大数据时代我国企业竞争情报研究综述

王晓慧　李迎迎　成志强

摘要：通过检索和分析2011年来国内企业竞争情报文献，从企业竞争情报系统、企业竞争情报分析、企业竞争情报服务三个方面综述了国内企业竞争情报的研究进展，探讨了现有研究的不足之处，为大数据时代我国企业竞争情报的进一步发展指明了方向。

关键词：大数据；企业竞争情报；综述

引言

最近，“大数据”已成为增长最快的技术之一，根据SNS研究公司的研究报告，目前大数据市场价值为460亿美元，到2020年底，全球各行业将在大数据硬件上花费超过720亿美元。大数据不仅仅是对海量数据的量化描述，还包括对规则和不规则数据的收集、存储、挖掘、分析以及利用。竞争情报，从目前的研究中，普遍将竞争情报等同于企业竞争情报。我国著名竞争情报专家包昌火将竞争情报定义为是竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息和研究。大数据时代的来临，对基于数据分析决策的企业竞争情报情报工作带来了新的机遇和挑战，海量、非结构化的大数据管理是推动企业竞争情报工作深入展开的有力工具。

大数据背景下，如何开展企业竞争情报研究是理论界与企业界共同关注的问题。有鉴于此，本文以中国知网（CNKI）为文献数据库来源，以“大数据”和“企业竞争情报”作为检索词进行检索。鉴于大数据技术迅速发展至今仅十余年，因此，将检索时间限定为至今为止5年间，即2011年1月1日至2016年11月18日。基于对文献检索结果的梳理，本文从竞争情报系统、竞争情报分析和竞争情报服务三方面对大数据时代我国企业竞争情报研究进行述评，并以此为基础探索目前该领域的后续研究方向。

1、大数据时代企业竞争情报系统研究进展

企业竞争情报系统可以为企业提供决策支持、危机预警、杠杆比较等服务。但是，在新的时代背景下，大数据对情报系统提出了更高的要求。理论界对企业竞争情报的研究主要体现在企业系统分析和系统模型建立这两个方面。

1.1企业竞争情报系统的基础理论研究

竞争情报系统是对企业内外信息资源的战略应用系统，它直接由“后方办公室”发展到“前方作战室”，直接参与到企业竞争战略的制定，能够保证企业竞争情报工作的顺利进行。建设一个高效、稳定的竞争情报系统，是现代企业适应竞争市场、了解战胜竞争对手、赢得竞争优势地位的战略性举措和根本保障。

罗迪分析了大数据时代国内企业竞争情报系统的现状，探讨了存在的问题及原因，并提出了相应的竞争情报系统建立与运作策略。马栋之等指出，传统的企业竞争情报系统难以处理和分析大数据下的海量数据，基于大数据的企业竞争情报系统能够提升情报分析的准确度。黄晓斌、钟辉新Ⅲ指出，大数据时代企业竞争情报系统的功能是由核心层、支撑层和表现层组成。刘高勇等在分析竞争情报未来发展动向时提出“云计算将成为竞争情报系统的基础”的观点。

大数据时代，理论界偏重企业竞争情报系统的研究，然而，分析的视角却主要集中在基础理论问题，如大数据背景下竞争情报系统的的功能与现状，而未能更多地涉及到现代信息技术在竞争情报系统中的应用。顺应时代背景，探究现代信息挖掘技术、信息处理技术、信息分析技术等有助于企业竞争情报事业的发展。

1.2企业竞争情报系统的技术模型构建

企业竞争情报系统是一个以竞争情报为处理对象的决策支持系统。它的主要功能是为企业成员评估行业发展趋势，跟踪行业发展动态，制定竞争情报战略，从而保持企业可持续竞争优势。系统模型的构建是企业战略分析与战略选择的重要前提。在大数据时代，建立一个功能全面的企业竞争情报系统尤为重要，也是目前亟待解决的问题。

近年来，我国很多学者对基于大数据的企业竞争情报系统设计与应用开展了研究。王勇等构建了基于Hadoop的KNN算法的企业竞争情报系统，该系统不仅弥补了传统竞争情报处理方式的不足，还支持用户的个性化定制。李建等构建了大数据背景下的再制造闭环供应链竞争情报系统，然后运用该系统对天津经济技术开发区的汽车产业链进行研究，实现了企业竞争情报的收集、处理、分析、服务、反情报的有效拟合，提高了经营绩效。马林山等建立了大数据环境下的企业交互式竞争情报系统，阐明了构建完善的企业竞争情报运行保障机制的思路和方法。洪亮等基于Herring模型，从中小企业竞争情报需求的特点出发，构建了基于大数据的中小企业竞争情报系统模型。

以往的研究中，对新创企业竞争情报工作的开展以及情报系统的建立問题关注较少。对于新创企业竞争情报需求的特殊性、运行机制的复杂性缺乏全面系统的考虑。此外，竞争情报系统模型只有运用到实践中才能检验其效果，因此，大数据时代的企业竞争情报系统模型构建的进一步发展方向主要是在情报系统的支持下，加大与企业间战略决策制定的融合，从而促使企业整体效能的提高和长远发展的实现。

2、大数据时代企业竞争情报分析研究进展

大数据背景下的企业竞争情报分析研究主要集中于分析方法和分析模式两方面。

2.1企业竞争情报分析方法

在竞争情报工作实践中，人们总结了多种竞争情报的分析研究方法，常用的有定标比超法、SWOT分析法、战争游戏法和基准分析法。尽管，大数据与企业竞争情报的结合还是比较新的领域，但是它的大部分理论与方法形成于上个世纪。在大数据环境下情报分析方法面临着诸多问题，企业竞争情报分析方法亟待创新”。

赵芳提出一种以数据为基础，借助Hadoop、Storm、RapidMiner等数据分析工具的大数据情报分析方法，通过对数据进行分析处理，再由专业情报分析人员得出企业的竞争情报。黄晓斌等认为大数据时代企业竞争情报研究方法亟待创新，企业管理人员应重视数据和信息的集成、注意对数据的清洗与过滤、关注新的数据类型的情报分析方法、探索新的分析技术和工具的应用等。化柏林等提出了大数据环境下的多元融合型竞争情报，认为多元融合型竞争情报不仅仅是多源信息融合，还包括分析方法的融合，并构建了一个适用于大数据环境下的竞争情报方法体系。

大数据时代的企业竞争情报分析方法亟待创新，尤其要重视竞争情报方法与大数据技术的的结合。由于目前大数据的企业竞争情报研究尚处于起步阶段，研究成果较少，对这一问题的探讨不深。在今后的研究中应加强大数据技术的研究，采取适当的数据分析方法，才能挖掘出能为企业所用的竞争情报。

2.2企业竞争情报分析模式

企业竞争情报分析，就是从原始数据中获取关于竞争环境、竞争对手的信息，据此制定企业发展战略，形成高附加价值产品或服务的过程。大数据时代，如何利用纷繁复杂的信息进行情报分析，快速便捷的找到有价值的线索和规律尤其重要，此外，构建大数据下特有的企业竞争情报分析模式也具有重要意义。

大数据时代我国企业竞争情报分析模式的研究获得了些相关的研究成果。顾涛提出了三种基于大数据的基本竞争情报协作分析模型，分别是自主协作、中心协作和分级协作。化柏林等构建了一种基于大数据的多元融合型竞争情报模式，结果表明，多元融合型竞争情报不仅仅是多源信息的融合，还包括多种方法集成使用，多种结果融合对比。彭玉芳等深入探析了大数据时代企业竞争情报蛙跳模式的必要性和可行性，并阐述其构建原理，基于蛙跳理论，提出的企业竞争情报蛙跳模式，而竞争情报分析子模式是该蛙跳模式的核心。

研究发现，企业竞争情报分析的模式主要是协作分析，然而，企业间的竞争无时不在、无处不在。企业竞争情报分析不仅是宏观政策环境和市场需求动向等方面共性的分析，重点是关于竞争对手情报的考察分析。在大数据环境下，重视企业间的情报协作分析的同时也不该忽视对竞争对手、竞争行业的情报挖掘分析。洞察竞争态势，战胜竞争对手，领先竞争市场才是企业的“制胜秘诀”。

3、大数据时代企业竞争情报服务的研究进展

情报服务是情报收集、分析、处理的最终阶段，在企业中，情报服务最根本的目标是企业经营决策的科学化，企业利润效益的最大化。情报的价值是巨大的，具备情报能力和素养的人员将是企业无形的资产。大数据时代，“在线需求”逐渐超越“离线需求”，“被动式服务”正在被“主动式、自助式服务”所取代。为此，需要构建更智慧的竞争情报服务模型。

3.1竞争情报人员胜任力

竞争情报人员胜任力是指优秀的情报人员所具备的胜任一项工作的品质或素质，它是可以被观测或可以考核的知识、技能和能力。这些知识、技能和能力可以将优秀情报人员和一般人员区别开来。竞争情报人员胜任力的指标渐趋完善。大数据时代，情报人员的胜任力不再限定在硬性技能方面，大数据时代对情报人员软性的社会能力提出了更高的要求。

雷莉萍等探讨了大数据时代企业竞争情报人员胜任力模型重建的问题，认为传统意义上的竞争情报人员所需要的信息素养、知识能力、表达技巧、知识共享素养和人际关系网也是大数据下的竞争情报人员所必备的。在此基础上，竞争情报人员还要具备涉及隐私问题的职业操守、多语言和计算机能力、主动服务等能力，为此企业要给竞争情报人员作用发挥提供制度上的支持。吴金红、鞠秀丽等指出大数据时代的到来改变了企业决策的模式，企业竞争情报工作者在面对这一变化时，应增强大数据的情报意识，组建具有大数据能力的竞争情报团队，转变思路运用一切可能的办法挖掘大数据的价值。

从研究的内容来看，竞争情报人员胜任力的分析大多流于表层，研究并不系统，时常作为情报研究的一部分而出现，或者都是与胜任力有关的企业绩效考核、企业文化、愿景等方面有所交叉，没有深入研究。大数据时代企业竞争情报人员胜任力问题的研究还较少，传统的竞争情报人员不能适应大数据时代的发展需要，必须构建全新的胜任力模型。

3.2基于大数据的竞争情报服务模式

大数据时代，企业竞争情报的获取、存储、组织、分析和决策需求的提高，导致竞争情报服务模式从从传统的情报分析型服务向情报预测服务转型，并进一步演化成情报智慧型服务。

吕慧琳采取“事实数据+工具方法+专家智慧”的情报研究方法，结合工作实践，以广东省科技图书馆情报研究团队开展的基于数据、方法和专家智慧三者融合的科技情报服务模式为例，介绍了该方法应用的成效，并思考未来发展的方向，探讨大数据时代开展情报工作的新思路。钟辉新、黄晓斌等在“信息链”理论，“3A”模型和“事实数据+工具方法+专家智慧”情报方法的基础上，创建了企业竞争情报动态运行模式：MDD模式，并探讨了面向大数据的企业竞争情报的监控、发现和决策机制以及它们之间的互动关系，以适应大数据下的信息生态系统。张兴旺等提供了一种面向企业竞争情报的、基于大数据的可为企业提供各类按需服务的新型竞争情报服务模式。顾穗珊等探析了大数据时代智慧政府主导的中小企业竞争情报服务供给途径，建立了新型的中小企业竞争情报体系。

从研究的内容来看，这些竞争情报服务模型都是以现有的数据处理分析方法或工具为依据，能够为企业提供情报需求服务的新型竞争情报服务模型。服务模型所涉及的领域涵盖了网络竞争情报、企业竞争情报、产业竞争情报这三大部分，表明研究已有了一些理论基础。但是，竞争情报服务模式的构建需要平台的支撑，一方面，现有的数据挖掘技术和信息处理技术尚不完备，无法精准获取用户服务需求；另一方面，对平台的监管、信息安全、服务选取程序的开发等方面涉及较少。

4、大数据时代企业竞争情报的研究展望

到目前为止，国内学者在企业竞争情报方面已经取得了一定的研究成果，但是仍然存在些问题有待我们去改进。例如，当前的研究主要集中在理论研究方面，实证研究较少，构建的竞争情报模型可能无法解决企业实际运行中出现的问题。随着研究的深入，学者们将构建更灵活、更有效、更具有广泛适用性的情报模型。顺应时代发展，以企业竞争情报作为研究对象，探究其进一步的发展方向，有利于扩展竞争情报的研究范畴。

4.1加强企业竞争情报实证研究

理论界研究企业竞争情报的方法主要是数理统计和定性分析，运用理论服务于企业的单向研究。然而，一方面大多情报学者对企业运作流程状况知之甚少，研究成果缺乏实用性；另一方面，大数据时代，企业所面临的的内外部环境愈加复杂。企业竞争情报的研究不能偏离企业经营实际的问题表明，大数据时代，企业竞争情报更要重视对典型案例的研究。实证研究的方法既可丰富我国企业竞争情报的研究成果，也可对竞争情报指导性作用的发挥产生影响，在当前看来具有重要的研究前景。

4.2新创企业竞争情报实践与服务的研究

企业竞争情报实践与服务的研究早已取得了一批研究成果，但针对新创企业竞争情报的研究开发甚少。目前应用于企业竞争情报应用与实践的模型不胜枚举，如基于软件平台的SaaS模式、基于网络平台的电子商务的B2B模式，基于理论平台的复杂系统理论模式等。然而，这些模型与新创企业契合度低，难以满足新创企业的发展需要。因此，有必要针对新创企业服务现状的需要，构建新创企业服务平台，提供为新创企业竞争情报服务的构想与建议。推动新创企业竞争情报实践与服务的发展是当前一个新的研究方向。

4.3新型情报服务能力的构建与人才培养

大数据时代，对相应的竞争情报人员能力作何要求也是理论界和企业界亟待解决的问题。目前，情报人员胜任力的研究大多流于表层，研究并不系统，新的时代背景下，需要构建新型情报服务能力以及培养情报人才情报素养，构建全新的胜任力模型。

4.4大数据时代情报处理技术的研究

大数据发展至今，开源软件层出不穷，已经解决了很多问题。目前的大数据处理技术主要体现在Hadoop、Storm、MapReduce等數据库技术，但是，由于不可避免地存在不同的缺陷与不足，大数据处理技术的可扩展性和可靠性受到限制，如，Hadoop虽可支持批量数据，但很难满足对数据的及时响应。大数据环境下，情报处理技术如何帮助企业处理动态情报，帮助企业提高经营绩效，提升企业整体竞争优势显得尤为重要。大数据时代情报处理技术的研究也亟需进一步加强。