要点总结 #
随着大数据的广泛应用，企业面临着如何利用大数据改变传统价值创造的挑战。尽管许多企业已经采用了大数据技术和基础设施，但如何从中获得最大收益仍然是一个难题。本文旨在通过系统综述185篇相关文献，提出大数据能力的概念，并探讨其如何通过优化和革新价值创造来提升企业竞争力。 研究发现，大数据能力不仅涉及技术层面，还需要管理视角的支持，企业需在技术、管理和人力资源之间找到平衡。
本文提出了大数据能力的两个维度：大数据资本化和大数据利用，并通过虚拟价值链的逻辑构建了一个归纳框架。大数据资本化涉及数据的生成、获取和整合，而大数据利用则关注如何从数据中提取价值。研究还指出，企业可以通过提升大数据能力来优化现有业务或开创全新的业务模式，从而在竞争中获得优势。本文的贡献在于整合了现有研究，提出了大数据能力的定义和框架，并为未来的研究提供了方向。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究对于理解大数据如何改变企业价值创造具有重要意义。 随着大数据技术的快速发展，企业需要具备相应的能力来应对这一变革。本文提出的框架不仅为学术界提供了新的研究方向，还为实践者提供了如何通过大数据能力提升竞争力的指导。未来的研究可以进一步探讨大数据能力与动态能力的关系，以及如何在网络或生态系统层面管理大数据能力。
图表分析 #
大数据能力构建图 #
🔼 该图展示了大数据能力构建的框架，遵循虚拟价值链的逻辑，阐述了从数据到智慧的转化过程以及所需的能力。整个框架分为“大数据资本化”和“大数据开发”两大阶段，每个阶段包含不同的环节。大数据资本化阶段包括“收集”和“组织”环节，其中“收集”环节主要涉及大数据投资，获取“原始数据”；“组织”环节则将“原始数据”转化为“数据格式”。大数据开发阶段包括“选择”、“合成”和“分发”环节，“选择”环节从“数据格式”中提取“信息”；“合成”环节将“信息”加工为“知识”；最后“分发”环节将“知识”转化为“可操作的洞察（智慧）”。图中还展示了支撑这些环节的五种能力：基础设施能力、数据治理能力、分析能力、信息处理能力和转型能力。这些能力构建于“企业资源”之上，包括基础设施与技术、基本资源、人力技能、数据驱动文化和组织学习。整个图表清晰地展示了企业如何通过虚拟价值链来构建和利用大数据能力，实现从数据到智慧的转化，强调了企业资源在能力构建中的重要作用。此图有效地解释了大数据能力如何在企业内部运作，及其如何推动价值创造。
更多图表分析
大数据能力结构图 #
🔼 该图呈现了大数据能力（Big Data Competency）的最终数据结构，该结构通过一个流程化的视角，揭示了企业如何通过大数据创造价值。图中从左到右，依次展示了大数据能力构建的三个层次：一级类别、二级主题和聚合维度。一级类别具体包括了IT部署、IT灵活性、工具复杂性以及数据生成或捕获；数据集成与管理、数据架构与质量、数据隐私与安全、数据共享；构建高级分析模型、描述性分析、预测性分析、规范性分析、数据解释与可视化；发现隐藏知识、决策支持、实时、信息共享；以及重构知识储备、调整文化心态和惯例、支持实际管理活动等。这些一级类别在二级主题层面被抽象为基础设施能力、数据治理能力、分析能力、信息处理能力和转型能力。最终，这些二级主题被进一步归纳为两个聚合维度：大数据资本化和大数据开发。图中箭头表示这些能力构建的逻辑关系，从具体的IT资源部署到最终的大数据价值实现，每一步都依赖于前一步的积累与提升。例如，IT部署的灵活性与工具的复杂性直接影响到基础设施能力的形成；数据集成与数据质量又推动了数据治理能力的提升。通过分析这些一级类别、二级主题和聚合维度之间的关系，我们可以深入理解企业如何构建和运用大数据能力，最终在大数据时代获得竞争优势。该图不仅展示了大数据能力的结构，还揭示了企业应如何系统地提升自身在大数据领域的竞争力。图中的大数据资本化侧重于数据资产的积累和管理，包括基础设施能力和数据治理能力；而大数据开发则侧重于如何利用这些数据资产创造价值，包括分析能力、信息处理能力和转型能力。企业需要在这两个维度上协同发展，才能充分发挥大数据的作用。
大数据能力框架图 #
🔼 本图呈现了一个关于大数据能力构建的框架，该框架基于虚拟价值链的逻辑，并引入了扩展的RFIKW层级（原始数据、数据格式、信息、知识和智慧）。框架的核心在于解释企业如何通过一系列活动从大数据中创造价值，这些活动包括数据采集、组织、选择、综合以及分发。每个阶段都与特定的能力相对应，强调了大数据利用过程中所必需的资源和能力。首先，在数据采集阶段，企业需要构建灵活的基础设施，包括平台技术、通信技术和软件应用，从而能够有效地生成、捕获和识别来自多个来源的大数据。其次，数据组织阶段涉及对原始数据进行整合、转换和预处理，形成标准化数据格式，以便进行进一步的分析。这些过程需要企业具备强大的数据治理能力，确保数据的质量和一致性。接下来，在数据选择阶段，通过运用先进的分析模型（如机器学习、云计算和人工智能），企业能够从数据中提取有价值的信息，这体现了企业卓越的分析能力。然后，在综合阶段，企业收集、解释和综合提取的信息，从而发现隐藏的知识，支持高质量的决策。最后，在分发阶段，企业将数据驱动的知识融入其文化、例程和能力中，将大数据洞察转化为实际的业务成果，这需要企业具备强大的转型能力。这个框架还强调，在整个虚拟价值链中，数据经历五个不同的状态，从原始数据到数据格式，再到信息、知识，最终转化为智慧。每个阶段都需要企业投入相应的资源，比如技术、人力和资金。总体而言，该框架不仅揭示了大数据能力的内在构建逻辑，还为企业如何高效利用大数据来驱动价值创造提供了清晰的指导。
大数据能力的内在属性 #
🔼 该图展示了大数据能力（Big Data Competency）的内在属性的最终数据结构。它通过三个层次的结构，清晰地展示了大数据能力如何由具体的要素逐步上升到抽象的维度。首先，在“一级分类（First-order categories）”层面上，图表列出了构成大数据能力的关键要素。这些要素被分为四个主要类别：1）技术接口，强调信息技术的互联互通，包括信息技术的接口、基础设施的互操作性、信息系统之间的通信以及集成的分析基础设施；2）结构互动，关注组织内部和外部的协作，包括结构实体的互通、结构实体之间的协作以及与合作伙伴的链接；3）资源适配，突出了技术与补充资源之间的契合以及社会技术互动；4）目标一致，强调大数据应用与业务目标的协调一致，包括大数据与业务目标的一致性、高层管理和IT团队之间的一致性以及内部和外部参与者之间的一致性。其次，在“二级主题（Second-order themes）”层面上，这些一级分类被归纳为四个主题。技术接口和结构互动分别对应“兼容性（Compatibility）”和“协调性（Coordination）”，资源适配对应“社会物质性（Socialmateriality）”，而目标一致对应“对齐（Alignment）”。这些主题是对一级分类的抽象和概括，代表了大数据能力构成中的主要特征。最后，在“聚合维度（Aggregate dimensions）”层面上，兼容性和协调性被进一步归纳为“连接性（Connectivity）”，而社会物质性和对齐则被归纳为“互补性（Complementarity）”。这两个聚合维度代表了大数据能力最核心的两个内在属性。连接性强调的是大数据系统各组成部分之间的互联互通和协同工作能力，而互补性则强调的是大数据技术、组织结构和文化之间的协同效应以及它们与业务目标的对齐程度。总体而言，该图清晰地展示了大数据能力的构成要素及其内在属性。它不仅强调了技术层面的连接性，还突出了组织和社会技术层面的互补性，为理解和发展大数据能力提供了有益的理论框架。此外，该图也强调了在企业应用大数据时，不仅要注重技术基础设施的建设，还要关注组织内部和外部的协同合作，以及技术与业务目标的一致性，这对于企业有效利用大数据创造价值具有重要的指导意义。
价值创造结构演变 #
🔼 该图展示了在采用大数据技术后，企业价值创造结构从传统的价值链向价值网络的演变过程。横轴代表价值创造的转型方式，分为“优化”和“开拓”两个阶段。优化指的是对现有价值创造过程和产出进行微调和改进，而开拓则表示开发全新的流程、产品、服务和商业模式。纵轴代表企业内部和企业之间的连接性与互补性水平，从企业内部（Intra-firm）向企业之间（Inter-firm）延伸。从图中可见，随着企业从优化现有业务转向开拓新领域，其内部和外部的连接性和互补性也随之增强，最终促使传统的价值链模式向更复杂的价值网络模式转变。 具体来说，当企业仅关注于优化现有流程时，其价值创造主要局限于企业内部，连接性和互补性较低。而当企业开始探索和开拓新的商业模式和产品时，就需要与外部的供应商、合作伙伴、客户等建立更紧密的联系，形成一个高度互联互通的价值网络。这个过程中，企业不仅要整合内部资源，还需要与外部资源协同工作，实现价值的共同创造。这种转变突出了大数据技术在促进企业从传统线性价值链向动态、协作的价值网络过渡中的关键作用。 总而言之，此图清晰地呈现了大数据驱动下价值创造模式的转变，强调了连接性和互补性在构建更具弹性和创新性的价值网络中的重要性。这一演变不仅是对企业运营模式的根本性改变，也是企业在数字时代保持竞争力的关键因素。图中的箭头象征着这种转变的动态和渐进性过程，强调了企业需要不断适应新的技术和市场环境。
深度解读 #
大数据能力 #
本文提出了大数据能力的概念，并将其定义为企业在处理大数据范式时的整体能力。大数据能力包括两个主要维度：大数据资本化和大数据利用。大数据资本化涉及数据的生成、获取、集成和管理，而大数据利用则关注如何利用这些数据创造附加价值。通过将这两个维度与高低水平结合，本文提出了一个2x2矩阵结构，将企业分为四类：大数据领导者、大数据储备者、大数据渴求者和大数据落后者。大数据能力的核心在于其连接性和互补性，这些属性使得企业能够通过大数据优化现有业务流程或开创全新的业务模式。本文的框架为理解大数据如何改变价值创造提供了新的视角，并为未来的研究指明了方向。
价值创造转型 #
本文探讨了大数据如何通过优化和开创两种方式改变传统的价值创造模式。优化指的是通过大数据分析改进现有的业务流程和输出，从而降低成本或提高效率。例如，企业可以通过实时数据分析监控生产流程，减少浪费和缺陷。开创则是指通过大数据开发全新的产品、服务或商业模式，从而开辟新的市场机会。例如，企业可以利用大数据分析客户行为，推出定制化产品或服务。本文还指出，随着大数据能力的增强，企业的价值创造结构从价值链向价值网络演变，强调了多方协作在价值创造中的重要性。这种转型不仅改变了企业的内部运营方式，还推动了整个行业的创新和变革。
虚拟价值链 #
本文基于虚拟价值链的逻辑，提出了大数据能力的构建框架。虚拟价值链最初用于解释信息如何成为价值的来源，本文将其扩展为RFIKW层次结构（原始数据、数据格式、信息、知识和智慧），并将其与大数据能力的构建过程相结合。企业通过投资大数据基础设施和技术，生成和捕获数据，随后通过数据集成、转换和存储，将原始数据转化为标准数据格式。接着，企业利用先进的分析模型从数据中提取信息，并通过解释和可视化将信息转化为知识。最后，企业将数据驱动的知识融入其文化、流程和能力中，从而产生可操作的智慧。这一框架不仅揭示了大数据能力的构建过程，还展示了企业如何通过大数据创造价值。
未来研究方向 #
本文提出了两个未来研究的方向。首先，动态视角的研究可以帮助理解企业如何通过大数据和互补资源的整合来发展能力并创造价值。资源编排理论为这一研究方向提供了理论基础，未来的研究可以探讨大数据能力与动态能力之间的相互作用。其次，价值创造转型的战略管理是另一个重要的研究方向。本文提出了优化和开创两种价值创造方式，未来的研究可以定量分析这两种方式在何种条件下能够提升企业的竞争优势。此外，随着价值创造结构从价值链向价值网络演变，未来的研究还可以探讨大数据能力在生态系统层面的战略管理，例如如何协调多方参与者之间的数据共享和价值分配。
大数据能力属性 #
本文指出，大数据能力的两个核心属性是连接性和互补性。连接性指的是企业通过兼容的IT基础设施和工具，实现内部和外部数据的高效传输和集成。这种连接性不仅依赖于技术，还需要企业与供应链网络或生态系统中的其他实体进行协作。互补性则强调大数据资产与其他资源（如技术、管理和人力资源）的整合。通过将大数据与业务流程和战略目标对齐，企业可以最大化大数据的价值。本文还指出，连接性和互补性的结合使得企业能够通过大数据优化现有业务流程或开创全新的业务模式，从而在竞争中获得优势。这些属性的研究为理解大数据能力的战略价值提供了新的视角。
完整论文 #
