企业大数据创新能力及作用机理——创新价值链视角

刘小琴，王 楠，李天柱

(1.辽宁科技大学工商管理学院,辽宁 鞍山 114052；2.贵州双龙航空港经济区，贵州 贵阳 550005)

0 引言

大数据技术被广泛应用于诸如产品、服务、商业模式等的创新活动中，数据资源已成为新的创新要素，参与企业价值创造，并通过与传统要素 (劳动力、资本和技术等)的结合形成更紧密的交互关系，以独立的、难以复制的要素组合与加工方式实现更便捷、高效的价值创造，其应用潜力不言而喻。尽管业界已经意识到大数据的重要价值，且开始利用大数据资源进行各种创新活动，但很多企业仍无法通过大数据应用提升创新绩效[1]，这意味着企业面临大数据创新能力不足、无法将大数据的潜在价值变为现实价值的困境。明确企业大数据创新具备哪些能力，以及它们之间的作用机理，对于指导企业突破上述困境，快速实现数据价值具有极其重要的理论及现实意义。

学术界对大数据创新能力尚无专门研究，但有关大数据创新的研究却相当活跃，集中表现在以下4个方面。①基于大数据的产品、服务、组织、模式等的创新研究，这类研究多数运用案例分析探索大数据创新的过程、路径或应用，如胡海波等[2]、金珺等[3]、李文博等[4]的研究；也有少数学者如谢康等[5]通过实证方法分析基于大数据的产品创新过程。②大数据分析能力与创新关系的研究，这类研究大多通过实证分析探究大数据分析能力在企业创新中的作用，如Tan等[6]、Munodawafa等[7]、Mikalef等[8]的研究。③大数据创新机制研究，这类研究是通过理论演绎或案例分析，构建大数据创新的理论框架[9-10]，研究其创新机理[11-12]。④与大数据创新相关领域如数字化创新[13]、数字化能力[14]等的研究。上述文献虽然没有专门研究大数据创新能力构建，但与大数据创新能力的形成过程以及构成要素有密切关系，为本文提供了良好的研究基础。

学者基于创新要素[15-16]或创新过程[17-18]视角构建企业创新能力，无论要素观还是过程观，都默认以技术创新为主。鉴于大数据创新有别于技术创新，上述思路显然不适用。事实上，大数据作为一种特殊的创新要素，其创新能力形成过程就是数据价值实现过程。因此，融合创新过程和价值创造环节的创新价值链理论[19]更适合大数据创新研究。基于此，从创新价值链视角对多个典型案例进行扎根分析，试图回答如下问题：企业大数据创新过程包括哪些环节？在每个创新环节，企业应该具备哪些方面的能力？这些能力之间如何作用，最终实现大数据价值？本文从创新价值链视角提出解释框架，一方面为企业大数据创新能力评价与培养提供理论指导，另一方面为大数据驱动企业创新实践提供理论支撑。

1 理论基础

1.1 大数据创新的内涵

创新是利用创新思想生产并销售产品和服务的活动，本质上是为了响应并改变市场条件，开发新创意并将其转化为新的产品、工艺、服务或系统[20]，用以获取竞争优势[21]和市场价值[22]。因此，本文将大数据创新定义为基于大数据的新思想应用于产品、服务、流程、模式等创新活动并实现商业化的过程。该定义的核心是：①大数据创新实质上是大数据技术驱动下数据赋能的企业创新，表现为数据作为基础要素参与企业创新活动，实现重大变革的过程，如果仅是将数据信息用于提高工作效率而不是变革，则认为属于大数据应用而不属于创新范畴。②大数据创新过程实质上是数据价值实现过程，大数据蕴含巨大价值[23]，这种价值并非数据本身，而是隐藏在数据资源背后的潜在价值，大数据各种创新的核心都是围绕数据价值的实现与占有[12]。企业通过对数据资源的获取、挖掘、加工以及应用实现价值的释放和增长，并随同形成基于数据资源的创新价值链，价值链的各环节顺次链接构成企业创新过程。③大数据创新是一系列创新形态 (如产品或服务创新、市场创新、组织创新、商业模式创新等)的综合效应。在完整的大数据创新活动中，可能涵盖不止一种创新形态。例如，企业进行新产品创新时，为了营销新产品，还需引进新的营销模式；基于大数据的商业模式创新，一般还会伴随服务创新以及流程创新等，尤其是在以顾客为中心的时代情境下，为了精准满足顾客需求，企业通常会整合内外部资源，进行覆盖产品、组织、工艺、流程以及市场的全流程颠覆式创新。

1.2 大数据创新能力解构

创新能力是企业成功开发新思想并将其应用于产品、服务、工艺、系统等的能力[24-25]，因此将大数据创新能力定义为基于大数据的新思想应用于产品、服务、流程、模式等创新活动并实现商业化的能力。无论何种规模、何种类型的企业，其创新能力形成都对应完整的创新流程[26]，鉴于大数据创新能力形成过程也是价值实现过程[12]，本文从创新价值链视角构建企业大数据创新能力。根据Hansen等[19]的观点，创新价值链可解构为创意形成、创意转化和创意传播3个相互独立又紧密联系的环节，它们依次串联，构成企业创新全流程。具体说，创意形成是企业通过内部员工跨部门集思广益或与外部合作伙伴思想碰撞，形成新想法或创意的过程；创意转化指企业利用内、外部资源，将新概念转化为具体的产品、服务或流程的过程；创意传播是企业组织相关人员支持新产品、服务或流程的实践，最终提升企业绩效的过程。大数据作为创新要素，通过数据收集和管理、分析、应用等[27]参与企业创新活动，形成相应的创新能力，如图1所示。

由图1可见，创新价值链是对创新能力形成过程的映现，也是大数据价值孕育、释放和实现过程。在创意形成阶段，企业基于数据资源发掘创新机会、形成新观点；数据价值在此阶段得以孕育[12]。在创意转化阶段，企业将数据资源有效集成并作用于研发、生产、物流、营销等运营活动，将新思想新观点从抽象概念转换为现实产品或实践；在此阶段，企业借助数字技术对数据资源进行挖掘及加工，将其转化为有价值信息，数据价值得以释放。在创意传播阶段，企业将大数据创新结果 (现实产品、服务或商业模式等)应用于终端市场，形成商业化产出，实现数据价值。

图1 创新价值链与大数据创新能力

2 研究方法与数据收集

2.1 研究方法

本文试图通过构建理论模型，探索企业大数据创新能力的构成要素以及要素之间的作用关系来解释企业大数据创新过程机理，拟采用案例研究方法。案例研究可以实现不同研究目标， “构建理论”就是其目标之一，本文采用案例研究方法是合理可行的。案例研究可以是单案例也可以是多案例，由于研究的问题比较复杂，单案例呈现的内容有限，多个案例资料可以相互补充以及通过跨案例之间的对比、扩展，达到较好理论构建效果[28]，这样形成的理论具有更好的普适性。基于此，本文采用多案例扎根研究，尝试构建更具有普适性的理论模型，以此指导企业大数据创新实践。

2.2 案例选择

由于是发展理论而不是验证理论，选择理论抽样非常合适[29]。根据理论抽样原则，本文选择大数据创新比较成功、公开素材资料较为丰富、能够完整反映创新价值链过程、从属于不同行业、不同创新类型的企业，最终筛选出3家企业作为样本，开展多案例研究，样本企业情况见表1。本文所选3个案例均属于本行业大数据创新比较成功的企业，3个案例分别属于不同的行业，其中北汽福田汽车有限公司 (简称福田汽车)属于制造行业，便利蜂商贸有限公司 (简称便利蜂)属于零售行业，江苏东智技术股份有限公司 (简称东智公司)属于科技服务行业。创新内容包括服务、渠道、运营模式等不同创新类新。

表1 样本企业情况

2.3 数据收集

大数据创新是近年来企业创新的热点，案例资料较为丰富，本文主要以公开发表的二手资料为基础进行分析。研究小组以 “企业大数据创新活动”为数据收集导向，对上述企业大数据创意形成、创意转化和创意传播这3个阶段进行数据收集。二手资料的收集途径包括从中国管理案例共享中心、中文期刊数据库等获取公开数据；通过企业官方网站获取企业大数据创新的数据资料；收集企业出版物以及企业大数据创新的相关报告、各类文档数据、视频资料等；搜集企业大数据创新相关的各类新闻报道，企业领导人采访记录，重要讲话等。通过多种维度收集资料并进行比较，以确保资料的全面性和可靠性，形成三角验证。

3 案例分析

3.1 创意形成阶段3.1.1 创意形成能力解构

(1)大数据思维能力。企业应具备思想层面的能力，指导大数据创新行为，福田汽车公司IT总监早在创新之初就对大数据有深入理解，认为其战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于数据背后的价值。具体说，大数据创新不仅是技术应用带来的变革，更重要的是思维模式的颠覆性变化，其本质是通过数据与数据之间的链接、关联变化和融合[30]打通数据孤岛，实现数据价值增值。这意味着企业在观念上的转变，要从意识层面认识到大数据创新背后的思维和逻辑，站在数据价值观视角，围绕数据资产价值的积累和释放，进行创新变革，使企业数据真正活起来。只有具备大数据思维的企业，才能从本质上认识大数据，指引大数据创新的方向。

(2)感知识别能力。主要包括创新来源感知、创新机会识别和创新问题识别。首先，企业通过对外部环境的扫描以及大数据发展趋势的预判，将大数据与行业痛点相结合，感知创新来源。当感知创新来源以后，企业还需要通过市场分析，进一步识别创新机会，并将其作为企业创新的切入点。福田汽车IT总监杨国涛在注意到大众汽车对大数据的应用以后，就思考如何利用大数据技术精准定位汽车用户需求 (创新来源)；接着联合销售与市场部门，对汽车行业现状和客户需求进行调查分析，进一步识别创新机会，发现 “互联网时代汽车用户的需求特点决定了企业竞争力主要取决于企业的营销和渠道能力”，最终决定利用大数据进行渠道创新 (创新机会)。发掘大数据创新机会以后，企业还要识别创新过程中所需解决的关键问题，明确 “我们该做什么”，即创新问题识别。本文案例中，东智公司就提出了 “如何提升患者的良好体验？如何确保患者坚持执行治疗方案？如何在医疗系统中为患者创造更多的选择机会？”等7个关键问题，将创新机会转化为具体行动。

(3)大数据资源。案例资料显示，数据维度、数据积累和数据状态决定大数据价值的大小。数据维度指数据来源或收集渠道的丰富程度。大数据来源极其广泛，既包括公司内部信息管理系统产生的数据、交易数据以及机器传感数据，也包括外部互联网络上的开放性数据。当企业数据来源比较单一时，所包含的信息价值有限，只有当数据维度逐渐丰富乃至于囊括全部数据来源时，数据的巨大价值才逐渐显露。福田汽车之所以特别重视从不同渠道收集消费者数据，就是因为他们深刻认识到只有通过与消费者多渠道接触、收集尽可能多样的数据，才能做出更为全面的消费者洞察。另外，只有大量积累和沉淀的数据才有可能隐含价值，少量的数据也只是数字，并没有实际的意义；当越来越多的数据被采集存储，不断累积，才能由量变到质变。便利蜂在创新初期，由于缺乏大量的用户数据不能够精准掌握用户购买行为，为了克服该问题，企业在最初时追求快速开店，通过 “跑数据”来积累用户行为数据。从数据状态看，大数据包括静态数据和动态数据，二者的价值释放方式存在差异，动态数据价值释放依赖于实时分析技术，实时分析往往又是企业商业决策的重要依据，这要求企业不但要关注静态数据，更应重视动态数据的采集与应用。无论是在门店运营，还是生鲜系统的管理中，便利蜂都特别注重实时数据的价值运用。

(4)创意概念化能力。主要包括创新概念构想、大数据诉求和概念架构设计3个方面。创新概念构想指将模糊抽象的灵感转化为清晰具体的概念，就福田汽车来说，企业在提出 “全渠道营销”概念以后，对于什么是全渠道营销，企业内部认知并不一致，对于新概念的界定并不十分清楚，内部成员经过多次讨论碰撞，最终才对概念构想做出清晰界定。大数据诉求指企业大数据创新中所需的数据类型、特征与功能等。一般而言，企业经营业务以及创新机会不同，所需的数据类型也存在差异，如福田汽车的大数据主要包括互联网、车联网、制造物联和业务系统等数据；而便利蜂的数据系统则包括门店、商品信息、消费者、鲜食业务等数据。大数据创新是一系列创新形态的综合效应，涉及多个业务部门数据的收集、管理与应用，必然带来管理模式和业务流程革新，通常还需要设计包括数据架构、技术架构、应用平台以及业务架构等在内的概念框架来描述具体操作和应用过程。东智公司设计了基于 “健康档案”的区域卫生信息平台，框架结构包括医疗物联网、医院信息平台、基于大数据分析的医院决策支持系统以及区域卫生信息平台四大应用，清晰描绘了健康档案数据收集、管理过程，健康管理过程，信息共享服务与业务协同等内容。

3.1.2 创意形成能力作用机理

在创意形成阶段，企业通过积累大数据资源孕育数据价值，并在大数据思维能力指导下，感知并捕捉创新机会，形成创新概念，使得数据价值得以孵化，作用机理如图2所示。

图2 创意形成阶段大数据创新能力的作用机理

企业通过感知识别能力快速感知技术变革、市场需求、竞争对手、社会商业环境及内部需求等带来的潜在机遇，并深入市场进行调查分析，进一步识别大数据创新的机会。值得注意的是，创新机会的感知识别是在大数据思维的指导下进行的，只有从意识层面认识到大数据创新背后的思维和逻辑，抓住大数据的本质，才能更快、更敏锐的感知识别创新机会。另外，大数据创新与 “数据资源”紧密相关，无论是福田汽车全渠道创新、便利蜂运营模式创新，还是东智公司医疗健康模式创新无不以大数据为基础。当然，由于企业经营业务以及面对的创新机会不同，所需的数据类型、来源也存在差异。在问题识别阶段，企业基于数据资源，进行自我诊断，识别其数据使用和管理方面的不足及所需解决的关键问题。如何解决这些问题，实际上就是捕捉创新机会，将机会转变为创新概念。创意概念化过程同样以大数据资源为基础，在大数据思维的指导下，完成创新概念构想、大数据诉求，最终形成整体概念架构。创意形成阶段同时也是大数据价值孕育阶段，随着数据资源的不断积累，大数据价值逐渐孕育，并通过数据孵化来释放其价值。创新机会感知识别、创意概念化正是大数据价值的孵化过程。创意形成阶段企业大数据创新能力编码示例见表2。

表2 创意形成阶段开放式编码示例

3.2 创意转化阶段

(1)创意转化能力解构。包括大数据管理能力、大数据分析能力、链接融合能力和组织变革能力这4个方面。

大数据管理能力。当数据资源被企业拥有并用于创造经济利益时，就转变成数据资产。数据一旦转变为资产，就意味着企业需要对数据的获取、存储、使用和维护等进行管理，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值[31]。大数据管理能力主要体现在3个方面：①数据整合。传统数据架构下企业信息系统通常是孤立的，不同来源数据无法互通互联，形成数据孤岛。数据整合可将企业内外部独立分散的数据汇集整理，并通过标准化处理统一数据格式，形成数据集成，为后续数据资源的价值挖掘提供原材料。②数据存储。由于大数据体量大、更新速度快，企业面临巨大存储压力，不同类型数据、不同数据聚集方式和不同应用场景对应不同存储方式，企业需要根据数据规模、生产方式和应用方式等采用相应的数据存储方式。③数据治理。通过制订与数据有关的优化、隐私保护和变现政策[32]以提升数据质量、降低企业数据运营成本和风险等。福田汽车特别重视大数据管理，通过建立大数据中心，解决数据质量差且存储分散、大部分数据静态存储、数据格式不统一、不完善等问题；采用 “以终为始”策略，从组织、流程、数据标准和工具4个方面推进数据治理，解决数据治理能力不足的问题。

大数据分析能力。大数据分析是对原始数据进行加工提炼，将其潜在价值转变为现实价值的过程。大数据分析包括3个方面：①数据实时呈现，借助可视化载体将复杂、抽象的数据用图表、动画等直观、易于理解的形式呈现出来，便于企业实时掌握数据反映的基本信息。②数据挖掘，数据体量大但价值密度低的特点决定了企业无法通过直接观察获取数据价值，需要借助数据挖掘，将海量数据背后潜在价值信息提取出来，从而提高数据价值密度。③数据预测，企业基于预测模型分析，通过对数据趋势、模式和关系等的分析，形成对某件事情未来的预见并做出正确判断，给出相应措施。便利蜂依靠数据分析支配整套业务流程，从新店选址、流通环节、门店业务流程到营销管控等全部以数字化形式运营，各环节都有实时数据监控其运营，如在门店运营过程中，通过可视化数据系统实时监控门店销售。各环节都实时沉淀数据，以便数据挖掘与预测，如在门店运营环节，通过海量的销售数据和基础数据挖掘，预测不同场景下消费的商品偏好、购买习惯、搭配策略，指导门店的选品、上品和陈列。

链接融合能力。链接与融合指任意对象的数字化和任意数字化信息的普遍链接[33]，这是数据价值释放的另一种方式。链接是通过互联网、物联网技术来连通一切 (如资源、设备、员工、客户、工具等)，实现人与人、人与物、物与物、企业与企业、企业与顾客之间互联互通，这种链接既是现实世界的连通，也是数字世界的连通。链接意味着数据可在不同主体之间流动、共享，促进主体之间的协作与沟通，可以在合适的时间、将合适的信息、提供给合适的人 (物)，优化资源或要素之间的组合方式。融合其实就是任意对象和信息的数字化，是数据要素与其他要素的融合 (全要素数据化)，是物理世界与数字世界的融合。通过全要素数据化实现对人、物、技术、资本、管理等要素流转的重新配置、协同发展与全面融合；通过物理世界与之对应数字世界的融合，数字世界服务于物理世界，有效促进物理世界的高效发展。链接融合能力的广度和深度，决定了企业所拥有的资源数量和质量，决定了企业所能触达的市场广度和深度，也决定着数据价值的释放和实现程度。例如，福田汽车全渠道营销就不是各种营销手段的简单整合，而是通过全渠道数据的链接贯通，根据不同目标顾客对渠道类型的不同偏好进行营销定位，设计与之匹配的产品、价格等营销要素组合，并通过各渠道间的协同营销，为顾客提供一体化的无缝购物体验。便利蜂为了最大程度保证鲜食产品的高质量，将数据渗入从 “工厂生产”到 “物流运输”再到 “门店销售”各个环节，实现各业务部门的数据化链接，这充分说明了链接融合能力在企业大数据创新中的重要作用。

组织变革能力。链接融合必然引起企业内部人与人、人与组织、组织部门之间协作方式以及技术应用的改变，促使企业进行组织变革。不同行业的业务侧重点不同，组织变革的内容和形式存在差异，但总体是围绕组织架构、管理模式、业务流程等的数字化再造展开。大数据加速了企业内部信息的沟通和传播，使上层领导和下层员工之间直接交流的机会增多，从而减少对中层管理的依赖，企业组织趋于扁平化和网络化架构，如福田汽车为顺应企业大数据创新需要，对其IT组织进行转型重塑，将过去分散独立的组织归属于事业部组织，形成中心化IT组织架构；便利蜂建立了以总部为中心的组织架构，总部对旗下所有便利店和智能售卖设备直接干预和决策。另外，传统管理模式由于并不能胜任大数据采集、管理、分析和应用工作，而引起企业市场适应性差和服务滞后等问题[34]，要解决这些问题，企业还应对管理模式进行变革，建立大数据管理模式，提高数据服务效率。为了能够精准把握各门店的经营情况，便利蜂采取网格化管理模式，将其范围细化到每平米之内，实现对于门店销售情况的实时监控以及对门店销售策略的应用指导。大数据融入企业业务的同时，还可能引起业务内容和流程的改变，并重构业务流程。相对于传统便利店，便利蜂的整体业务架构是建立在数据、计算和数据分析基础上，实现生产、物流、配送、门店销售等环节业务全价值链数字化驱动。

(2)创意转化能力作用机理。当企业积累了一定数据资源，且已形成基于大数据的创新概念，接下来的任务是开发数据价值，将创新概念转化为具体的产品、服务、模式等，最大可能释放数据价值。该阶段注重强调数据管理分析、组织内部之间的架构特点和协作过程。案例资料分析发现，该阶段企业应具备大数据管理、大数据分析、链接融合与组织变革能力，作用机理如图3所示。

图3 创意转化阶段大数据创新能力的作用机理

数据管理是数据分析和链接融合的前提，通过数据的汇总、整合与清洗，剔除无用数据，保留有价值的信息，可以使混乱无序的数字信息更加规整有序，提高价值密度；数据治理则可以进一步优化、提高数据质量，为企业提供更加精准、明晰和受控的信息。缺乏数据管理，则可能出现一系列的问题，如数据格式不统一、质量无法保证等，从而影响后续的数据分析工作；没有数据管理，企业就无法访问或集成所有数据，导致数据割裂，也就无所谓数据的连接与融合。数据分析和链接融合相辅相成、共同作用，使得数据价值得以开发并传递。一方面，企业借助其他要素 (如人力、技术、设备)，对数据资源进行加工处理，挖掘其自身价值；另一方面，数据要素被引入企业运营，实现业务部门之间的连通以及业务与数据的融合，使得不同要素间的组合方式、员工的工作方式、业务部门之间的协作关系均得以优化，进而提高了企业效率。链接融合使得数据信息可以在企业内部畅通流动、共享，为企业大数据分析预测提供支持。一旦实现业务层面的数字化链接，企业内部员工之间的协作关系与工作模式、资源要素的组合方式、生产方式等的均会发生改变，此时，企业应具备组织变革能力，重新定义管理模式、重塑组织结构和业务流程，以确保数据价值最终能够顺利转移到新产品、新服务、新模式中等并得以释放。创意转化阶段大数据创新能力编码示例见表3。

表3 创意转化阶段开放式编码示例

3.3 创意传播阶段

(1)创意传播能力解构。包括顾客价值提升能力、数字化服务能力、与顾客交互能力。

顾客价值提升能力。大数据创新最终能否成功，取决于是否能够实现商业化。商业化意味要通过与顾客的市场交换获取价值，为了促使市场交易的顺利进行，企业应具备 “顾客价值”提升能力。顾客价值指顾客从企业产品或服务中获得的可感知的利益或满足感。一般来讲，顾客感知利益越高，产品或服务的市场交换就越顺畅，创新成果商业化的几率就越大。这意味着企业在创新伊始，当以顾客为中心，以顾客诉求为最根本的出发点和落脚点挖掘、识别创新机会，通过大数据创新为顾客提供更多的价值。无论是福田汽车还是便利蜂、东智公司，在创新过程中都始终坚持 “以顾客为中心”的理念，福田汽车在进行全渠道营销时，实现了以 “品牌为中心”到 “以消费者为中心”的转变；便利蜂突破了过去固有的便利店购物印象，始终将用户放在中心位置，着力为每个用户提供独特适配的产品与服务。东智公司致力于改变当今以医生为核心的健康医疗模式，形成以患者为主体的，集自身健康管理、健康网络和健康信息于一体的医疗体验模式。

数字化服务能力。大数据具有服务特性，无论是何种类型的大数据创新，实际上都包含对顾客的数字化服务。数字化服务，加速了创新产品 (服务、模式)的商业化应用与传播，主要包括：①精准定位，全样本、多渠道的大数据来源，意味着数据随机性的降低和精准性的提高，使得企业可以多方位全面洞察顾客需求，直击顾客痛点，为其提供定制化、个性化的产品或服务。无论是福田汽车千人千面的个性化服务、还是便利蜂千店千面的个性化商品布局以及东智公司为居民贴身定制的健康医疗以及客户独特的解决方案，都是大数据精准定位的市场应用。②顾客体验，是顾客在与企业的互动过程中，感受到的舒服程度，在生命周期不同阶段为顾客传递适当的体验，可以提高顾客满意。数字化时代，顾客通过持续的内容互动，更容易形成体验价值[35]，其重要性也更为突出。上述3家公司都特别注重为顾客提供愉悦的服务体验，如便利蜂的目标就是做能给用户提供最好的商品和最好的消费体验的便利店。

与顾客交互能力。在创意传播阶段，企业与顾客的交互是新产品、服务或模式能够成功应用的关键，其广度和深度决定了新创意传播的程度。主要表现为：①顾客接触，大数据技术以及数字媒介的广泛使用使得企业能够在产品全生命周期不同阶段、通过多种渠道与顾客全面接触，及时了解顾客情感的真实表达和需求，帮助其解决问题。②数据反馈，企业对与顾客接触过程中产生的数据信息进行及时分析，以便了解用户在创新产品或服务的真实场景中所发生的各类问题，以及顾客在产品、服务使用过程中的 “痛点”，帮助企业从用户的角度理解认识企业，更好地进行产品、服务的优化改进与创新。③快速响应能力，企业通过用户数据分析获得洞见，比竞争对手更为迅速地对市场做出行动。例如，福田汽车通过多种渠道 (如互联网电商平台、微信、微博、手机App、4S店等)与用户接触，根据其购车需求提供有针对性的销售或服务，获取的数据信息进一步反馈给企业，从而形成一个完整的循环体系。在这个体系中，通过不断的数据更新迭代、数据分析、数据应用、数据反馈与及时响应来保证服务的准确性，提高用户黏性。

(2)创意传播能力作用机理。在创意传播阶段，企业通过市场应用以满足顾客需求最终实现数据价值。该阶段企业应具备顾客价值提升能力、数字化服务能力以及与顾客交互能力，3种能力之间的作用机理如图4所示。

图4 创意传播阶段大数据创新能力的作用机理

与顾客交互能力和数字化服务能力是前提，二者相互作用，共同促使顾客价值的提升。企业在与顾客多次、反复接触沟通中，及时反馈与响应交互信息，精准定位顾客需求，从而提供个性化的产品与服务体验；并在为顾客提供数字化服务的过程中，通过与顾客的交流互动，发现顾客偏好与需求变化，及时调整优化产品与服务，快速迭代创新，最终提升顾客价值。顾客价值提升是创新传播的结果，是大数据创新产品、服务和模式得以商业化的应用表现。福田汽车全渠道营销核心内容就是用户经营和流程重构，其中用户经营围绕顾客建立实时在线的数据营销圈，通过与顾客多渠道全面接触 (通过App触点、4S店、自媒体触点、网站触点等)，收集应用数据，了解顾客需求，并将其反馈给决策中心；流程重构侧重打通研发、采购、生产、销售等端到端的流程，快速响应顾客需求。通过分析用户的反馈数据，精准定位其需求，根据不同目标顾客对渠道类型的不同偏好，实行针对性的营销定位，设计与之匹配的产品、价格等营销组合，并通过各渠道间的协同营销，提供一体化的无缝购物体验。全渠道营销始终坚持 “用户”为中心的指导理念，反复强调要研究当下的顾客需求，思考如何运用大数据技术满足这种需求，最终目的就是通过数据创新提供顾客价值。创意转化阶段企业大数据创新能力编码示例见表4。

表4 创意传播阶段开放式编码示例

4 结论与启示

4.1 研究结论

基于创新价值链理论，将企业大数据创新能力解构为创意形成、创意转化和创意传播3个模块。这3种能力顺次链接，构成大数据创新的整个过程，即新创意从萌发到形成新概念，以及创新概念转化为具体创新成果 (新产品、新服务或新模式)并最终实现商业化的完整过程；映现了数据价值从孕育、释放到实现的价值形成过程。

(1)创意形成能力可以解构为大数据思维、大数据资源、感知识别和创意概念化能力，其中大数据资源是基础，大数据思维起指导作用。企业首先要具备数据的思维能力，才能够很好的感知并识别创新机会；数据资源足够充足时，才能抓住机会，将机会转化为新概念。数据资源孕育了数据价值，感知识别和创意概念化能力则进一步促进了数据价值的孵化。

(2)创意转化能力解构为数据管理、数据分析、链接融合和组织变革能力。数据管理是前提条件，是数据质量的保证；数据分析和链接融合相辅相成、共同作用，数据分析将隐含在数据资源背后的价值开发挖掘出来，链接融合则促使业务数字化及数据信息能够在企业内外畅通流动；组织变革能力帮助企业重新定义管理模式、重塑组织结构和业务流程等，使得数据价值最终顺利转移到新产品、新服务、新模式中得以释放。

(3)创意传播能力解构为顾客价值提升、与顾客的交互以及数字化服务能力。其中，与顾客交互和数字化服务能力是新产品、服务或模式能够成功应用的关键，二者相互作用，共同驱动顾客价值提升。顾客价值提升意味着顾客满意度的提高，有利于达成市场交换，促进数据价值实现。

4.2 研究启示

(1)注重培养大数据思维，加强数据资源积累。现实中很多企业对大数据的认知仅仅停留在技术层面，多注重大数据技术的应用，而忽略了大数据在思想层面所引起的颠覆性的思维模式，企业要善于打破传统观念和惯有思维的束缚，树立以大数据为基础的管理思维来指导企业创新实践。另外，数据资源是基础，是孕育数据价值的土壤，缺乏数据资源，创新机会就是脱离实际的空想，企业要有意识建立数据资源储备尤其是外部数据的累积和储备，从多种渠道、不同维度采集各类型数据，形成来源广泛、类型多样、全面覆盖的数据资产。除了自身累积外，还可以通过与数据供应商交易获取外部数据。

(2)加强数据资产管理能力，打造数据驱动型组织类型。大数据价值密度较低，这成为数据价值释放的巨大障碍。因此，加强企业数据资产管理能力是非常必要的。例如，制定数据标准，形成数据规范以提高数据质量；制定对应的数据管理办法、管理流程、责任制度等，确保大数据价值的有效开发。此外，打造数据驱动型的组织类型，重塑企业组织架构、变革业务流程和运营模式等，让企业各个部门都参与数据运营，实现业务数字化，以数据驱动运营、数据驱流程、数据驱动决策以及数据驱动，真正发挥数据价值。

(3)以顾客为中心，重塑顾客价值，提升企业数字化服务能力。大数据时代，顾客比以前拥有更多话语权和影响力，对企业提出更高要求。企业应从顾客视角出发，探索分析顾客价值尤其是数字价值的增值机会，建立与顾客密切沟通机制，基于数据洞察客户真实需求，通过数字化应用场景、愉悦的顾客体验等提升顾客价值。同时，建立以顾客为中心的业务整合，将采购、研发、生产、销售、市场等整合，打通从采购端到市场端的数字链接，实现全价值链的数据连通，构筑数字化生产力，有效促进顾客价值创造与传递。