大數據研究綜述

苗磊

[提要] 近年來，中國企業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梳理。基于對國內外相關文獻的研究，本文采用綜合歸納法對大數據效應進行系統梳理。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，即大數據對商業模式和競爭優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；創新；商業模式；競爭優勢

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核心競爭力從而實現持續增長，很多企業將目光投向了大數據。因此，厘清大數據研究的發展脈絡和現狀，對于理論和實踐來說都具有非常重要的意義。

本文系統回顧了大數據研究的理論和實證發展，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、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，學術界和實業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“大規模數據”的概念一脈相承，因此大數據發展之初主要從靜態資源的視角去定義大數據。2008年，計算社區聯盟發表的《大數據計算：商業、科學和社會領域的革命性突破》使得研究者和業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：靜態資源視角和動態應用能力視角。

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》中提出區別于傳統“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、大數據對商業模式的影響

“大數據”正在改變企業賴以生存的資源環境、技術環境和需求環境，企業需要對“為誰創造價值，創造什么價值，如何創造價值，如何實現價值”問題（即商業模式）進行重新思考。李文蓮、夏健明（2013）研究了大數據對商業模式創新驅動的三維視角，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”產業鏈形成、以“大數據”為中心的擴張引發行業跨界與融合。而大數據驅動的商業模式創新最終呈現于三個層面，即企業特征層面、產業鏈定位層面和行業定位層面。從企業層面看，基于“大數據”的商業模式創新起始于企業在“大數據”思維指導下對自身商業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模式構造模塊及其組合方式的差異化乃至整個商業模式的創新。從產業鏈層面看，企業基于核心資源和能力選擇其在大數據產業鏈上的不同定位。從行業層面看，機遇數據相關產業、企業間“連接”與“融合”的平臺式商業模式、數據驅動跨界模式是對價值鏈層面商業模式創新的超越，代表著“大數據”時代商業模式發展的新趨勢。

劉丹（2014）等人以多案例分析方法研究了大數據對商業模式三個組成部分，即價值發現、價值創造、價值實現的影響，并最終總結出四類由大數據引發的新型產業模式：大數據自有企業商業模式創新、基于大數據整合的商業模創新、基于數據驅動戰略的商業模式創新以及新興的創業公司出售數據和服務，有針對性地提供解決方案。荊浩（2014）從商業模式創新目標展開論述，分別從商業模式創新目標的四個方面：產品創新、過程創新、營銷創新和組織創新闡述大數據時代的新變革。并提出了大數據時代商業模式輪型結構，將大數據作為輪型結構重心，分別從市場提供、企業界面、客戶界面、盈利模式視角探索了大數據對商業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模式創新的發生機理，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，并且通過研究發現大數據時代商業模式創新的發生機理，即主體反應行為和行為屬性認知是商業模式創新的直接驅動因子；數據時代特質是間接驅動因子；生態系統情景是調節驅動因子。

五、大數據對企業競爭優勢的影響

大數據具有重要的戰略價值，已成為世界范圍內政府、組織、企業以及個人的共識。麥肯錫通過研究大數據對企業創建透明度、通過試驗來發現需求、暴露可變因素并提高業績、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、創新商業模式、產品和服務五個方面來論述企業利用大數據提升競爭優勢路徑。Tambe P（2014）則從資源視角出發，探索了企業大數據投資與企業價值創造的關系，研究發現大數據投資與企業價值創造有顯著正向關系。DQ Chen等人的通過對161家美國企業的實證研究發現，大數據分析能力對組織價值創造有正向影響，并明確了基于動態能力理論的技術組織環境大數據應用框架。Manjul gupta（2016）等人后續通過實證研究證實大數據分析能力可以優化企業績效，并開發了企業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，構建企業大數據能力是增強企業競爭優勢的重要途徑。并從大數據能力可以強化競爭對手分析、提高企業戰略決策水平、提升企業技術創新水平、提高企業客戶關系管理水平、提高企業管理水平、提高企業營銷水平等6個視角論述了大數據能力有利于企業增強競爭優勢。荊浩（2014）從經濟視角、運營視角、戰略視角闡述大數據能夠給企業創造競爭優勢，有效利用大數據，將會使企業從上層（戰略）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/服務業、醫療健康、開放式教育等領域探索了大數據時代的企業價值創造。

雖然已有研究證明大數據對企業競爭優勢產生影響，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的？不同行業的企業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，包括大數據對商業模式和企業競爭優勢等的影響，為學術界和理論界系統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，大數據對企業帶來的影響因素紛繁復雜，目前尚沒有統一的結論，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。大數據可以創造商業價值，因此企業如何展開大數據投資、大數據應用從而獲得價值是企業家最關心的問題。探索大數據創造商業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面臨的大數據環境與應用行為。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”的商業模式創新[J].中國工業經濟，2013.5.

[4]劉丹，曹建彤，王璐.基于大數據的商業模式創新研究——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