大數據背景下聯盟企業的知識轉移路徑初探

李瑩

[摘要]大數據時代的來臨，聯盟企業利用大數據優勢特點——容量大、產生速度快、多樣性、信息價值大，使聯盟企業間知識的清晰化、編碼化、共享、內部化過程更為科學、快速、準確。知識的有效轉移是聯盟企業實現信息共享和知識溢出，實現提高聯盟企業協同效益及績效的關鍵手段之一。大數據時代下，聯盟企業的知識轉移更為高效。

[關鍵詞]大數據；企業聯盟；知識轉移

1前言

大數據正成為推動企業效率提升和管理變革的強大力量。它對企業經濟的影響已深入到企業內部的各個職能部門，掀起各職能部門運作模式變革浪潮。大數據背景下的營銷模式變革，迅速加快了現代營銷由產品導向向客戶導向的模式轉變，海量的數據使企業更為精準預測客戶偏好，設計更為貼近客戶個性化需求，如IBM、惠普、微軟在內的全球知名企業紛紛通過收購大數據相關廠商來實現技術整合，實施其大數據戰略，設計開發更滿足市場需求的產品；張建設（2012）認為體現精英智慧、依靠經驗判斷、自上而下的傳統戰略論走向終結，大數據動搖了傳統戰略論的決策基礎，社會公眾及其意見領袖已經成為企業決策的中堅力量。同時，從管理學的角度將大數據技術與商業分析和決策結合，已經成為商學院教育的熱點方向。以數據驅動為主導的金融、市場、戰略、營銷和運作管理研究和實踐指導，已成為企業管理的重大戰略。

然而，大數據時代下，對價值鏈上的企業間關系的研究仍較少，尤其對聯盟企業間合作的影響研究更是不多見。“大數據”背景下，企業的邊界日趨模糊，信息共享和知識溢出已成為聯盟中各合作伙伴競爭與協同主要方式之一。大數據給合作各方營造了一個更為透明的合作環境，有效降低了聯盟期間的機會主義行為和管理成本，從而有效提高了聯盟的協同效應和績效。但同時，大數據環境下，可以通過海量信息的深度分析，可能又嚴重導致企業的商業機密、關鍵技術泄露，核心競爭力迅速減弱。所以，大數據背景下，研究聯盟企業的學習過程中的知識轉移具有積極意義。

2大數據的定義及特點

麥肯錫全球研究院將“大數據”定義為“無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合”；權威TT研究與顧問咨詢公司Gartner將大數據定義為“在一個或多個維度上超出傳統信息技術的處理能力的極端信息管理和處理問題”；美國國家科學基金會（NSF）將大數據定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音視頻軟件、網絡點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜、長期的分布式數據集”。上述概念定義不盡相同，但存在四個共同特征（即4V）：容量大（Volume）、產生速度快（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）”。

3“大數據”背景下企業聯盟的知識轉移路徑

大數據背景下，企業聯盟方式儼然成為獲取新知識、新技術的快捷方式之一。信息共享和知識溢出已成為聯盟中各合作伙伴競爭與協同的主要方式之一。Teece（1977）認為企業戰略聯盟是多個企業為了實現資源共享、優勢互補等戰略經營目標而進行的以承諾和信任為特征的合作活動。它是由多個企業構成的；以實現資源共享、優勢互補等為戰略目標，通過各種協議或契約形成的介于市場與公司之間的某一種中間組織形式。戰略聯盟被認為能夠降低交易成本、增加規模經濟和范圍經濟、增強企業應對經營風險的能力。知識轉移也是聯盟企業的目的之一，聯盟企業通過知識轉移，最大且最有效地利用知識資源以獲取競爭優勢。而知識轉移是在一定的情境中，知識源將知識傳遞給接受方，并且在傳遞路徑中被接受方保存記憶的過程，是一種基于組織間或組織內部的知識共享。而大數據技術的發展，將知識轉移的過程變得更快捷更高效，使溝通更加通暢，知識的儲存更安全。

而知識轉移的效果取決于聯盟企業之間的數據輸入輸出過程，在大數據技術支持下，它涉及知識源的清晰化、編碼化、分享、內部化（Gilbert&codrey Hayes，1996）。在傳統的以“人一文件一人”為主要方式的知識轉移過程中，知識大都是通過單一的載體進行轉移的，知識在過多層級的傳播過程中可能表現為速度慢，編碼有誤或解碼有誤，傳播介質、載體承載量小等問題而致使知識不能有效轉移。

而通過運用大數據技術，知識可以遵循“數據信息一大數據系統一數據信息”這樣一種簡單的過程實現轉移，大數據技術系統將處理清晰化、編碼化、共享及內部化過程，簡化轉移過程，使知識轉移更加準確、快速、高效。

清晰化是指將個人的聯盟管理知識或專有技術轉化為可清晰表達的或顯性的知識。傳統的清晰化可以采取口頭或者書面兩種形式，知識表達加快了聯盟慣例在組織內相關的個體之間轉移和傳播的速度。而在大數據時代，將清晰化與大數據的多樣性特點結合起來，用更豐富的呈現方式表達出來，除了口頭和書面，還可以以圖像、視頻、音頻的方式呈現，更易于理解。利用大數據技術客觀化管理者及企業所擁有的聯盟管理知識，并使它們變得更為明確。

編碼化是指創造和使用知識對象或資源，例如聯盟準則，清單或者手冊等來促成將來聯盟情況的行動或決策。利用大數據技術進行知識的編碼化，形成模板、規則或者指導準則來幫助管理者從事特定的與聯盟有關的工作任務。

分享指的是企業內部的各相關部門和個人交換和共享各自擁有的聯盟管理知識的組織過程，這些知識可以是外顯的，也可以是隱性的。知識分享在企業內部傳播和共享聯盟慣例的過程中扮演著至關重要的角色，能夠促進企業更好地理解知識共享的經驗教訓并創建最佳方法，最終幫助企業改進和提升聯盟能力。運用大數據技術，共享與大數據的快速度特點結合，使知識快速地在個體及企業間實現共享，廣泛傳播。

內部化是指加快組織擁有的聯盟知識或專有技術成為個人知識的組織過程。比較而言，知識分享更側重于知識在知識源和接受者之間的傳播，而內部化則更強調個體接收者相關知識的吸收。培訓項目和指導是企業傳統使用的重要的內部化機制。而通過大數據技術的運用，員工可以根據個人所需而進行學習，以廉價的方式獲得盡可能多的數據信息，個人進行學習，進而將聯盟企業的知識內化為自身的知識。大數據技術提高員工培訓效果，使員工盡快將其內化的知識運用到工作中，提高聯盟企業的協同效果。

為了便于敘述，本文假設參與聯盟的有兩個企業，對于多個企業參與聯盟的情況同樣適用。通過大數據技術中的知識轉移系統，將相關數據知識在聯盟企業A、B企業間輸出和輸入，構成互相轉移。使知識轉移的“人一文件一人”的傳統方式向“數據知識一大數據系統一數據知識”的變革方式轉變。聯盟企業能更有效地實現知識轉移，實現知識溢出和協同效應，實現聯盟目標。

4大數據背景下知識轉移風險控制

大數據也會給聯盟企業帶來風險。企業的海量數據中不僅包括公司戰略數據、公司內部數據、市場業務數據、顧客數據，也含有企業員工個人信息。大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，嚴重的將導致企業的商業機密及個人隱私泄露。在信息時代里，數據資源已經成為企業的重要競爭優勢。對于聯盟企業間的頻繁的合作及資源的共享，更加增加了企業商業機密及核心技術泄露的風險。如何保證商業秘密、個人隱私秘密等安全與大數據帶來的變革好處的平衡問題，對聯盟企業是一道難題。因此，大數據系統中構建關鍵知識泄露的風險控制系統，當系統甄別到泄露信號或條件，系統會自動發出知識泄露預警并將輸出的信息退回。

大數據環境下，運用大數據的四大特點及優勢，聯盟企業的知識轉移更加有效，大大降低信息費用及信息不對稱的風險。大數據技術為聯盟穩定性提供了強有力的技術支持。所以探討大數據時代下聯盟企業知識專業路徑的變革具有一定的現實意義。同時，聯盟企業做好核心技術及知識的保密工作、培訓大數據技術人才是使大數據技術在知識高效轉移過程中發揮優勢的關鍵所在。