基于檔案大數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究策略分析

侯長(zhǎng)紅 孫慶慶 付永華

摘? 要：本文分析了檔案大數(shù)據(jù)作為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)?；跈n案大數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及情報(bào)價(jià)值挖掘與實(shí)現(xiàn)的理念，提出了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中的檔案大數(shù)據(jù)運(yùn)用策略和檔案大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析與決策服務(wù)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：檔案大數(shù)據(jù);情報(bào)價(jià)值;競(jìng)爭(zhēng)情報(bào);創(chuàng)新發(fā)展

Abstract： This paper analyzes the characteristics of archive big data as a data source of enterprise competitive intelligence. Based on the characteristics of archive big data and the concept of intelligence value mining and realization， This article puts forward the application strategy of archive big data in enterprise competitive intelligence research and the development direction of archive big data competitive intelligence analysis and decision service.

Keywords： Archival big data; Archival intelligence value; Enterprise competitive intelligence; Innovation and development

1 引言

檔案大數(shù)據(jù)是指所涉及的數(shù)據(jù)量巨大，人工或計(jì)算機(jī)難以在一定的時(shí)間內(nèi)處理成可讀形式的數(shù)據(jù)化的檔案材料[1]。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，檔案大數(shù)據(jù)漸漸成為企業(yè)最重要的組成部分。在重大決策中，企業(yè)應(yīng)重視對(duì)情報(bào)數(shù)據(jù)的分析，尤其是對(duì)檔案數(shù)據(jù)的分析。

為保證競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的及時(shí)性、有序性和正確性，企業(yè)應(yīng)將檔案大數(shù)據(jù)整合到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源中，作為提升企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品、擬定企業(yè)的策略和提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段[2]。

2 檔案大數(shù)據(jù)作為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)

2.1 全面性。檔案大數(shù)據(jù)包含交易、交互和感知數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)[3]。這類數(shù)據(jù)更真實(shí)、全面和系統(tǒng)地展現(xiàn)了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)狀和企業(yè)業(yè)務(wù)的各個(gè)過(guò)程，是企業(yè)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)向以及市場(chǎng)環(huán)境變化的全面可靠的情報(bào)數(shù)據(jù)源。

2.2 泛在性。檔案大數(shù)據(jù)具有來(lái)源的廣泛性和社會(huì)性，反映了市場(chǎng)趨勢(shì)以及用戶情緒的變化，是企業(yè)能夠更快地制定出符合市場(chǎng)營(yíng)銷的策略的重要依據(jù)。

2.3 時(shí)效性。檔案大數(shù)據(jù)是電子設(shè)備產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。例如2012年5月Facebook上市的當(dāng)天，社交媒體平臺(tái)經(jīng)過(guò)仔細(xì)研究Twitter上的情感趨勢(shì)，就較為準(zhǔn)確地推測(cè)出了Facebook當(dāng)天的股票走勢(shì)，時(shí)差僅僅幾分鐘到20多分鐘[4]。韓國(guó)三星公司也是利用一條重要的情報(bào)消息使企業(yè)“起死回生”。

2.4 博弈性。檔案大數(shù)據(jù)作為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)源存在數(shù)據(jù)運(yùn)用方面的博弈性，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、安全利用等方面的競(jìng)爭(zhēng)運(yùn)用能力[5]。

由于檔案數(shù)據(jù)來(lái)源更加廣泛，網(wǎng)易新聞、QQ、微信等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)等都可以作為檔案數(shù)據(jù)來(lái)源，其中一些信息可能是公司的關(guān)鍵性信息，這些信息的運(yùn)用博弈不當(dāng)，會(huì)給企業(yè)帶來(lái)潛在危機(jī)。

目前，企業(yè)對(duì)檔案大數(shù)據(jù)的認(rèn)知程度還不高。大多中小企業(yè)沒(méi)有認(rèn)識(shí)到檔案大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)發(fā)展的重要性，甚至認(rèn)為檔案大數(shù)據(jù)與自身的發(fā)展和運(yùn)營(yíng)無(wú)關(guān)，影響了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

3 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中的檔案大數(shù)據(jù)運(yùn)用策略

3.1 檔案大數(shù)據(jù)針對(duì)性分析。不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)需要運(yùn)用相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析法。如實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征的分析，實(shí)現(xiàn)鏈路節(jié)點(diǎn)順序、類型和預(yù)測(cè)的挖掘功能[6]。

3.2 檔案大數(shù)據(jù)集成化處理。數(shù)據(jù)信息集成處理就是利用相關(guān)工具和方法收集數(shù)據(jù)信息，并根據(jù)一定的邏輯關(guān)系，從而完成對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理的任務(wù)。運(yùn)用集成處理方法優(yōu)化檔案數(shù)據(jù)，有利于獲取有價(jià)值的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

3.3 檔案大數(shù)據(jù)可視化運(yùn)用。應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)揭示檔案數(shù)據(jù)的情報(bào)價(jià)值，可以直觀揭示數(shù)據(jù)間的語(yǔ)義關(guān)系和情報(bào)價(jià)值。檔案數(shù)據(jù)的可視化運(yùn)用能夠更加直觀反映企業(yè)運(yùn)作過(guò)程中所涉及到的事件之間的關(guān)系，有利于高質(zhì)量地推測(cè)企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)劣勢(shì)。

3.4 檔案大數(shù)據(jù)的情報(bào)思維。應(yīng)確立檔案大數(shù)據(jù)情報(bào)思維。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的有機(jī)匯集，在指導(dǎo)檔案數(shù)據(jù)收集和整理的同時(shí)，通過(guò)線上線下的數(shù)據(jù)管理模式，實(shí)現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)的情報(bào)化，準(zhǔn)確獲得競(jìng)爭(zhēng)機(jī)遇和發(fā)展路徑[7]。

3.5 檔案大數(shù)據(jù)真實(shí)性保障。檔案大數(shù)據(jù)具有原始性、真實(shí)性等特點(diǎn)，檔案大數(shù)據(jù)是反映企業(yè)活動(dòng)的真實(shí)有效的數(shù)據(jù)記錄，是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)將檔案數(shù)據(jù)的這些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)充分揭示，相互關(guān)聯(lián)和印證，可以從不同層面保證情報(bào)分析的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。

4 檔案大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的發(fā)展方向

目前，基于檔案大數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法還不成熟，需要針對(duì)檔案大數(shù)據(jù)的情報(bào)價(jià)值特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)方法創(chuàng)新，形成新的方法體系。發(fā)展方向主要包括檔案數(shù)據(jù)集成化、檔案數(shù)據(jù)系統(tǒng)化、檔案數(shù)據(jù)可視化三個(gè)方面。

4.1 檔案數(shù)據(jù)集成化處理。檔案數(shù)據(jù)集成化就是利用各種手段和工具將歸檔數(shù)據(jù)集中處理，按照一定順序和關(guān)系計(jì)劃和組織，并將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便及時(shí)閱讀和使用[8]。

數(shù)據(jù)的集成管理清除了各種結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù)間的差異，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，將情報(bào)價(jià)值較高的檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集和分類存儲(chǔ)。用戶通過(guò)相同的訪問(wèn)界面進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行查看、檢索和使用。

4.2 檔案數(shù)據(jù)系統(tǒng)化組織。大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)管理和收集的數(shù)據(jù)種類繁多，并且數(shù)量巨大。發(fā)現(xiàn)企業(yè)有情報(bào)價(jià)值的數(shù)據(jù)的重要途徑是檔案數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化。

系統(tǒng)化的重要手段之一是數(shù)據(jù)的清洗與過(guò)濾。年代久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)，人為錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)等都是清洗和過(guò)濾的對(duì)象。清理多余的數(shù)據(jù)，不僅可以減省數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)空間，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的質(zhì)量，還可以使企業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行更快，辦公效率更高。在實(shí)際操作過(guò)程中，應(yīng)根據(jù)企業(yè)和行業(yè)的需要制定數(shù)據(jù)過(guò)濾標(biāo)準(zhǔn)。[9]

系統(tǒng)化的重要手段之二是新數(shù)據(jù)類型分析。信息技術(shù)快速發(fā)展和深入應(yīng)用，新數(shù)據(jù)類型不斷涌現(xiàn)，需要不斷進(jìn)行梳理和處理。

對(duì)于媒體數(shù)據(jù)。微博、微信等社交媒體產(chǎn)生海量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流是情報(bào)信息的重要原生數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)可以為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)提供實(shí)時(shí)查詢與服務(wù)，使企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)各種問(wèn)題。

對(duì)于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。在使用手機(jī)付款使用流量所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、百度搜索產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)具有一定時(shí)序規(guī)律性。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以從先前積累的數(shù)據(jù)中分析一些模式。通過(guò)趨勢(shì)分析，可以發(fā)現(xiàn)新的機(jī)遇，為提高企業(yè)在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力提供競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)。

對(duì)于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。使用發(fā)布結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法分析數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性，據(jù)此重新進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，以方便企業(yè)更好地加以利用。運(yùn)用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)探索企業(yè)運(yùn)行的新模式，便于企業(yè)突破現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的界限，拓展更大的市場(chǎng)，在競(jìng)爭(zhēng)中獲取新優(yōu)勢(shì)。

4.3 檔案數(shù)據(jù)可視化服務(wù)。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是指使用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建圖形圖表，可視化提取出的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)的各種屬性和變量呈現(xiàn)出來(lái)，并進(jìn)行交互處理。[10]

可視化可以將數(shù)據(jù)含義之間的關(guān)系直觀表達(dá)出來(lái)，提高數(shù)據(jù)處理和運(yùn)用的效率。同時(shí)，可視化應(yīng)用能夠促進(jìn)人與數(shù)據(jù)的交互，幫助人們觀察數(shù)據(jù)中隱藏的信息價(jià)值，為發(fā)現(xiàn)和理解相關(guān)規(guī)律提供可靠依據(jù)。

運(yùn)用可視化技術(shù)管理數(shù)據(jù)與提供服務(wù)是檔案數(shù)據(jù)處理和運(yùn)用的必然選擇，也是為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析與決策服務(wù)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的重要基礎(chǔ)性工作。

5 結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，檔案大數(shù)據(jù)資源智能處理是提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究效率和質(zhì)量的重要前提，是實(shí)現(xiàn)檔案大數(shù)據(jù)情報(bào)價(jià)值驅(qū)動(dòng)企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要發(fā)展方向。

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究人員需認(rèn)識(shí)到檔案大數(shù)據(jù)的重要性，充分發(fā)揮檔案大數(shù)據(jù)情報(bào)價(jià)值，制定戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，使企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。

同時(shí)，必須認(rèn)識(shí)到，檔案大數(shù)據(jù)情報(bào)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)還存在許多管理和技術(shù)層面的瓶頸問(wèn)題。這些難題的破解既是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的重要機(jī)遇，也是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

目前，數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展為檔案大數(shù)據(jù)情報(bào)價(jià)值的挖掘與實(shí)現(xiàn)迎來(lái)了重要的機(jī)遇期。智能化的檔案大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)支撐企業(yè)跨越式成長(zhǎng)與發(fā)展的寶貴資源。

本文主要介紹了檔案大數(shù)據(jù)作為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)，據(jù)此分析了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中的檔案大數(shù)據(jù)運(yùn)用策略，進(jìn)而探討了檔案大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的發(fā)展方向。

研究發(fā)現(xiàn)，檔案大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)創(chuàng)新和發(fā)展具有至關(guān)重要的數(shù)據(jù)資源價(jià)值。依據(jù)檔案大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，提升競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究質(zhì)量和效率，是企業(yè)更全面深入地洞察行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要路徑。

參考文獻(xiàn)：

[1]王娜.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].黑龍江科技信息，2017（05）：? 136.

[2]張會(huì).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].科技資訊，2019（27）：? 166-167.

[3]韓博.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].中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)，2016（22）：? 166-167.

[4]吳月梅.大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究方法探究[J].競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，2018（01）：? 40-48.

[5]Di，J （Di，Jing）1;He，B （He，Bo）1;Li，W （Li，Wen）1.Research on Enterprise Competitive Intelligence Development and Strategies in the Big Data Era[J].2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY （CIT）.2017：658-663.

[6]孫士兵.基于數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)管理模型研究[J].信息記錄材料，2019（02）：? 60-61.

[7]王文，凡慶濤，楊萍.大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的創(chuàng)新策略探析[J].管理觀察，2017（17）：? 46-47.

[8]王煥新.大數(shù)據(jù)時(shí)代競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2018（34）：? 17+100.

[9]翟衛(wèi)東.基于大數(shù)據(jù)時(shí)代下的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)創(chuàng)新研究[J].中國(guó)國(guó)際財(cái)經(jīng)，2018（01）：? 289.

[10]張靜，郭琳，吳雪玲，劉溪，董捷.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].民營(yíng)科技，2018（12）：? 210.

（作者單位：鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 來(lái)稿日期：2020-10-05）