大数据时代企业竞争情报面临的挑战及情报分析策略

2015-01-03李晓菲陈森玲

中国管理信息化 2015年16期

关键词：情报竞争企业

李晓菲，陈森玲，靳健

（华南农业大学珠江学院，广州 510000）

大数据时代企业竞争情报面临的挑战及情报分析策略

李晓菲，陈森玲，靳健

（华南农业大学珠江学院，广州 510000）

本文主要分析大数据时代企业竞争情报面临的挑战，企业要有效提升竞争力，就必须获得大量研究数据的有效支持。因此，企业要创新竞争情报分析方法，以适应大多数企业竞争和发展需求。

大数据时代；企业；情报分析；数据收集

随着我国信息技术快速发展，互联网开始大量普及，目前已有多种终端设备直接记录人类社会中复杂和频繁的信息行为，这些行为发展至今产生了大量的数据，大数据已经开始渗透到每个行业和领域中，并成为今后发展的主要生产要素之一。

1　大数据时代企业竞争情报面临的挑战

1.1大数据时效性阻碍信息管理有效性

如何及时发掘并分析海量的动态异构数据，为企业竞争情报研究提供准确情报，是摆在竞争情报人员面前急需解决的问题。具体表现在以下几方面：①大量涌现的数据给常规化信息管理带来巨大负担，维护、存储工作成为难点；②数据本身具有膨胀及多样化特点，迫使相关情报人员必须具备敏锐的预知和感知能力，才能全方位、多层次地做好情报收集工作，保证数据质量精准、可靠；③数据的风险和安全问题。任何信息技术的升级和应用都是一把“双刃剑”，比如，企业应用云计算技术，能直接减轻企业内部管理压力，但同时也带来巨大数据风险。

1.2大数据的涌现性难以驾驭

大数据的涌现性特点导致数据的获取、分析、度量、预测等多方面都难以随心所欲地驾驭，主要表现在以下几方面。①模式涌现性，在异质性及多样性共存的网络数据中，数据的属性和功能既有一定联系，又存在一定差别，一方面，从整体性体系中涌现出某种具有局部特征的特定模式；另一方面，数据的关联性又催生出具有模块化性质的网络数据模型，在演化过程中自发地聚合或分离。②行为涌现性，数据采集和存储技术的发展使数据本身的时序性特征更为明显，但是，在社会网络中个体及群体的行为都基于大量数据实证分析，给数据精细化管理分析带来巨大难度。③语义涌现性，通常在开放自由的网络空间中，大量个体性语义随相应网络数据动态更新进行演化并融合，从而促使其形成新的语义。

1.3大数据的认知程度不足

大数据蕴含丰富的情报数据，且具备重要价值。但目前大多数企业仍受困于数据分析和理解。对企业来说，挑战重点主要表现在企业对大数据认知的限制及制约，具体表现在以下几方面：①严重缺乏复合型人才，大数据的情报分析和处理急需相应交叉学科背景的团队进行协作，竞争情报的提炼及发展过程并不是单一的技术问题，个人无法完成全部工作；②严重缺乏专业机构，多数企业都没有建立起系统化的情报及决策部门或团队，很容易陷入被动地位；③知识普及不足，除一些国际知名IT企业外，只有少部分企业会将大数据研究工作直接纳入企业战略发展规划和相应业务培训中，导致部分员工对大数据认知不足。

2　大数据时代企业竞争情报分析的策略

2.1完善数据信息集成

数据集成需要通过多种手段和工具将现有数据有效集合起来，并按照相应逻辑关系统组织和规划处理这些数据，实现数据资源共享。同时，为保证部分孤立数据能有效联系起来，需要建立一个公共集成环境，并以此提供一个相对统一和透明的访问界面。目前，仍有多数企业设立相应的分支机构，还有很多大型企业设立海外分支机构，这些机构的业务数据都是通过集成来实现总体竞争情报分析，从而为企业战略决策提供更好的服务。

2.2重视数据筛选工作

随着科技的不断发展，大数据时代要处理的数据不断增多，且大多数数据质量下降，比如，部分数据不一致、不准确，这些数据被业内人士称为脏数据。数据挖掘是数据驱动的动力，因此，数据本身的质量尤为重要。但这些脏数据容易导致分析结果不准确，从而直接影响决策的准确性。因此，在挖掘数据前，必须要对数据进行清理和筛选，删除无关数据，提升数据质量。

2.3注重数据类型分析

在大数据背景下，企业无论是在日常运营中，还是在重大战略决策上，都会在多种信息系统中留下数据记录。通过相关技术，将这些数据记录有效整合在一起，能再现企业运行和发展的全部面貌。随着信息技术不断发展，不断涌现出多种新的数据类型，比如，实时数据中的微博短信等一系列动态数据流，动态数据中网站的交易数据和网站内部访问日志等，都可以从中找出相应规律。