企业应用大数据技术的问题及未来发展趋势展望

于海婷

摘 要：随着移动互联网的普及和信息技术的迅猛发展，大数据技术逐步被运用到社会的各个方面，企业利用大数据技术能够有效地改善其发展现状，增强决策的科学性，强化管理的有效性，增强市场核心竞争力，从而实现可持续发展。然而，新技术在应用过程中会逐渐暴露出新问题，企业如何正确地应用大数据技术关乎整个社会的变革和发展进程。研究大数据“杀熟”的原因，并从企业、用户和政府的角度提出相应对策，阐述企业在未来应如何应用新技术，对促进企业的发展和社会的进步具有重大意义。

关键词：企业应用；大数据技术；大数据“杀熟”；发展趋势

中图分类号：F272        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）34-0011-03

引言

大数据时代的到来，不仅将我国的信息化推至新的发展阶段，而且有效促进了全球信息化的深度联合。企业在我国国民经济发展中一直占据重要地位，企业的稳定发展既是社会稳定的基础，又是促进社会发展的关键因素。我国社会各行业的巨大变革与大数据技术紧密相关，将大数据应用于企业会对企业、用户等产生何种影响是当下急需重点关注和研究的课题。

大数据的出现给企业提供了进行产业革命、技术创新的机会，企业在日常经营中运用大数据技术不仅可以存储海量数据，还可以挖掘数据的商业价值。这有助于摆脱当下信息爆炸、数据冗杂的困境，提高企业对资源的利用率，为企业的管理决策提供依据，从而使企业获得竞争优势。然而，大数据的滥用给企业的消费者带来了极大困扰，尤其是企业利用大数据“杀熟”的行为已经在全社会引起了广泛讨论。如何正确应用大数据技术等新技术，既是关乎企业道德的问题，也是涉及法律问题的思考。

一、大数据的定义及发展现状

（一）大数据的定义

最早对大数据进行定义的是麦肯锡管理咨询公司，其认为大数据是一个数据集合，该集合具有巨大且复杂的特点，因此无法迅速进行管理和分析[1]。维基百科对大数据的解释与之相似，大数据是利用规模巨大的数据量帮助企业经营决策，若是人工处理这一数据集会耗费大量时间，而大数据技术可以高效且便捷地处理各类信息[2]。可见，后者的定义简明扼要，便于理解，被广泛认可。此外，众多学者指出，大数据是利用云计算技术对数据集合的处理和应用的一种模式[3]。虽然至今整个学界未对大数据进行标准化定义，但对大数据的核心理念和意义形成了共识，大数据是由结构化数据、半结构化数据与非结构化数据构成的总和，其具有容量大、类型多、速度快和高价值的数据特征。各组织为了获取更加丰富的信息，使大数据的商业价值和公共服务价值得以进一步实现，可以采用大数据技术及时对获取的数据进行处理与分析[4]。

（二）大数据发展现状

随着大数据技术的迅猛发展，其应用价值逐步显现出来，尤其是在互联网公司中的应用越来越广泛。在大数据的热潮中，我国的大数据技术飞速发展，为大数据产业提供了强有力的支撑，并且国内的众多企业投入研发各自的大数据平台，以期充分运用数据的价值，增强企业竞争力。中国信息通信研究院对我国大数据行业相关公司和企业的调研数据显示，2016—2019年，国内互联网和大数据技术产业规模持续稳步增长，并且我国互联网和大数据行业在全球市场规模也在不断增长，其规模和增长速度连续四年一直保持在20%以上。基于大数据的广阔应用前景，全国各地积极发展大数据，并将其广泛应用于各行各业，由此带来的市场规模增速明显。

二、目前的大数据“杀熟”

（一）对大数据“杀熟”的定义

“杀熟”一词最早出现于传统经济模式中，大多数情况下是指商家利用熟人对自己的信任来攫取多余利益的行为[5]。随着互联网的高速发展，“杀熟”一词对于大多数人来说已经耳熟能详。消费者去熟人的店铺购买商品主要有三点原因，一是消费者的个人习惯，二是消费者与商家之间的人情关系，三是消费者对熟人的信任。现实生活中的“杀熟”随处可见，例如商家针对熟人顾客制定更高的价格或是降低商品质量。但是，目前被热烈讨论的大数据“杀熟”不是上述商家针对熟人收取相对更高价格的行为，而是指利用大数据技术对存储的用户信息数据进行分析，掌握用户的一系列消费特征，据此判断商家与用户之间的“熟悉”程度，然后对消费者实施差别定价的行为[6]。

故本文对大数据“杀熟”的概念界定是：经营者通过收集和分析用户的个人信息数据，根据不同的数据特征将不同消费者的消费“画像”刻画出来，而后针对同一商品或服务在价格、质量等方面对不同的消费者采取差别对待的方式。目前，从用户的反馈结果来看，现实生活中的大数据“杀熟”主要聚焦于价格方面的差异。

（二）大数据“杀熟”的原因

1.经营主体对利益的诉求。根据目前学者对大数据“杀熟”现象的研究，可见众多学者主要将经营者的这种行为归为价格歧视行为[7]。要剖析大数据“杀熟”的原因，首先要了解大数据“杀熟”的目的及其本质。根据大数据“杀熟”的依据，即消费者个人的消费偏好数据。经营者利用客户的忠诚度以及信息不对称，针对相同的商品或服务却向消费者收取不同的价格或提供不同的服务质量，即经营者暗中提高同一商品或服务的销售价格来坑害消费者利益，受害者往往是经常来此消费的用户，因此称之为“杀熟”。经营者通过大数据技术实现了对不同用户的区别定价，从而使得自身利益最大化是大数据“杀熟”的本质。可见，经营者利用其掌握数据的优势进行大数据“杀熟”，本质上还是为了追求更多的利益。

2.消费者消费方式的转变。在互联网的快速发展背景下以及移动智能终端大规模普及的基础上，越来越多的消費者频繁地使用网络[8]，他们习惯性地通过社交软件与朋友聊天、发布生活动态。不断完善的网络支付和物流服务使得消费者倾向于通过网络购物平台来购买商品和服务，在通过网络进行社交和消费的过程中，消费者逐渐在互联网中暴露出消费偏好、个人信息等重要隐私信息，这为经营者对用户精准划分提供了依据。此外，大多数消费者为了降低在不同商家之间搜集信息、比对价格的成本，他们在移动智能终端上进行购买商品或服务的应用软件仅有一个。众所周知，消费者与电商企业之间的信任是网络交易得以开展的重要前提条件。可见，消费者不采用多个软件针对相同的商品和服务就价格与质量进行对比的另一个原因是他们对网络交易具有较高的信任度[9]。电商企业进行大数据“杀熟”利用的是企业的信息优势和消费者的信任，如果消费者固定在某一特定软件上搜索和购买商品，那么他就无法得知其他平台的价格，因此消费者不容易发现企业的大数据“杀熟”行为。

3.法律监管。新技术的出现具有两面性，不仅要关注其积极方面，也要关注其带来的问题。目前，我国的监管体系对大数据“杀熟”行为的监管缺乏时效性和有效性[10]，具体表现在以下三个方面。首先，在数据的收集、保管和利用方面，我国还存在数据监管不到位的问题。大数据“杀熟”的前提是获取个人数据，因此，对大数据“杀熟”行为监管的前提是要对个人数据进行监管。其次，由于大数据“杀熟”是数据收集和算法分析的产物，具有较高的科技含量，不容易进行监管。最后，没有对应的监管部门对已经发生的大数据“杀熟”行为进行处置，现有的法律体系也未提及关于大数据“杀熟”行为的规范措施。

（三）大数据“杀熟”的对策

企业要加强企业自身伦理道德建设，积极承担企业的社会责任，切忌目光短浅。企业追求高利润的行为无可厚非，但是应采用积极的方式获取更高的利润，例如提高产品质量、降低成本、增加符合社会需要的产品产量等，若企业想要树立良好的企业形象，那么在行动之前应当理性思考再做出选择。电商企业以及互联网企业网上交易的完成是基于企业与消费者之间的信任，故企业需要重视大数据技术应用的规范性。企业利用大数据技术进行差别定价是追求利润最大化的策略选择，该行为短期内可以提高企业的利润，但长期如此可能会引起消费者信任危机。

消费者在日常生活中要提高个人信息保护意识。由于用户在使用网络时后台会一直收集个人信息。比如手机定位会读取用户的位置信息，大数据技术可以根据你的位置进行数据分析，为经营者提供分类依据，因此消费者可以只在需要使用位置时才打开地址位置访问权限，这样做在一定程度上可以减少个人信息泄露。其次，消费者线上购物时可以通过网站的比价功能，选择从价格低的渠道进行购买，一方面可以降低成本，另一方面在大数据进行分类时，用户会被归类为敏感型顾客，就不会轻易做出“杀熟”行为。最重要的是，当消费者发现购买的商品价格偏高或是收到的商品质量与实际不符的时候，应当拿起法律武器来保障自己的权益。

政府应当加强对消费者个人信息的保护，明确企业使用消费者个人信息行为的规范性，出台相应的政策以及法律法规并在实践中不断完善。我国关于个人信息和隐私权保护的法律体系已经初步建立，但仍然缺乏国家层面的大数据立法。因此，国家监管部门需要进一步明确职责，对于大数据“杀熟”归属于哪一监管部门予以明确，以及“杀熟”行为发生后的惩处措施也要以法律法规的形式呈现并让企业和消费者知晓。

三、未来大数据在企业中的应用

（一）未来大数据技术展望

不可否认，拓展大数据技术是未来的发展趋势，目前大数据带给整个社会是利大于弊的。大数据具有数据采集、数据存储以及数据分析三个关键技术[11]。大数据采集技术是指具有强大的数据收集能力，可以采集不同来源和不同类型的数据。随着采集功能的进一步完善，未来将形成统一的数据采集框架，从而提高数据采集的时效性和可靠性。为了确保数据的质量，未来可以在数据采集过程中进行自动化的预处理，并且会向着低功耗智能传感器的方向发展。数据存储技术是在完成数据采集后，通过数据存储技术集中存储海量数据。可以预测，未来的大数据存储技术只需要花费较少的成本便可以储存更多高质量的数据，这部分数据不易丢失且访问速度快，即其具有可用性高和成本性低的特点。大数据分析技术具有良好的发展前景，其将结合云计算、运用机器学习及人工神经网络实现更高层次的分析功能，并且具有低成本和高性能特征。未来，大数据技术发展还会与人工智能、机器学习、区块链等新技术相结合[12]，不断强化大数据分析的三个关键技术，从而推动大数据技术创新发展。

（二）大数据在企业中的应用前景

数字信息化的发展给大数据技术带来了更多的机遇，未来可以将大数据应用于多个领域，并逐步拓展应用的深度。当前大数据技术在企业中的应用具有十分广阔的前景。大数据技术通过汇集丰富的数据信息并提取有价值的信息，不仅可以促进企业更好地进行资源配置，还可以进一步完善企业的业务流程以及组织架构，从而为企业效益增长注入新的动力，推动企业绩效的提升。此外，随着大数据技术在企业应用中的成熟，企业之间可以进行数据共享，从而形成系统联动，帮助企业把握市场动态，强化内部控制管理。企业和政府之间的数据共享有利于推动公共资源的充分利用，在面对重大灾害时也可以形成联防联控机制，更好地履行企业社会责任等。

综上，未来大数据在企业中的应用十分重要，企业可以将其作为一种战略性资源。一方面，企业应用大数据技术可以帮助企业提升绩效，巩固市场地位；另一方面，运用大数据技术进行数据共享是企业更好地履行社会责任的契机，企业应该顺应新技术发展的潮流，在以数据为中心的新技术背景下抓住机遇，实现更好的发展。

参考文献：

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[5]  张海玥.“大数据杀熟”的法律规制研究[D].兰州：兰州大学，2020.

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[8]  孫方江.数据垄断视角下金融业和互联网平台的共生发展问题研究[J].西南金融，2021，（3）：28-38.

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[12]  王海青，王萍.区块链技术在流通行业中的应用场景、挑战与实现路径——兼论流通数字化的发展新趋势[J].商业经济研究，2021，（12）：5-8.