大數據應用驅動機制研究

◎高婷

大數據應用驅動機制研究

◎高婷

本文通過分析我國大數據發展特征，從供給和需求視角提出了驅動我國大數據應用研究的問題，并構建雙因素模型，豐富了對于大數據應用驅動機制的理論解釋。結合實際，從制度供給、數據資源供給和組織資源供給三個方面，提出了增加大數據有效供給的建議；從增強大數據認知和制度示范兩個方面，提出了調動和刺激大數據有效需求的建議。

大數據；供需視角；驅動機制

隨著信息技術的飛速發展，人們對數據進行了海量挖掘和大量運用，數據的爆發式增長揭示著大數據時代的到來。其中，數據成為資產、產業垂直整合、泛互聯網化是大數據時代的三大發展趨勢。2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作，這標志著我國大數據戰略正式確立。

大數據產業發展特征

1.大數據供給規模持續增大、速度逐漸加快

從市場規模來看，由貴陽大數據交易所推出的《2015年中國大數據交易白皮書》預計，到2020年，我國大數據產業市場規模將由2014年的767億元擴大至8228.81億元。

2.制度供給陸續建立，政務應用不斷擴大

2012年以來，科技部、國家發改委和工信部等部門陸續支持建設了一批大數據相關項目。2013年6月，工信部發布《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》，為大數據應用中的個人信息保護設立了法律法規屏障。公安部、交通部等紛紛在平安城市、智慧交通等項目中利用大數據技術提升公共管理和服務能力。地方政府也陸續出臺了大數據推進計劃，如北京的《關于加快培育大數據產業集群 推動產業轉型升級的意見》，上海的《推進大數據研究與發展三年行動計劃》，貴州、湖北、重慶與陜西等地也紛紛提出建設大數據產業基地計劃，力圖將大數據培育成本地支柱產業。

3.大數據資源供給市場初步形成

京津冀區域、長三角地區、珠三角地區和中西部地區4個區域數據資源集聚發展效應開始顯現，政府、企業成為供給主體，形成了各級統計系統、部門統計為主的政府統計；阿里巴巴、百度和騰訊等互聯網企業，浪潮、華為和聯想等傳統IT廠商，億贊普、拓爾思等大數據企業組成的多方支撐結構，大數據相關產品和服務不斷成熟。

4.大數據需求表現為采納意愿高但實踐相對不足

自2012年起，百度指數顯示對于大數據的搜索量呈爆發性增長趨勢。然而，現階段采用大數據的企業絕大多數來自互聯網行業，實際試水大數據應用的傳統企業并不多見。研究顯示，2015年國內真正實施大數據的企業僅占調查企業的17.7%，表明大數據技術正處于新興技術從早期采用者到早期大多數采用者跨越的峽谷階段（16%-50%）。目前，我國企業對大數據認知程度不同，對于大數據所掀起的新一輪管理時尚普遍給予極大的熱情和關注，但實際推進仍然有一定的難度。

模型構建

1.問題提出

根據社會需求產品概念界定，大數據是一種特殊的社會產品，是自然屬性與社會屬性的統一、共性與個性的統一。作為信息商品的一種，大數據商品由于具有自身體量大、結構多樣化和技術要求高等特征，決定了其較傳統信息產品擁有更少的投入成本、更廣的共享范圍以及更強的時效性。大數據時代，數據既然成為一種新興的資源，其在市場上的流通和應用必然存在相應的供給和需求問題。我國已經正式提出實施國家大數據戰略，但對于如何促進大數據應用尚缺乏系統、完整的研究。基于對我國大數據發展現狀的分析，本文從供給和需求視角，對如何驅動我國大數據應用進行了思考。

2.模型構建

大數據在國內還處于發展初期，是一種新興應用。在當前的市場環境背景下，有必要找尋有解釋力的變量，系統解釋大數據社會需求的形成過程，嘗試構建一個基于供需視角的大數據應用驅動機制模型。

根據Daft and Weick（1984）提出的組織解釋理論，本文將組織看作成一個解釋系統，認為組織在學習新知識、新技術并作出決策和行為時，必須對來自環境的事件作出解釋，之后再采取合適的行動。從模型構建來看，第一個階段是先對組織內部和外部的各項供給因素進行掃描（Scanning） ，這是一個監測環境信息并將環境數據提供給管理者的過程。具體到大數據情景，掃描與數據收集相關，組織可能利用正式的數據收集系統收集數據，也可能通過管理者的個人關系獲得數據。組織需要了解自身內外部兩方面的環境因素才能夠在解釋階段形成高層管理者的認知。第二個階段是解釋（Interpretation），指解釋事件并在高層管理者之間形成共享的理論和概念性方案，賦予收集到的數據以一定的意義。第三個階段是學習（Learning） ，指基于過去的掃描和對識別到的機會評估，形成認知結果并采取行動。

本文將組織掃描階段的環境因素劃分為制度供給、數據資源供給和組織內部資源供給三個方面；依據資源基礎區分數據資源和非數據資源。數據資源是跨組織邊界的環境因素，組織掃描時重點是感知數據資源質量，具體包括數據的可獲得性、及時性、適用性、一致性和安全性；非數據資源主要指組織內部資源，屬于組織內部環境因素，具體包括信息基礎設施資源、人力資源和關系資源。

通過對組織內外以及跨環境因素的掃描，使組織獲得足夠的環境感知信息，從而在組織內部，主要是高層管理者這一決策群體內形成認知。認知的形成可以劃分為技術經濟認知和社會心理認知兩種。基于這兩種認知，組織最終作出行為決策，形成大數據應用需求。總的來看，有效供給促進組織認知形成，而明確的技術經濟和社會心理認知帶來有效的需求，如此循環往復驅動大數據應用的產生（見圖）。

圖大數據應用驅動機制模型

應用建議

實施國家大數據戰略，在供給方面實施主體主要包括：政府和互聯網、軟件等數據收集企業。圍繞實施主體，筆者提出以下具體建議：

1.增加大數據有效供給

在制度供給方面，一是完善數據政策制度激勵，盡快出臺更多更完善的大數據規范性文件、指南和指導意見。二是健全大數據法律建設，解決大數據發展中面臨的科學性、合法性和開放性問題。

在數據資源供給方面，一是增加數據供給絕對數量，包括構建大數據統計體系，加大政府公共數據公開力度；積極拓展大數據來源渠道，鼓勵大數據產業鏈中來自非官方的數據源供給；建設大數據平臺，暢通大數據共享、分享和交易渠道，完善定價機制等。二是提升數據質量，包括研究出臺大數據標準，重點提升數據可獲得性、及時性、適用性、一致性和經濟性。

在組織資源供給方面，一是加大財務和技術支持，增強企業、科研機構等組織機構的信息基礎設施建設，尤其要在大數據產業鏈高端環節增加成熟產品和服務的供給，如前端環節的數據采集和預處理，后端環節的數據挖掘分析和可視化以及大數據整體解決方案等。二是提升企業大數據治理能力，培養既熟悉大數據技術，又熟悉業務流程的復合型大數據應用、處理和管理人才，豐富組織數據使用經驗。三是搭建更多的大數據博覽會、展會等交流平臺，幫助數據供應商與數據需求組織之間建立密切的合作關系。

2.調動和刺激大數據有效需求

從供給和需求的關系來看，供給在一定情況下雖然可以創造新需求，但如果需求不足，即使改善供給，仍然難以增長。因此，實施國家大數據戰略要在加大有效供給的同時，采取措施調動和刺激大數據需求。在需求方面實施主體主要包括：企業、科研機構和政府。圍繞實施主體，筆者提出以下具體建議：

在增強組織機構等大數據需求方的認知方面，一是要加強理論研究，除了技術研究以外，尤其要增強經濟管理方面的理論研究；二是加強宣傳和培訓，明確和普及大數據概念，增強企業、科研機構和政府等單位對于大數據在技術經濟方面的收益認知和在社會心理方面的信任認知。

在制度示范方面，發揮產業集聚示范效應，積極創建更多的試點園區，讓更多的組織機構確實感受到社會規范和合法性的引導，激發社會群體對于大數據先行組織的模仿行為。

綜上，大數據已成為重要的國家戰略資源，正在深刻地影響著時代發展的進程。從供給和需求雙側努力，實施國家大數據戰略，利用大數據技術提升政府治理能力，是適應大數據時代特點和發展要求，改進政府管理方式、提高政府管理水平的必然選擇。

■風吹平橋 董年龍/攝

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中國人民大學商學院）

10.13561/j.cnki.zggqgl.2017.12.013 ■ 編輯：云霞