大數據背景下競爭情報數據環境的變化及思維的創新

龐進京

摘要：大數據時代帶來了數據環境和數據使用方式的變化，給企業競爭情報工作帶來了機遇和挑戰。解構大數據與競爭情報的關系，分析大數據背景下的數據環境變化，進而提出轉變和創新企業競爭情報工作思維的建議，促使情報工作適應大數據背景的特點，將大數據轉化為大情報。

關鍵詞：大數據 數據環境 競爭情報

引言

大數據時代已經來臨，數據環境發生了巨大變化，帶來了數據使用方式的根本性變革。大數據的興起，正在促使企業審視數據戰略，重視競爭情報的作用，力求從大數據分析中挖掘更多的競爭情報和商業價值。作為知識金字塔頂端的競爭情報，必然會受到大數據環境的影響。新的數據特點和競爭情報獲取環境的變化，促使企業競爭情報工作思維的轉變和創新。

一、大數據與競爭情報

1.大數據相關解構

“大數據”（Big data）成了近幾年社會熱詞，卻沒有形成統一的定義。最早提出大數據時代到來的是麥肯錫，于2011年正式使用“大數據”一詞，將其定義為：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。IBM、NetApp、維基百科、百度百科等也從不同角度對其內涵和特點進行了描述。綜合業界和學界的觀點，大數據具有數據存量大且增長迅速、數據類型繁多結構復雜、價值密度低、處理速度快等特點。對于大數據中“大”的理解，主要有兩個方面：一是指大量的、快速增長的數據；二則是數據中所蘊含的價值量較大。例如，Amazon的最終期望是：“最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書”，充分利用用戶大數據實現用戶個性需求分析與精準化預測。

2.競爭情報內涵剖析

包昌火教授認為競爭情報是關于競爭環境、競爭對手、競爭策略的信息和研究，既是一種過程，又是一種產品。企業競爭情報工作就是從原始的數據中挖掘關于競爭環境、競爭對手和競爭策略情報的過程，從而形成高附加價值的產品，其價值在于保證競爭活動中信息不對稱的優勢地位。競爭情報是促進企業在環境中進化的一種關鍵因素，保持對情報環境的敏感性，即時感知，隨時發現，迅速行動，在競爭中求生存尋優勢。

3.大數據與競爭情報的關系

在大數據時代，數據的價值逐漸得到企業的重視，不再是過去的憑借經驗和直覺進行決策，而是日益取決于全樣本數據分析。大數據是基于全樣本數據的分析，通過可視化方式實現對未來行業發展前景的預測。而競爭情報是通過對相關情報的關聯分析，為企業高層提供決策依據，二者本質上是一致的。大數據時代帶來了全新的數據環境，作為構筑在數據分析基礎上的競爭情報，它的發展將面臨著許多機遇和挑戰。機遇如競爭情報地位提升，競爭情報源更豐富，競爭情報分析能力增強等；挑戰如管理的數據量龐大，數據質量難于控制，數據難于動態集成等。因此，本文研究大數據背景下的數據環境變化，以促使企業競爭情報工作思維轉變，實現競爭情報的核心價值。

二、大數據背景下數據環境的變化

大數據改變了數據環境和信息空間，主要體現在數據來源、規模、類型和存在方式等方面的變化，帶來了數據使用方式的根本性變革，對企業的競爭情報工作造成很大的沖擊。

1.數據來源廣泛，內容豐富

“數據變得在線了”和“數據無處不在”是數字化時代大數據最鮮明的特點。大數據時代的數據來源變得更加廣泛，競爭情報從數據來源來看，包括三個方面的數據，即企業自身數據、購買合作外部數據、公開信息源數據。對于企業競爭情報工作，不但要持續不斷地收集企業內部業務流程數據，還要收集用戶行為、競爭對手、行業動態等數據。數據內容非常豐富，包括行業分析報告、競爭對手分析報告，需要動態關注企業微博、微信公眾號上的各類數據信息。數據來源如此廣泛，既給企業競爭情報工作帶來情報養料，也對其數據收集和分析帶來挑戰。

2.數據規模龐大，增長迅速

物聯網、移動終端、社會化網絡等新型網絡應用的快速發展，導致數據總量以空前的速度急劇膨脹，數據類型以幾何級數增加。目前很多領域的數據都以驚人的速度增長，催生了超越以往任何年代的巨量數據，大大超出傳統信息技術的計算處理能力。如淘寶網站每天的交易達數千萬，數據產生量超過50TB。百度公司每天大約要處理60億次搜索請求，數據量達幾十PB。根據麥肯錫全球研究院（MGI）預測，到2020年，全球數據使用量預計達到35ZB。如此驚人的增長速度，勢必會對企業競爭情報工作造成很大的沖擊，急需其數據動態檢測和應變能力的快速提升。

3.數據類型多樣，結構各異

在大數據時代，物聯網、移動互聯網、車聯網、傳感網、智能終端、網絡自媒體等等，都是數據來源或者承載的方式，整個世界的數據構成發生了根本性的變化，非結構化數據成為主體，數據類型劇增，不僅包括普通文本、照片、動畫、音頻與視頻等，還有位置信息、感應信息、鏈接信息等新類型的數據。企業情報工作處理的數據類型包括用戶數據、交易數據、交互數據、線上數據、線下數據等，且這些數據大多是非結構化或半結構化數據，沒有特定的描述模型，數據結構是不固定、不完全或不規則的。大數據背景下急劇增長的新的數據類型，結構各異，對企業競爭情報工作提出了新的考驗，急需新的數據收集方法、數據存儲和計算技術、數據分析模式。

4.數據碎片化，動態化

大數據時代，無處不在的數據傳播渠道，使得同一事件的數據產生和傳播于不同渠道，或相關數據分散于不同系統，數據碎片化現象明顯。在大數據時代，企業的各種運營活動都會在各種場合留下“數據腳印”，將不同信息系統記錄的各種“數據腳印”集成關聯起來，數據之間就可以彼此印證，互相解釋，就能再現個企業運行的軌跡和全景。動態數據流是大數據的主要特征之

，各種數據即時傳播形成數據流，要求情報工作快速響應，在動態變化的環境中快速完成數據抓取和分析工作，確保數據分析結果的時效性。數據存在方式的碎片化、動態化，要求企業情報工作必須能快速地適應相關業務更新頻率加快的需求，實時進行數據動態關聯分析。

三、大數據背景下競爭情報工作思維的創新

大數據時代的數據環境和信息空間發生巨大變化，改變了數據獲取、分析、使用模式，因此，企業競爭情報工作思維模式也需要轉變，以適應大數據發展趨勢。思維的轉變和創新主要包括以下方面。

1.全樣本思維原理

從抽樣數據轉變為全部數據樣本。受限于信息傳播技術和媒體渠道，過去般都是采取抽樣調查的方法獲取數據。這些數據具有一定的代表性，但費時費力，時效性較差，結論總是有水分的，很難全面準確的展示數據背后隱藏的智慧和實質。大數據時代，需要圍繞情報用戶與市場全面數據的全樣本分析，用全數據樣本思維方式思考問題，解決問題。“你不知道的事情比你知道的事情更重要”，而大數據的真正價值在于預測，在于幫助你填補無數個還未實現過的空白。統計學里頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規律。企業競爭情報，對海量數據進行深度挖掘，它會讓人能夠掌握規律，對未來不確定狀態進行預判，從而幫助企業做出科學的決策。

2.關注相關性思維原理

由因果關系轉變為關注相關性。過去的因果思維是一定要找到一個原因，推出一個結果來，這是一種十分嚴謹的分析方法，卻具有一定的限制，需要花費大量的時間去進行推演。而在大數據時代，沒有必要找到中間非常緊密的、明確的因果關系，因為在這個不確定的時代，等你找到準確的因果關系，再去行動的時候，這個事情早已經沒有意義了。而只需要找到相關關系，只需要找到跡象即可，動態監控碎片化數據，在快速的大數據分析技術下，注重數據之間以及數據與目標之間的相關性分析，就可預測用戶的行為，為企業快速決策提供數據支持。例如，一家超市如何從一個17歲女孩的購物清單中，發現了她已懷孕的事實；或者將啤酒與尿不濕放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。

3.多源融合思維原理

大數據背景下數據來源廣泛、類型多樣的特點，促使多源數據融合情報思維的出現。多源數據融合指的是把不同渠道、多種采集方式獲取的不同數據結構的數據匯聚到一起，形成具有統一格式、面向多種應用的數據集合。如微博、短信等實時數據流，交易數據、網站訪問日志等即時數據，都是十分重要的競爭情報源。將這些大量相關的數據聚合在一起，經過數據清洗，數據互補，形成復雜的數據網絡，再通過數據可視化等技術進行展示，可以很好揭示數據之間的關系，預示行業發展趨勢，為企業提供決策參考。當大數據以直觀的可視化圖形展示時，分析者往往能夠一眼洞悉數據背后隱藏的信息并轉化情報，使競爭情報更加易于理解和運用。

4.動態監控思維原理

數據碎片化、動態化是大數據時代十分明顯的特點，增加了企業情報工作難度，要求樹立大數據動態監控思維。在大數據時代，各種數據源源不斷的產生，企業很快就會被這種海量的、異構的、多樣的、有噪聲的數據所淹沒，比如交易數據、網站訪問日志、社交網絡互動數據等，瞬時性和動態性突出。在動態開放的大數據生態系統中，企業的任何競爭行為都可能被競爭對手覺察到，并做出競爭性回應，能否及時正確解釋競爭對手釋放的信號就成為關鍵。企業競爭動態情報數據監控，依據一定的監控規則，采集被監控者的相關情報數據并進行比較分析，根據企業競爭情報的目標動態調整監控對象、監控內容，監測其中的新現象、新情況，發現其中的規律、戰略意圖等，并將這些內容“填充”到情報分析結果，目標是讓企業即時感知，隨時發現，迅速行動。

四、結語

大數據時代提供了一個全新的數據生態環境，改變了數據結構和使用方式，給企業競爭情報工作帶來了深刻的影響。本研究通過分析大數據與企業競爭情報的關系，剖析大數據背景下數據環境的變化，對企業競爭情報工作轉變和創新工作思維提出建議，以幫助企業適應大數據的數據信息生態環境，發揮其“耳目、尖兵、參謀”的情報功能，為企業及時做出決策提供科學全面的數據依據，在競爭活動中獲取核心競爭優勢。