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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）( 五 )


3. 理论基础
大型企业、对冲基金、企业家们都在努力应对大数据带来的挑战 ， 学术界人士也在努力研究大数据在商业活动中的作用、输入及输出方法 ， 研究如何能够更好地运行大数据项目 。 虽然信息系统、供应链管理已经有诸多活跃的研究成果 ， 但在管理领域 ， 具体来说就是战略管理领域 ， 大数据研究还鲜有文献 。
截至目前 ， 多数针对大数据的战略研究还都停留在由麦肯锡（McKinsey）、Oracle和安永公司（EY）的咨询白皮书中 。 因此 ， 战略学者需要大力发展大数据理论及方法的研究 ， 以便更好地理解大数据在如何塑造战略决策方面的价值 ， 挑战传统战略概念在新商业模式下的核心涵义 。
借助大数据理念的影响力 ， 我们将大数据引入到战略管理理论中°RBT――资源基础理论（RBT,Resource-Based Theory）和“组织学习”是目前各类公司最常用的两个应用理论 ， 借助该理论 ， 大多数企业都会在其职能业务中采用分析方 法以获得可持续的竞争优势 。 不过 ， RBT及“组织学习”理论是少数真正有高水平分析能力的企业的组织哲学 ， 对于其他企业来讲 ， 这些理论仍然难以理解应用 。
3.1 资源基础理论（RBT）与大数据
站在RBT理论视角 ， 许多文献都关注到了提高现有市场效率和效力的问题 。 遵照RBT原理 ， 假设竞争对手之间存在资源差异 ， 同理 ， 作为企业资源之一的大数据也就具有了稀有、难以复制、不可替代等资源特点 ， 即大数据也会成为企业 独有的潜在竞争优势 。
基于此推论 ， RBT理论在“企业数据资源、决策分析能力、与战略决策紧密相关”等方面就更具说服力 。 尤其是在面对动态变化时 ， 数据的重要性则更加明显 。 从数据中提取到应用知识和获取洞察力将会最大限度地增强 企业适应动态变化的能力 ， 形成可用的业务模型 。
RBT原理几乎适用于所有行业 。 在每个各行业中 ， 如果对大数据所提供的各种机遇进行深入研究 ， 就会发掘出相当大的潜在价值 ， 这同时也推动了数据分析服务行业市场价值的显著提升 。
除此之外 ， 数据资源及其独有的特性也预示着数据存在着某种程度上的稀缺性 。 试想一下 ， 即使有着类似的信息基础设施 ， 不同企业想得到一致或高仿的数据资源也是难度非常大的 ， 因为这还关系到企业能力的不同 。 如果有谁希望一味模 仿成功企业 ， 不言而喻 ， 投入的成本将会极其高昂却未必会奏效 。
因此 ， 通过对大数据、企业IT能力、企业绩效之间关 系的实证研究可以推断得出：依赖直觉决策是不能够取得数据驱动的战略决策和运营规划的 ， 直觉决策与数据驱动决策两者不可同日而语 ， 但可以形成互补 。
鉴于上述特点 ， 大数据以及处理、分析、应用既可以与现有决策、管理方式相辅相成 ， 也可以成为企业获得或保持竞争优势的一种重要手段 。 正是因为于此 ， 许多企业都对大数据进行了一些投资以期获得这种互补性能力 ， 使得可以利用大数据来产生更深刻的商业洞见 ， 优化现有的业务和管理流程 。
在当前市场情况下 ， 创造并利用这种优势以寻求解决困扰经营和盈利能力的解决方案 ， 一直都是企业的惯用做法 。
3.2 Capital One
“利用大数据来评估消费者的消费行为并由此关 联消费者的个性化需求”就是一个很好的例证 。 例如 ，他们利用大数据分析并定制全新的、个性化的方案 ， 以便更有效地管理还款风险 。
另外一个类似的大数据分析应用是 ， 他们借助对 车载通信设备的逐步扫描而衍生出的实时分析 ， 提高 了对危险驾驶行为的识别能力 。
[1] Capital One,美国第一资本投资国际集团下的 “Capital One公司”是一家以投融资及基金管理为基础 ，集国际贸易、项目开发、投资银行业务为一体的多元化 国际企业集团 ， 总部位于美国特拉华州 。
3.3 可口可乐


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