大数据能力对传统企业互联网化转型的影响〔*〕——基于供应链柔性视角

○ 吉　峰， 张　婷， 巫　凡

(中国矿业大学　管理学院， 江苏　徐州　221116)



·学科前沿·

大数据能力对传统企业互联网化转型的影响〔*〕——基于供应链柔性视角

○ 吉峰， 张婷， 巫凡

(中国矿业大学管理学院， 江苏徐州221116)

近年来，基于互联网的价值导向，运用互联网思维、视角、方法与工具，研究互联网、大数据和云计算给传统企业转型带来的新图景、新规则，已经在学术圈和企业界得到了广泛共识。在综合分析以往学者关于“大数据能力、供应链柔性与互联网化转型绩效”三者之间关系的研究成果的前提下，提出基于“环境—企业能力—组织变革—企业转型”的传统企业互联网化转型路径，揭示大数据背景下企业互联网化转型的驱动因素与形成机理，为传统企业更好地认识与理解互联网时代转型发展的新特点与趋势、实施互联网化转型提供理论参考。

大数据能力；供应链柔性；互联网化转型；影响机制

一、引　言

随着社会经济的不断发展，企业的经营模式和环境发生了巨大的变革。大量企业面临顾客需求的日益多样化和个性化、产品生命周期缩短、任意批量订单生产和大规模定制等诸多挑战。〔1〕企业在激烈的市场竞争中，需要能适应各种变化，并能采取创新性的行动，才能保持竞争优势。而企业要想保持这种竞争优势，就必须充分了解并运用互联网思维、大数据能力来改变传统的经营理念和经营模式，从流程和战略上均做到能快速适应环境的变化，实现企业互联网化转型，成为敏捷的竞争者，才能在激烈的竞争中生存和发展。〔2〕互联网化的本质是企业适应互联网和移动互联网发展趋势，植入互联网基因，用互联网思维实现企业在渠道、营销、产品、业务模式、运营模式、机制体制等方面全面转型。如果能把互联网首先当作一种意识、一种思维模式，就更容易从用户的思维、人性的视角去思考，这样也许就能获得事半功倍的效果。如今，互联网化转型不仅仅将互联网当作工具、方法，互联网化转型更需要思维模式的转变，这直接决定企业互联网化转型的成败。

传统企业互联网化转型是近几年才引起大家关注的课题，很多研究聚焦在以下几个方面：要不要转型的研究、转型的趋势研究、转型的思想和思维研究、转型的基础研究、转型的难点研究、转型需要注意的事项研究、转型的环节研究、转型的特征研究等等。卢彦分别从三个层面(取势、明道、优术)、四个维度(商业模式、管理模式、产品模式、营销模式)全方位解构了互联网转型的内在商业规律与管理逻辑，详细解读了互联网的发展趋势与特征，提出了传统企业互联网转型的方向、目标、路径、方法、步骤与标准；〔3〕何伊凡审视了中国传统产业向互联网转型的实践，从市场要素、战略要素、组织要素三个维度七组关系方面尝试解决传统企业如何互联网化转型的问题；〔4〕王吉斌、彭盾在准确解读国家“互联网+”战略深刻内涵的基础上，从企业管理和经营的角度，深刻地阐述了传统企业如何通过自我颠覆、组织重构、管理进化、创新变革和跨界融合来制定“互联网+”战略和行动计划，最终实现企业互联网化转型；〔5〕段积超以传统制造企业为样本，阐述了传统企业互联网化转型升级的谋略与方法〔6〕。目前，互联网化转型相关的研究与应用处于起步阶段，学术研究大多局限于宏观层面，缺乏一个更为全面和系统的全过程模型；此外，现有的互联网化转型研究大多立足于理念与实务操作，侧重于“互联网+行业”的转型变革，鲜有从管理学的角度探讨互联网化转型的影响因素与作用机制。

二、大数据能力、供应链柔性与企业互联网化转型之间关系

(一)互联网化转型及其相关概念与内涵

1.互联网思维

关于互联网思维，业界与学者从概念、内涵以及本质特征三个维度进行了研究。赵大伟〔7〕、傅志华〔8〕把互联网思维定义为在(移动)互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。雷军、张瑞敏、周鸿祎等业界管理者从操作层面给出了他们的理解：雷军认为互联网思维是专注、极致、口碑、快；张瑞敏则认为是零距离、无边界；周鸿祎认为是用户至上、体验为王、免费模式。滕斌圣则认为互联网可以把原来很多不相关的要素组合到一起，形成一种快速的跳跃，互联网思维的常用要素包括:把握互联网一代的消费心理，将消费者意见社会化，开放式产品开发，围绕杀手应用制造故事，种子用户和粉丝经济，以及口碑式雪崩。〔9〕冯雪飞、董大海探究了互联网的本质，认为顾客导向是互联网思维的核心，价值原则是互联网思维的重要支撑，价值模式、营销模式、盈利模式、运营模式的变革是互联网思维实现商业模式创新的重要途径。〔10〕刘杰从企业运营层面强调企业战略、业务流程、组织结构、绩效体系和企业文化的互联网思维变化。〔11〕

综合业界和学者的观点，可以发现互联网时代彻底改变了消费领域、流通领域和交易支付领域，商业环境的改变使得一个企业战略的制定必须更加看重线上的规划响应能力；互联网时代，信息对称化改变了人与人之间的关系，企业组织也从原来金字塔、矩阵式组织方式向扁平化网状结构转型；互联网时代，使交易环境发生了变化，交易环节不断去中介化、去中心化、更加透明化。互联网思维不是产品思维、不是营销思维、也不是电商思维，而是一种系统性的商业思维方式，它突破了产品的物理限制、传播速度和范围，改变的不仅仅是技术和企业，而是改变所有的生意和生活。互联网思维是面向互联网时代的思维方式，其核心是用户思维、数据思维与生态思维，其本质是了解需求，提供服务，满足需求。互联网思维的核心在于思维而非互联网，互联网思维不是做加法，而是做减法，减掉面向终端用户的不必要环节，减掉不必要的资源消耗，减掉一切与最终用户直接沟通的障碍，减掉层层加价的中间渠道，减掉组织多余的架构层级。

2.“互联网+”与“+互联网”

业界与学者对“互联网+”的关注集中在理念、方法与行动三个方面。于扬首次提出了“互联网+”理念，他认为在未来，“互联网+”应该是我们所在的行业的产品和服务与互联网的高度融合；互联网未来会成为水、电一样的基础设施，它会像潮水一样漫过传统低效的洼地。〔12〕马化腾对“互联网+”的理解是指利用互联网的平台、信息通信技术把互联网和包括传统行业在内的各行各业结合起来，从而在新领域创造一种新生态；他认为“互联网+”是一个趋势，加的是传统的各行各业。〔13〕王吉斌、彭盾则认为“互联网+”意味着传统产业向上延伸，是传统产业和互联网产业两种基因的交融，不断进化，实现“互联网化”转型。〔14〕赵大伟提出了传统企业互联网化的“商业民主化、运营数据化、组织社群化”的三大路径和“传播层面的网络营销、渠道层面的电子商务、供应链层面的C2B、价值链层面的互联网思维重构”的四重境界。〔15〕李克强总理政府工作报告中从“互联网+”实施的角度提出了制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。〔16〕张维宁对“+互联网”与“互联网+”的关系进行了阐述，他认为“+互联网”是在原有业务的基础上，通过互联网对接用户，达到从需求收集到商品和服务发售的各个环节的整体能力提升；“互联网+”是以互联网为平台，通过场景设置，对接业务的多方主题，实现业务的交易。“+互联网”主要是传统企业主导融合进程，以既有业务为基础，利用互联网技术和理念，通过互联网对接多边市场、对接商品用户，提高为用户服务的效率和质量，“+互联网”强调“顺势创新”；“互联网+”是利用新技术优势、体制机制优势和更广泛的社会支持，通过“用户中心、数据驱动、生态协同”的逻辑实现爆发性增长，“互联网+”强调的是“逆袭创新”。他还提出了企业选择“+互联网”还是“互联网+”的依据是价值链与用户之间的距离，从“+互联网”“+社群”“社群+”到“互联网+”是企业互联网化转型路径。〔17〕

3.企业互联网化

互联网的发展正在从消费互联网向产业互联网转型，互联网也正发挥在生产要素优化配置当中的重要基础作用，对企业的外在形态和内在形态进行重构。曾经的规模化大生产、单一的生产方式，都是传统的工业时代的一些经济范式、规律、模式，这些在互联网化背景下都会被“云+网+端”的模式所取代。易观国际提出的互联网化概念，指利用互联网、大数据、云计算实施商业模式的简化、优化与重构。“互联网+”是产业的互联网化，也就是产业互联网，它不同于传统的只把互联网当做一种工具的传统信息化，它是在物联网、云计算、大数据、移动互联网的环境下，将技术与基础设施、业务架构设计、信息资源产生与处理、应用与商业模式等全部结合到一起，使诸多方面都会发生根本性改变的新一轮信息化变革。〔18〕在这种形势下，企业互联网化转型就是充分挖掘数据要素的驱动作用，以数据驱动为中心，去推动业务流程和组织结构优化，及信息互动创新，进而借助互联网这个工具和平台，去提升企业可持续性的竞争优势，这就是互联网化转型的过程。在互联网化转型的过程当中，企业的一些发展理念、发展目标、商业模式都会随之发生一些变革，企业不再关心技术如何应用，反而更加关注管理模式的变革，关注能力的提升，同时企业的发展不再以厂商和产品为中心，而是转变为更加关注用户需求的以用户为中心的商业模式。

(二)大数据能力与互联网化转型

在互联网化的生态背景下，数据已经成为企业生存和发展的核心驱动要素，只有在充分数据化的基础上，企业的一些关键业务流程，一些关键的业务环节才能被数据链打通和贯穿起来，激活企业在生产运营当中积累的数据，也只有这样才能发挥数据的价值。在整个企业的长期发展以及互联网技术的推动下，当前这些企业已经积累了非常多的数据，这里面有一些是结构化的数据，当然也有一些是非结构化的数据。这些数据既来自于企业自身，也来自于企业外部，包括竞争对手、用户、市场。这些数据如何挖掘利用？这才是发挥这些数据真正价值的核心所在，所以对数据的开发利用也是体现数据核心驱动作用非常关键的一点。

目前国内外对大数据的定义主要分为两个视角:数据资源视角和数据应用视角。资源视角下的大数据定义更体现大数据数量巨大、类型多样、更新速度快等特征;〔19〕能力视角下的大数据定义更重视大数据分析能力，更关注于数据处理能力〔20〕。尽管从资源本身视角研究大数据得到了学术界的广泛认可，但是大数据资源本身不足以塑造企业核心竞争力，唯有与企业其他资源整合上升到能力层面，才可充分实现大数据的商业价值。然而，关于大数据能力的相关研究较少,学者LaValle S等人在大数据相关研究中提及数据筛选、整理、分析、应用能力，但并未做详细解释。〔21〕国内学者程刚等人结合大数据的特点和商业价值、企业大数据活动的过程，首次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。该定义的提出为大数据能力之后的研究具有借鉴意义。〔22〕其次，现有对于大数据的理论研究集中于宏观层面和技术层面，对大数据价值创造机理研究还不够深入，大数据能力对互联网转型作用机理更是鲜有研究。〔23〕目前学者们仅从组织视角与经济视角探讨了大数据与价值创造、大数据与商业模式创新的关系。Berman et al.,〔24〕Quittner,〔25〕Sultan,〔26〕Truong从组织视角研究，采用信息管理和企业管理的理论与方法试图打开大数据创造价值的“黑箱”〔27〕。Etro,〔28〕Harms et al.,〔29〕Iansiti et al.,〔30〕通过经济学分析估计出大数据能力影响经济的具体数值，从而预测和评估大数据的社会经济价值，并且经济视角的研究更注重用经济学的理论和方法来揭示大数据的社会经济价值。这些研究从各个角度说明了大数据的价值创造过程，但是这些观点还只是逻辑推理，且涉及面较浅，还没有深入探讨内在的作用机制。此外，大部分研究缺乏清晰的研究方法和明确的理论视角，且普遍缺乏实证数据支撑，是目前大数据在商务管理研究中的薄弱环节。

此外，大数据能力对于企业互联网转型影响仅仅停留在初步的认知阶段，大数据对企业互联网转型存在的影响，以及这种影响发生的机理是什么却鲜有学者研究，这不利于企业利用大数据提升转型的实践。

(三)供应链柔性与互联网化转型

传统环境下供应链柔性的研究成果较为丰富。主要集中在供应链柔性要素、供应链柔性与环境不确定性关系研究、供应链柔性与企业绩效相关关系研究三个方面。

供应链柔性要素的划分是对其深入研究并指导我们实践的关键一步，以往学者分别从资源和车间层面、工厂层面、企业层面、网络层面进行了供应链柔性要素划分。从研究视角看，对柔性的研究已经逐渐从制造单元层面向供应链网络层面扩充，Sabri提出供应链柔性的六种维度，分别为鲁棒网络柔性、再重构柔性、合作关系柔性、物流柔性、组织柔性和信息系统柔性。然而现有研究还存在供应链柔性要素概念界定模糊、要素之间交叉重复、对供应链柔性要素的研究缺乏从供应链系统的角度来划分等问题。〔31〕

很多学者将柔性理解为对环境不确定性的一种应对反应，研究环境不确定性和供应链柔性之间的关系对指导企业与供应链获得柔性能力具有重要作用，同时这也有助于理解供应链柔性的内涵和形成机制及更深层次地研究供应链柔性的分类与评价。然而，虽然有很多学者对此方面有所关注，但其研究结论差异性很大，并且很少有研究综合考虑供应链所面临的内外部环境因素及柔性的形成机制，深入探讨供应链柔性要素与环境不确定性之间的匹配关系，定量研究增强供应链柔性要素水平来应对不同的环境不确定性来提升供应链的绩效。

此外，供应链柔性与互联网化关系的研究不足，定量和实证研究更为缺乏。对于柔性与绩效的实证研究，现有的文献多集中在制造柔性与企业绩效之间的关系研究，而且多为国外文献，国内研究柔性与绩效的文章较少。对于供应链柔性与供应链绩效的实证研究文章很少，供应链柔性的实证研究主要从某一个柔性要素的角度考察其对供应链绩效的影响，或是研究供应链柔性对企业绩效的影响，很少有学者探讨供应链柔性对供应链绩效的作用机制，而此方面的研究是十分具有理论和现实意义的。

(四)大数据能力与供应链柔性

在社会与市场的新环境、新形势下会涌现出新的商业业态、模式和行为等，这些都为供应链上的需求与供给平衡匹配带来新的难题，使得企业更难以掌握市场需求与资源整合，导致需求与供给失衡，预测不准。当需求信号传递滞后使得采购与供给计划赶不上需求变化时，就会造成库存大量积压的同时还常常出现库存短缺的现象。这样一来，成本的上升吞噬了盈利。随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底地变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。

对于这些难题，企业可以充分利用大数据技术，基于已有的业务数据，运用商务智能BI和供应链管理SCM等信息化技术，对各项关键业务进行深度的挖掘与分析，掌握其特性与特征，发现改进的机会并对其进行优化，从而实现由粗放管理到精细管理的转变。大数据将用于供应链从需求产生、产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等；通过预先进行数据分析来调节供求；利用新的策划来优化供应链战略和网络，推动供应链柔性化并成为企业发展的核心竞争力。

三、大数据能力、供应链柔性对企业互联网化转型影响机制模型

互联网的发展正在由消费互联网向产业互联网转型，互联网也正在发挥在生产要素优化配置当中的重要基础作用。这将对企业的外在形态和内在形态进行重构。过去的规模化大生产也好，单一的生产方式也好，都是传统工业时代的一些经济规律、模式，这些在互联网化背景下都会被“云+网+端”的模式所取代。

在这种形势下，企业互联网化转型就是充分挖掘数据要素的驱动作用，以数据驱动为中心，去推动业务组织结构优化和信息互动创新，进而借助互联网提升我们整个企业的可持续性的竞争优势，这是互联网化转型的一个过程(如下页图1所示)。

图1大数据能力、供应链柔性、互联网化转型概念模型

(一)消费者导向是互联网化转型的基础

传统B2C模式下，生产与消费之间隔着重重的批发、分销、配送环节。而且生产商都通过设定折扣、运费政策鼓励分销商、零售商一次性大批量订货。信息传递缓慢而零散，生产商往往数月后才能从订单中看到消费者需求的变化。在生产过程中，生产厂家需要以猜测的方式进行库存和生产。而信息的失真和滞后，导致猜测的准确率非常的低。管理学中称这个现象叫“牛鞭效应”。传统的B2C模式下也经常出现这样的场景：畅销的商品往往缺货，滞销的商品却堆满货架和仓库，既错失销售机会，又积压资金。

互联网加速推进信息经济的到来，在商业领域带来两个显著变化：需求端，消费者首先被信息高度“赋能”，导致价值链上各环节权力发生转移，消费者第一次处于经济活动的中心；供应端，互联网大大提高了信息的流动性和穿透性，削减交易费用，极大地促进了大规模社会化分工、协作，根据市场需求，快速集聚资源，通过在线协作的方式完成项目任务的模式大行其道。当前的互联网正在从营销和服务环节向研发设计和生产制造环节延伸。互联网的发展其实是从销售、营销、服务这些与消费者接触比较多的、开放度高的环节向接触度低、开放度低的环节渗透。利用一些大数据的技术，利用一些相关的数字化分析工具，实现了向以用户为中心模式(C2B)的转换。C2B模式要求生产制造系统具备高度柔性化、个性化，以及快速响应市场等特性。这与传统B2C商业模式下的标准化、大批量、刚性缓慢的生产模式完全不同。

(二)数据驱动能力是企业互联网化转型的核心驱动要素

企业要实现数据的核心驱动作用，不仅要实现数据的采集，更要实现数据在整个企业运营中的流动，而且这个流动也是一个自动化的流动，不能过多的人为干预。只有实现数据的自动化，才能真正实现经营管理的数据决策。

1.大数据精准预测市场需求

需求预测是整个供应链的源头，也是整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。只有预测精准，才能敏捷、透明地寻源与采购，智能地监控库存健康状态，提前预测滞销库存、预测未来某个时间点的库存周转和现货率，提前预测风险，提前预测收益。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

2.大数据提高物流运作效率与服务

有效地进行大数据处理，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据，发挥大数据的最大价值。通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨体系以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。比如，依靠数据打通的电子面单系统就能从一开始给出合理的分发路径，从而提高运营效率，降低公司的成本。

供应链是一个产业链、一个价值链、一个生态链，与供应链各环节企业的深入协同发展，提升供应链效率，驱动消费市场升级，实现多方共赢才是硬道理。

3.大数据协同供应链管理

大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。供应链管理(SCM)是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动的智慧供应链，缔造极致用户体验，成为锁定电商竞争优势的战略高地，地位举足轻重。电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。

(三)柔性化供应链打造是互联网化转型的关键环节

所谓供应链柔性，就是供应链具有足够弹性，产能可以根据市场需求快速做出反应：“小批量可以做，需要大批量翻单、补货也能快速实现，而且无论大单、小单，能做到品质统一可控，成本相差无几、及时交货。”互联网、大数据技术将生产企业和消费者紧密联系在一起，使消费需求数据、信息得以迅捷地传达给生产者和品牌商。生产商根据市场需求变化组织物料采购、生产制造和物流配送，使得生产方式由大批量、标准化的推动式生产向市场需求拉动式生产转变。拉动式的生产并不一定要对市场需求进行精准的预测，关键是供应链的各方面更紧密的协同，以实现更加“柔性化”的管理。

在互联网普及之前出现的供应链体系，在很大程度上是一种以降低成本为导向、协作范围相对有限的线性供应链。由于供应链天然的社会化协作属性，今天这种供应链形态正面临着如何“互联网化”的巨大挑战。互联网的最大优势，在于它可以支撑大规模、社会化、实时化的分工与协作。它极大地提高了消费者、企业以及企业之间的协作效率，原来的金字塔结构或链状结构，正在被压缩在一个扁平化的平面上。最终，这使得个性化需求能够越来越直接地触发各家企业协同组成的高效价值网。当线性供应链被互联网改造成信息驱动的网状协同的价值网之时，也将意味着一种全新高度上的分工与协作的柔性供应链体系的建立。

(四)环境不确定性影响大数据能力与供应链柔性之间的关系

环境不确定性是指环境对组织临时性、难以预测的扰乱，〔32〕甚至能够给组织、投资者、管制者、顾客等带来危机，并可能带来与事先预期完全相反的结果〔33〕。作为管理和组织理论中的一个重要概念，环境不确定性会影响甚至改变企业在市场的竞争地位，〔34〕也必然影响互联网化转型中的企业行为及其绩效，Jaworski & Kohli强调了技术与市场动荡性的影响〔35〕。因此环境不确定性会激励企业应用大数据能力去寻求新的资源或市场，或重构现有资源，打破刚性去追求或利用这种机会，而组织对环境不确定性的延迟反应或者不充分反应会影响它的绩效。环境不确定性带来了企业战略决策与组织运行上的不确定性，在高不确定性环境的条件下，由于事件之间因果关系的模糊并缺乏足够的有效信息，〔36〕导致了企业无法仅仅根据以往的经验做出正确有效的战略决策，企业不得不通过创新举措来应对环境动荡性，比如创造新产品、发展新市场、使用新技术、或是拓展新的合作关系等常用的策略，而实现供应链柔性必然是其重要的选择。因此环境动荡性势必对柔性化供应链产生影响。〔37〕

四、研究展望

目前，虽然许多学者都已经关注到传统企业互联网化转型的重要性，但是由于受到研究方法和研究条件的制约，相关理论研究中的一些极为关键的问题仍然没有得到解决：

(一)互联网化转型的内涵和特征还没有形成一致的认识

定义和特征的宽泛性导致目前互联网化转型概念的相对模糊，内涵与外延界定不甚清晰，继而导致了研究结果一定的分歧性。因此，定义和特征的界定是互联网化转型研究的前提。

(二)“互联网+”情景下传统企业互联网化转型理论还比较缺乏

近年来，大数据成为全球广泛关注的议题，大数据作为继云计算、物联网之后又一次颠覆性的变革，将对企业运营管理的各个方面产生根本性影响，毫无疑问，大数据对传统企业实施互联网化转型带来了历史性的机遇，如何利用大数据推动互联网化转型是传统制造企业必须回答的问题。此外，在大数据价值创造研究中，目前学者从组织视角与经济视角探讨了大数据与价值创造、大数据与商业模式创新的关系，鲜有从动态能力视角探究大数据能力与互联网化转型关系，而推动企业转型的内在因素是企业动态能力，未来研究可以从动态能力视角探究大数据能力对互联网化转型的推动，是对“互联网+”情景下传统制造企业互联网化转型理论的有益补充。

(三)互联网化转型影响因素与形成机理研究不足

目前，关于大数据对企业互联网化转型绩效的影响研究还仅仅停留在概念解析和定性推理阶段，并没有深刻地剖析大数据产生这些价值背后的作用机理，这不利于转型企业利用大数据提升运营能力的实践。分析大数据能力对供应链柔性产生的影响机制及各柔性要素之间的作用关系，构建大数据能力、供应链柔性与互联网化转型的作用机制，可以使互联网化转型企业有效应对环境不确定性，准确把握消费者真实需求，形成相应的应对策略；同时分析供应链柔性与互联网化转型之间的作用关系，可以使互联网化转型企业清楚如何通过供应链柔性推进互联网化转型，进而提升互联网化转型绩效。

(四)“互联网+”情景下的传统企业互联网化转型实证研究欠缺

目前，虽然少量研究开始尝试采用严谨的方法及理论来探讨大数据创造价值背后的作用机理，但是理论也还不完善，并缺乏普遍性和实证数据支撑。今后研究可以从动态能力视角展开研究，深入探讨数据治理、大数据能力、供应链柔性、互联网化转型、转型绩效相互关系，验证大数据通过改变企业的IT架构从而提升供应链柔性，最终影响转型绩效这一关键路径。

注释：

〔1〕柳洲：《“互联网+”与产业集群互联网化升级研究》,《科学学与科学技术管理》2015年第8期。

〔2〕李海舰、田跃新、李文杰：《互联网思维与传统企业再造》,《中国工业经济》2014年第10期。

〔3〕卢彦：《互联网思维2.0：传统企业互联网转型》,机械工业出版社,2015年。

〔4〕何伊凡：《打通：传统企业向互联网+转型的7个关键要素》,机械工业出版社,2015年。

〔5〕〔14〕王吉斌、彭盾：《互联网+：传统企业的自我颠覆、组织重构、管理进化与互联网转型》,机械工业出版社,2015年。

〔6〕段积超：《互联网+兵法》，机械工业出版社,2015年。

〔7〕赵大伟：《互联网思维孤独九剑》，机械工业出版社，2014年。

〔8〕傅志华：《互联网思维UFO模型》，http://www.36dsj.com/archives/21339。

〔9〕滕斌圣：《互联网思维与商业模式创新》，http://edu.163.com/14/1112/15/AAS1HTTN00294MA1.html。

〔10〕冯雪飞、董大海、张瑞雪：《互联网思维:中国传统企业实现商业模式创新的捷径》，《当代经济管理》2015年第4期。

〔11〕刘杰：《互联网思维：你说到做到了吗?》，《清华管理评论》2014年第3期。

〔12〕于扬：《每一个传统行业都孕育着“互联网+”的机会》，http://roll.sohu.com/20131128/n390956359.shtml。

〔13〕马化腾：《“互联网+”的时代已经到来》，http://finance.qq.com/a/20150305/019381.htm。

〔15〕赵大伟：《揭秘互联网思维2.0：是什么驱动了互联网三生万物？》，http://www.ccvic.net/article-594-1.html。

〔16〕李克强：《政府工作报告》，http://politics.people.com.cn/n/2015/0306/c1024-26645424.html。

〔17〕张维宁：《我国B2B企业的互联网+转型怎么走？》，http://www.2b.cn/guandian/chuanqizhuanxing/23247.html。

〔18〕于扬：《易观首提“互联网+”成为国家战略》，http://news.mydrivers.com/1/402/402229.htm。

〔19〕李国杰等：《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》，《中国科学院院刊》2012年第6期；冯芷艳等：《大数据背景下商务管理研究若干前沿课题》，《管理科学学报》2013年第2期。

〔20〕Mc.Afee A.,Brynjolfsson E.,Davenport T.H.,et al,Big Data,The Management Revolution，Harvard Business Review,2012,90(10),pp.61-67;Gartner,Gartner Big Data Report 2013 Facts，http://cache.baiducontent.com。

〔21〕LaValle S.,Lesser E.,Shockley R.,et al.,Big Data,Analysis and the Path From Insights to Value，MTT Sloan Management Review,2011,52(2),pp.21-31.

〔22〕程刚：《企业大数据能力培育机制研究》，《现代情报》2014年第3期。

〔23〕徐宗本、冯芷艳等：《大数据驱动的管理与决策前沿课题》，《管理世界》2014年第11期。

〔24〕Berman,S.J.,Kesterson-Townes,L.,Marshall,A.& Srivathsa,R.,How Cloud Computing Enables Process and Business Model Innovation,Strategy & Leadership, 2012,40(4),pp.138-146.

〔25〕Quittner,J.,How Cloud Computing Can Help Small Business，Business Week,2009(10),pp.16-24,http://businessweek.com.

〔26〕Sultan,N.,Knowledge Management in the Age of Cloud Computing and Web2.0:Experiencing the Power of Disruptive Innovations，International Journal of Information Management,2013,33(1),pp.54-61.

〔27〕Truong,D.,How Cloud Computing Enhances Competitive Advantages:A Research Model for Small Business，The Business Review,Cambriage,2010,15(1),pp.59-65.

〔28〕Etro,F.& Colciago,A.,Endogenous Market Structures and the Business Cycle，The Economic Journal, 2010,549(December),pp.1201-1233.

〔29〕Harms,R.& Yamartino,M.,The Economics of the Cloud，Microsoft White Paper，2010,pp.3-6.

〔30〕Iansiti,M & Richards,G.L.,A Study of Economic Impact of Cloud Computing，International Journal of Technology,Policy and Management,2012,12(4),pp.344-372.

〔31〕Sabri E.H.,B.B.M.,A Multi-objective Approach to Simultaneous Strategic and Operational Planning in Supply Chain Design，Omega,2010,28(5),pp.581-598.

〔32〕Meyer,A.D.,Adapting to Environmental Jolts,Administrative Quarterly Science，1982,27(4),pp.515-537.

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〔责任编辑：文谊〕

吉峰(1973—)，管理学博士，中国矿业大学管理学院副教授，研究方向为商业模式创新、新媒体营销战略；张婷(1991—)，中国矿业大学管理学院硕士研究生，研究方向为商业模式创新；巫凡(1991—)，中国矿业大学管理学院硕士研究生，研究方向为新媒体营销战略。

〔*〕本文系国家自然科学基金资助项目(71402179)、教育部人文社会科学研究资助项目(14YJC630101)和江苏省教学科学规划项目(B-b/2015/01/29)的阶段性成果。