大数据时代企业新型供销合作关系建构

张奇

内容摘要：当前大数据已成为推动我国经济转型发展的新动力，大数据产业正在成为新的经济增长点。企业如何更准确地理解和管理整个供销合作伙伴关系，已是大数据时代建立新型供销合作伙伴关系的关键。企业构建新型的供销合作体系，可以分为两个层面的协同方式：一种是基于价值链的合作与共享，体现为企业在上下游的合作关系更为紧密和精确，企业构建基于大数据资源共享、以流程优化为手段、以客户订单为导向的产业价值链协同运作模式；另一种是基于企业生态系统的外部变化和数据来源，建立在大数据基础上的全社会的资源共享和协同，形成以开放特征为特色的大数据协同运作模式。

关键词：大数据时代 供销合作 价值链 业务模式 众包 众创

中图分类号：F270 文献标识码：A

引言

当前，大数据已成为推动我国经济转型发展的新动力，大数据产业正在成为新的经济增长点，大数据的应用也开始在各行各业普及开来。2015年8月31日，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》（国发（2015）50号），标志着国家对于大数据发展和应用的顶层设计正式出台。在我国经济发展进入新常态的背景下，大数据不仅是新常态下企业创新驱动的发动机和产业转型的助推器，而且也重构了企业技术研发体系、变革了企业传统的管理方式、创新了企业商业模式和颠覆了企业价值链体系。大数据已成为在我国供给侧改革背景下，推动企业跨领域、跨行业融合与协同发展的基础条件和关键抓手。这无疑为企业建设新型的供销合作关系带来新的思考和创新要求。大数据时代的环境变化和经营基础的调整，使得企业面临不同种类的数据呈现爆发式增长，企业必须利用大数据思维方式和技术手段将它们与企业的具体执行环节对应起来，给客户提供针对性更强的个性化销售和服务。因此，企业如何从海量的供需数据中发掘出有价值的独特信息，尤其是如何更准确地理解和管理整个供销合作伙伴关系，已是大数据时代建立新型供销合作伙伴关系的关键。

新型数据影响企业合作关系创新机理

在大数据时代，企业经营活动的数据概念，已经极大地丰富了其内涵。除了日常经营活动的数据以外，顾客和合作伙伴的活动痕迹都已经数据化，包括社交网络中的相关数据，都可能对经营活动带来影响。因此，企业经营中常规的资本、人力资源、无形资产以及社会资本结构，都发生了颠覆性的变化。其影响程度之大，使得企业必须关注大数据环境下，人与人之间的新型关系特征，尤其是在这种关系背后所蕴含的经营管理价值。

就其本意而言，社会资本更多地是指人们之间的关联性和互惠性以及由此产生的信任。通过利益相关者在社会网络关系中所处的位置，能够给他们带来不同层次类型资源。在大数据时代的洪流中，不同组织和个体社交状态的变化情况，在很大程度上反映出新型的联系网络可以带给用户的价值增值。基于此的这种价值判断，反过来又会进一步影响利益相关者对各种社会元素的认知和感受，引发一系列在现实经济和网络世界的新的更多联系与互动。从这种意义上看，新型的资本形态与结构，以及全新的联系渠道和模式，都为企业在大数据环境下的行为选择，提供了崭新的理论机理和增强洞察力的新视角。

如此，企业基于环境变化的决策选择，将不得不更多地考虑大数据时代的互动性和延展性，以便更为有效地创造产品和满足市场需求，特别是个性化设计以及定制式的精准营销。在与合作伙伴建立业务联系时，企业除了考虑常态化的上下游和价值链等因素外，需要积极把握新一代社会化媒体出现的良机，多渠道互动交流，全方位联系合作，建立更加紧密的互动关系，通过扩展社会网络关系来实现合作伙伴之间的动态性和多重关联。一方面，大力借助大数据的相关基础平台快速建立新型的社会网络来优化业务合作；另一方面，企业还要积极利用新建立的网络加大各种创新活动的力度，通过构建新型的供销合作体系，来加速完成供应链管理、价值链整合、营销链协同以及资金链顺畅的经营目标。

大数据已经成为企业的生产要素，是企业创造价值的驱动要素之一，也是提升企业核心竞争优势的关键催化剂之一，提供了进行“创造性破坏”的多样性和可能性。大数据的数据类型丰富，可分为结构化和半结构化的数据，根据数据来源又可分为内部和外部数据，既包括现有数据和生成数据，又包括免费数据和收费数据。大数据时代不仅数据规模庞大，更重要地是如何处理和应用数据。企业只有从各种类型的大数据中快速获得有价值的信息，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成，通过对大数据资源与技术的工具化运用，加速大数据产业链的商品化应用，引发企业跨界发展与融合创新。因此，企业利用大数据对供销体系进行创新的过程，就是利用大数据进行二次处理的过程。通过对企业产品或服务、目标客户、供应链或价值链以及成本与收益模式等供销体系核心要素进行解析和重构，企业供销体系创新机理可以从价值创造和战略优化两个视角展开，企业利用大数据技术进行资源重组和整合优化以后，实现对企业战略及其价值系统的调整与提升。大数据时代，在供销体系中利用数据的方式有三种：一是将数据作为一种竞争优势；二是利用数据改进现有的产品和服务；三是将数据作为产品本身。由于企业运营环境和内部生产方式的变化，企业可利用大数据精确地了解消费者的需求偏好并及时预测其变化，利用个性化的高附加值来提升其在市场竞争中生存与发展的能力，而及时发现和捕捉这些新变化，建立新的盈利模式，就需要利用大数据进行供销体系的创新。

大数据优化供销体系的核心要素：互动、共享和聚焦

在大数据时代背景下，企业经营活动的创新已经跨越了常规的产品创新、市场创新、技术创新和管理创新。企业进行平台化的商业生态系统创新已经日渐普及。企业处在不同的生态体系内，企业自身与外部行业的边界几乎融合，整个生态系统不仅体现出开放性，而且更加突出系统交融和变迁的特征。在互联网+的背景下，无处不在网络化环境为企业在更大范围内合作伙伴选择提供了可能性和可行性，而企业生存模式的生态化变革，也催生了生态系统内的相关成员间动态性的合作模式，其相互关系更多体现为网络化的企业竞合关系。

大数据的应用使得企业生态系统能更加便利地为各类型企业提供其所需的资源、信息、技术、工具、渠道和客户资源，并在竞争中寻求优势生态位，谋求相关企业在生态系统间互利共赢，而且实时互动，安全高效；基于大数据技术的应用，使得生态系统内的相关数据的监测预警、分析评价、预测研究以及共享使用在企业间无缝连接。因此，大数据时代能为企业提供更精确和更丰富的决策数据，帮助传统制造业等产业内的企业更容易和合作伙伴实现敏捷制造的协同，从而促进生态系统内部的粘连性进一步增强，推动整个生态系统的总体竞争力不断提升。

不难看出，大数据时代企业间的竞争关系，不再是单个企业间的传统竞争，也不是不同供应链之间的供销体系竞争，而是新型的企业生态系统间的竞争。为充分利用大数据带来的发展机遇，企业在设计不同利益体之间的竞争与合作关系时，就必须超越传统的竞争理论的局限性，应着重从整体的协同共赢角度来思考和制定新型的发展战略，建立和完善开放包容的公司治理与运营体系，在企业生态系统的动态协调发展中寻求更持久的发展模式和动力。

大数据时代的发展变革，让企业获取数据的视野、来源以及数据类型等方面都发生了巨变。在建立新型供销关系的过程中，企业必须重视从供应链的每个环节中搜集数据，并投资建设大数据应用的基础平台和完善相应的软件设计，建立相关的岗位，培养能运用最佳技术与工具对数据进行整合分析的专门人才，通过大数据的挖掘技术等专业手段来实现数据价值的内生化。在这种数据分析的基础上，提高预测企业未来供应链上各环节情况的准确性，缩短响应时间，并制定出针对性强的供应策略，优化大数据时代的新型供销关系。

具体而言，企业通过基于大数据平台和技术优势，提高以预测为核心的分析能力，重点是加强对每个环节的定量预测，在数量化关系的背后，发现供应链和企业内部的优化管理方向，包括发现供应链的管理难点、提高内部库存管理效率的途径、优化分销渠道以及加快供应速度的方式、如何实施对供销体系和整个流程中的各环节进行有效监控等。企业通过在供应流程的关键节点迅速收集分析高质量的数据，不仅可以提前从数据中发现未来潜在的问题，以及提前制定好各种应对解决方案，而且可以增强方案实施的速度，减少响应时间，及时做出反应和对实施过程进行动态优化，以保证企业的供应链流畅运作。以商业活动为例，相关流程的演化关系如表1所示。

对市场实现而言，大数据时代全媒体的推广环境和互动式的数据处理技术之间的融合发展，已经形成了全新的数据分析工具和技术实现模式。因此，基于大数据的企业营销模式将会更加突出对目标顾客的多维聚焦推广，更好地洞察顾客需求，市场营销策略将致力于顾客和企业之间的交互行为，利用大数据在价值链中的独特价值增值机理，全方位地为企业顾客进行个性化的消费体验管理。在营销策略和相关的方法与模式上，企业应该更多地理解大数据环境下全生命周期消费的内涵，特别是在周期时间越来越短背景下的消费者行为模式，有效制定企业市场战略管理与创新市场研究的大数据分析方法，注重企业市场绩效度量指标体系的设计与调整。通过大数据环境下整合企业的顾客关系管理系统与外部大数据环境，创新对顾客需求分析的渠道，利用“互联网+”的资源整合能力，把握移动互联时代的消费新偏好，积极谋求线上线下消费行为互动，实时采集与分析不同类型的数据，为企业决策提供消费者行为的实时感知和消费态势分析，提高企业在决策中的预测预警能力，完善对战略决策的管控支持体系。

在国内外的商业实践中，垂直细分领域中已经涌现出很多创新模式和做法。目前电子商务领域中只有做得更精更专，才能有效控制运营成本，更有针对性地发掘分析顾客的需求数据，提高专注于为特定客户群体提供产品和服务的能力，才能从产业链视角全方位预测和满足客户需求。例如，服装零售企业通过与生产厂家等上下游企业共建产业链，不仅实现了零库存，而且缩短了周转率，减低了运营成本。再比如在服务领域中的“滴滴打车”软件，选择了移动互联的终端手机作为市场切入突破口，深耕手机打车的细分市场，利用共享经济的资源管理新理念，不仅快速积累了客户资源，而且可以让用户在非高峰时段仅用1分半钟左右就能打到车，方便了顾客同时降低了空载率，提高了全社会的车辆使用和营运效率。因此，在应对大数据时代的机遇与挑战时，企业进行产销整合和集群竞争的过程中，离不开包括QQ、微博、微信、网络新闻、社交网站等多维数据的支持，通过多样化的数据流互通互联，将顾客需求的分散性和现有价值链不同端点的差异性进行有效对接整合，以把握和聚焦差异化的消费需求和合作需求。在大数据的资源平台上从需求分析、资源共享、模式创新等方面，提升企业科学预判的能力，形成一种综合多种数据特点、集成多类媒体来源、实现虚实交互与时空跨越的一体化供销模式。

基于大数据的企业供销运作模式

在大数据时代，数据不仅已成为企业生态系统中的核心资产，而且数据类型的丰富程度和来源的多元化，使得数据传递和共享体系的设计等方面，已经成为企业在生态系统中实现合作共赢的重要创新途径。由于大数据资源的动态配置和应用，企业生态系统的合作方式呈现出多元化。企业供销系统的协同合作可以分为两个层面的方式：一种是基于价值链的合作与共享，体现为企业上下游的合作关系更为紧密和精确，构建基于大数据资源共享、以流程优化为手段、以客户订单为导向的产业链协同运作模式；另一种是基于企业生态系统的外部变化和数据来源，通过全社会的资源共享和协同，形成以开放特征为特色的大数据协同运作模式。

（一）基于价值链的业务协同

按照价值链理论的基本要求，价值链的起点就是产品设计。可在大数据时代，顾客的需求影响到产品设计阶段的设计理念定位，以及如何在个性化定制的基础上明确合作伙伴间的合作方式。因此，倾听客户的需求偏好、优化产品对合作环境的适应度就成为影响和提高产品竞争力的关键所在，这就需要企业价值链系统的上下游成员共同参与进行协同设计。这不仅需要基于企业自身的历史数据，而且更需要实时动态的数据，为企业价值链系统的协同设计提供广泛的多元化的数据支撑。企业通过构建基于大数据的协同产品设计平台，实时获取价值链企业成员和顾客的反馈数据，提高在协同过程中知识溢出的质量，以实现针对消费者个性化需求的定制式设计。例如，玩具行业巨头乐高公司，通过基于在线订购的客户信息，为顾客参与组装有特色的乐高套件创造条件，顾客在参与过程中对其所需的玩具进行自我设计和创造。

在生产制造环节，除了基本的CAD、CAM、CAPP、ERP等管理信息系统以外，企业将根据客户的需求数据将制造任务实时、动态地分解给各制造单元，利用大数据技术开发和平台，有机结合企业内外部多态和异构的数据进行整合。以Map Reduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术，可以避免传统数据库大量时间损耗，从不同数据来源抽取处理供应商数据、客户订单数据、生产单元数据、竞争对手的数据、外部市场需求等多维数据资源，协调价值链伙伴之间的生产决策来优化协同生产流程。

基于对企业生产制造成本的控制需求，利用大数据可以破解库存管理中如何兼顾客户需求和有效管控库存成本的难题。价值链合作伙伴间通过对客户和成员企业的实时数据进行挖掘分析，可以提前预判客户市场的真实需要来实现动态化的库存管理。比如，沃尔玛公司和宝洁公司，都已经建立了基于卫星分析的联合库存管理系统，宝洁公司每天能通过对沃尔玛的实时销售数据跟踪挖掘，动态地预测和补充库存，实现了在保证客户需要的前提下有效控制企业的库存成本。另外，大数据的应用也为优化物流配送规划提供了数据支持。价值链上各合作伙伴间共享的各类数据，能让原材料、半成品、产品的物流运输信息及时反馈到仓储选址、物流配送线路、逆向物流等方面，企业通过协调优化来提高价值链总体的物流效率。因此，通过大数据的整合和分析，企业价值链系统间的合作伙伴可以实现优化企业内外部流程，提高产品制造和使用原材料等资源的质量，完善整个价值链的服务模式，在降低资源消耗的过程中实现个性化的定制。价值链协同的过程如图1所示。

（二）基于社会资源的多元协同

大数据时代的显著特征之一，就是企业生存与发展过程的所需资源的社会化变革，以及带给企业开放式协同发展机会。在以大数据为核心资源的运营体系中，获取和使用大数据的基础设施和技术开发绝非易事，大数据资源还具有易复制、易传播、价值流失快等特点。因此，企业在大数据资源获取和利用方面，需要扩宽合作视野，寻求在更大范围内选择合作伙伴参与合作，提升获取和利用大数据资源的柔性配置效率，广泛采用IT设施外包、大数据软件开发外包、数据管理外包等创新模式。

众包是一种全新的商业模式，该概念正式出现于2006年《连线》杂志6月刊上，该杂志的编辑杰夫·豪首次阐述了众包的含义，其核心要义是要利用互联网来分配工作，企业强调的重点是利用了多少资源，而不是传统意义上企业拥有多少资源。在具体做法上，一般是把传统上由企业内部的部门或人员完成的任务，利用互联网的广泛联系，以公开选拔的形式外包给大量不特定的企业或个人去完成。究其根本，众包模式的实质就在于对离散和零乱的社会资源加以整合利用，深度挖掘蕴含更广泛的社会系统中的众人众智，使得企业在价值创造中能获取包括创意设计、战略规划、技术创新、加工制造和市场实现等内容的专业化的协同配合。比如IT产业的开源社区就是众包的典型模式，各大IT巨头都普遍采取该模式构建新的价值创造系统，通过建立自己的网络平台或者借助中介来实现众包。经典的案例就是加拿大矿产Gold Corp公司通过在网络上公布相关矿区数据，在短短几周内就从110个矿点中准确地发现了80多处矿藏。

结论

总之，大数据时代的来临使企业在经营管理的各个方面都发生了巨变。除了经营决策的主体更加丰富、经营活动的联系更加广泛、经营数据的来源更加多样以及经营决策的时效性要求更高以外，如何构建协同有效和利益共享的供销体系已是企业决策的关键问题之一。充分整合和利用大数据资源，通过大数据技术平台和相关的挖掘分析技术，让企业价值系统中各利益体共同参与价值创造，成为企业业务模式创新的核心所在。

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