基于“大数据”的商业模式创新

作 者:

作者简介:
李文莲(1971- ),女,山东德州人,上海财经大学国际工商管理学院博士研究生,青岛理工大学人文与社会科学学院副教授(山东 青岛 266033);夏健明(1951- ),男,江苏镇江人,上海财经大学国际工商管理学院教授,博士生导师(上海 200433)。

原文出处:
中国工业经济

内容提要:

“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态,它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。本文在阐释“大数据”之大变革性的基础上,提出“大数据”对商业模式创新驱动的三维视角,即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合;在商业模式创新的企业层面,揭示了“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中的运用;在“大数据”产业链层面,沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业模式类型,洞悉了以提供完整解决方案为导向的商业模式创新趋势;在行业层面,提出基于“连接”与“融合”的两种新兴商业模式——平台式商业模式和数据驱动跨界模式;并从资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论等角度剖析不同层面创新的不同驱动原理。本文为企业在“大数据”时代探寻商业模式创新切入点提供了一个系统化的分析框架。


期刊代号:F31
分类名称:企业管理研究
复印期号:2013 年 08 期

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      一、问题提出

      20世纪90年代以来,随着信息、通信技术的发展、交汇与融合,新的商业模式层出不穷,涌现出一大批依靠商业模式创新而创造辉煌的企业:苹果、IBM、亚马逊、Google、eBay、Facebook、海尔,等等;纵观这些商业模式创新的典范,可以看出这些创新大都与无限接近消费者有关、与跨界有关(吴伯凡,2011),都直接或间接地与信息数字化技术和互联网有关。商业模式创新登上了企业创新的中心舞台,“大数据”成为商业模式创新的基本时代背景。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据时代已经到来”,2011年,在其题为“Big Data:The Next Frontier for Innovation,Competition and Productivity”的研究报告中指出:数据已经渗透到每一个行业的每一个业务职能领域,逐渐成为重要的生产要素;人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来(James,Michael,2011)。

      学术界已经开始关注“大数据”对管理理论和实践的深刻影响。2012年瑞士达沃斯世界经济论坛的与会者宣称:数据的威力无比强大,数据是一种新的经济资产,就像货币和黄金一样;这不仅是一次技术革命,从某种意义上说是一种社会革命,将对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程、个人生活方式产生巨大的影响(Johnson,2012)。“大数据”时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织;没有任何商业活动领域能够在这场运动中独善其身(McAfee,Brynjolfsson,2012)。Bughin et al.(2011)指出“大数据”可以通过信息透明化释放巨大的价值,大数据时代会产生新的管理规则,并提出数据导向竞争优势(a data-driven competitive edge)的概念。McGuire et al.(2012)阐释了“大数据”带来新的竞争优势的五种途径:信息透明化、更多的交易信息数字化、针对更窄细分市场量身定做的产品和服务、精密的分析,以及产品和服务的前瞻性开发。Brown et al.(2011)指出大数据带来的是改变游戏规则(the game-changing)的巨大影响,企业的成功不仅仅取决于新技术而且取决于关于大数据时代如何发展的新思维:一个受大数据影响的扩展了的管理实践循环以及大数据对潜在的、破坏性的、新的商业模式的作用;进而指出:彻底定制化(radical customization)、永恒的实验(constant experimentation)和新奇的商业模式(novel business models)是公司在捕捉和分析海量数据时代竞争的新标记。

      “大数据”将如何影响企业及其商业模式?企业如何利用“大数据”进行商业模式创新?在商业模式创新成为企业竞争优势新来源(Zott,Amit,2009)的今天,这是一个极具意义的研究问题!本文拟从“大数据”对商业模式创新驱动的三维视角揭示基于“大数据”商业模式创新的方向与规律性,旨在为“大数据”时代企业进行商业模式创新提供一个清晰的思路。

      二、“大数据”的商业模式创新驱动

      1.“大数据”之“大”

      对于“大数据”(big data),目前还没有一个权威的定义。Douglas and Laney(2012)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;Goyal et al.(2012)认为:大数据是指多来源收集的、多种形式的,而且通常是实时的巨大数据集合,它已经超越了公司在CRM数据库中拥有的规则的数据集合,它的量级从几十个TB到若干PB,它们是如此宽泛而复杂以至于需要专业化软件工具和分析专家去收集、管理和挖掘它们。笔者认为,这些定义基本都来自于IT专业视角,而作为一种社会变革大背景,“大数据”基本上应包括三层含义:一是社会生活泛数据化。技术手段允许几乎所有存在物的痕迹都可以被实时记录,泛互联网化将受众的各种信息数据都暴露在网络之上,他们的行为可被监测,“每一个人现在都是行走的数据生成器”(McAfee,Brynjolfsson,2012),整个社会生活都可以以数据来表征。二是数据规模及生成速度之“大”。由于数据生成主体的泛化,数据信息传播方式也由单中心、单向传播向多中心、网状裂变转变,使数据体量呈爆炸式增长。三是大数据技术之“大”。ICT及相关技术的大发展使庞大数据的产生、收集、存储、处理、应用成为可能,随着数据量级的飞跃,数据处理从关系型数据库,到数据仓库,再到“联机分析”、数据挖掘、数据可视化,在不断发展与演变的基础之上,大数据技术出现。①“大数据”之变革性主要体现在其“4V”特征中:

      (1)海量数据(volume)。从B(Byte)、KB、MB、GB、TB,到PB、EB、ZB、YB……数字宇宙的边界不断扩大。自从人类有印刷术以来,过往上千年的印刷材料也只相当于200 PB,而在2011年一年,全球就新产生了约1.8 ZB的数据;数据在源源不断地生成,且呈指数速度增长,2012年全世界大约每天产生2.5 EB的数据。仅以沃尔玛为例,它每个小时从其顾客交易中获得的数据就超过2.5 PB(McAfee,Brynjolfsson,2012)。据John and David(2010)的预测,全球数字信息总量到2020年将是现在的44倍,全球数据使用量将达到大约35.2 ZB。可见,“大数据”体量之“大”是一个不断发展的概念,对这些海量数据的存储和处理,已经大大超过了传统企业IT架构的承载能力,企业IT架构与IT产业的重新布局将是新一轮创新的方向之一。

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