大数据时代下数据驱动企业价值再造研究

大数据时代下数据驱动企业价值再造研究

发表时间：2017-10-13T14:08:07.090Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第12期作者：周波

[导读] 文章由大数据本身的特征出发，分析了大数据的产生、流动进而在整个企业网络中重新创造价值的流程。

摘要：大数据时代已经来临，但多数企业仅把大数据看作一项技术，探讨如何利用这项技术以提高企业效率，而忽略了大数据本身的价值以致不能利用大数据对企业的运作流程进行全面地改造。文章由大数据本身的特征出发，分析了大数据的产生、流动进而在整个企业网络中重新创造价值的流程，提出了由“大数据为核心重新驱动企业价值产生”的模型，为大数据背景下企业重新思考价值创造流程提供了一些思路。

关键词：大数据；价值网络；价值再造

引言：过去数年间“大数据时代”已经由预言真正向我们走来。企业通过对大数据进行收集、分析、整合，来提高企业的决策和运营能力，以此形成竞争优势并创造价值。企业收集的数据有两个特征，一是数据量的剧增使企业更加难以储存和计算，二是数据结构更为复杂，大量的半结构化（包括e-mail、办公处理文档、储存在web上的信息）、非结构化（例如视频、音频、图像等可被感知的信息）的数据应运而生，对大数据处理、分析、运用的能力决定了企业未来的发展趋势。借由大数据为桥梁，依托顾客本身创造价值，而企业以此契机找到新的价值依附点，重构企业的价值网络能在很大程度上解决企业价值与顾客价值不协调的矛盾，实现企业与顾客的价值双赢。

1大数据下企业价值网络的新特征

在价值链理论中，企业价值的实现过程本质上是建立在纵向关联技术基础上的投入转换逻辑。由于价值链理论过于强调竞争，随着信息技术的发展、共赢观念的兴起，价值网络理论渐渐取代来价值链理论。以IDC（2011）为代表认为大数据应该具备四个特征，分别是规模性、多样性、实时性和价值性。研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，并指出大数据技术的价值不是对于数据本身的掌握，而是对于这些含有意义的数据进行处理分析。

2价值网络再造的路径

2.1大数据的分享带来核心竞争力的提高

过去因为存在知识溢出与知识揭露之间的悖论，企业之间知识的分享需要建立在合作伙伴关系的基础上才能进行，这在时间和空间上一定程度限制了知识溢出效应的作用。在大数据时代因为给企业带来价值的是数据的识别、利用能力而不是数据本身，那么数据的无私分享就成为可能。另外大数据分享次数越多越能发现其中含有价值的部分，数据在不同企业间过滤、传播次数越多，数据的价值密度就越高，对企业识别能力的需求就越低。在大数据时代企业必然要容纳不同产业的其他企业在其中协同运行，此时已经被过滤过的数据因为价值密度较高，容易被其他企业所识别并加以利用，最后带动企业核心竞争力的提高。

2.2核心能力提高将促进各个企业流程再造最终带来整个产业融合、细分的协同演化

产业融合是整个现代产业发展到如今阶段的一种新的特征和趋势，本质上产业融合是由于技术进步和市场化进步，改变了原来产业和企业之间的竞争关系，导致了产业的边界发生了模糊，甚至重新划分了产业边界。从产业融合的过程上来看企业认为两个产业的产品之间存在联系并同时销售两个产业的产品时就发生了机构融合。

在第二象限中高功能和低机构的融合，这种融合是以功能的替代融合为主，如因技术进步出现的电子墨水屏与传统的纸质图书之间的替代功能融合，但这两个产业之间却没有产业间的机构融合发生。第四象限中则是以机构融合为主，如生物制药企业利用已有的生物化学技术发展农业技术而进入农产品产业，从而发生机构之间的融合，而农产品和药物之间没有很明显的替代性，故而功能性融合较低。最后发生在第一象限的功能、机构之间的高度融合，最近这几年无论是互联网企业阿里还是京东还是线下零售企业如苏宁、国美都在大力发展“O2O”即线上线下融合利用企业自身的优势发展具备互补性和替代性的新产业，无疑是高度产业融合的典范。

在大数据时代一方面产业的深度融合不断加剧，另一方面则是产业的不断重新细分。企业边界分为两重属性，一是规模边界，反映了企业生产什么，生产多少；二是能力边界，反映企业如何生产、能否生产。但是归根到底企业的规模边界是由其能力边界所确定的，即企业涉入什么产业取决于其核心能力。由知识溢出效应带来核心能力的提高使企业具备了进入新领域的可能，为了追求新的利润增长点扩大规模，企业会利用新的知识或原有的基础知识开发新的产品和新的服务，随着企业进入领域的增多将导致协调成本提高，经过成本与收益之间的不断调整将最终决定企业如何设定规模边界，而越来越多的企业进行着这样的过程最终将导致各行业的融合与细分协同演化。

3大数据驱动企业价值模型

结合大数据的特征和价值创造的路径，本文提出了以大数据为核心，通过大数据在企业网络中的流动，驱动企业价值的产生并最终带来整个产业链转型升级的模型，如图2。一是以用户为基础创造海量复杂的大数据；二是大数据在企业内与企业之间的过滤与分享创造价值；三是以大数据为支撑的产业融合、细分协同发展。同时对数据的视角也由过去的评估与预测转为监测与预警。用户在社交平台、购物网站、移动终端、物联网、车联网等渠道产生的大量复杂数据会实时上传到各个公司的数据库中，对这些数据的储存、分类、运用是每个公司的核心竞争力所在。与此同时，与以往企业注重数据的封闭性不同，如今企业更喜欢分享各自的数据来获得知识的外溢效应；最后，随着各个企业对数据运用能力的深入与提高，会使不同产业之间进行融合与细分的协同演化。

一种现象普遍存在：用户们虽然知道自己需要的产品或服务是什么，但却往往不能用“企业的语言”表达出来，很难对企业形成真正的指导作用。随着企业与用户之间的互动频繁，企业和用户之间的协同设计、协同产出越来越多，大规模定制化成为可能，这样一来以下两个问题有待解决。首先，会与企业互动的用户毕竟是少数，情感上与企业往往是强相关，他们的需求能否代表大多数人；第二，尽管企业了解用户的需求是什么，但是能生产和能量产是两回事，因为和用户的良好沟通并不意味着企业能与供应商达成同样的默契或是对供应商有相当的掌控力。以大数据为核心的新价值创造模式在一定程度上解决了这一矛盾。首先大数据来源于用户能真实地代表客户的显性需求和隐性需求，企业可以根据自己的需要从中挖掘对自己有价值的部分；第二是通过数据这一共同语言可以最大范围地扩大企业生态系统，减少企业价值网络中各个环节的壁垒，凝聚更强的向心力为用户创造价值；最后这种模式是一种可循环持续的模式，从大数据到核心能力