大數據分析能力對協同效應的影響機理研究

陳國香

【摘要】為了能夠探究大數據分析能力與協同效應之間關系的影響機理，為了建立這二者之間關系模型，對300家制造企業樣本數據進行模擬研究分析。通過調查研究得出，大數據分析數據能力能夠將人力資源、有形資源的帶來的影響。互補效應和整合效應能夠促進大數據分析能力。人力資源、有形資源能夠通過互補效應和整合效應互相關聯，進而促進大數據分析能力對協同效應的影響。

【關鍵詞】大數據 大數據分析能力 協同效應 制造企業

現代社會的不斷發展，使得制造業已經成為國民經濟的主要地位，在制造業發展的過程中，現在面臨著產品更新較慢、產品內容落后等問題。針對這些問題，需要各個企業之間進行相互的合作，企業之間相互合作可以促進協同效應有力的發展。隨著大數據的迅速發展，有很多企業都在研究大數據與協同效應的關系，大數據分析能力對協同效應的影響機理還需要大量的事例進行驗證。

一、概念界定與假設提出

（一）大數據分析能力

隨著現代信息化社會的不斷發展，大數據分析能力變得越來越重要，在現代企業中，擁有大數據分析能力較多者是贏得企業競爭的關鍵。通過對企業的調查，很多企業領導者都表示大數據分析能力由大數據技術和大數據分析人員能力兩方面構成。但根據基礎理論定義可以得出，現在的定義并沒有考慮到有形資源對大數據分析的影響。根據基礎理論可以得出大數據分析能力應該由大數據可見資源、人力資源、物力資源、用戶使用資源等構成。通過對Gupta M的研究結論分析可以得出，大數據分析能力被分為三類，分別是有形資源、人力資源、無形資源三個方面。但是在有形資源方面，這個研究卻是將有形資源融合到企業的內部資源中，僅僅是將企業的數據處理能力作為大數據的有形資源，涵蓋內容過少，不能全面的概括整體有形資源的內容。在數據處理時，還需要專業人員對大數據進行詳細的分析與研究，才能得到最終的企業所要的結果。在人力資源這一方面，增加對數據的整體獲取渠道，將所有的數據進行整合和分析，然后輸送到相應的大數據分析人員手中，讓其加強對協同效應的影響。對于大數據無形資源來說，則完全依靠研究得出的結論，將大數據分析能力定義為數據驅動能力。

（二）協同效應

協同效應的實現是通過對企業間之間進行協作才能實現的。通過對目前的協同效應的研究得出，協同效應只要存在于企業與上下游企業之間有物品傳輸的現象，這種現象會使得上下級之間產生互補效果、共生效果以及這兩種效果所產生的的融合效果。對于企業之間的資源共享和共同協作，企業要先跟供應鏈上的節點企業進行培訓，使得其信息與技術能夠與其他企業進行資源共享。為了能夠使得協同效應變得更好，企業更應該與周圍的高等院校、科研機構形成互補作用，將高校的技術與企業的信息相結合，能夠更好的提升協同效應。制造業的協同效應不僅僅能夠使得不同的創新主體能夠相互結合，優劣互補，共同發展，還能是得到協同技術得到創新和發展，提高企業的生產效益。通過了解互補效益的具體含義，可以增加企業之間的信息交融，能夠整合企業之間的信息內容，從而達到促進協作效應的發展。

二、研究方法

（一）研究樣本與數據收集

對于出現的具體問題，要針對問題進行研究和調查。首先要選擇合適的調查對象，例如這次的調查對象都是制造業企業，所以為了能夠得到更好的回饋，就需要對制造業的各級管理者制定相應的調查問題。在進行調查時，可以通過問卷調查的方式進行研究。在進行數據分析時，要先保證數據的準確性，不能出現虛假問卷，然后通過對不同的管理層數據對其分析，得出數據的分析結果。與以往的數據分析結果對比，得出大數據分析能力對協同效應的影響機制。

（二）變量測量

本次研究在以往的研究基礎上，增加了現代企業所遇到的資源共享、信息技術交流等問題，加強對測試問題的檢測，保證其的準確性和合理性，能夠形象的體現出大數據分析能力對協同效應的影響機制。在進行變量測試時，可以采用經典的Likert5分量表，從一到五分別代表非常不同意，比較同意，同意，較為同意，非常同意。一方面在設計測試題目是要加強對大數據分析能力的測量。大數據有形資源的測量方式主要的來源是Gupta M等的研究結論;對于大數據人力資源的的測量方式主要的來源是廖建新等的研究結論，大數據無形資源的測量方式主要的來源是謝衛紅等的研究結論。另一方面要增加對協同效應的研究方向。兩者的調查結果相對比才能得出大數據分析能力對協同效應的影響機理。

三、結論

綜上所述，本文主要分析了大數據分析能力和協同效益這兩個維度與內外部其他維度之間的關系，能夠從中了解到大數據分析能力對協同效應的具體影響方式。對大數據分析能力的研究能夠得出，大數據無形資源對大數據人力資源、大數據有形資源有促進的作用。企業在進行培養大數據人才時，要鼓勵企業全面的進行學習，才能使得大數據分析能夠得到更好的發展，更能促進協同效益的發展。

參考文獻：

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