李 會,李 俠,魏瑞斌
安徽財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,蚌埠,233030
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大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的重構(gòu)研究
李 會,李 俠,魏瑞斌
安徽財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,蚌埠,233030
在分析大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)競爭情報系統(tǒng)面臨諸多問題的基礎(chǔ)上,介紹了大數(shù)據(jù)及企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的相關(guān)理論知識,闡述了構(gòu)建多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的優(yōu)勢和必要性,重構(gòu)了基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的原型模型。該原型模型包括情報規(guī)劃子系統(tǒng)、情報采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)、情報加工與分析子系統(tǒng)、情報發(fā)布與傳播子系統(tǒng)、情報反饋與評估子系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù);多源數(shù)據(jù)融合;企業(yè)競爭情報系統(tǒng);原型模型
伴隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)途徑已多樣化,如可以依賴智能傳感器收集硬件設(shè)施使用過程中產(chǎn)生的“硬數(shù)據(jù)”,也可以從互聯(lián)網(wǎng)平臺中收集文本數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、圖形圖像數(shù)據(jù)等“軟數(shù)據(jù)”,還可以通過企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)獲取企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。因此,企業(yè)存儲數(shù)據(jù)的容量以幾何倍數(shù)在增長,由最初的KB級到今天流行的PB級。據(jù)統(tǒng)計,今天人類的信息總量已達到ZB級。企業(yè)面對如此海量的數(shù)據(jù),如何找到有價值的信息是難上加難,因此,在大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)的價值密度較低,需要借助專業(yè)化的數(shù)據(jù)挖掘軟件進行數(shù)據(jù)的生層次分析和挖掘。同時,大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)更新速度越來越快,這也要求企業(yè)要提升數(shù)據(jù)處理速度,提高實時響應(yīng)能力。在這種背景下,企業(yè)競爭情報系統(tǒng)需要充分考慮“硬數(shù)據(jù)”與“軟數(shù)據(jù)”、企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)外部數(shù)據(jù)、線上和線下數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的整合,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的充分融合,幫助企業(yè)認清當前的競爭環(huán)境與態(tài)勢,深入分析競爭對手,為企業(yè)制定未來發(fā)展策略提供支持和保障。在國內(nèi),針對大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)得到了很多研究人員的廣泛關(guān)注。如化柏林等認為:“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的競爭情報研究應(yīng)該從單一領(lǐng)域向全領(lǐng)域轉(zhuǎn)變,要廣泛收集各種數(shù)據(jù)源,注重分析新型信息資源,強調(diào)情報研究的嚴謹性和智能化等方面?!盵1]鐘輝新等認為:“構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)需要關(guān)注多源數(shù)據(jù),重視新的數(shù)據(jù)類型的挖掘與分析、探索針對于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)和工具等。”[2]
綜上所述,當前國內(nèi)外學(xué)者對大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的構(gòu)建研究是零散的,缺乏對大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型競爭情報系統(tǒng)的特殊性、運行機制的復(fù)雜性及其系統(tǒng)構(gòu)建策略進行全面的考慮。為此,本文以大數(shù)據(jù)為契機,利用現(xiàn)有的競爭情報整合研究成果,對大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源整合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的重構(gòu)進行全面分析,重點分析重構(gòu)原理和內(nèi)容,提出重構(gòu)方法,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競爭情報工作的開展提供指導(dǎo)和借鑒。
2.1 競爭情報系統(tǒng)
隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展,市場競爭日趨激烈,競爭情報已成為繼人才、資金、技術(shù)之后,企業(yè)發(fā)展的第四要素[3]。企業(yè)競爭情報系統(tǒng)(Competitive Intelligence System,簡稱CIS)是企業(yè)在廣泛收集數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上,通過合理、合法的手段,借助于一定的工具和方法,對數(shù)據(jù)資源進行整合、存儲、分析、挖掘,從而發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)外部可能出現(xiàn)的連續(xù)性或非連續(xù)性變化,并對熱點問題進行追蹤,評估行業(yè)發(fā)展趨勢,把握行業(yè)結(jié)構(gòu)的進化,掌握老牌或潛在競爭對手的能力、弱點、威脅和意圖等,從而幫助企業(yè)保持可持續(xù)性發(fā)展的競爭優(yōu)勢。根據(jù)企業(yè)競爭情報系統(tǒng)概念,本文將企業(yè)競爭情報系統(tǒng)分為以下子系統(tǒng):情報需求分析子系統(tǒng)、情報規(guī)劃子系統(tǒng)、情報搜集子系統(tǒng)、情報加工與存儲子系統(tǒng)、情報分析子系統(tǒng)、情報服務(wù)子系統(tǒng)與情報反饋子系統(tǒng)(圖1)。
圖1 企業(yè)競爭情報系統(tǒng)構(gòu)成模型圖
2.2 大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)(bigdata),或稱巨量資料,指的是需要新模式處理才具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)[4]。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中,大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法或抽樣調(diào)查法這樣的捷徑,而是將所有數(shù)據(jù)整合后進行分析處理[5]。大數(shù)據(jù)具有4V特點,即Volume(數(shù)據(jù)量巨大)、Velocity(處理速度快)、Variety(數(shù)據(jù)類型多)、Value(價值密度低)。
程學(xué)旗在《中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2014年)》中,對2015年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行預(yù)測,并總結(jié)為融合、跨界、基礎(chǔ)、突破。從中可以看出,融合成為最為顯著的發(fā)展趨勢。大數(shù)據(jù)時代,企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的渠道和載體發(fā)生了變化,由于這種改變,越來越多的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型(如視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)等)出現(xiàn)了。因此,企業(yè)競爭情報系統(tǒng)必須改變傳統(tǒng)的運作方式,積極去應(yīng)對多源數(shù)據(jù)帶來的風(fēng)險,探尋多源數(shù)據(jù)融合的本質(zhì)與規(guī)律,剖析多源數(shù)據(jù)融合的機制與機理,指導(dǎo)多源數(shù)據(jù)融合的實踐。本文構(gòu)建的基于多源融合的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)就是通過多源數(shù)據(jù)交叉印證,有效地減少了企業(yè)收集和分析數(shù)據(jù)過程中數(shù)據(jù)錯誤與遺漏的問題,幫助企業(yè)深層次的挖掘數(shù)據(jù)的價值,提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析精準度,防止決策失誤。
以下基于大數(shù)據(jù)的多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的五個子系統(tǒng)(圖1)進行討論。
4.1 情報規(guī)劃子系統(tǒng)
一個企業(yè)沒有戰(zhàn)略規(guī)劃,就沒有發(fā)展思路,也就不會有好的出路。因此,情報規(guī)劃子系統(tǒng)就像是茫茫大海中的燈塔,為企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的各項工作指明了方向。情報規(guī)劃子系統(tǒng)能幫助企業(yè)界定情報需求,注重情報工作系統(tǒng)化,確定情報工作方向,并能實時考慮預(yù)算約束。一方面,由于企業(yè)內(nèi)各職能部門工作職責(zé)不同,收集的信息也各有千秋,為了避免各職能部門各自為政,產(chǎn)生信息孤島,需要按照統(tǒng)一的分類系統(tǒng)對信息進行組織和分析,將各職能部門收集的信息整合到統(tǒng)一的情報信息庫中;另一方面,企業(yè)情報工作需要企業(yè)內(nèi)各職能部門的廣泛參與,因此,需要成立競爭情報工作組,由競爭情報工作組對競爭情報進行目標分析,確立哪些信息使用較為頻繁、哪些信息需求比較迫切、哪些是高層管理者或決策者關(guān)注的關(guān)鍵性信息以及信息溝通的渠道及媒介。企業(yè)只有在真正了解情報需求的基礎(chǔ)上,才能幫助企業(yè)決策者提供全方位的信息,作出正確的決策。同時,為了使情報工作具有連續(xù)性和系統(tǒng)性,競爭情報組可以將由統(tǒng)一主題任務(wù)形成的系統(tǒng)情報信息進行統(tǒng)一的存儲和管理。
圖2 情報規(guī)劃子系統(tǒng)示意圖
4.2 情報采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)
4.2.1 情報采集
大數(shù)據(jù)時代,競爭情報收集子系統(tǒng)主要通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)采集信息。一方面,競爭情報收集子系統(tǒng)通過預(yù)先設(shè)置在硬件設(shè)備上的智能傳感器來搜集產(chǎn)品在運輸、生產(chǎn)、銷售、使用過程中產(chǎn)生的各種“硬數(shù)據(jù)”;另一方面,競爭情報收集子系統(tǒng)收集在使用網(wǎng)絡(luò)完成相關(guān)工作的過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù),同時可以獲取市場、行情、競爭對手的相關(guān)“軟數(shù)據(jù)”;第三,競爭情報收集子系統(tǒng)也重視收集在人際網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的交談、詢問、采訪等數(shù)據(jù),獲取客戶、供應(yīng)商、競爭對手、雇員等“人際數(shù)據(jù)”。競爭情報采集子系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)來源廣泛,也就意味著采集到的數(shù)據(jù)具有較高的異構(gòu)性、差異性,如何實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的有效融合,需要探索有效的融合機制。
4.2.2 多源數(shù)據(jù)融合
根據(jù)競爭情報小組提出的情報采集任務(wù),廣泛地從物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)收集信息。由于情報來源媒介多樣化,可能存在同一類型的信息來自多個數(shù)據(jù)源,再加上各情報人員收集信息的方式和處理方法也會有一定的區(qū)別,因此采集到的信息有明顯的異構(gòu)性。企業(yè)面對這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù),需要有一套切實可行的方案來解決多源數(shù)據(jù)融合的問題。本文給出三種方式來應(yīng)對多源數(shù)據(jù)融合的問題。
圖3 情報采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)示意圖
一是根據(jù)情報采集主題,尋找共同的語義內(nèi)容,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的形式表示層整合。如要獲取某項情報的前沿資訊或最新進展,需要從中國知網(wǎng)、萬方、維普、Spring、WebofScience、GoogleScholar、百度學(xué)術(shù)等平臺獲取有關(guān)圖書、文獻、專利、國際會議、學(xué)位論文、報紙等信息,根據(jù)主題,規(guī)范化數(shù)據(jù)庫設(shè)計,注重元數(shù)據(jù)的應(yīng)用,實現(xiàn)數(shù)據(jù)形式表示層的整合。
二是通過相關(guān)性分析,探討各數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)程度,并分析數(shù)據(jù)源與任務(wù)情境之間的相關(guān)性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的語法結(jié)構(gòu)層整合。如通過企業(yè)ERP、CRM、SCM和Web交易系統(tǒng),獲取交易數(shù)據(jù);通過物聯(lián)網(wǎng)如傳感器、RFID、GPS芯片,對周圍物理世界的感應(yīng),獲取感知數(shù)據(jù);通過社交網(wǎng)絡(luò)如Facebook、Twitter、Web日志、微博、微信等平臺,獲取交互數(shù)據(jù)。利用相關(guān)性分析,找出交易數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,如企業(yè)競爭情報系統(tǒng)在對客戶流失進行分析時,需要從交易數(shù)據(jù)中提煉出客戶交易記錄、從感知數(shù)據(jù)中獲取客戶的習(xí)慣與偏好、從交互數(shù)據(jù)中獲取客戶的反饋信息,借助數(shù)據(jù)挖掘軟件如Weka、SPSS、R語言等數(shù)據(jù)分析軟件,對多源數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析,從中篩選出真正與客戶流失的可能性具有潛在關(guān)聯(lián)的輸入變量。借助建模工具,準確把握客戶的類型和特點,為企業(yè)挽留有價值的客戶,還可以對客戶的購買習(xí)慣與愛好,有針對性地開展產(chǎn)品促銷、產(chǎn)品推送、產(chǎn)品定制等服務(wù)。
三是競爭情報數(shù)據(jù)整合質(zhì)量的好壞與情報工作者的知識結(jié)構(gòu)有必然的聯(lián)系。如果情報工作者的知識結(jié)構(gòu)還停留在傳統(tǒng)的競爭情報的分析方法,那么他們信息的表達形式和內(nèi)容已然不適合大數(shù)據(jù)的時代背景,會嚴重影響情報工作的質(zhì)量與水平。根據(jù)意識構(gòu)建理論,情報工作者的知識結(jié)構(gòu)要適應(yīng)環(huán)境的變化,因此,情報工作者要勇于學(xué)習(xí)和創(chuàng)新,在與環(huán)境相互交互的過程中不斷地建構(gòu)和修正自己的結(jié)構(gòu)。意義建構(gòu)理論有助于揭示不同數(shù)據(jù)源對任務(wù)目標的支撐作用,故可借助意義構(gòu)建理論實現(xiàn)數(shù)據(jù)邏輯語義層融合。
通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)獲取信息,借助形式表示層、語法結(jié)構(gòu)層、邏輯語義層的多源信息融合理論,實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)與企業(yè)外部數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)與線下數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)與社會數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)的融合,形成競爭情報初級數(shù)據(jù)倉庫。
4.3 情報加工與分析子系統(tǒng)
有了競爭情報初級數(shù)據(jù)倉庫,就可利用競爭情報分析和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)對其進行深層次的分析,情報加工與分析子系統(tǒng)就是為了完成此目標而構(gòu)建的。情報加工與分析子系統(tǒng)就是在情報采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)階段形成的初級數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對數(shù)據(jù)進行標引、分類、聚類、整合、關(guān)聯(lián)等,對數(shù)據(jù)倉庫中已經(jīng)分類整理好的各類情報進行深度的分析、挖掘,形成具有多維關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)倉庫。多維關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建后,再采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時序演變分析、孤立點分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù),從多個角度推理和分析,確保數(shù)據(jù)不受干擾,得到最優(yōu)的結(jié)果或模型。情報分析專員拿到分析結(jié)果或模型后,利用情報分析技術(shù),確認企業(yè)的競爭對手(包括直接競爭對手、間接競爭對手或潛在競爭對手),分析企業(yè)所處的生存和發(fā)展環(huán)境的險惡程度等競爭態(tài)勢,明晰企業(yè)可能面臨的風(fēng)險類別。同時,情報分析結(jié)果會同步發(fā)送至組織中其他利益攸關(guān)方,在這些利益攸關(guān)方充分互動、分析的基礎(chǔ)上,給出反饋信息。情報分析專員根據(jù)反饋結(jié)果確定是否需要進行深層次的數(shù)據(jù)挖掘或是否需要更廣范圍地采集數(shù)據(jù),以便獲得更加完整的情報知識。最后,被認可的情報知識會輸出至情報知識暫存庫中,用于情報產(chǎn)品的發(fā)布。
圖4 情報加工與分析子系統(tǒng)示意圖
4.4 情報發(fā)布與傳播子系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)量已呈指數(shù)級別的速度增長,存儲在情報知識暫存庫中的信息有可能時效性不足,不一定能夠幫助企業(yè)決策者進行決斷。因此,在情報發(fā)布與傳播子系統(tǒng)中應(yīng)該增加評估反饋功能。根據(jù)評估反饋的結(jié)果,判斷情報發(fā)布產(chǎn)品是否符合標準、是否能夠幫助企業(yè)決策層制定決策。如果需要采集更全面的數(shù)據(jù)信息或需要作進一步的加工處理,則回溯至情報采集與數(shù)據(jù)整合子系統(tǒng)以及情報加工分析子系統(tǒng),直至滿足最終的發(fā)布標準。決策者根據(jù)情報發(fā)布產(chǎn)品確定最佳的行動方案,并將相關(guān)方案交付相關(guān)部門執(zhí)行。
圖5 情報發(fā)布與傳播子系統(tǒng)示意圖
3.5 情報反饋與評估子系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)時代,情報產(chǎn)品必須以易于理解的方式(如可視化、圖表等方式)傳遞到?jīng)Q策者手中,決策者能夠在較短的時間內(nèi)消化情報,順利作出有質(zhì)量的決策。因此,情報反饋評估子系統(tǒng)就是要對競爭情報執(zhí)行過程和執(zhí)行效果進行整體測評,兼顧決策者、情報工作人員、利益攸關(guān)方的反饋信息,及時調(diào)整競爭情報系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的工作,為下一輪情報任務(wù)打好基礎(chǔ)。
大數(shù)據(jù)時代,競爭情報源的來源范圍涉及物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動網(wǎng)、人際網(wǎng)等途徑。競爭情報采集的數(shù)據(jù)有企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、企業(yè)外部數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)、線下數(shù)據(jù),對這些進行分類、處理和整合已成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競爭情報系統(tǒng)面臨的重大難題。本文在分析大數(shù)據(jù)以及企業(yè)競爭情報系統(tǒng)基礎(chǔ)上,剖析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競爭情報系統(tǒng)面臨的問題,闡述了大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的必要性,并構(gòu)建了基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的原型模型。并對模型中的情報規(guī)劃子系統(tǒng)、情報采集及數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)、情報加工與分析子系統(tǒng)、情報發(fā)布與傳播子系統(tǒng)、情報反饋與評估子系統(tǒng)各子系統(tǒng)進行詳細的描述。本文的研究還是初步的,未來將對多源融合的理論機制進行深入探討,構(gòu)建出一套成熟完備的多源數(shù)據(jù)融合的企業(yè)競爭情報系統(tǒng),并選取合適的領(lǐng)域進行實證分析,驗證多源融合型的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的工作效率和效果。
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(責(zé)任編輯:汪材印)
10.3969/j.issn.1673-2006.2017.02.027
2016-11-19
安徽財經(jīng)大學(xué)科研項目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競爭情報系統(tǒng)重構(gòu)研究”(ACKY1641)。
李會(1983-),女,江蘇徐州人,碩士,副教授,研究方向:信息管理、數(shù)據(jù)挖掘。
TP273
A
1673-2006(2017)02-0109-05