大数据研究综述

苗磊

[提要] 近年来，中国企业大数据投资数量和金额都在快速增长，然而学术界对大数据效应的认识仍很模糊，缺乏对大数据现有研究的系统梳理。基于对国内外相关文献的研究，本文采用综合归纳法对大数据效应进行系统梳理。首先，对大数据定义和特征进行总结；其次，对管理领域的大数据效应，即大数据对商业模式和竞争优势产生的影响研究进行归纳；最后，总结现有研究成果的不足，并对未来研究进行展望。

关键词：大数据；创新；商业模式；竞争优势

中图分类号：F27 文献标识码：A

收录日期：2017年10月10日

一、引言

早在20世纪80年代就已经出现了“大数据”一词，但直到2012年有关大数据的研究成果才开始快速增加。然而，相关研究成果的视角日趋复杂，致使学界对于大数据的认识仍然较为模糊。为满足市场需求与提升企业核心竞争力从而实现持续增长，很多企业将目光投向了大数据。因此，厘清大数据研究的发展脉络和现状，对于理论和实践来说都具有非常重要的意义。

本文系统回顾了大数据研究的理论和实证发展，厘清大数据的内涵、特征及其产生的效应。在此基础上，本文详细梳理了大数据效应的影响因素和作用机制，提出来更加系统、完善的大数据研究理论框架，因而有助于学术界和实践界系统地把握已有研究成果，并在此基础上开展进一步研究。

二、大数据的内涵

基于不同的视角出发，学术界和实业界对大数据作出了不同的定义。最开始大数据被认为与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承，因此大数据发展之初主要从静态资源的视角去定义大数据。2008年，计算社区联盟发表的《大数据计算：商业、科学和社会领域的革命性突破》使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的分析挖掘其中的新用途和新见解，而非数据本身。现有的主流文献主要从两个视角定义大数据：静态资源视角和动态应用能力视角。

三、大数据的特征

不少学者对大数据的特征都进行了阐述，其中基于静态视角的提出的大数据3V特征得到学者们的普遍认同。Macfee A等人（2012）在《Big data：the management revolution》中提出区别于传统“analytics”的3V特征，即volume（数据体量大）、velocity（数据增长速度快）和variety（数据类型多样）。随后，学者们在此基础上进行了进一步的探讨，即在3V的基础上增加一个新的特征，国际数据公司（IDC）认为大数据还具有value（价值稀缺性）的特征，基于此归纳的大数据4V特征也被学者们广泛接受。而IBM公司则认为大数据具有veracity（真实性）的特征，也有学者认为是大数据的第五个特征。而杨善林（2015）将大数据与管理实践相结合，首次基于管理视角提出大数据六大特征：复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀缺性、可重复开采性、功能多样性。

四、大数据对商业模式的影响

“大数据”正在改变企业赖以生存的资源环境、技术环境和需求环境，企业需要对“为谁创造价值，创造什么价值，如何创造价值，如何实现价值”问题（即商业模式）进行重新思考。李文莲、夏健明（2013）研究了大数据对商业模式创新驱动的三维视角，即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合。而大数据驱动的商业模式创新最终呈现于三个层面，即企业特征层面、产业链定位层面和行业定位层面。从企业层面看，基于“大数据”的商业模式创新起始于企业在“大数据”思维指导下对自身商业模式基本构成要素的审视与重新定义，通过运用大数据资源及技术改造自身资源、结构、流程以及整个价值网络实现商业模式构造模块及其组合方式的差异化乃至整个商业模式的创新。从产业链层面看，企业基于核心资源和能力选择其在大數据产业链上的不同定位。从行业层面看，机遇数据相关产业、企业间“连接”与“融合”的平台式商业模式、数据驱动跨界模式是对价值链层面商业模式创新的超越，代表着“大数据”时代商业模式发展的新趋势。

刘丹（2014）等人以多案例分析方法研究了大数据对商业模式三个组成部分，即价值发现、价值创造、价值实现的影响，并最终总结出四类由大数据引发的新型产业模式：大数据自有企业商业模式创新、基于大数据整合的商业模创新、基于数据驱动战略的商业模式创新以及新兴的创业公司出售数据和服务，有针对性地提供解决方案。荆浩（2014）从商业模式创新目标展开论述，分别从商业模式创新目标的四个方面：产品创新、过程创新、营销创新和组织创新阐述大数据时代的新变革。并提出了大数据时代商业模式轮型结构，将大数据作为轮型结构重心，分别从市场提供、企业界面、客户界面、盈利模式视角探索了大数据对商业模式要素带来的影响。李文博（2016）用话语分析法分析了100个大数据案例提炼了商业模式创新的发生机理，研究得到了以数据、行为、属性和情景4个范畴共16个语素的驱动因子模型，并且通过研究发现大数据时代商业模式创新的发生机理，即主体反应行为和行为属性认知是商业模式创新的直接驱动因子；数据时代特质是间接驱动因子；生态系统情景是调节驱动因子。

五、大数据对企业竞争优势的影响

大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识。麦肯锡通过研究大数据对企业创建透明度、通过试验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩、根据客户需求戏份人群、通过自动化算法替换或支持认为决策、创新商业模式、产品和服务五个方面来论述企业利用大数据提升竞争优势路径。Tambe P（2014）则从资源视角出发，探索了企业大数据投资与企业价值创造的关系，研究发现大数据投资与企业价值创造有显著正向关系。DQ Chen等人的通过对161家美国企业的实证研究发现，大数据分析能力对组织价值创造有正向影响，并明确了基于动态能力理论的技术组织环境大数据应用框架。Manjul gupta（2016）等人后续通过实证研究证实大数据分析能力可以优化企业绩效，并开发了企业大数据分析能力的测量指标。endprint

国内学者程刚指出，在激烈的市场竞争中，构建企业大数据能力是增强企业竞争优势的重要途径。并从大数据能力可以强化竞争对手分析、提高企业战略决策水平、提升企业技术创新水平、提高企业客户关系管理水平、提高企业管理水平、提高企业营销水平等6个视角论述了大数据能力有利于企业增强竞争优势。荆浩（2014）从经济视角、运营视角、战略视角阐述大数据能够给企业创造竞争优势，有效利用大数据，将会使企业从上层（战略）到下层（运营）的大量收集。徐宗本（2014）等人提出大数据价值开发与利用具有高度的领域依赖性，即大数据的真正价值“隐喻”在不同的领域中，并从公共管理领域、商务管理、金融管理、制造业/服务业、医疗健康、开放式教育等领域探索了大数据时代的企业价值创造。

虽然已有研究证明大数据对企业竞争优势产生影响，但目前仍存在很多问题值得探索，例如大数据具体是如何落地到企业的？不同行业的企业受到大数据的影响程度如何？等等。

六、结论及展望

通过对文献的分析，本文详细阐述了大数据的内涵、特征以及大数据在管理领域产生的效应，包括大数据对商业模式和企业竞争优势等的影响，为学术界和理论界系统理解这一研究成果提供了有效的帮助。

虽然有关大数据的文献近年来呈爆发式增长，但大数据相关的研究与应用仍然处于起步阶段，学术研究还局限在宏观层面，本文发现很多研究都只关注大数据在宏观层面，而对大数据在企业管理层面的实证研究较少，迄今为止，对于大数据在管理层面的研究还很不完善。第一，大数据对企业带来的影响因素纷繁复杂，目前尚没有统一的结论，需要有更多的实证研究来阐明大数据与众多影响因素的作用机制；第二，大多数研究忽略了对大数据本身的解构与测量，大数据对企业的方方面面都带来影响，需要进一步明晰大数据这个变量。

（一）重视大数据在企业管理领域的实证研究。目前的大数据研究大多立足于信息科学，侧重于大数据在技术层面的研究，鲜有从管理学角度开展的大数据研究。而且，现有的从管理领域的大数据研究多为定性研究，鲜有实证研究，企业管理领域大数据研究亟须更多的实证研究来阐明大数据的作用机理，因此后续研究应当结合已有大数据效应的文献，定量分析大数据产生的影响。

（二）重视大数据的测量。大数据可以创造商业价值，因此企业如何展开大数据投资、大数据应用从而获得价值是企业家最关心的问题。探索大数据创造商业价值路径的前提是明晰大数据的变量测量，明确大数据的测量也是学术界进一步深化大数据研究的重要部分，而这些问题的探讨，在目前的研究中都是相當缺乏的。

（三）重视理论框架的构建。通过上述研究，本文发现大数据的研究仍然是杂乱的，甚至对一些核心概念的界定还存有疑问。尤其是目前国内的研究落后于我国大数据的实际发展水平，西方的大数据研究也无法完全解释新兴市场国家企业面临的大数据环境与应用行为。因此，完整全面地构建我国大数据领域理论框架，让大数据研究有理可循、有据可依是当前大数据研究亟须解决的问题。

主要参考文献：

[1]Mcafee A，Brynjolfsson E. Big data：the management revolution[J].Harvard Business Review，2012.90.10.

[2]杨善林，周开乐.大数据中的管理问题——基于大数据的资源观[J].管理科学学报，2015.18.5.

[3]李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013.5.

[4]刘丹，曹建彤，王璐.基于大数据的商业模式创新研究——以国家电网为例[J].当代经济管理，2014.36.6.

[5]Gupta M，George J F. Toward the development of a big data analytics capability[M].Elsevier Science Publishers B.V，2016.endprint