大数据时代企业竞争情报运行保障机制建设研究

马林山　赵庆峰

〔摘 要〕文章概述了大数据环境对企业发展的影响，分析了企业信息管理未来的变革趋势，指出企业竞争情报工作地位日益突出。为了让企业能够在大数据环境下及时的分析出实时、精准、大价值的情报，企业必须按照大数据的要求，建设企业竞争情报运行保障机制。最后，作者从完善企业信息化建设，重建现有的情报运行机制、构建大数据环境下的企业交互式竞争情报系统，充分利用云计算技术，建立开放的数据监控、收集、决策支持工具平台，建立能充分激发知识型员工积极性的契约性激励机制等方面，阐述了构建完善的企业竞争情报运行保障机制的思路和方法。

〔关键词〕大数据；企业；竞争情报；运行；保障机制

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.028

〔中图分类号〕G25025 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2015）07-0148-05

〔Abstract〕This paper summarized the impact of big data environment for the development of enterprises，analyzed the change trend of enterprise information management in the future，and pointed out the status of enterprise competitive intelligence work was increasingly outstanding.In order to allow enterprises to produce the real-time，accurate and valuable information in big data environment，enterprises should build the supporting mechanism of enterprise competitive intelligence systems work efficiently in accordance with the requirements of big data.Finally，the author expounded the ideas and methods of constructing perfect supporting mechanism of enterprise competitive intelligence systems work efficiently.The enterprise must improve and perfect the construction of its informatization，rebuild the existing intelligence operation mechanism，establish the interactive enterprise competitive intelligence system in the big data environment，set up the open platform using the cloud computing technology to monitor data，collect data and to make decision，construct incentive mechanism of knowledge workers based on psychological contract to fully improve their enthusiasm etc.

〔Key words〕big data；enterprise；competitive intelligence；operation；supporting mechanism

网络的快速发展，已把我们带入大数据时代，在云计算强大计算、存储能力的支持下，数据的潜在价值和作用越来越显著，有序与无序数据的处理分析结果，使预测结果更加贴近真实，人们从数据中获益越来越多。大数据对社会各领域的影响越来越大，各行各业也都重视大数据的应用。对于企业来讲，大数据逐渐成为企业最重要的资产之一，企业决策日益注重数据分析，而不再采取过去凭经验和直觉的方式进行。对于做信息收集、整理，进行分析处理的竞争情报，它的作用在大数据时代对企业来说越来越重要。为了保障竞争情报的及时有序正确产生，企业要结合自身大数据的产生、应用规律，树立大数据思维，调整管理思路，构建完善的运行机制来保障企业竞争情报的稳定有序产出，支持企业的发展。

1 大数据对企业的影响

大数据时代，数据已发展为与资本、人力同等地位，成为企业生产、经营的重要因素。其作用和影响已深入到企业经营管理的整个流程[1]。

11 大数据提升企业的核心竞争力

数据竞争已经成为企业提升核心竞争力的利器。与企业相关的所有数据融合到一起，可以描绘出企业竞争的全景运行图，深度观察竞争环境，捕捉竞争对手的变化意向，从而及时响应，做出致胜策略。海量数据统计意义更大，能支持多种预测模型，多角度预测未来发展趋势，帮企业获得致胜先机。相关的数据整合在一起，能不断产生新的信息和知识，有助于提高生产率、降低经营成本。在信息经济时代，企业信息的规模、活性，以及收集、应用数据的能力，决定了该机构的核心竞争力，成为企业脱颖而出的关键。

12 大数据改变企业的决策思维

企业已往传统的决策采用的是逆向思维模式，流程是出现问题、逻辑分析、找出因果关系、提出解决方案，使问题企业逐步成为优秀企业。大数据竞争战略咨询采用的是正向思维模式，流程是收集数据、量化分析、找出相关关系、提出优化方案，使企业从优秀进一步走向卓越。大数据时代最大的转变正如大数据专家维克托·迈尔·舍恩伯格在自己的专著《大数据时代》一书中所说，人们将放弃对因果关系的探寻，转而更加关注相关关系。只需知其然，不必知其所以然。数据处理的理念转变为“不要随机样本，而是全体数据”；“不追求精确性，而是混杂性”；“不注重因果关系，而是相关关系”。这一理念与现有科学分析研究思维惯例不同，将推动人类的认知和与世界交流的方式进入全新模式。企业的经营决策也要适应这一变化，转变思维，从以往领导拍脑袋的决策方式转变为基于实时客观数据分析的决策。endprint

13 大数据将变革企业的组织模式

大数据改变企业的决策思维，决策机制也需要变革，企业决策更加依赖于对用户数据的分析、用户需求的体验，这些数据决定了企业决策链条将由企业组织架构底层向上层传递，对于与用户直接接触的企业员工来讲，将会在决策中发挥重要作用，企业决策机制由自上而下的正三角型模式向自下而上的倒三角型机制转变。决策机制的转变，必将推动企业组织架构的改变，扁平化的、单元式的企业架构将成为大数据时代的主流架构模式。企业原有组织形式是以价值为导向建立的，是价值结构式组织。未来企业的组织形式，不仅注重价值，更注重意义，是意义型结构。组织的这两种结构内涵有本质的不同，最核心的区别体现在，前者是机械结构，后者是生态结构。具体体现在：第一，机械结构采取的是自上而下控制，生态结构采取的是自下而上涌现的；第二，价值结构采取的是集中控制方式，意义结构采取的是自组织自协调去中心方式。

14 大数据对企业竞争情报系统带来挑战

大数据嵌入到企业竞争情报系统中，对其深度挖掘分析，才能为情报工作服务。由于大数据具有来源广，容量大、价值密度低、格式多样复杂等特点，这对于企业竞争情报系统来说，在情报采集、分析阶段都会带来技术上的挑战。与此同时，传统的企业竞争情报系统，由于在一个情报循环内，情报采集、情报分析和情报服务阶段之间缺少灵活多变的循环，且运行过程与外界缺少互动。这对于大数据多变、快速以及来源广泛的特点来说，无疑会给企业的竞争情报系统带来了巨大的挑战，企业竞争情报系统需对其结构和运行机制进行改革，才能适应这种变化[2]。

2 大数据影响下的企业信息管理变革趋势

大数据影响着整个企业，企业的信息管理业务，必将从注重处理结构化数据的传统信息管理模式，向多系统集成、多类数据实时收集、存储使用的新模式转变，这一新的信息管理变革，内涵也比较丰富，其趋势概括总结如下。

21 环境迫使企业树立大数据信息管理观

大数据时代已经来临，大数据的潜能日益被企业认识，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到增长迅速的数据也存在隐患，但是随着时间的推移，数据对企业的正面重要性，人们的认识将越来越多深刻。数据日益成为企业核心的资产，数据资产能否发挥作用，关键依赖企业是否具备专业化的大数据处理能力，通过“加工”实现数据的“增值”。企业为了具备这一大数据处理能力，必须变革传统数据管理观，在信息技术、信息资源、信息安全、信息组织、信息服务等方面，都要具备大数据观，实时发挥大数据的作用，变革企业的业务模式，甚至重构其文化和组织，来适应企业对大数据的收集、存储、加工和使用。

22 用户实时定制信息愈来愈多，信息管理数据中心前移 互联网、物联网、移动终端的发展，使企业从生产原料的获取、生产到销售的整个过程信息，变得日益便于获取，并且全面性越来越接近真实全貌。用户的个性化信息，其隐性需求，通过电话、邮件、网站浏览、微博、留言、微信、网上购物等等一系列联系痕迹信息的相互参照、关联分析可以捕捉。大数据时代，不仅让企业重识了用户需求的重要，而且也使用户全面需求信息的获取和分析成为可能，新时代企业的一大核心竞争力就是通过贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判。企业的信息管理，需从战略到战术层面实现自我的蜕变和进化，要对现有信息管理系统的构架、组织体系、资源配置和权力结构进行重组，提升竞争情报职能部门进入企业整体的上游位置，组织合理的竞争情报系统构架，充分调用、整合各部门的数据，使其资源化，实现对大数据的整体操控，达到为企业提供完整、动态、实时决策依据的目标[3]。

23 数据融合度要求越来越高

大数据时代，企业的运营轨迹和发展全景展示，需要收集各种各样信息系统中留下的全部数据记录，再通过技术整合起来，才能实现。为了实现这一理想目标，企业不但要连续实时全面地收集内部业务流程中各环节的数据，还要收集与企业有联系的一切数据，如顾客行为、竞争对手、供应链、宏观经济等。只有将各类数据，包括用户数据、交易数据、交互数据、线上数据、线下数据等实时、全面地收集到，并进行高度整合，在大数据情报分析系统和数据分析专业人才的支持下，分析的结果才越接近于真实。大数据不仅是数量上的堆砌，而且具有很强的关联性、结构性。用户与用户、用户与用户行为、行为与行为之间都具有确定的关联性，数据就具有极高的含金量和分析挖掘价值。通过整合分析这些数据，才能全面的析出全部数据中所表达的趋势和观点，更加精准、可靠，支持企业全方位决策。

24 数据需要跨职能跨部门的畅通流动

运行效率高的企业，信息和决策一般分配给不同的部门。大数据时代，企业应具有更加灵活的组织架构，实现企业跨职能合作的效益的最大化。管理者需要为各部门的决策人员提供合适的数据和相关技术专家，让技术专家们合作处理数据。同时，IT规划与运维应得到管理者的充分重视，企业信息孤岛在优良企业IT架构的运维下，得以有效规避。

25 多学科复合型人才将会是企业信息管理的支柱，数据分析团队越发重要 企业要实现大数据管理，需要有专业的人才才能胜任。大数据时代下，企业信息管理人才的素质和作用都需提升，数据技术人员的价值将极为凸显，其中最重要的莫过于具备多学科知识（具备行业知识、IT技术和数据分析处理能力），能分析驾驭大数据的“数据科学家”。对数据科学家而言，统计技术是必备的，但是比统计技术更加重要的是清理、筛选、组织海量大数据的能力，因为大数据时代的数据格式大都是非结构化和半结构化的。优秀的数据科学家不仅要懂数据处理技术，还要能够懂得“商业语言”，帮助管理者从数据的角度理解企业所面临的挑战[4]。

3 大数据要求下的企业竞争情报运行保障机制建设

大数据时代，信息管理在企业的地位越发重要，对于企业信息管理的精髓，通过对数据收集、融合，挖掘出大价值的竞争情报，为企业决策提供实时精准依据，要求越来越高。企业要做好信息管理中的竞争情报工作，就必须依照大数据的要求，围绕优质竞争情报的产生和利用，建立适宜的运行保障机制。endprint

31 完善企业信息化建设

企业步入大数据时代，其整个运行轨迹需具备完备的收集机制，完成这一基础任务，企业首先要实现全面完备的信息化建设。将整个企业的生产、物料流动、事务处理、现金流动、客户交互等各项事务过程全面实现信息化、数字化，同时改变现有信息系统“管理软件”的定义理念，树立大数据使用观，部署或者租用大数据服务平台，通过多种结构数据的全面分析，掌握用户、市场最新动态，数据部门与企业管理决策层对接，环环相扣形成企业动态信息流，畅通企业数据服务机制，最终提升企业核心竞争力，推动企业发展。

32 重建现有的情报运行机制，构建大数据环境下的企业交互式竞争情报系统 现有的企业竞争情报系统工作流程主要包括情报需求分析和情报规划、情报采集、情报加工、情报服务和评估反馈五部分。在大数据时代，建立在以人为主的经验模型基础上的企业竞争情报工作，在数据决策时代已行不通了，根据竞争情报系统循环图来进行分析，目前大数据背景下企业竞争情报系统总体面临诸多问题，简要如图1所示。

要变革现有企业竞争情报系统在大数据时代存在的问题，企业需重建现有的情报运行机制，采用交互式的情报系统框架，建立基于大数据处理的系统性平台来支持企业的竞争情报工作。大数据环境下的企业交互式竞争情报系统模型如图2所示。传统竞争情报的逻辑是将最终的情报报告发布给管理层，在交互式竞争情报中，整个工作流程充分考虑到互动交流，情报产品通过引入与所有利益相关者的持续不断的交互来完成。

企业交互式竞争情报系统，工作流程依据情报采集——分析——发布初评反馈——最终发布这一条主线。构建4个循环，分别是情报采集和情报分析之间的循环1；情报分析与情报发布初步评估间的循环2；情报采集与情报发布初步评估间的循环3；最终情报发布与情报规划间的大循环4。整个系统灵活畅通的强循环反馈机制，有力地支撑了交互式情报分析与情报初步发布的运行，使交互式情报系统真正发挥优势；该循环反馈机制，对大数据的多变性与快速性都能做出反应，符合度较高，通过交互，可使相关人员及时充分地接触到各类信息，及时反馈更新，不断地将获得的动态数据转化为可供决策的动态情报，使相关利益者得以充分利用，从而保证企业适应大数据时代的竞争[5]。

33 充分利用云计算技术，建立开放的数据监控、收集、决策支持工具平台 大数据时代的数据是海量的、结构是多样化的，企业竞争情报面临这样的数据环境，传统的“软件型”的竞争情报分析工具和方法难于处理不断增长的、庞大的、异构的数据，必须采用云计算理念和技术，才能实现对海量数据源进行实时有效提取、清洗、分析和利用。大数据处理技术发展迅速，目前在数据的采集方面，实时搜索引擎每秒能索引处理100万份以上文档，如TopSy、Storm，能够满足实时情报的索引加工处理需求；数据的存储方面，很多数据库已经实现了分布式大规模存储，并能将结构化数据与半结构化及非结构化数据进行关联，如Memcached、Hadoop、Hive、HBase以及NoSql数据库；数据的分析方面，并行编程技术进展迅速，如Google提出的MapReduce编程框架，开发人员可以轻松开发出跨处理器分布式集群或独立计算机的、能够并行处理海量非结构化数据的程序，运行在服务器集群环境中，实现数据处理的并行计算；SAP提出的内存计算能够使得数据计算的速度呈几何级的增长；Teradata公司的Aster Data为数据分析提供了最全面的分析平台、服务和工具，帮助他们探索和实践以前无法获得的洞见[6]。

由于每个企业面临的数据环境不尽相同，构建适宜的大数据情报分析平台，最好是选择最佳服务侧重方向的大数据提供商，按照大数据分析（BDA）思路框架（如图3所示），进行个性化定制开发部署。

平台充分融合收集多情报源，协同开放地收集企业内部产生以及能搜集到的一切外部数据，符合大数据环境下的企业交互式竞争情报系统工作流程需要，进行工作。平台自适应地实时采集数据并存储在企业专有数据仓库中，同时将传统数据直接输入SQL数据库；利用文本分析等BDA技术对所有数据进行过滤、清洗，完成预处理，形成格式化信息；采用BDA挖掘系统平台，对信息深入加工、聚合，在定性分析的基础上，尽可能地定量分析，提炼出有用知识；管理层利用情报部门提供的精准情报做出决策。其间通过反馈机制充分互动，还可向专家咨询，保证情报的质量[7]。

34 契约性激励机制的建立

大数据环境下企业的竞争情报工作人员，大都属于知识员工，一般要既懂行业、专业知识，又要具备大数据分析能力，突出的人才是处理大数据的“数据科学家”。对于知识员工而言，拥有知识就如同占有生产资料一样，要与资本所有者一样，具有索取剩余价值的权利。为了发挥情报工作者的积极性和潜能，在实践中员工的激励机制应从权力性转向契约性，灵活运用利润契约、成本契约和心理契约3种模式。从一般情报知识员工到核心的“数据科学家”，都能得到这3种契约模式层面的激励。年薪、服务期、该员工持股、企业利润挂钩；工作条件、培训教育、福利；知识员工参与机会、决策贡献度、自主范围、职业发展等等诸多方式，激励能给予员工最大的满足，从而最大限度地调动其积极性，激发员工的创造力，实时地从数据中挖掘和发现有价值的情报，服务企业的决策[8-9]。

4 结 语

大数据时代，数据的收集近乎真实反映企业的运行轨迹，从中实时分析挖掘，可以为企业带来无穷的机遇。因此，大数据环境下，企业不仅要重视信息管理，而且更要注重信息的利用，做好信息管理的精髓——竞争情报工作，为企业的决策提供实时精准的依据。企业在大数据时代做好竞争情报工作，就必须按照大数据的要求，把握大数据影响下企业的发展趋势，进行企业竞争情报运行保障机制建设。不仅要让员工树立情报意识，更重要的是从战略到战术层面开始自我的蜕变和进化，对现有竞争情报系统的构架、组织体系、资源配置和权力结构进行重组，构建有利于情报产生的运行保障机制。文中提到的这些措施将会为企业做好情报工作，起到积极地指导借鉴作用，不完善之处还有待进一步研究提出。

参考文献

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[2]黄晓斌，钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报，2012，（6）：9-14.

[3]刘高勇，汪会玲，吴金红.大数据时代的竞争情报发展动向探析[J].图书情报知识，2013，（2）：105-110.

[4]王晴.大数据时代企业竞争情报的机遇、挑战及对策研究[J].天津商务职业学院学报，2013，1（4）：83-87.

[5]NIBayandin，VSKretov.A competitive intelligence monitoring system for small businesses[J].Scientific and Technical Information Processing，2012，39，（4）：236-239.

[6]钟辉新，张兴旺，黄晓斌.面向大数据的企业竞争情报动态运行模式MDD：监控、发现、决策的互动[J].情报理论与实践，2014，37（3）：6-11.

[7]Gay，Brigitte.Competitive Intelligence and Complex Systems[J].Journal of Intelligence Studies in Business，2012，2（2）：5-14.

[8]赵国祥.管理心理学高级教程[M].合肥：安徽人民出版社，2008：48-145.

[9]刘向阳，李帆.基于心理契约的知识型员工激励机制的研究[J].技术经济与管理研究，2013，（11）：51-56.

（本文责任编辑：马 卓）endprint