工程化视角下的企业共享服务中心的情报机能研究

王娟

摘 要：[目的/意义]情报服务是大数据时代企业共享服务中心增值服务的重要内容，工程化思维下的共享服务中心的情报机能研究，不仅拓展了现代企业共享服务中心理论研究领域和实践创新视野，对共享服务模式下的企业竞争情报理论与实践的发展也具有重要意义。[方法/过程]以“数据资源+工具方法+专家智慧”的情报研究方法论为导向，对企业共享服务中心情报机能问题进行了系统性研究，包括企业共享服务中心情报机能的工程化流程要素分析，基于情报流的企业共享服务中心运行机制模型与工程化要素协同情报机能模型构建。[结果/结论]在大数据时代，企业共享服务中心情报机能的发挥依赖于多源数据融合支持、先进方法工具协同支撑、专家智慧的汇集参与。目前企业共享服务中心情报服务研究不足，应从工程化视角强化企业共享服务中心情报机能，助力企业管理和战略决策，促进共享服务中心的转型升级。

关键词：情报工程;共享服务中心;情报机能;情报服务;竞争情报

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.05.017

〔中图分类号〕G250.25 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2019）05-0123-08

Abstract：[Purpose/Significance]Intelligence service is an important part of the value-added service of the enterprise shared service center in the big data era.The research on the intelligence enginery of enterprise shared service center under the engineering thinking style can extend the theoretical research field and practice innovation vision of the modern enterprise shared service center.At the same time，it also has important significance for the development of corporate competitive intelligence theory and practice under the shared service mode.[Methods/Procedures]The paper presented a systematic study on the intelligence enginery of enterprise shared service center with the intelligence engineering-oriented paradigm which contained three parts of data resources，tools and methods，and expert wisdom.The main contents included a factor analysis of enterprise shared service center intelligence enginery and the model construction of operation mechanism of enterprise shared service center and collaborative intelligence enginery model based on the intelligence flow.[Results/Conclusion]In big data era，the intelligence enginery of enterprise shared service center relied on multi-source data fusion support，collaborative support of advanced method tools，and the participation of expert wisdom.At present，the research on intelligence service of enterprise shared service center was insufficient.It is necessary to strengthen their intelligence enginery from an engineering perspective in order to assist enterprise strategic decision-making and promote the transformation and upgrading of shared service center.

Key words：enterprise;intelligence engineering，shared service center，intelligence enginery，intelligence service，competitive intelligence

隨着经济全球化趋势和信息技术的发展，“共享服务”（Shared Service）作为创新性的管理理论和实践方法，被广泛运用于国内外各类大型企业[1]。共享服务管理模式不同于传统的集中式或分散式的管理模式，它通过将原来分散在企业不同事业部或分支机构进行的财务、人力资源、IT技术等事务性或者需要充分发挥专业技能的内部服务工作抽离出来，统一由专门的运营机构来向企业提供共享服务，这种共享服务实现了服务职能的集中管理与分散控制，使企业在降低内部服务成本、提高效率和改善服务质量的同时，兼具了敏捷性与灵活性优势[2]。而这种专门的运营机构就是企业共享服务中心（见图1，下述简称共享服务中心）。

实际上，共享服务管理实践已经有近40年的历史[3]，随着时代的发展和信息技术的进一步成熟，共享服务中心的理论与实践也在不断革新[4]。至今共享服务中心的发展历经了3个阶段：1）单一职能支持的人力或财务业务集中处理中心;2）融合技术和业务多重职能的共享服务与支持中心;3）全面业务深度嵌入式共享服务中心，企业战略合作伙伴[5]。当下，共享服务中心正在积极寻求新的升级突破，进一步挖掘增值服务方式，如何从节省企业运营成本的定位到向创造价值、成为企业战略合作伙伴的目标迈进[6]是当前共享服务中心理论与实践研究所面临的重要课题。

大数据时代所带来的技术革新和观念升级，使人们真正意识到“数据是一项战略资源”。共享服务中心汇聚了企业大部分的数据、信息等资源，此外，共享服务中心作为一个信息技术为服务载体的结构、还集中了领先的技术工具和多领域高度专业化人才，为企业情报服务提供了必要要素，为情报收集、分析与处理、评估与利用创造了条件。情报服务理应成为企业共享服务中心新的利润创新点，同时情报服务也是大数据时代企业共享服务中心发挥情报协同效应，为企业赢得竞争优势，实现其战略价值的重要一环。

从目前的文献调研来看，共享服务中心的研究大多集中在共享服务技术实现[7]、共享服务模式比较[8]、共享服务中心管理创新理论[9]、共享服务中心面临的风险与挑战[10-11]以及共享服务中心建设的实证案例研究等[12-13];而情报服务视角下的共享服务中心的服务机制研究却被极大地忽视了。因此，无论是从理论还是实践上，研究企业共享服务中心的情报机能问题尤其必要。

本文基于工程化思维，从情报源、情报分析与处理、情报评估与利用、情报用户等方面对企业共享服务中心的情报机能作系统性探讨，并构建相关的理论模型、情报机能模式、情报反馈机制等，从情报视角提升共享服务中心的服务能力与水平，实现其转型升级。

1 概念辨析

1.1 工程化与工程化思维

工程，就是把经验、技巧、常识、知识进行固化、理论化、规范化，建立一个可重复创造有价值产品的最优系统[14]。本質上来讲，工程是人类为满足生存和发展需求而进行的改变自然状态的活动，是现实的、直接的生产力[15]。工程具有不同于科学、技术的本质特征，它是一种造物活动[16]。正如航空工程师所说：科学家发现已经存在的世界，工程师创造一个过去从来没有存在过的世界[17]。工程活动是一种目的导向下的创造价值、实现价值的社会经济活动。工程活动中体现和贯穿的思维方式就是工程思维，又称工程化思维。工程化思维是一种广泛地存在于各种类型的工程活动中的特定思维方式，它与科学思维与技术思维既相互联系、相互渗透，又相互区别，其最重要的特征体现为系统性、集成性、跨学科性、综合性、建构性、创造性和复杂性等。工程思维既是工程问题求解的过程，也是工程理念与模型对象化、现实化的过程，它贯穿于工程活动始终，制约和决定着工程理念的水平，对工程活动起支配与指导作用[18]。

激活和实现企业共享服务中心的情报机能，需要工程化思维。构建企业共享服务中心的情报机能应将情报学以及相关学科的原理创造性的应用到实际情报服务工作所涉及的构成要素（如数据、分析方法、情报技术）、工作流程以及组织管理的设计与开发中以实现情报工作的自动化、规范化、系统化，并在此基础上完成情报系统功能[14]。

1.2 共享服务中心的情报机能与企业竞争情报

情报机能一词最早来源于译文《日本综合商社的情报机能》，日本学者大木保国等认为情报机能是综合商社发展的必要条件，但需进一步扩大情报范围，加强“危机情报”、“自身管理”的情报机能[19]。在后续的研究中，李纲等认为情报机能一词表示，机构在情报流方面的功能作用及能力、应遵循的规律与方法[20]。李阳等强调情报机能是某机构在情报源、情报渠道、情报流程、情报认知、情报用户等问题上体现出来的功能与效用，涉及认识、评价、控制、学习与反馈等环节[21]。

本文认为共享服务中心情报机能是在情报流程的实施过程中，由若干核心要素协作，有机完成情报任务的作用与能力。为了系统地研究共享服务中心情报机能问题，本文引入情报工程的概念。情报工程的本质是以工程化思维实施情报工作活动的过程，是围绕目标、整合工程思维和情报理论、方法、技术于具体情报实践的过程之中，情报工程的特点是：信息来源大数据化、信息处理自动化、情报流程集成化、系统结构复杂化、系统运作协同化等特征[22]。所以说，工程化思维下的情报服务是共享服务中心情报机能落地实现与提升的关键。

企业竞争情报（Competitive Intelligence，简称CI）研究侧重于对企业内外各种信息的关注，通过对这些信息的搜集、整理加工和分析提炼，形成有助于企业改善其在市场中的竞争格局和形成有利的市场竞争地位的情报[23]。竞争情报系统是对组织内部状况与外部态势的有关信息进行集成管理，以支持其竞争战略目标的信息系统。企业内实施竞争情报工作的机构或组织就是竞争情报机构。

一般来说，以竞争情报机构为核心的竞争情报系统应当具有的基本功能是：1）监测企业环境及竞争对手有关的信息;2）具有完善的信息分析手段和软件;3）建立企业竞争情报信息库;4）具有快速情报响应能力;5）能够采集和存储企业内部的知识和经验;6）能够便利地使用网络信息资源;7）为专职情报人员开有信息发布窗口[23]。显然，竞争情报机构的职能共享服务中心机能也是存在着交叉重叠，需要企业从组织架构的高度从职能上予以统筹规划，做到即不重叠浪费又相互配合，相互补充。

笔者建议，将原来的竞争情报系统与共享服务平台进行整合对接;竞争情报机构保留与企业中高层管理者等情报用户沟通交流、设计竞争情报工作流程、情报产品与服务模式的设计以及参与企业竞争战略决策的职能。这样竞争情报机构能够从战略高度上统领竞争情报工作，从全局的视角出发，对竞争情报策略、原则与方法，起到指导、理论核心作用，专注于情报规划、情报安全与情报控制协调工作[24]。而共享服务中心的职能侧重于情报工作的具体执行与方案、情报产品输出等方面，具体来说负责情报源的收集、情报分析与处理、情报评估与服务各个环节。

这样做的优势是共享服务中心的共享平台汇集了企业内部的大部分信息，将针对竞争对手和环境的情报信息网集成在共享服务中心，避免了另设一套竞争情报系统需重复投入的耗费，且有利于企业各组织机构共享相应的内外部竞争情报。当然需根据信息安全的原则设置不同岗位职能相对应的系统信息获取权限。

但据调查研究表明，我国的企业竞争情报应用尚处在较低发展阶段，预计53%的企业尚处于初级阶段——无正式的情报组织[25]。在此背景下，基于共享服务中心的情报机能研究具有显著意义。

2 共享服务中心情报机能的工程化流程要素分析

上文对“工程化”的概念进行了界定，情报服务的工程化流程要素包括数据资源、方法工具、专家智慧3个方面[26]。企业共享服务中心的情报服务是以需求为导向的，其情报机能的研究同样符合这种工程化思维下的研究范式，即“数据资源+方法工具+专家智慧”的情报研究方法。本文拟采纳这种要素分析方法，从多源数据资源融合、技术方法与工具、情报服务环节对企业共享服务中心情报机能展开分析。

2.1 数据资源

企业的竞争情报工作依赖大量的数据、信息、情报，以支持管理层进行企业决策。可以说，企业共享服务中心的数据支持与情报保障能力尤为重要，是保证企业共享服务中心情报机能的关键。

共享服务中心情报机能有效运作的基础情报源来自3个方面的数据资源。一方面是企业内部的数据资源：共享服务中心的企业内部数据资源由其所涵盖的服务范围所决定，是不同产业领域和不同职能部门所产生的数据的集合。由于企业的信息化建设进程不一，各成员企业和各职能部门采用的系统各不相同以及所生成的数据结构各异。因此需在充分调研个共享服务成员的信息设施建设基础上，建设统一的信息共享平台和适合企业自身的集成化数据库，实现多源异构数据资源在同一接口下的深度聚合组织。

另一方面是企业外部的关于竞争对手、潜在竞争对手、竞争环境的数据资源的整理获取，主要是关注政策法规、行业情报、市場情报、技术情报、竞争对手情报等。这种企业外部数据特别互联网数据往往是数量巨大，因此网页数据抽取、数据清洗等技术是有效获取情报源的基础保证。

除此之外，共享服务中心的数据资源建设还应纳入外部大型数据供应商的专业的数据库资源，例如：Espacenet专利数据库、中外专利数据库、知名文献数据库（Wos数据库、CNKI数据库等）等。一方面，共享服务中心可以充分利用这些专业数据库展开情报服务;另一方面，这些数据库在全企业内共享也是可使资源利用极大化。

如何有效收集企业外部信息、以及对数据、信息进行有效过滤、清洗，以保障数据的准确性、及时性，进而构建企业外部信息监测数据库，成为共享服务中心情报研究的关键。另外，大数据时代，工程化思维模式下的共享服务中心数据资源支持（见图2）应向集成化、协同化、标准化的方向发展，对获取的多源异构数据进行有效的处理融合也是获取有价值情报的必要条件[27]。

2.2 工具方法

“工欲善其事，必先利其器”。发挥企业共享服务中心情报机能，离不开情报学相关理论的应用和相关研究方法与技术工具的支撑。在工程化思维下，数据、方法、技术工具等都将以构件的形式集成到一个统一的工作流中[26]，在共享服务中心情报服务工作中形成流程化的作业程序。

现阶段共享服务中心正逐步实现日常业务处理流程的自动化，而发挥共享服务中心情报机能的作用还应将情报学的工具方法应用于情报服务中，并逐步实现这些情报分析工具的自动化、集成化、智能化。情报服务因情报需求的不同而有所区别，因此其适用的工具方法并不是单一的，一成不变的。具体而言，除了采用传统的文献计量研究、专利检索、定量定性分析等研究方法外，还应将PEST分析、定标比超、关联分析、SWOT分析、德尔菲法、情景分析、成本效用分析和度量研究效益方法等技术方法综合应用于具体的情境和课题。此外还应根据企业的实际情况，集合已有的情报分析方法与工具，创造性地开发适应本企业情报需求与情报战略的情报分析方法、定义个性化的算法与工具，并集成到情报分析流程中。

大数据时代，共享服务中心也要积极采纳大数据情报分析技术与工具，如机器学习、知识图谱、社会网络分析、大数据挖掘、人工智能等，常见的工具如Sklearn、MapReduce、Splunk、Pentaho BI等，他们能够帮助共享服务中心挖掘数据汇聚所带来的价值，拓展共享服务中心情报机能的宽度和深度，进一步提升共享服务中心的情报服务水平。

所以，共享服务中心情报机能的构建应通过理论与实践并重、工具与方法共显，综合考略共享服务中心数据资源的实际情况以及企业发展战略和情报分析需求，建设符合自身实践的情报工程工具方法体系。

2.3 专家智慧

如前所述，共享服务中心提供了一个扁平化的组织管理模式，运用信息系统和相关技术，实现将数据、业务流程和用户统一至共享服务平台，信息流的上下游用户在这个共享平台中进行协同工作，包括信息的提供者、情报分析者、情报用户等。

情报工程思维模式下，数据资源和专门的工具方法仅仅从“生产资料和生产工具”层面为共享服务中心情报服务“生产力”提供了资源准备。而为了最大效益地发挥共享服务中心的情报机能，生产高质量的情报产品，辅助企业更好地决策，必须依赖专家智慧的参与。

专家在本专业领域内通过经年累月的积累，对行业领域内的业务特征以及市场情况有着较为准确的判断，他们在专业领域的情报素养、情报甄别能力、情报决策能力往往对情报产品的质量起着关键作用。而且一般来说，企业的竞争情报的需求往往涉及到多个不同的领域，如：产品市场环境、政策法规环境、贸易关系环境、专利和知识产权等因素，需要多领域专家“会诊”，专家智慧的差异对工程化视野下共享服务中心情报机能的发挥具有重要作用，专家智慧交叉融合具有重要意义。

共享服务中心是一个自上而下推动的管理改革，是典型的一把手工程。因此，在共享服务中心建设过程中汇聚了许多跨领域、跨专业职能的人才，建立了多样化的团队和人才资源储备，为实现工程化的专家智慧融合服务提供了协作平台。随着共享服务中心的理念的不断革新，经营目标由当初低水平的重复职能业务集中作业中心，向自动化作业处理中心、增值服务中心、情报中心和战略运营合作业务伙伴转变。共享服务中心越来越注重团队知识结构的配比和升级，一方面自主培养相应的人才，如在共享服务中心内提供轮岗机会以及设置相应的培训课程等;另一方面聘用专业的情报分析员以及在企业内外吸纳需要的领域专家加入。

3 工程化视角下的共享服务中心情报机能模型构建

在共享服务中心实践早期，人们并未赋予其情报属性，共享服务中心作为集成各职能模块能够共享集中作业的后援中心而存在。随着理念变革和技术升级，人们对共享服务中心增值服务的探索，才逐渐意识到共享服务中心的情报机能。可以理解为，现代共享服务中心的情报机能是，嵌入传统共享服务中心的一个情报系统的顯现。而情报工程理念强调情报工作的自动化、规范化、以及情报功能的系统实现[21]，采用工程化的思维构建和解读共享服务中心情报机能能够使其具象化和系统化。

3.1 企业共享服务中心情报机能的运行机制基本模型

企业共享服务中心的管理运营自成一套运行体系，其中包括共享服务中心人才管理机制、组织管理机制、流程管理机制、系统服务管理机制、绩效管理机制等（见图3）。

然而从共享服务中心情报机能角度出发，如何将情报功能嵌入到共享服务中心内在的运行机制中，实现一体化的信息流层面的管理机制的优化[21]，对凸显和提升共享服务中心情报能力尤为重要。

基于“数据资源+工具方法+专家智慧”的情报工程化研究范式，结合共享服务中心的业务运营体系，可以通过信息流向汇聚、技术方法运用以及专家智慧的凝聚来构建企业共享服务中心情报机能的运行机制（见图4）。具体而言，企业共享服务中心的将其信息触角延伸至企业几乎每个角落，收集企业数据信息，形成企业数据池并建立企业专业数据库，融合企业外部数据库和专业数据库;再利用共享服务中心的专业工具方法予以分析与处理，辅以共享服务中心内外专家智慧的专业情报研判、评估以及利用;上述情报流程环节分别对应着情报工作中的情报收集、情报分析与情报服务。

在此运行机制下，共享服务中心实现了内外部资源的整合利用、技术方法体系和人才知识结构都得以完善，升华了共享服务中心情报服务能力，促使共享服务中心向运营决策支持中心转型。

3.2 工程化要素协同融合的共享服务中心情报机能模型构建

上文从企业共享服务中心运行机制的视角构建了企业共享服务中心情报机能的基本模型，然而共享服务中心的情报机能作用的发挥是以情报需求为导向，以情报资源为核心，以情报技术于工具为支撑，以共享服务系统平台为载体的有机整体。因此，本文以情报流和业务流的交汇融合为线索，沿着情报工作的规律和脉络，构建基于工程化要素协同融合的共享服务中心情报机能模型（见图5）。

模型主要涉及以下3个方面：

第一，在模型上端，是共享服务中心的情报用户，是情报需求的提出者和情报产品的使用与反馈方，共享服务中心的情报工作由用户层提出的情报需求所触发的，正如情报专家包昌火所说“需求是情报的第一驱动力”[28]。这里的情报需求，一般企业决策层和其他事业部在日常进行企业运营和管理过程中提出的需求，也可以是竞争情报机构通过对企业战略决策的需要的理解而提出的情报需求。从共享服务中心的角度来说，则是在企业经营目标和战略目标的指引下，按照既定情报需求的层次框架，识别用户的工作任务及情报需求[29]。在情报流程结束后，情报用户再对共享服务中心生产的情报产品与以利用，将反馈结果传递至共享服务中心，使之完善情报工作。

第二，在模型中端，共享服务平台集成了业务流和情报流两条逻辑线，两者交叉，贯通融合，相互影响。共享服务中心的情报机能的运行遵循着情报工作的一般规律，其流程沿着，情报收集与组织→情报分析与处理→情报评估与服务的脉络进行。

第三，在模型下端，是共享服务中心情报工程的支撑要素：数据资源、技术方法、专家智慧。在情报需求驱动下，情报收集是基础材料准备工作，要尽可能的系统、全面，其有效实施离不开共享服务中心的多源的数据资源建设。情报分析与处理，需采用科学的方法、手段和工具，以揭示、提炼研究对象本身固有的本质的规律，有赖于共享服务中心情报工具方法体系的建设。情报研判则是综合性很强的思维活动，则需要凝聚不同领域专家智慧进行评估。

纵观整个模型，共享服务中心情报服务的运行以情报需求为始，以最终输出情报产品结束，再通过情报用户反馈形成一个情报循环;形成了以数据资源、工具方法、专家智慧多工程化要素协同融合的情报机能模型。在工程化思维下，将情报采集能力、情报分析处理能力和情报决策能力融入在整个情报流程中，并集成在共享平台上，从而保障共享服务中心基于各工程化要素的协同创新生产情报产品、提升共享服务中心的情报服务能力。

4 结 语

在新的信息技术环境下，共享服务中心向知识管理中心、情报服务中心转型的要求愈加强烈。而在日益激烈的商业竞争环境下，企业对共享服务中心的情报服务能力提出越来越高的要求。为了更好地支持企业决策的需要，共享服务中心必须具备一定的情报服务能力，目前尚缺乏这一方面的系统性研究。

本文将情报学理论研究与实践方法和企业共享服务中心的管理机制结合起来，从情报工程化角度出发，对共享服务中心情报机能问题进行了探讨，构建了共享服务中心情报机能的运行机制基本模型和工程化要素协同融合的共享服务中心机情报机能模型，对企业共享服务中心情报机能的提升具有一定的启示意义。然而，共享服务中心的情报机能和已有的企业竞争情报机构的情报服务功能存在一定的交叉，需从实际情况出发，进行规划整合;由此又可分为不同的情形，本文并未详细讨论，尚待未来进一步的分析和研究。

本研究对于企业共享服务中心的建设和升级转型，起到一定的指导作用，给情报工程理论应用也提供了新的研究场景。此外，当下共享服务管理模式也被运用于政府、教育部门等新环境[30-32]，本文针对企业共享服务中心情报机能的研究对其他类型共享服务中心的情报服务机制的研究具有一定的借鉴意义。

参考文献

[1]Luo P.Researches on Mode of Sharing Service Management of Multinational Corporation[C]//International Conference on Management and Service Science，2011.

[2]刘汉进，方阳.基于内部资源整合的企业共享服务述评[J].管理学报，2012，9（10）：1562-1568.

[3]刘汉进.共享服务的决策、实施与评价研究[D].上海：上海交通大学，2004.

[4]Bondarouk T，Friebe C M.Shared Services—Standardization，Formalization，and Control：A Structured Literature Review[M]//Shared Services as a New Organizational Form（Advanced Series in Management，Volume 13）.Emerald Group Publishing Limited，2014：39-66.

[5]Santosh K P.Shared Services Center Optimization：From Cost Reduction to Strategic Partnership|The Shared Services & Outsourcing Network[EB/OL].http：//www.genpact.com/gbs，2018-07-18.

[6]Strikwerda J.Shared Service Centers：From Cost Savings to New Ways of Value Creation and Business Administration[M].Emerald Group Publishing Limited，2014.

[7]Miskon S，Bandara W，Gable G，et al.Success and Failure Factors of Shared Services：An IS literature analysis[C]//International Conference on Research and Innovation in Information Systems，2012.

[8]Joha A，Janssen M.Types of Shared Services Business Models in Public Administration[C]//International Conference on Digital Government Research，Dg.o 2011，College Park，Md，Usa，June，2011.

[9]Boon J.Moving the Governance of Shared Service Centres（SSCs）Forward：Juxtaposing Agency Theory and Stewardship Theory[J].Public Money & Management，2017，38（2）.

[10]Elston T，Maccarthaigh M.Sharing Services，Saving Money？Five Risks to Cost-saving When Organizations Share Services[J].Public Money & Management，2017，36（5）：349-356.

[11]Knol A，Janssen M，Sol H.A Taxonomy of Management Challenges for Developing Shared Services Arrangements[J].European Management Journal，2014，32（1）：91-103.

[12]Meijerink J，Bondarouk T.Exploring the Central Characteristics of HR Shared Services：Evidence from a Critical Case Study in the Netherlands[J].International Journal of Human Resource Management，2013，24（3）：487-513.

[13]Herbert I P，Seal W B.Shared Services as a New Organisational form：Some Implications for Management Accounting[J].British Accounting Review，2012，44（2）：83-97.

[14]賀德方.工程化思维下的科技情报研究范式--情报工程学探析[J].情报学报，2014，33（12）：1236-1241.

[15]李伯聪.工程与工程思维[J].科学，2014，66（6）：13-16.

[16]李永胜.论工程思维的内涵、特征与要求[J].洛阳师范学院学报，2015，34（4）：12-18.

[17]Bucciarelli，LouisL.Engineering Philosophy[M].Delft：Delft University Press，2003：5-12.

[18]李永胜.论工程思维的性质、特征与作用[J].创新，2018，12（1）：51-60.

[19]大木保果，王士康.日本综合商社的情报机能[J].外国经济与管理，1980，（10）：37-40.

[20]李綱，李阳.情报视角下的智库建设研究[J].图书情报工作，2015，59（11）：36-41.

[21]李阳，李纲，张家年.工程化思维下的智库情报机能研究[J].情报杂志，2016，（3）：36-41.

[22]张家年，马费成.立足情报服务 借力工程思维：大数据时代情报工程学的理论构建[J].情报学报，2016，35（1）：4-11.

[23]查先进.企业竞争情报[M].武汉：武汉大学出版社，2012.

[24]王洪亮，张琪，朱延涛.大数据环境下中小企业竞争情报系统模型构建[J].情报理论与实践，2015，38（7）：109-114.

[25]宋新平，杨阳，申彦.企业竞争情报应用现状调查与分析[J].情报理论与实践，2016，39（2）：28-33.

[26]潘云涛，田瑞强.工程化视角下的情报服务——国外情报工程实践的典型案例研究[J].情报学报，2014，33（12）：1242-1254.

[27]陈美华，王延飞.企业竞争情报系统构建的生态基础[J].情报科学，2018，36（3）：26-32.

[28]包昌火.竞争情报导论[M].北京：清华大学出版社，2011.

[29]郭路生，刘春年，胡佳琪.基于ZACHMAN架构思想的应急信息需求多维度多视角分析[J].情报理论与实践，2017，40（11）：73-79.

[30]Lewis J，Gazi Y.Frameworks and Issues for a Shared Service Approach to Technology in Higher Education[EB/OL].https：//www.igi-global.com/gateway/chapter/125119，2018-07-21.

[31]Paagman A，Tate M，Furtmueller E，et al.An Integrative Literature Review and Empirical Validation of Motives for Introducing Shared Services in Government Organizations[J].International Journal of Information Management，2015，35（1）：110-123.

[32]Gable G G，Bandara W，Fielt E，et al.Success Factors for ICT Shared Services in the Higher Education Sector[J].Journal of Information Technology Research，2012，5（3）：1-24.

（责任编辑：郭沫含）