“大数据”时代企业生态系统的演化与建构2014年07月03日15:13 来源：《社会科学》(沪)2013年12期作者：资武成字号打印纠错分享推荐浏览量 373 【作者简介】资武成，湖南师范大学商学院副教授、博士随着网络技术、通信技术、移动设备技术的融合与发展，信息数据呈现出前所未有的爆发式增长，“大数据”已经引起了学术界的高度关注。
《Nature》杂志出版的专刊“Big Data”指出，“大数据”时代的到来将引起一次社会革命，必将对政府治理、企业决策、个人生活产生巨大而深远的影响。
2011年《Science》出版的关于数据处理的专刊“Dealing with data”，深入讨论了大数据所带来的机遇和挑战，并指出如果能够有效地组织和使用这些数据，将会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
全球知名咨询公司麦肯锡提出“大数据”时代已经到来，并认为“大数据”将逐渐成为重要的生产要素，人们对“大数据”的运用将预示着新一轮生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来。
Bughin et al.认为“大数据”时代会产生新的管理模式和规则，“大数据”的挖掘和应用能驱动企业获取竞争优势。
在实践中，大量的企业也已经关注并应用“大数据”为企业决策服务，苹果、微软、IBM、三星、阿里、华为、腾讯等知名企业均已开始建构基于“大数据”的企业生态系统。
因此，在“大数据”时代，企业生态系统的运行环境和运营模式会发生哪些变化？企业生态系统如何演化？如何基于“大数据”构建完善的企业生态系统都是迫切需要研究的现实问题。
一、“大数据”及企业生态系统的内涵“大数据”(Big data)目前还没有一个明确的定义，Manish et al.认为，“大数据”是指多种来源、多形式的、实时的“大数据”集合，需要专业化软件工具和分析专家去收集、处理和管理的数据集合。
Archak 等提出，“大数据”是需要新的处理方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。
李国杰等学者认为“大数据”是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合，并表示“大数据”具有“4V”特征：①海量数据(Volume)，数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算；②类型复杂(Variety)，“大数据”类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；③实时处理(Velocity)，“大数据”通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，数据的状态与价值也随时空变化而发生改变；④价值巨大(Value)，通过对浩瀚的毫无关联的“大数据”进行挖掘和分析，能找出商业活动的本质规律和趋势，发现“大数据”背后隐藏着的经济价值。
企业生态系统(Business Ecosystem)最早是由美国学者James Moore提出的，他借用生态学的概念来解释企业组织及其与环境之间的关系。
Moore，J.认为企业生态系统是指由相互作用的企业组织与个人所形成的经济群体，包括生产商、销售商、消费者、供应商、投资商、竞争者、互补者、企业所有者以及有关的政府。
该概念表示企业生态系统是一个相对开放的系统，这个系统中所有的组成要素相互影响、相互促进；同时，企业生态系统也会受到外部环境的制约和影响，企业生态系统在各种内外部力量的作用下得到演化和发展。
“大数据”背景下，企业生态系统和外部环境之间的边界日趋模糊，信息共享和知识溢出已成为企业生态系统中各成员合作竞争与协同演化的主要方式之一。
在这种竞争环境下，信息和知识成了企业经营管理中的重要生产要素，也是决定企业创新能力的关键。
通过选择和构建良好的企业生态系统，从外界获取有价值的数据和知识，是企业提高核心竞争力、获取持续竞争优势的重要途径。
二、“大数据”时代企业生态系统的重新审视(一)产业环境：行业融合与细分协同演化企业生态理论认为，包含众多企业的企业生态系统与外部环境相互交流相互影响，企业生态系统不仅受到外部环境的制约，同时它也具备影响甚至改变环境的能力。
随着“大数据”时代的到来，企业生态系统的产业环境发生了革命性的变化，呈现出产业融合与细分协同演化格局。
一方面，产业融合愈发明显，以前认为不相关的行业通过“大数据”技术有了内在的关联，行业之间潜在的价值关联有了新的表现形式。
如传统的零售企业开始进军电子商务；物业管理公司通过对社区视频数据分析能够开展个性化的广告业务；从事电子商务的阿里巴巴已涉及金融、物流、云计算等行业。
因此，“大数据”的挖掘和应用促进了行业间的融合，也创新了企业的盈利模式。
另一方面，“大数据”时代企业生态系统变得更加开放，竞争异常激烈，广泛而清晰地对“大数据”进行挖掘和细分，找到企业在垂直领域的业务和应用，已经成为企业脱颖而出形成竞争优势的重要方式。
如社交网络的发展，诞生了一批专注开发导购应用程序的企业，通过收集客户社交数据挖掘其内在的商品偏好和需求，为相关的电子商务企业提供商品导购服务。
例如，“大数据”也不再是企业生态系统中的大企业所独占，中小企业也可以从“大数据”中挖掘有价值的信息，成为细分市场的核心资源，为自身的业务提供支持。
因此，在“大数据”时代，企业生态系统面临的产业环境精彩纷呈，这种产业环境的变化改变了企业对外部资源需求的内容和方式，创新了企业创造价值、传递价值的方式和路径，模糊化了企业生态系统的资源边界、市场边界和契约边界，企业生态系统必将形成以“大数据”为核心资源的业务融合与市场细分协同演化，重构其内部价值网络和外部关系网络。
(二)运营模式：基于“大数据”的协同运作在“大数据”背景下，企业生态系统的协同合作更为紧密和精确，基于“大数据”资源构建以流程优化和客户订单为导向的协同运作模式已成为企业生态系统的主要运营模式，基于“大数据”应用的协同运作主要表现为：1.协同设计。
在产品的设计阶段，加强伙伴间的合作与沟通，倾听客户的心声、考虑产品对环境的影响是提高产品竞争优势的关键，这就需要企业生态系统的各成员共同参与进行协同设计。
传统的设计都是基于企业自身收集的历史数据和静态数据，不能实时动态的把握客户的需求变化。
“大数据”资源的开发和应用，为企业生态系统的协同设计提供了数据支撑和智力支持，企业通过构建基于“大数据”的协同产品设计平台，实时获取设计研发企业、生产制造企业、销售企业等成员企业的反馈信息和知识溢出，为提高产品设计质量提供了智力支持。
同时，“大数据”技术的应用，能实时捕捉客户的需求数据，针对每一个消费者进行完全个性化设计。
例如，玩具行业巨头乐高基于在线订购的允许客户组装他们自己乐高套件的乐高工厂，对其所需的玩具进行自我设计，以实现客户参与玩具的创造。
2.协同生产。
协同生产的本质就是企业在应用CAD、CAM、CAPP、ERP等管理信息系统的基础上，将任务实时合理的安排给各成员企业和企业内部的各制造单元。
这个过程难度最大的就是对来自企业内外部制造过程中多态的、异构的、实时数据的整合和应用，“大数据”技术开发和平台应用为实现协同生产提供了便利。
如以MapReduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术，可以直接对复杂异构的数据进行分析，避免了传统数据库耗费大量时间从不同来源抽取数据加以合并才能用于分析的复杂过程。
通过应用这些“大数据”处理技术，企业实时收集处理供应商数据、客户订单数据、生产车间信息、竞争对手信息、外部市场需求等信息，协调原材料提供商、半成品生产企业、产品生产企业等合作伙伴的生产决策，优化企业生态系统的流程，实现协同生产。
3.协同库存。
传统的企业库存管理中，满足客户需求的同时又尽可能地降低库存成本一直是企业需要破解的难题，“大数据”的开发和应用为解决这一难题提供了可能。
企业生态系统中的合作伙伴，通过对客户企业的实时交易数据、实时生产信息、消费信息等数据的分析，能提前预判客户市场的需要并进行库存补给和管理。
例如，全球最大的零售企业沃尔玛和宝洁公司，建立了基于卫星分析的联合库存管理系统，宝洁公司每天能对沃尔玛销售自己产品的实时数据进行分析，并根据分析结果预测和补充库存，既保证了客户的需要又降低了库存成本。
4.协同物流。
物流运输规划的基石是数据，“大数据”的特征为企业生态系统中各合作伙伴实施协同物流提供了天然优势。
企业通过实时收集和分析供应链系统中原材料、半成品、产品的物流运输信息，从供应链系统视角对各节点企业的仓储选址、物流配送线路、逆向物流进行协调优化，充分利用物流信息资源提高物流效率。
如Teradata天睿公司通过建立了“大数据”分析系统，通过获取、整合、分析客户企业、物流设备、物流运输线路、天气等的信息数据，做到智能化的实时安排物流线路，实现整个合作伙伴的协同物流。
因此，通过“大数据”的整合和分析，企业生态系统的合作伙伴能优化企业内外部流程，提高产品质量，降低资源消耗，实现个性化定制生产的同时能更好地适应环境的变化，以实现协同运作。
(三)合作方式：基于“大数据”资源的多元化在“大数据”背景下，信息数据已经成为企业生态系统中核心资产，数据传递、信息共享已经成为企业生态系统中成员的重要合作途径。
由于“大数据”资源的动态配置和应用，企业生态系统的合作方式呈现出多元化，主要有：1.业务外包(Outsourcing)。
以“大数据”为核心资源的运营体系中，“大数据”运行的基础设施和技术开发具有投入成本大、风险高等特征；同时，“大数据”资源具有易复制、易传播、价值流失快等特点，这就使得企业在“大数据”资源获取和利用方面倾向选择生态系统中合作伙伴的分享与合作，以实现企业生态系统中“大数据”资源的柔性配置和规模效率，因此，业务外包已经成为企业生态系统协同商务的主要形式之一，如IT设施外包、“大数据”软件开发外包、数据管理外包等。
2.众包(Crowdsourcing)。
众包是指把传统上由指定代理人(如雇员)完成的任务以公开选拔的形式外包给大量不特定的个人去做的行为。
众包模式的实质是对离散、零乱的资源的有效利用，深度挖掘“大数据”蕴含企业生态系统的集体智慧，为企业提供创意设计、生产规划、市场推广、策略评估等服务。
如IT产业，开源社区(open Source Community)就是众包的典型模式，各大IT巨头都争相采取这种模式构建自己的创新生态系统。
许多世界性大公司也都建立了自己的网络平台或者借助众包中介(Crowdsourcing Intermediates)以众包方式解决技术、创意、设计等原来由企业内部流程和资源完成的活动。
例如，加拿大矿产公司GoldCorp为解决RedLake矿区的矿脉定位问题，在网络上公布了该矿区几十年来全部的地质数据，在短短几周内收到大量网民的积极反馈，并根据网民建议从110个矿点中准确地发现了80多处矿藏。