基于档案大数据的企业竞争情报研究策略分析

侯长红 孙庆庆 付永华

摘  要：本文分析了档案大数据作为企业竞争情报数据源的特点。基于档案大数据特点以及情报价值挖掘与实现的理念，提出了企业竞争情报研究中的档案大数据运用策略和档案大数据竞争情报分析与决策服务的发展方向。

关键词：档案大数据;情报价值;竞争情报;创新发展

Abstract： This paper analyzes the characteristics of archive big data as a data source of enterprise competitive intelligence. Based on the characteristics of archive big data and the concept of intelligence value mining and realization， This article puts forward the application strategy of archive big data in enterprise competitive intelligence research and the development direction of archive big data competitive intelligence analysis and decision service.

Keywords： Archival big data; Archival intelligence value; Enterprise competitive intelligence; Innovation and development

1 引言

档案大数据是指所涉及的数据量巨大，人工或计算机难以在一定的时间内处理成可读形式的数据化的档案材料[1]。

在大数据时代，档案大数据渐渐成为企业最重要的组成部分。在重大决策中，企业应重视对情报数据的分析，尤其是对档案数据的分析。

为保证竞争情报研究的及时性、有序性和正确性，企业应将档案大数据整合到竞争情报分析的基础数据源中，作为提升企业研发新产品、拟定企业的策略和提高企业的竞争力的重要手段[2]。

2 档案大数据作为企业竞争情报数据源的特点

2.1 全面性。档案大数据包含交易、交互和感知数据等数据[3]。这类数据更真实、全面和系统地展现了企业的竞争环境、竞争的现状和企业业务的各个过程，是企业分析竞争对手的动向以及市场环境变化的全面可靠的情报数据源。

2.2 泛在性。档案大数据具有来源的广泛性和社会性，反映了市场趋势以及用户情绪的变化，是企业能够更快地制定出符合市场营销的策略的重要依据。

2.3 时效性。档案大数据是电子设备产生的实时数据。例如2012年5月Facebook上市的当天，社交媒体平台经过仔细研究Twitter上的情感趋势，就较为准确地推测出了Facebook当天的股票走势，时差仅仅几分钟到20多分钟[4]。韩国三星公司也是利用一条重要的情报消息使企业“起死回生”。

2.4 博弈性。档案大数据作为企业竞争情报数据源存在数据运用方面的博弈性，主要表现在数据分析、数据存储、安全利用等方面的竞争运用能力[5]。

由于档案数据来源更加广泛，网易新闻、QQ、微信等网络平台等都可以作为档案数据来源，其中一些信息可能是公司的關键性信息，这些信息的运用博弈不当，会给企业带来潜在危机。

目前，企业对档案大数据的认知程度还不高。大多中小企业没有认识到档案大数据对于企业发展的重要性，甚至认为档案大数据与自身的发展和运营无关，影响了竞争情报的数据分析质量。

3 企业竞争情报研究中的档案大数据运用策略

3.1 档案大数据针对性分析。不同特点的数据需要运用相应的数据分析法。如实时动态的社会网络数据需要通过互联网结构特征的分析，实现链路节点顺序、类型和预测的挖掘功能[6]。

3.2 档案大数据集成化处理。数据信息集成处理就是利用相关工具和方法收集数据信息，并根据一定的逻辑关系，从而完成对数据信息进行统计处理的任务。运用集成处理方法优化档案数据，有利于获取有价值的企业竞争情报，赢得竞争优势。

3.3 档案大数据可视化运用。应用数据可视化技术揭示档案数据的情报价值，可以直观揭示数据间的语义关系和情报价值。档案数据的可视化运用能够更加直观反映企业运作过程中所涉及到的事件之间的关系，有利于高质量地推测企业发展趋势和竞争优劣势。

3.4 档案大数据的情报思维。应确立档案大数据情报思维。运用大数据技术，可以实现复杂数据的有机汇集，在指导档案数据收集和整理的同时，通过线上线下的数据管理模式，实现档案数据的情报化，准确获得竞争机遇和发展路径[7]。

3.5 档案大数据真实性保障。档案大数据具有原始性、真实性等特点，档案大数据是反映企业活动的真实有效的数据记录，是企业竞争情报研究的高质量数据源。运用大数据技术将档案数据的这些独特优势充分揭示，相互关联和印证，可以从不同层面保证情报分析的准确性和真实性。

4 档案大数据竞争情报分析的发展方向

目前，基于档案大数据的情报研究方法还不成熟，需要针对档案大数据的情报价值特点，实现技术方法创新，形成新的方法体系。发展方向主要包括档案数据集成化、档案数据系统化、档案数据可视化三个方面。

4.1 档案数据集成化处理。档案数据集成化就是利用各种手段和工具将归档数据集中处理，按照一定顺序和关系计划和组织，并将其存储到数据库中，方便及时阅读和使用[8]。

数据的集成管理清除了各种结构不同的数据间的差异，对数据进行过滤，将情报价值较高的档案数据进行汇集和分类存储。用户通过相同的访问界面进入数据库系统进行查看、检索和使用。

4.2 档案数据系统化组织。大数据时代的企业管理和收集的数据种类繁多，并且数量巨大。发现企业有情报价值的数据的重要途径是档案数据的系统化。

系统化的重要手段之一是数据的清洗与过滤。年代久远的数据，人为错误的数据等都是清洗和过滤的对象。清理多余的数据，不仅可以减省数据库的存储空间，提高数据存储的质量，还可以使企业系统运行更快，办公效率更高。在实际操作过程中，应根据企业和行业的需要制定数据过滤标准。[9]

系统化的重要手段之二是新数据类型分析。信息技术快速发展和深入应用，新数据类型不断涌现，需要不断进行梳理和处理。

对于媒体数据。微博、微信等社交媒体产生海量的动态数据流是情报信息的重要原生数据源。数据流挖掘技术可以为竞争情报提供实时查询与服务，使企业灵活应对各种问题。

对于业务数据。在使用手机付款使用流量所产生的数据、百度搜索产生的数据等。这些数据具有一定时序规律性。通过数据分析，可以从先前积累的数据中分析一些模式。通过趋势分析，可以发现新的机遇，为提高企业在市场上的竞争力提供竞争情报。

对于关联数据。使用发布结构化数据的方法分析数据信息之间的关联性，据此重新进行数据组织，以方便企业更好地加以利用。运用关联数据发现技术探索企业运行的新模式，便于企业突破现有产业的界限，拓展更大的市场，在竞争中获取新优势。

4.3 档案数据可视化服务。数据可视化技术是指使用计算机创建图形图表，可视化提取出的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来，并进行交互处理。[10]

可视化可以将数据含义之间的关系直观表达出来，提高数据处理和运用的效率。同时，可视化应用能够促进人与数据的交互，帮助人们观察数据中隐藏的信息价值，为发现和理解相关规律提供可靠依据。

运用可视化技术管理数据与提供服务是档案数据处理和运用的必然选择，也是为竞争情报分析与决策服务提供高质量数据资源的重要基础性工作。

5 结语

在大数据时代，档案大数据资源智能处理是提升企业竞争情报研究效率和质量的重要前提，是实现档案大数据情报价值驱动企业获取竞争优势的重要发展方向。

企业竞争情报研究人员需认识到档案大数据的重要性，充分发挥档案大数据情报价值，制定战略发展规划，使企业在激烈的市场竞争中抢占先机。

同时，必须认识到，档案大数据情报价值的实现还存在许多管理和技术层面的瓶颈问题。这些难题的破解既是企业竞争情报研究的重要机遇，也是企业竞争情报工作面临的严峻挑战。

目前，数据技术飞速发展为档案大数据情报价值的挖掘与实现迎来了重要的机遇期。智能化的档案大数据已经成为竞争情报支撑企业跨越式成长与发展的宝贵资源。

本文主要介绍了档案大数据作为企业竞争情报数据源的特点，据此分析了企业竞争情报研究中的档案大数据运用策略，进而探讨了档案大数据竞争情报分析的发展方向。

研究发现，档案大数据对企业竞争情报创新和发展具有至关重要的数据资源价值。依据档案大数据处理技术，提升竞争情报研究质量和效率，是企业更全面深入地洞察行业竞争状态，赢得竞争优势的重要路径。

参考文献：

[1]王娜.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].黑龙江科技信息，2017（05）：  136.

[2]张会.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].科技资讯，2019（27）：  166-167.

[3]韩博.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].中国高新技术企业，2016（22）：  166-167.

[4]吴月梅.大数据时代企业战略竞争情报研究方法探究[J].竞争情报，2018（01）：  40-48.

[5]Di，J （Di，Jing）1;He，B （He，Bo）1;Li，W （Li，Wen）1.Research on Enterprise Competitive Intelligence Development and Strategies in the Big Data Era[J].2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY （CIT）.2017：658-663.

[6]孙士兵.基于数据挖掘的大数据管理模型研究[J].信息记录材料，2019（02）：  60-61.

[7]王文，凡庆涛，杨萍.大数据时代企业竞争情报研究的创新策略探析[J].管理观察，2017（17）：  46-47.

[8]王焕新.大数据时代竞争情报对企业创新的影响[J].经济研究导刊，2018（34）：  17+100.

[9]翟卫东.基于大数据时代下的企业竞争情报创新研究[J].中国国际财经，2018（01）：  289.

[10]張静，郭琳，吴雪玲，刘溪，董捷.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].民营科技，2018（12）：  210.

（作者单位：郑州航空工业管理学院 来稿日期：2020-10-05）