大數據研究綜述

苗磊

[提要] 近年來，中國企業(yè)大數據投資數量和金額都在快速增長，然而學術界對大數據效應的認識仍很模糊，缺乏對大數據現有研究的系統(tǒng)梳理?；趯鴥韧庀嚓P文獻的研究，本文采用綜合歸納法對大數據效應進行系統(tǒng)梳理。首先，對大數據定義和特征進行總結；其次，對管理領域的大數據效應，即大數據對商業(yè)模式和競爭優(yōu)勢產生的影響研究進行歸納；最后，總結現有研究成果的不足，并對未來研究進行展望。

關鍵詞：大數據；創(chuàng)新；商業(yè)模式；競爭優(yōu)勢

中圖分類號：F27 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年10月10日

一、引言

早在20世紀80年代就已經出現了“大數據”一詞，但直到2012年有關大數據的研究成果才開始快速增加。然而，相關研究成果的視角日趨復雜，致使學界對于大數據的認識仍然較為模糊。為滿足市場需求與提升企業(yè)核心競爭力從而實現持續(xù)增長，很多企業(yè)將目光投向了大數據。因此，厘清大數據研究的發(fā)展脈絡和現狀，對于理論和實踐來說都具有非常重要的意義。

本文系統(tǒng)回顧了大數據研究的理論和實證發(fā)展，厘清大數據的內涵、特征及其產生的效應。在此基礎上，本文詳細梳理了大數據效應的影響因素和作用機制，提出來更加系統(tǒng)、完善的大數據研究理論框架，因而有助于學術界和實踐界系統(tǒng)地把握已有研究成果，并在此基礎上開展進一步研究。

二、大數據的內涵

基于不同的視角出發(fā)，學術界和實業(yè)界對大數據作出了不同的定義。最開始大數據被認為與“海量數據”和“大規(guī)模數據”的概念一脈相承，因此大數據發(fā)展之初主要從靜態(tài)資源的視角去定義大數據。2008年，計算社區(qū)聯盟發(fā)表的《大數據計算：商業(yè)、科學和社會領域的革命性突破》使得研究者和業(yè)界高管意識到大數據真正重要的分析挖掘其中的新用途和新見解，而非數據本身。現有的主流文獻主要從兩個視角定義大數據：靜態(tài)資源視角和動態(tài)應用能力視角。

三、大數據的特征

不少學者對大數據的特征都進行了闡述，其中基于靜態(tài)視角的提出的大數據3V特征得到學者們的普遍認同。Macfee A等人（2012）在《Big data：the management revolution》中提出區(qū)別于傳統(tǒng)“analytics”的3V特征，即volume（數據體量大）、velocity（數據增長速度快）和variety（數據類型多樣）。隨后，學者們在此基礎上進行了進一步的探討，即在3V的基礎上增加一個新的特征，國際數據公司（IDC）認為大數據還具有value（價值稀缺性）的特征，基于此歸納的大數據4V特征也被學者們廣泛接受。而IBM公司則認為大數據具有veracity（真實性）的特征，也有學者認為是大數據的第五個特征。而楊善林（2015）將大數據與管理實踐相結合，首次基于管理視角提出大數據六大特征：復雜性、決策有用性、高速增長性、價值稀缺性、可重復開采性、功能多樣性。

四、大數據對商業(yè)模式的影響

“大數據”正在改變企業(yè)賴以生存的資源環(huán)境、技術環(huán)境和需求環(huán)境，企業(yè)需要對“為誰創(chuàng)造價值，創(chuàng)造什么價值，如何創(chuàng)造價值，如何實現價值”問題（即商業(yè)模式）進行重新思考。李文蓮、夏健明（2013）研究了大數據對商業(yè)模式創(chuàng)新驅動的三維視角，即大數據資源與技術的工具化運用、大數據資源與技術商品化推動“大數據”產業(yè)鏈形成、以“大數據”為中心的擴張引發(fā)行業(yè)跨界與融合。而大數據驅動的商業(yè)模式創(chuàng)新最終呈現于三個層面，即企業(yè)特征層面、產業(yè)鏈定位層面和行業(yè)定位層面。從企業(yè)層面看，基于“大數據”的商業(yè)模式創(chuàng)新起始于企業(yè)在“大數據”思維指導下對自身商業(yè)模式基本構成要素的審視與重新定義，通過運用大數據資源及技術改造自身資源、結構、流程以及整個價值網絡實現商業(yè)模式構造模塊及其組合方式的差異化乃至整個商業(yè)模式的創(chuàng)新。從產業(yè)鏈層面看，企業(yè)基于核心資源和能力選擇其在大數據產業(yè)鏈上的不同定位。從行業(yè)層面看，機遇數據相關產業(yè)、企業(yè)間“連接”與“融合”的平臺式商業(yè)模式、數據驅動跨界模式是對價值鏈層面商業(yè)模式創(chuàng)新的超越，代表著“大數據”時代商業(yè)模式發(fā)展的新趨勢。

劉丹（2014）等人以多案例分析方法研究了大數據對商業(yè)模式三個組成部分，即價值發(fā)現、價值創(chuàng)造、價值實現的影響，并最終總結出四類由大數據引發(fā)的新型產業(yè)模式：大數據自有企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新、基于大數據整合的商業(yè)模創(chuàng)新、基于數據驅動戰(zhàn)略的商業(yè)模式創(chuàng)新以及新興的創(chuàng)業(yè)公司出售數據和服務，有針對性地提供解決方案。荊浩（2014）從商業(yè)模式創(chuàng)新目標展開論述，分別從商業(yè)模式創(chuàng)新目標的四個方面：產品創(chuàng)新、過程創(chuàng)新、營銷創(chuàng)新和組織創(chuàng)新闡述大數據時代的新變革。并提出了大數據時代商業(yè)模式輪型結構，將大數據作為輪型結構重心，分別從市場提供、企業(yè)界面、客戶界面、盈利模式視角探索了大數據對商業(yè)模式要素帶來的影響。李文博（2016）用話語分析法分析了100個大數據案例提煉了商業(yè)模式創(chuàng)新的發(fā)生機理，研究得到了以數據、行為、屬性和情景4個范疇共16個語素的驅動因子模型，并且通過研究發(fā)現大數據時代商業(yè)模式創(chuàng)新的發(fā)生機理，即主體反應行為和行為屬性認知是商業(yè)模式創(chuàng)新的直接驅動因子；數據時代特質是間接驅動因子；生態(tài)系統(tǒng)情景是調節(jié)驅動因子。

五、大數據對企業(yè)競爭優(yōu)勢的影響

大數據具有重要的戰(zhàn)略價值，已成為世界范圍內政府、組織、企業(yè)以及個人的共識。麥肯錫通過研究大數據對企業(yè)創(chuàng)建透明度、通過試驗來發(fā)現需求、暴露可變因素并提高業(yè)績、根據客戶需求戲份人群、通過自動化算法替換或支持認為決策、創(chuàng)新商業(yè)模式、產品和服務五個方面來論述企業(yè)利用大數據提升競爭優(yōu)勢路徑。Tambe P（2014）則從資源視角出發(fā)，探索了企業(yè)大數據投資與企業(yè)價值創(chuàng)造的關系，研究發(fā)現大數據投資與企業(yè)價值創(chuàng)造有顯著正向關系。DQ Chen等人的通過對161家美國企業(yè)的實證研究發(fā)現，大數據分析能力對組織價值創(chuàng)造有正向影響，并明確了基于動態(tài)能力理論的技術組織環(huán)境大數據應用框架。Manjul gupta（2016）等人后續(xù)通過實證研究證實大數據分析能力可以優(yōu)化企業(yè)績效，并開發(fā)了企業(yè)大數據分析能力的測量指標。endprint

國內學者程剛指出，在激烈的市場競爭中，構建企業(yè)大數據能力是增強企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要途徑。并從大數據能力可以強化競爭對手分析、提高企業(yè)戰(zhàn)略決策水平、提升企業(yè)技術創(chuàng)新水平、提高企業(yè)客戶關系管理水平、提高企業(yè)管理水平、提高企業(yè)營銷水平等6個視角論述了大數據能力有利于企業(yè)增強競爭優(yōu)勢。荊浩（2014）從經濟視角、運營視角、戰(zhàn)略視角闡述大數據能夠給企業(yè)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，有效利用大數據，將會使企業(yè)從上層（戰(zhàn)略）到下層（運營）的大量收集。徐宗本（2014）等人提出大數據價值開發(fā)與利用具有高度的領域依賴性，即大數據的真正價值“隱喻”在不同的領域中，并從公共管理領域、商務管理、金融管理、制造業(yè)/服務業(yè)、醫(yī)療健康、開放式教育等領域探索了大數據時代的企業(yè)價值創(chuàng)造。

雖然已有研究證明大數據對企業(yè)競爭優(yōu)勢產生影響，但目前仍存在很多問題值得探索，例如大數據具體是如何落地到企業(yè)的？不同行業(yè)的企業(yè)受到大數據的影響程度如何？等等。

六、結論及展望

通過對文獻的分析，本文詳細闡述了大數據的內涵、特征以及大數據在管理領域產生的效應，包括大數據對商業(yè)模式和企業(yè)競爭優(yōu)勢等的影響，為學術界和理論界系統(tǒng)理解這一研究成果提供了有效的幫助。

雖然有關大數據的文獻近年來呈爆發(fā)式增長，但大數據相關的研究與應用仍然處于起步階段，學術研究還局限在宏觀層面，本文發(fā)現很多研究都只關注大數據在宏觀層面，而對大數據在企業(yè)管理層面的實證研究較少，迄今為止，對于大數據在管理層面的研究還很不完善。第一，大數據對企業(yè)帶來的影響因素紛繁復雜，目前尚沒有統(tǒng)一的結論，需要有更多的實證研究來闡明大數據與眾多影響因素的作用機制；第二，大多數研究忽略了對大數據本身的解構與測量，大數據對企業(yè)的方方面面都帶來影響，需要進一步明晰大數據這個變量。

（一）重視大數據在企業(yè)管理領域的實證研究。目前的大數據研究大多立足于信息科學，側重于大數據在技術層面的研究，鮮有從管理學角度開展的大數據研究。而且，現有的從管理領域的大數據研究多為定性研究，鮮有實證研究，企業(yè)管理領域大數據研究亟須更多的實證研究來闡明大數據的作用機理，因此后續(xù)研究應當結合已有大數據效應的文獻，定量分析大數據產生的影響。

（二）重視大數據的測量。大數據可以創(chuàng)造商業(yè)價值，因此企業(yè)如何展開大數據投資、大數據應用從而獲得價值是企業(yè)家最關心的問題。探索大數據創(chuàng)造商業(yè)價值路徑的前提是明晰大數據的變量測量，明確大數據的測量也是學術界進一步深化大數據研究的重要部分，而這些問題的探討，在目前的研究中都是相當缺乏的。

（三）重視理論框架的構建。通過上述研究，本文發(fā)現大數據的研究仍然是雜亂的，甚至對一些核心概念的界定還存有疑問。尤其是目前國內的研究落后于我國大數據的實際發(fā)展水平，西方的大數據研究也無法完全解釋新興市場國家企業(yè)面臨的大數據環(huán)境與應用行為。因此，完整全面地構建我國大數據領域理論框架，讓大數據研究有理可循、有據可依是當前大數據研究亟須解決的問題。

主要參考文獻：

[1]Mcafee A，Brynjolfsson E. Big data：the management revolution[J].Harvard Business Review，2012.90.10.

[2]楊善林，周開樂.大數據中的管理問題——基于大數據的資源觀[J].管理科學學報，2015.18.5.

[3]李文蓮，夏健明.基于“大數據”的商業(yè)模式創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經濟，2013.5.

[4]劉丹，曹建彤，王璐.基于大數據的商業(yè)模式創(chuàng)新研究——以國家電網為例[J].當代經濟管理，2014.36.6.

[5]Gupta M，George J F. Toward the development of a big data analytics capability[M].Elsevier Science Publishers B.V，2016.endprint