shù)據(jù)，而是如何整合和有效分析不同層面的數(shù)據(jù)，企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知能力受三個(gè)方面的制約：①?gòu)?fù)合型人才的匱乏，大數(shù)據(jù)的情報(bào)分和處理需要具備交叉學(xué)科背景的團(tuán)隊(duì)協(xié)作，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的提煉過(guò)程已經(jīng)不是單一的技術(shù)問(wèn)題，個(gè)人不可能完成冗雜的全過(guò)程；②專門機(jī)構(gòu)的缺失，中小企業(yè)沒(méi)有建立系統(tǒng)的情報(bào)部門或決策支持團(tuán)隊(duì)，容易陷于被動(dòng)地位；③知識(shí)普及的不足，除了國(guó)際知名的IT企業(yè)外，很少有企業(yè)將大數(shù)據(jù)研究納入企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃或展開(kāi)相關(guān)的業(yè)務(wù)培訓(xùn)，員工對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知尚屬初級(jí)階段。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的應(yīng)對(duì)策略

（一）突破現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型的束縛

如何建立符合企業(yè)實(shí)際需求的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)一直是困擾學(xué)界的難題，主要有兩種觀點(diǎn)。第一種是流程觀，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是一個(gè)面向業(yè)務(wù)操作流程的不斷演化的企業(yè)管理子系統(tǒng)，主要功能是追蹤行業(yè)變化趨勢(shì)，評(píng)估行業(yè)發(fā)展水平，鎖定現(xiàn)有和潛在的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，搜集、分析和處理數(shù)據(jù)，協(xié)助企業(yè)保持可持續(xù)性的競(jìng)爭(zhēng)力；第二種系統(tǒng)觀，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的輔助分析子系統(tǒng)，且這樣的觀點(diǎn)多來(lái)自于計(jì)算機(jī)專家，情報(bào)是人腦勞動(dòng)的結(jié)晶，計(jì)算機(jī)只能處理信息，因此，又出現(xiàn)了人機(jī)系統(tǒng)的說(shuō)法，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是以人工智能和信息技術(shù)相融合的旨在增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的人機(jī)結(jié)合的決策支持系統(tǒng)。顯然，上述兩種觀點(diǎn)都有利弊，一個(gè)富有生命力的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)循環(huán)系統(tǒng)需要考慮企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)和環(huán)境等諸多因素，依據(jù)單一要素構(gòu)建系統(tǒng)都是有缺陷的。若將系統(tǒng)論引入到情報(bào)流程中，可在一定程度優(yōu)化這一模型。①加入“情報(bào)規(guī)劃”環(huán)節(jié)，界定需求目標(biāo)和方向，增強(qiáng)決策反饋后評(píng)估的針對(duì)性，②加入反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)子系統(tǒng)，主動(dòng)出擊和積極防御是情報(bào)活動(dòng)相伴而生的兩面，忽略反競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略意識(shí)，將削弱整個(gè)情報(bào)系統(tǒng)的凝聚力和承載力，③融入“情報(bào)意識(shí)”，主要通過(guò)培育企業(yè)文化、制度建設(shè)和集中培訓(xùn)來(lái)增強(qiáng)員工的情報(bào)意識(shí)，④加入“隨機(jī)項(xiàng)”增強(qiáng)機(jī)動(dòng)性，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息量復(fù)雜多變，一個(gè)靜態(tài)的系統(tǒng)無(wú)法有效捕獲和洞察潛在的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，⑤注重“公開(kāi)數(shù)據(jù)”，行業(yè)信息披露制度給予了企業(yè)獲取公開(kāi)信息的新思維，通過(guò)綜合分析公開(kāi)數(shù)據(jù)，可以為整個(gè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)提供輔助支持。

（二）構(gòu)建基于BDA的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)模型

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是多樣化的，因此大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的策略核心是分布式計(jì)算和分布式數(shù)據(jù)管理，大數(shù)據(jù)分析（BDA）實(shí)質(zhì)上是包含了采集、恢復(fù)、存儲(chǔ)、管理、挖掘、分發(fā)和共享等一系列流程的決策支持系統(tǒng)，BDA由于大數(shù)據(jù)的興起而 “煥發(fā)青春”，在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)中的應(yīng)用主要有兩個(gè)方面，一是用于多源情報(bào)融合，包括多源情報(bào)的集成、復(fù)雜數(shù)據(jù)的索引、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的聯(lián)合以及情報(bào)分析等流程，它是一個(gè)協(xié)同環(huán)境下的開(kāi)放式、自適應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析系統(tǒng)；二是用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析，如Objectivity公司開(kāi)發(fā)的InfiniteGraph（IG）復(fù)雜結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）數(shù)據(jù)庫(kù)，處理流程主要包括情報(bào)對(duì)象的分類、確定節(jié)點(diǎn)關(guān)系、“頂點(diǎn)？邊”映射、分析關(guān)系和可視化呈現(xiàn)等流程，并最終生成綜合性競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)。將相關(guān)因素引入到系統(tǒng)中，構(gòu)建一個(gè)基于BDA的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)模型如圖1所示。

圖1 基于BDA的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)模型

從系統(tǒng)圖可以看出，大數(shù)據(jù)時(shí)代的情報(bào)數(shù)據(jù)源是復(fù)雜的，整個(gè)分析和處理流程如下：①將采集并存儲(chǔ)在企業(yè)專有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，同時(shí)將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)直接輸入SQL數(shù)據(jù)庫(kù)，②利用文本分析等BDA技術(shù)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾和清洗等預(yù)處理，形成格式化信息，③同理，將信息進(jìn)行提煉和整合為有用知識(shí)，④管理層利用情報(bào)部門提供的知識(shí)做出決策，并指示下一步的工作方向，⑤有選擇性地向業(yè)內(nèi)專家咨詢，獲得企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的安全預(yù)警信息，輸入至決策系統(tǒng)，供企業(yè)高層參考，同時(shí)可以采取兩個(gè)輔助措施，一是將密級(jí)較低的需求實(shí)行眾包，以提高決策質(zhì)量，二是將常規(guī)情報(bào)加密后放入公共云，核心情報(bào)加密（或與云計(jì)算提供商簽訂保密協(xié)議）后存入私有云，以降低企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)管理成本。

（三）重心轉(zhuǎn)向基于移動(dòng)互聯(lián)的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)

3G的普及、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和手機(jī)應(yīng)用的創(chuàng)新促成手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量的快速提升，據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）統(tǒng)計(jì)，截至2013年6月底，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到5．91億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為44．1%。手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)4．64億，其中手機(jī)在線支付、團(tuán)購(gòu)、娛樂(lè)和互動(dòng)的比例增長(zhǎng)迅猛，網(wǎng)民和消費(fèi)者的界限越來(lái)越模糊，咨詢、溝通、娛樂(lè)和電子商務(wù)活動(dòng)每時(shí)每刻都在創(chuàng)造大量數(shù)據(jù)，對(duì)于研究用戶行為有重要價(jià)值，這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心部分。如Datasift檢測(cè)機(jī)構(gòu)通過(guò)分析Twitter用戶的情感變化傾向，精確地預(yù)測(cè)了Facebook短期的股價(jià)波動(dòng)趨勢(shì)，可見(jiàn)，這種關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)社交數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析提供有力的材料。另外，時(shí)效性是大數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的共性，因此，面對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)獲知能力成為關(guān)鍵，企業(yè)應(yīng)樹(shù)立動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)觀，與知名搜索引擎公司合作設(shè)立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)迅速傳回企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)。無(wú)處不在的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和手機(jī)在線支付給用戶搜索、購(gòu)買和評(píng)價(jià)商品帶來(lái)了便利，吸引著更多的傳統(tǒng)消費(fèi)者將消費(fèi)習(xí)慣轉(zhuǎn)移到電子商務(wù)平臺(tái)，與此同時(shí)，用戶也在網(wǎng)絡(luò)留下許多痕跡，正如，打開(kāi)某知名購(gòu)物網(wǎng)站消費(fèi)后，在類似的網(wǎng)站會(huì)“自動(dòng)”推薦同類產(chǎn)品，這就是數(shù)據(jù)的力量，因此，越來(lái)越多的專業(yè)咨詢公司開(kāi)始利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取信息，通過(guò)微博等網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)獲取“非正式”信息的企業(yè)呈上升趨勢(shì)。

五、結(jié)語(yǔ)

信息技術(shù)是把“雙刃劍”，在給企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作帶來(lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)了困境，大量的動(dòng)態(tài)多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)鋪天蓋地而來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的深度融合，加速了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度，也豐富了數(shù)據(jù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，而情報(bào)決策是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中最核心的管理問(wèn)題。開(kāi)展積極有效的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作可以增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，保持行業(yè)地位和市場(chǎng)份額，如何在大數(shù)據(jù)環(huán)境下抓住各種機(jī)遇，突破各種困境，需要企業(yè)提高情報(bào)意識(shí)、積極組建或調(diào)整團(tuán)隊(duì)，并緊跟研究態(tài)勢(shì)，化“?！睘椤皺C(jī)”。目前，業(yè)界已經(jīng)開(kāi)展對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐探索，企業(yè)應(yīng)綜合利用各種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的嚴(yán)謹(jǐn)性和智慧化，實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的可持續(xù)性健康發(fā)展。

［1］馮芷艷，郭迅華，曾大軍，等．大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題［J］．管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，（1）：1－9．

［2］嚴(yán)霄鳳，張德馨．大數(shù)據(jù)研究［J］．計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2013，（4）：168－172．

［3］孟小峰，慈祥．大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)［J］．計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，（1）：146－169．

［4］鄔賀銓．大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)［J］．求是，2013，（4）：47－49．

［5］李國(guó)杰，程學(xué)旗．大數(shù)據(jù)研究：未來(lái)科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考［J］．中國(guó)科學(xué)院院刊，2012，（6）：647－657．

［6］姜晨怡．大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值［N］．科技日?qǐng)?bào)，2013－7－26．

［7］吳金紅，張飛，鞠秀芳．大數(shù)據(jù)：企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及對(duì)策研究［J］．情報(bào)雜志，2013，（1）：5－9．

［8］吳吉義，平玲娣，潘雪增等．云計(jì)算：從概念到平臺(tái)［J］．電信科學(xué)，2009，（12）：23－30．

［9］楊小牛，楊志邦，賴蘭劍．下一代信號(hào)情報(bào)偵察體系架構(gòu)：大數(shù)據(jù)概念的應(yīng)用［J］．中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2013，（1）：1－7．

［10］王元卓，靳小龍，程學(xué)旗．網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀與展望［J］．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2013，（6）：1125－1138．

［11］黃曉斌，鐘輝新．大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的創(chuàng)新與發(fā)展［J］．圖書與情報(bào)，2012，（6）：9－14．

［12］曾忠祿．企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)再定義［J］．圖書情報(bào)工作，2007，（11）：10－13，24．

［13］李萱格，司有和．企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)（CIS）模型新探［J］．圖書與情報(bào)，2008，（6）：75－78，102．

［14］張春磊，楊小牛．大數(shù)據(jù)分析（BDA）及其在情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用［J］．中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2013，（1）：18－22．

［15］中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心．第32次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告［EB／OL］．http： ／／www．cnnic．net．cn／hlwfzyj／．2013－08－09．

［16］劉高勇，汪會(huì)玲，吳金紅．大數(shù)據(jù)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)發(fā)展動(dòng)向探析［J］．圖書情報(bào)知識(shí)，2013，（2）：105－111．

Research on the Opportunities，Challenges and Strategies of Enterprise Competitive Intelligence System in the Era of Big Data

WANG Qing
（School of economics＆ management，Shanxi University，Shanxi Taiyuan 030006）

The arrival of the era of big data caused changes in the way the data analysis and processing， BD have the features of large volume， diverse variety， rapid velocity， low value．Based on analysis of the connotation and value of data， starting from the attributes of data， analyzed the opportunities and challenges of the enterprise competitive intelligence work， first of all， the enterprise must break the bondage of traditional system model，constructs a model of competitive intelligence based on Big Data Analytics，recommends the enterprise to shift the focus to analysis of dynamic competitive intelligence based on the mobile internet．

big data； competitive intelligence； opportunities； challenges； strategies

F270.7

A

2095－5537（2013）04－00083－05

2013-10-19

王晴（1986—），男，漢族，江蘇省宿遷人，山西大學(xué)2011級(jí)情報(bào)學(xué)碩士生。研究方向：信息管理。

責(zé)任編輯：劉文華 劉凱文