企业大数据能力培育机制研究

程刚李敏

基金项目：本文系教育部人文社会科学研究项目“企业知识管理能力形成机制及综合评价模型研究”（项目编号：11YJA870005）的研究成果之一。

作者简介：程刚（１９６６－），男，院长，教授，博士后，研究方向：企业信息资源管理，发表论文１５０余篇，出版专著２部。·理论探索·

〔摘要〕文章简述了企业大数据能力的内涵，分析了大数据能力提升企业竞争优势的路径，阐述了影响企业大数据能力的关键因素，提出了提升企业大数据能力的对策和措施。

〔关键词〕大数据；大数据能力；培育机制

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１４．０３．００２

〔中图分类号〕Ｆ２７０〔文献标识码〕Ａ〔文章编号〕１００８－０８２１（２０１４）０３－０００７－０５

Cultivation Mechanism of Big Data Capability of EnterpriseCheng Gang１Li Min２

（１．School of Management Science and Engineering，Anhui University of Finance

and Economics，Bengbu 233030，China；

２．Library，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕This paper briefly described the connotation of big data capability of enterprise,analyzed the path of enterprise big data capability improving competitive advantage,and key factors affecting enterprise big data capability,put forward the optimization countermeasures of promoting the big data capability of enterprise.

〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕big data;big data capability of enterprise;cultivation mechanism

近年来，大数据（Big Data）已经成为学术界和业界所共同关注的热点和焦点。在大数据时代，数据本身及其所蕴含的价值已经成为企业最重要的资本和战略性资源。因此，企业大数据收集、存储、处理（挖掘分析）、提供和利用的能力已经成为现代企业在竞争中取胜所需要的最重要的能力之一。很显然，具有良好大数据能力的企业，面对海量的、多类型的、以非结构化为主的大数据资源，能够较好地挖掘开发、管理和利用，拥有更多的企业经营战略所需要的知识资产，就有可能在激烈的市场竞争中取得优势。可以说，大数据环境下的企业竞争，就是信息的竞争、数据的竞争和知识的竞争。所以，现在企业必须要适应时代潮流，通过各种路径，采取多种措施，想方设法来提升自身的大数据能力，只有这样，才有可能拥有较强的竞争力。

目前国内外有关企业大数据方面的研究，更多地侧重于大数据对企业的影响、企业如何应对大数据的挑战、大数据时代的企业管理与创新、大数据环境下的企业竞争情报研究等。有关大数据能力的研究成果还比较少，主要涉及大数据能力的关键要素、大数据分析能力等方面。真正对企业大数据能力进行专题研究的成果更少，与此相关的主要是企业信息能力、企业知识管理能力等方面的研究成果。可见，探讨大数据环境下现代企业大数据能力的培育机制具有重要的理论意义和现实意义。

１企业大数据能力的内涵

目前对大数据内涵的界定，更多的是引用IBM的解释。IBM将大数据归纳为3个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。业界将大数据的特征概括为“4V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度（Value）［１］。

周渝，唯奕（2012）［２］指出，大数据绝不能简单地等同于我们通常所理解的海量的巨型数据，因为存量巨大仅仅是大数据的一个显著特征而已。大数据时代的到来使得“大数据”远不止“数据爆发”那么简单，它已被延伸定义未来一种通过数据解决问题的方法，即通过收集、整理四面八方的数据，并对其进行筛选、分析和挖掘，进而从中获得价值的运用的一种有效信息获取方式。

目前学术界和业界对企业大数据能力进行定义和内涵进行解释的还很少。笔者结合大数据的特点和商业价值、企业大数据活动的过程，将企业大数据能力定义为：企业在大数据开发、管理和利用过程中，所呈现的大数据意识，收集、存储、加工（挖掘和分析）、传递和使用大数据的能力，其中数据挖掘分析是大数据的核心能力。在一定的条件制约下，企业以其自身的大数据能力，在与其他企业的市场竞争中，能保持企业自身生存和持续发展。

２大数据能力提升企业竞争优势的路径

对于企业来说，大数据蕴藏着巨大的商业价值。不少学者从不同的角度提出了自己的观点。

有学者提出，大数据蕴涵的巨大价值将极有可能颠覆现有企业的发展方式和变革改造，用一种不同于现今的发展策略引导企业通过逻辑化思维预测市场环境变化来节省成本，提高盈利能力，或通过预测分析消费者的购买行为或偏好来改善企业产品或服务［２］。

有学者认为，大数据孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易［３］。

有学者指出，目前大数据对于企业与机构的显著效应主要体现在两个维度：一是在前端发现更多商机与服务，实现对客户360度全方位洞察，从中挖掘更多、更有价值的商业机会与增值空间；二是最大限度地降低风险、降低成本、提升运营效率［４］。

最早提出“大数据”时代已经到来的著名咨询机构麦肯锡公司认为，数据已经渗透到每个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

可见，在大数据时代，企业如何挖掘和最大限度地实现大数据的巨大商业价值，已经成为现代企业必须面对的迫切且具有战略意义的现实问题。很显然，增加大数据能力是企业解决这一问题最重要的路径。因此，现代企业必须要想方设法，采取各种措施来强化和提高自身的大数据能力。毋庸置疑，在大数据环境下，企业拥有的大数据能力已经成为影响企业竞争优势最重要的因素，也是企业在激烈的市场竞争中取胜的法宝。通常，大数据能力是通过以下路径来增强企业竞争优势的。

２１通过强化竞争对手分析来增强企业竞争优势

在企业竞争优势的研究中，迈克尔·波特的五力分析模型应用最广。在波特五力分析模型中，影响公司的战略位置和战略的一个重要方面就是公司老牌竞争对手策略。也就是说，企业提升自身竞争力的一个重要路径就是，在充分研究竞争对手的基础上，制定出针对性强、行之有效的竞争策略。很显然，企业只有在激烈的市场竞争中掌握了竞争对手的经营管理行为和市场战略，才有可能更有效地确定自身的竞争战略，在与竞争对手的竞争中取得竞争优势。在大数据环境下，企业对竞争对手的研究程度取决于企业大数据能力。大数据能力强的企业能够借助大数据技术平台，通过多种路径，采用各种方法来获取与竞争对手有关的数据，通过对数据的挖掘和智能分析，就能够判断行业内外的主要竞争对手和可能的潜在对手，分析竞争对手的目标，确定竞争对手的市场战略，评估竞争对手的实力和弱点，预测竞争对手的反应模式，最终选择要攻击或回避的竞争对手，并制定出具有针对性的竞争策略。

endprint

２２通过提高企业战略决策水平来增强企业竞争优势企业战略决策水平直接影响企业竞争力。而企业决策过程其实是一个信息过程，科学化的决策是建立在充分的、高质信息（知识）基础之上。拥有大数据能力的企业基于现代互联网平台，运用大数据技术，通过挖掘和智能分析，就能够为企业战略决策提供充分的高质信息（知识），从而为企业战略决策的科学和正确提供重要保证。Informatica首席信息官托尼·杨指出：“一个企业拥有了完备的历史数据库性能，就能够充分利用高级分析，有效地查询几年内的历史数据，明确趋势和模式，从而支持实时决策。企业能够更充分地了解产品质量或生产时间损失等影响关键领域的因素，做出更明智的决策。”［５］

２３通过提升企业技术创新水平来增强企业竞争优势在新的时代背景下，实施创新驱动发展战略是现代企业发展的必然选择，也是企业获取竞争优势最重要的途径。突出自主创新、注重协同创新、坚持产学研紧密结合、加强知识产权保护等是企业实施创新驱动发展战略的重要内容。而知识资本是现代企业实施自主创新的前提和基础。因此，大数据能力的增强必须会提升企业的技术创新能力。企业创新，不论是技术创新、管理创新，还是知识创新其实质是对创新信息的开发和应用。大数据能力强的企业通过现代大数据技术平台，采用合理的方式和方法，通过挖掘和智能分析等手段，提供企业创新所需要的信息，来提升企业创新能力，从而增强企业竞争力。

２４通过提高企业客户关系管理水平来增强企业竞争优势在波特五力分析模型中，公司的战略位置和战略不仅取决于公司老牌竞争对手策略，也取决于行业大环境中的其他四股力量，其中之一就是顾客。顾客是企业的上帝，在新的时代背景下，构建良好的客户关系，培养忠诚客户，开发潜在客户是企业追求的重要目标。因此，现代企业必须把客户研究作为最重要的工作来做。在大数据环境下，对企业与客户相关的各种数据的收集、存储、挖掘、分析加工将是企业大数据工作最重要的内容。通过对客户数据的收集、挖掘和分析，企业可以进一步了解客户的需要，向他们提供更多的定制的、更个性化的产品和服务，以提高客户的忠诚度；通过对客户需求的分析，可以发现企业产品和服务中存在的问题，为企业进行产品更新和提高服务质量提供最重要的依据。企业大数据能力的提高，拉近了企业与顾客之间的距离，提高了企业把握外部市场和内部资源的能力，使企业有可能对所积累的经验和信息进行深入的分析，形成关于顾客消费偏好、购买模式等的详细资料并确定目标顾客，针对他们的需求不断推出新产品，逐渐形成自己的经营特色，在竞争中立于不败之地。

２５通过提高企业管理水平来增强企业竞争优势

在新的时代背景下，提高企业管理水平、创新管理模式是增强企业竞争力最重要的路径。然而，企业管理过程的每一个环节，如计划、组织、指挥、协调、控制和决策等都是信息的收集、加工和取舍的过程。因此，提升企业信息资源的开发、管理和利用能力是优化企业管理过程、提高管理水平的重要保障。可见，企业拥有了大数据能力，就能够为企业的管理过程提供足够的内外部信息（知识）支持。通过对外部管理大数据的收集和挖掘，可以让企业了解同行企业最新的管理模式和方法，及时进行管理模式、方法等方面的变革；通过对企业内部管理大数据的梳理和智能分析，可以帮助企业诊断出各类管理活动中存在的问题和不足，从而及时进行改进。

２６通过提高企业营销水平来增强企业竞争优势

有关企业营销与企业竞争力的关系，不少学者都做过论述。如郭伟广（2012）［６］指出，企业营销已经成为影响企业生存的关键因素；王海燕（2010）［７］认为，营销战略是企业竞争力的核心；师大伟（2004）［８］认为，市场营销是企业竞争力的核心。

大数据给营销带来了新的变革，这种变革会波及产品和营销等多方面。从生产设计到品牌促销，都能更好地满足消费者个性化的需求。

企业具备了良好的大数据能力，就能够更好地全方位掌握市场、产品营销以及消费者的各种动态信息，可以更精准进行市场细分和目标定位，选择合适的营销渠道和模式，为每一个消费者提供个性化的产品乃至全方位立体化的优质服务。如企业可以通过对消费者的产品反馈信息分析来帮助企业改进产品；通过大数据分析，可以在同质化背景下，建立差异化的品牌和提供个性化的服务；通过对市场环境变化的数据分析，做出快速及时的反应；通过对营销数据的分析处理，提出应对营销危机的策略，增强企业的营销危机预警能力。

总之，一方面，企业大数据能力通过提升企业战略决策、技术创新、客户关系管理、营销和管理水平等来有效提升企业的竞争优势；另一方面，企业竞争力的增强又对大数据能力提出更高要求，从而促进企业采用各种方法和措施来提高大数据能力。

３企业大数据能力的关键影响因素

影响企业大数据能力的因素很多，有企业内部的因素，也有外部的因素。笔者认为，关键影响因素有以下几个主要方面。

３１大数据文化

大数据文化是企业文化的重要内容，主要是指企业在开展大数据实践活动中逐渐形成的大数据物质文化、精神文化和制度文化。物质文化是指与企业大数据实践相关的信息基础设施、大数据系统及其软硬件技术设备等的拥有和分布情况等，它是企业开展大数据活动重要的基础支撑平台；精神文化是指企业管理者、大数据（信息）工作者和其他员工的大数据意识，对大数据资本的商业价值及其在现代企业经营管理中重要作用的认识，自身收集、分析加工、提供和利用大数据的能力。其中管理者的大数据意识、大数据工作者的大数据能力等是企业大数据精神文化中最重要的内容；制度文化是指与企业大数据实践活动相关的各项规章和制度，是企业大数据实践活动开展的组织和制度上的保障。大数据文化是企业开展大数据实践活动的前提和基础，也是企业大数据能力形成最重要的来源之一。实践证明，企业大数据文化与大数据能力成正相关。

３２大数据战略规划

大数据战略规划是企业战略规划的重要组成部分，是大数据时代企业关于大数据实践的顶层设计，是指导企业一切大数据实践活动最重要的指南，是结合企业经营管理的战略目标，规划企业大数据实践3～5年的战略目标、任务和内容、建设重点和策略，以及建设的优先级、实施步骤及保障措施等。企业制定了科学、合理的大数据战略规划，就将企业大数据实践提到了战略高度，必然会引导企业大数据实践活动向着规范、良性的方向发展，积极推进企业大数据物质文化、精神文化和制度文化建设，加快企业大数据实践活动的进程，使企业的大数据建设向更高的要求、更高的目标迈进。

３３大数据工作者素质

大数据工作者是企业大数据实践活动中最活跃，也是最重要的要素。其综合素质和能力如何不仅直接影响企业大数据工作的质量和效果，而且也影响企业大数据能力。大数据及其工作的特点，决定了企业大数据工作者必须是一种新型的复合型人才，必须有更高的综合素和更强的业务能力。具体来说，就是要求企业大数据工作者：一是要有很强的大数据意识和广阔的大数据观；二是要掌握最新的大数据理论、技术和方法，具有较高的大数据实践能力；三是要有复合型的知识结构，既要精通技术，又要会管理，还要懂点法律等；四是要具有较好的创新、组织和协调能力。

３４数据挖掘和智能分析能力

IBM中国商业价值研究院院长甘绮翠指出：“大数据需要强大的分析能力。大数据只有在用于应对重要的业务挑战时才能创造价值。这要求获取更多的不同种类的数据，以及强大的分析能力，包括软件工具和使用这些工具的必备技能。”［９］

endprint

数据挖掘和智能分析能力是企业大数据能力最核心的能力，直接影响企业大数据能力的强弱。在大数据环境下，面对多类型、海量的数据，企业如何快速准确地获取、存储，挖掘分析其蕴含的商业价值，及时提供给企业战略决策层进行决策，将成为大数据时代企业信息工作的重中之重。尤其是对大数据进行挖掘和智能分析，实现知识发现和共享应该成为现代企业信息工作的核心工作。因此，现代企业必须要采取各种方法和措施，提升企业数据挖掘和智能分析能力。

３５信息组织和制度

企业从事大数据实践活动的信息机构设置的合理性、在企业中的地位、业务流程规划、组织功能定位、业务部门划分、人员分工与组织等，都直接影响企业大数据实践活动的开展，从而影响企业的大数据能力。企业的信息制度包括制定的与企业信息（大数据）活动相关的各项管理规章和制度，科学、合理、健全的企业信息制度必将优化大数据过程的管理等各项工作，也是确保企业大数据活动得以顺利有效进行的重要保障。

３６大数据技术支撑平台

在现代信息技术快速发展，互联网普及的时代背景下，企业大数据技术平台建设水平是影响企业大数据能力的最重要的因素。如果企业有先进的大数据技术支撑平台，必将有利于企业大数据工作的开展。大数据的特征对数据挖掘、数据存储、数据检索、数据共享、数据分析、数据监管以及数据的可视化等领域带来了巨大的冲击和挑战。因此，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值。企业大数据技术支撑平台涉及企业的内联网和外联网；企业各种集成化管理信息系统，如MIS、ERP、SCM、CRM、KMS等；企业开发和上线的大数据技术产品等。

以上主要从企业内部分析了影响大数据能力的关键影响因素。其实，企业大数据能力也受外部因素的影响，如国家有关大数据方面的政策和方针；大数据专业技术人才的培养；行业大数据能力；大数据产品的研发水平等。

４培育企业大数据能力的对策

４１科学制定大数据战略规划

牛津大学赛德商学院与IBM商业价值研究院发表的研究报告《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书，得出的关于推动大数据几大关键建议就是：以“客户为中心”，制定前期“大数据战略规划”；制定全面完整的企业“大数据蓝图”，从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”［４］。

在大数据环境下，企业要结合自身发展战略目标和实际情况，在充分调研和借鉴同行经验的基础上，制定科学、合理的大数据战略规划，确定企业大数据的战略目标、任务、内容、计划、实施进度和保障。由于大数据建设是一项需要投入大量人、财、物资源的复杂的、系统化的“一把手工程”，它不仅仅是技术层面的问题，也涉及管理层面、互信机制等方面。因此，企业在制定大数据战略规划时，必须从全局进行顶层设计，努力做到：既要突出重点，也要兼顾全面；既要强调技术，也要考虑管理；既要着眼时代，又要体现现实。

４２营造良好的大数据文化

企业可以通过以下几个路径来营造良好的大数据文化：一是各级管理人员要充分认识到大数据所蕴藏的巨大商业价值及其在现代企业经营管理中的重要作用，具有较强的大数据意识。通过自学或者培训等形式来提高自身的大数据理论和实践水平；二是企业从事大数据工作人员要树立大数据服务理念，有较强的大数据服务能力，掌握大数据理论和方法，熟悉大数据技术和工具，以适应大数据时代企业用户各类应用需求；三是企业广大员工要了解一定的大数据知识，努力提高自身的大数据意识和能力，提高大数据利用的效果。同时，企业员工对大数据必须有正确的认识，大数据既是技术问题也是管理问题。

４３加强大数据从业人员的培养和引进

企业要采用多种途径，对现有从业人员进行培训和培养，努力提高他们的服务意识和能力。一是“请进来”。邀请国内外大数据领域的专家来企业做报告，或者举办短训班，通过培训达到提高从业人员业务能力和综合素质的目的；二是“送出去”。将企业大数据从业人员中的先进分子送到对口的科研院所进行培训，拓宽他们的知识面，提升他们的业务能力；三是要想方设法，采用多种措施，积极引进和培养一批适应新时期企业大数据工作的高级专门人才。

４４充分利用现代先进的大数据技术

在新的时代背景下，企业为了适应大数据工作的需要，必须要加大资金投入，充分利用先进的大数据技术，增强企业大数据能力，提高大数据工作水平。目前国内外有关厂商，纷纷推出与大数据服务相关的产品。如甲骨文公司推出了Oracle大数据机，最大程度帮助用户管理海量数据，快速提供一个具有高可用性的可扩展系统；IBM推出最新数据库软件DB2 10和InfoSphere Warehouse 10，能够轻松集成大数据系统，自动将数据压缩成更紧密的空间，以防止存储蔓延，并且将过去、现在和未来的信息进行分离，以清除某些程序代码。

４５健全信息组织和信息制度

在大数据环境下，为了提高企业大数据能力，就必须要建立决策参谋式的信息组织结构，其业务流程要规范、科学，业务功能划分要明确，业务部门设置要合理，尤其要突出数据挖掘和智能分析在组织功能中的重要地位。同时，企业必须要针对大数据及其工作的特征，结合企业大数据工作实际，制定科学、合理、操作性强的系统化的企业信息制度，在具体企业大数据实践中，要严格按照相关制度来执行，加大制度的执行力。

４６优化企业大数据支撑平台

企业大数据能力的提升是建立在企业先进大数据支撑平台基础之上，因此，现代企业要加大对大数据支撑平台的建设，构建先进的大数据技术支撑平台。优化企业的内联网和外联网，积极建设企业各种管理信息系统及集成化信息系统，积极开发和上线大数据技术产品，优化企业大数据支撑平台，为企业大数据工作提供良好的技术支撑，优化企业知识开发管理和利用能力。文献［１０］指出：大数据核心分析能力的影响不仅存在于数据管理策略、数据可视化与分析能力等方面，从根本上也对数据中心IT基础设施架构甚至机房设计原则等提出了更高的要求。为了达到快速高效的处理大量数据的能力，整个IT基础设施需要进行整体优化设计，应充分考量后台数据中心的高节能性、高稳定性、高安全性、高可扩展性、高度冗余，基础设施建设这5个方面，同时更需要解决大规模节点数的数据中心的部署、高速内部网络的构建、机房散热以及强大的数据备份等问题。

参考文献

［１］李奕.大数据应用方式：从数据服务、信息服务到知识服务［Ｎ］.中国计算机报,2012-07-09，（24）.

［２］周渝，唯奕.大数据——企业运营中的新资本［Ｊ］.信息与电脑，2012，（11）：19-21.

［３］云计算环境下大数据及其智能处理技术［ＥＢ］．http:∥wenku.baidu.com/view/b20357b065ce050876321384.html.

［４］李佳师.大数据：观念影响速度［Ｎ］.中国电子报,2013-05-31，（5）.

［５］杨,托尼.利用大数据创造竞争优势［Ｎ］.中国计算机报，2012-10-15，（23）.

［６］郭伟广.改革企业营销模式,提高企业竞争力［Ｊ］.现代商业，2012，（18）:27.

［７］王海燕.营销战略是企业竞争力的核心［Ｊ］.现代营销：学苑版,2010，（10）:16.

［８］师大伟.企业竞争力的核心——市场营销［Ｊ］.河北冶金，2004，（1）:53-56.

［９］甘绮翠.大数据能力的关键影响因素［Ｊ］.销售与市场，2013，（4）:22.

［１０］大数据的核心在于数据分析能力［ＥＢ］．http:∥www.stor-age.com/stor-age/2013/0111/2140090.shtml.

（本文责任编辑：马卓）

endprint