大数据分析驱动企业商业模式的创新研究

摘 要：大数据技术的诞生，为互联网领域技术革新创造了良好的机遇，同时也带来了巨大的社会发展挑战。对于企业而言，其商业管理模式在大数据分析技术应用的驱动下，也面临着各种各样的制度变迁考验。本文简要介绍了大数据技术以及企业商业模式的内涵定义，同时分析了大数据技术在驱动企业商业模式创新中的应用价值和现状，提出了一系列创新应用策略，最后就基于大数据分析技术的商业模式创新发展趋势进行了探讨，希望能够为相关行业工作人员提供一定参考。

关键词：大数据技术；企业；商业模式；问题；创新策略

随着互联网技术的不断普及和深入应用，数字化信息资源的产生量与日俱增，面对庞大的数据体系，传统的数据分析以及处理技术已经不能有效支撑相关业务开展，大数据技术应运而生。大数据时代的来临，无疑实现了多产业的催化，但是企业的商业管理也产生了愈加复杂化、多元化的要求。研究大数据技术背景下企业商业管理模式的发展情况以及创新改革路径，对于促进企业的长期可持续发展十分必要，相关行业人员必须对此引起足够重视。

一、大数据技术及企业商业模式概述

1.大数据技术的基本概念

大数据技术实际上就是借助云计算等技术，对海量数据进行智能化筛选和整合，并从中找出有价值的信息的一项技术。大数据的特征可概括为三点：数据量大、数据类型繁多、流动速度快。目前以大数据为主营业务的企业有两种类型：第一种是以亚马逊、阿里巴巴为代表的企业，这些企业以大数据技术为主要方式，为客户提供管理效率相关服务，以提高企业对客户的精准挖掘和对公司人员进行有效管理。第二种是利用大数据技术进行数据获取、数据分析及结果呈现，直接服务于目标公司，提供以电网过载、安全预警、城市交通为代表的预测业务，帮助企业进行预测活动。

2.企业商业模式的基本概念

商业模式是指企业部门之间、企业和顾客之间、企业和企业之间的各种交易和连接的关系方式。简言之，就是在市场中，企业和供应商、用户之间的关系，具体可以概括为价值定位：第一是企业必须清楚自己的目标客户、客户的问题及痛点；第二是目标市场，公司希望通过怎样的模式吸引客户群，出售自身的产品和服务，要对市场进行细分和统计；第三是销售和营销；第四是生产；第五是分销，公司应合理规划产品，确定产品是在全球范围还是在当地销售；第六是成本结构，如营销、生产、售后成本等。

二、大数据技术在企业商业模式创新中的应用价值

1.有利于完善企业的管理流程

管理是企业发展中非常重要的一部分，涉及企业内外部的方方面面，本文通過分析发现，当下的企业在设置管理流程时主要是依据企业自身发展的相关需求，而且在运行的过程中是一成不变的，这并不利于企业的发展和创新。在大数据的背景下，大数据可以借助其交互特性帮助企业了解、认知外部经济环境，同时能够对内部的管理进行考察，分析管理上存在的问题，通过合理思考，不断优化企业管理的流程，提升管理的效率。

2.有利于精准挖掘客户群体

大数据具有数据种类多元的特征，如数字、文字、音视频、图片、地理位置等，企业除了可以在其中获取想要的信息外，还可以获得不同角度的信息分析结果。大数据信息的丰富展现形式以及数据分析角度的全面性，决定了它能够给企业带来更加精准的用户群信息。在商业活动中，客户群体的信息掌握程度对于企业业务开展有着至关重要的影响，直接关系到企业的经济效益以及客户忠诚度。大数据技术有利于帮助企业精准分析和定位客户，合理规划并设计产品，稳定客户群体。

3.有利于提升风险防范能力

在复杂的市场竞争环境下，企业商业活动的开展会面临各种各样的影响因素，其中包含一些不确定及不可抗力因素，任何一个企业都无法保证其在长期经营过程中始终不遇到风险。企业必须具备足够的风险防范能力，才能将损失降到最低，保证企业生存的稳定性。利用大数据分析技术可以构建个性化风险防范模型，模型软件会自动对列入其中的风险因素进行风险值判断，一旦超出风险警戒线，就会自动做出预警提醒，同时可以给出相应的风险应对建议，便于企业及时采取合理化风险处理措施。

三、大数据分析驱动商业模式创新的发展现状

1.对大数据技术的应用认知不足

大数据技术的普及应用已然成为未来科技发展的必然趋势，企业作为社会经济的基本单位，同时是市场经济活动的主要参与者，其发展必须紧跟时代趋势，这样才能在激烈的竞争环境中不被社会和市场所淘汰。但是，现在仍然有很大一部分企业管理者并没有对大数据技术的应用与企业的商业模式结合引起充分重视，更没有形成大数据分析技术能够驱动企业商业模式完善和创新的意识，在各项企业经营和管理业务当中，都未积极引入大数据分析技术以及相关的人才资源。这使得企业在数据收集、整合、分析以及处理能力方面都存在明显欠缺，企业市场竞争能力无法得到良好提升。特别是一些规模较小的企业，由于资金能力有限等诸多因素影响，在大数据技术的投入方面更显不足，无法推动企业内部商业模式快速革新。

2.软硬件设施匹配度不高

大数据技术是融合了计算机技术、信息化技术以及数字化技术等一系列先进技术而形成的一种综合技术，其功能十分完善，相应地，其对于软硬件设施的要求也相对于单一技术更加复杂。在不同的商业管理需求下，往往需要不同的软硬件基础设施作为支持。在缺少配套软硬件设施或者设施匹配度不高的情况下，难以将大数据分析技术的作用充分发挥出来。而就目前我国企业发展现状来看，很多企业在引入大数据技术的过程中，普遍存在形式化主义现象，更多企业属于跟风操作，并未结合企业实际商业模式对大数据软硬件设施进行个性化定制，最终大部分企业对于大数据技术的应用都只是停留在了最为基础的数据智能化统计层面，大数据技术应用质量大打折扣。

3.信息资源存在价值缺陷

大数据技术归根结底只是一个数据分析的工具，所有的分析动作都必须建立在数据的基础上，数据资源质量的优劣，将直接决定数据分析结果的可利用价值。但是在互联网时代背景下，数字信息资源不仅数量非常多，而且来源也十分广泛。企业如何才能获取到更多的数据资料，又如何从各类大数据统计资源当中筛选出具有较高利用价值的信息，都面临着较大挑战。很多企业在应用大数据分析技术的过程中，通过过于单一化的途径获取信息；还有部分企业收集的数据信息过于杂乱，缺乏针对性，最后所获得的大数据分析结果并不能为企业商业模式创新提供实质帮助，反而还有可能限制企业管理者的思维，产生适得其反的效果。

4.信息安全问题有待改善

大数据技术的应用虽然具有诸多优势，但是其所产生的个人信息泄露等安全问题也不容忽视。在互联网环境背景下，人们生活和工作的方方面面几乎都离不开电子产品，大数据技术就是以这些电子产品为媒介，收集人们的个人信息，然后通过分析用户的行为偏好，确定用户特征，便于企业为用户提供个性化服务，同时推送个性化业务内容。用户群体一方面享受大数据技术带来的便利；另一方面对于自身信息资料是否会泄露存在很大疑虑。而且以目前的互联网发展现状来看，很多人的个人隐私信息也确实存在已经被泄露的问题。这会在很大程度上降低用户提供数据信息的意愿度，不利于企业进行消费者信息收集。缺少了消费者信息要素，企业的商业行为开展就会因为没有可靠的着力点而事倍功半。

四、大数据分析驱动企业商业模式创新的有效策略

1.树立正确的大数据技术应用理念

首先，企业管理者要具备与时俱进、积极学习的发展意识，充分认识到大数据技术应用对于促进企业商业模式创新、提升企业综合竞争能力的意义，大力支持相关技术的引入。在制定企业发展战略的过程中，要突出大数据分析驱动企业商业模式创新发展的重要性，以带动下属部门积极投入相关业务体系构建工作当中。其次，企业要积极引进大数据技术应用领域的专业技术人才，组建专门的人才队伍，为企业大数据技术的深入应用奠定可靠的人才基础。与此同时，还要定期开展员工培训活动，积极宣传大数据技术，让每位员工都充分了解大数据技术的概念及其应用价值，提高员工对于这类新技术应用的重视程度，让每位员工都能参与到大数据分析驱动商业模式创新的过程当中，形成良好的企业合力。

2.科学配置软硬件设施

企业在引进大数据技术之前，应当先进行必要的内部调研。在明确企业商业模式创新需求的基础上，有方向、有目标地引入相关软硬件设施，以提高其与企业内部商业模式的匹配度。这样才能为企业提供实质性的技术支持，充分发挥出大数据技术对于企业商业模式创新的驱动作用力，使大数据技术在企业当中真正有用武之地。其中，大数据技术所应用的硬件设备基本一致，以电脑为主；而软件方面则存在很大的功能差异，有条件的企业可以通过自己的研发团队进行软件自主开发，其他企业可以根据实际业务需求，灵活选择需要引进的软件功能模块，如行政管理模块、营销模块、生产模块等。现在的大数据软件技术已经比较成熟，即便采用第三方软件产品，也可以根据实际业务需求进行个性化功能设置。

3.提高源头数据质量

大数据技术的应用重在数据分析，数据本身并不能为企业创造商业模式创新价值，而是需要人为进行数据加工，提取数据资源中的深层价值。但这并不能完全依靠大数据技术实现，哪些数据具有可利用价值，可以作为数据分析的来源，以及数据可以从哪些渠道进行获取等，都仍依赖人工进行判断和控制。企业在应用大数据分析技术驱动商业模式创新的过程中，还需尽可能地拓展数据获取渠道，除了企业内部信息获取渠道外，也要尽可能多地利用外部互联网平台获取相关数据信息，以丰富数据资源库，为大数据技术进行多维度数据分析提供足够的信息内容。与此同时，还要对大数据系统的信息获取类别进行一定范围的圈定，这样有利于提高数据分析效率，也有利于减少后期信息二次过滤的工作量，提高数据分析结果的可利用率。

4.强化信息安全保障能力

首先，企業对于消费者信息安全的保护能力，是决定消费者对于企业信任度的一项核心因素，而消费者的信任度又是决定企业生存发展状态的关键。基于此，企业在利用大数据技术驱动商业模式创新发展的过程中，还必须强化对于所得信息的安全保障能力，特别是对于客户隐私信息的保护能力，杜绝在公开界面展示客户的个人敏感信息，如身份信息等。其次，企业在自身商业信息管理方面，也要不断强化网络信息安全保护技术，如对大数据系统要采取数据加密措施、设置安全防火墙等，确保通过大数据系统所收集和形成的数据信息不会外泄。只有全方位保障企业的信息安全，才能推动企业从传统商业模式向数字化商业模式顺利转型。

五、大数据分析驱动企业商业模式创新发展趋势

1.云服务趋势

在大数据背景下，互联网平台中所产生的信息资源量会呈现高速增长状态，传统的本地数据存储模式会逐渐显现出其空间容量不足的缺陷。云平台、云存储以及云计算等一系列云服务技术将越来越普及。对于相关技术企业而言，其业务范围会逐渐从信息处理过渡到信息服务，打造线上云信息服务平台，是其未来主要的生存发展方向。而对于其他应用大数据技术的企业而言，通过大数据云服务技术平台，打造符合自身经营范围的云服务业务，也将成为主流趋势，如云金融业务、云物流业务、云电子商务业务等。

2.以客户为导向

传统的商业发展模式下，企业的业务经营内容及经营模式是从内向外构建的，以生产为核心，能够产出什么样的内容，就构建什么样的商业体系。而在大数据驱动背景下，企业商业发展模式的构建会逐步转化为以客户需求为导向。当前经济市场竞争压力非常大，能够迎合市场的产品和服务才能够获得市场的认可，得以长久生存，以人为本已经成为当前企业发展所必须坚持的经营理念。依托于大数据分析技术，企业可以事先对目标客户的消费心理以及行为偏好进行全面分析，从而掌握客户的消费规律。然后再以此为依据进行企业商业模式转变，推出符合客户需求的商业产品，提高客户的消费意愿。

3.以数据为驱动

以往企业决策商业发展模式基本以业务为驱动，数据分析也一般只停留在历史数据的使用层面，决策分析很难具有前瞻性，更多是凭经验进行商业模式的构建和完善。而且数据分析的准确性，还与数据使用者的专业水平、判断分析能力等有着极大关系。在当前互联网时代背景下，企业获取资源的渠道变得丰富多样，除了企业内部的数据资源以外，还可以从外部渠道获取市场信息。进而通过内部数据总结企业自身的商业经验，通过外部数据分析市场环境、政策因素等对商业活动的影响，以便做出更加正确的决策。而这些数据信息挖掘与分析工作，都可以依托大数据技术得以实现。企业对于大量、多种类的数据资源进行快速分析，并从中获取到多元化、深层次的商业信息不再困难，对于数据信息的利用率也越来越高，企业的商业决策方式逐渐从传统业务驱动模式转向数据驱动模式。

4.从被动式决策转向预判式决策

当前经济市场发展速度非常快，市场局势也经常出现瞬息万变的现象。谁能够对市场进行预判，谁就掌握了商业主动权，这是保证企业在波动的市场中维持稳定发展的关键。利用大数据分析技术进行数据资源多维度分析，具有一定的信息洞察作用，可以帮助企业管理人员提前对商业机会进行预判，对客户需求进行深度挖掘。如此一来，企业决策者就能够在一定程度上对未来的企业发展机遇进行预判，做出预判式决策；与此同时，还能够提前发现一些商业风险问题，及时进行决策调整，降低企业经营损失，从而增强企业的市场竞争实力。但未来随着大数据技术应用水平的提升以及应用范围的扩大，企业决策会向着越来越智能化的方向发展，具备预判决策能力的企业也会越来越多，如何在预判的基础上提高商业模式创新能力，仍然是企业应当关注的重点。

六、结语

经过以上分析阐述不难发现，大数据分析技术对于驱动企业商业模式的创新发展起着十分突出的作用，且其利用价值也日益增加。但这也对大数据技术研发及应用人员提出了越来越高的要求，相关行业工作人员应当对此形成全面而正确的认识，积极学习先进的技术理论知识，并在实践过程中不断总结经验，提高自身的专业技术水平，为推动大数据技术与企业商业模式的创新融合发展提供积极助力。

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作者简介：柯美胜（1972— ），男，汉族，湖北鄂州人，研究生，副教授，研究方向：企业运营、民营企业。