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基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（一）( 二 )


近期的一些研究表明 ， 大数据有望为“组织科学”带来新的理论和实践指导 ， 并有望在企业治理、领导力建设的新战略方法的发展过程中发挥出核心的作用 。 本文将通过众所周知的组织理论中的资源基础理论（RBT,Resource-Based Theory）的视角进行综合论述 ， 期望引发更广泛的有关大数据管理理论的研究讨论 。
资源基础理论（RBT）视角为大数据现身于战略决策奠定了必要的理论基础 。 基于大数据共有的特征 ， 该理论框架主要关注大数据的不同应用 ， 以满足高层决策者们不同的管理期望 ， 也会兼顾到不同组织的基础设施、管理成熟性、发展阶段和实际的能力 。 资源基础理论（RBT）研究方法的目的在于让人们认识到战略管理领域需求的灵活多变性 ， 以便对数据、技术和战略之间的相互作用能够做到全新的理解 。
随着日甚一日的经济数字化 ， 学术研究也必须要适应“更好地解析这些全新且独特有趣管理”的现状 。 此项研究最大益处在于激发对“围绕大数据进行企业战略整合”课题的关注 ， 吸引更多、更广泛的企业家和学者参与其中 ， 引发出更多的打破旧价值链理论模型的诞生 ， 支持商业理念的重构及应用的正向发展 ， 协调商业分析法与战略学术方法之间的有机关联 。
此理论框架的提出 ， 使得战略研究人员能够有依据去解决该领域里一些重要的问题 ， 不仅为企业应用指明方向 ， 也为学术性研究指出一条条可行的路径 。
2. 研究背景
“大数据”（Big Data）一词专指描述由各种仪器、传感器或基于计算机的交易所生成的大型、多样化、复杂化的纵向数 据集 。 大数据技术用以应对无法使用传统方法或工具处理分析这些海量原始数据（结构化、半结构化、非结构化）所带来 的巨大挑战 ， 希冀从中提取到应用所需要的有价值的结果 。 尽管“大数据”（Big Data） 一词的起源仍然存在争议 ， 但大数据的概念已经引发了人们浓厚的兴趣 ， 成功地成为一个蜚声中外的话题 。 在多数人的认识中 ， 大数据中潜藏着提升行业竞争优势的丰富信息资源 。
在这里 ， 要准确理解大数据的发展和演进 ， 首先就需要了解数据库管理和存储的发展历程 。
在上世纪90年代 ， 许多组织都使用关系型数据库（database）来收集、存储自己的数据 ， 这些数据基本上都是结构化数据 ， 与此同时发展起来的数据挖掘技术（Data Mining Techniques）则用来做数据的基本统计分析处理工作 ， 以此得到了对不断增长的数据信息中的价值进行洞察的能力 。
随着互联网的日益普及和长足发展 ， 更多的数据类型、数据产生方式、数据采集方式、分析研究及开发应用被不断地创造出来 ， 针对非结构化网页（web）内容文本数据的分析走到了前沿 ， 成为数据分析的新挑战课题 。 这些非结构化数据 ， 例如论坛、网络日志、社交网站、点击流数据日志等构架起了企业与客户之间的“对话”交互平台 ， 一改传统“企业对客户”单向营销方式 ， 成为一种“颠覆式”的新型营销手段 。
越来越多的移动设备、传感器、支持互联网应用的小工具正在推动分析能力急速发展 ， 促使企业组织陷入了一场“大数据”竞赛 ， 以便应对“大数据” 收集、处理、分析和可视化等需求所带来的挑战 。 该挑战是艰巨的 ， 因为这些“大数据”不同于以往的数据信息 ， 其规模巨大 ， 具有流动性强、移动化、传感器设备丰富多样等特点 。 可喜的是 ， 这些创新技术的不断汇聚和由此产生的推动力将 会提高组织的能力 ， 成为企业开创新竞争优势的来源 ， 也会推动企业转变商业模式 ， 打开了创新的新机会、新窗口 。
基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（一）
本文插图

在创新、运营效率提升等愿望的指引下 ， 大数据投资出现了爆炸式增长 。 麦肯锡全球研究所预测到 ， 大数据将给各个 行业都带来显著的好处 ， 例如 ， 仅仅是美国医疗行业 ， 每年度就会有3000亿美元的业务与大数据投资有关 ， 而在美国零售行业 ， 大数据推动营业利润提高了 60% 。 未来10年 ， 预计将会有大量的资源持续不断地流入到大数据项目中 。


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