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中国管理信息化
C hina Management Informationization
2015年4月第18卷第7期Apr.,2015Vol ．18，No ．7
大数据背景下商业模式研究回顾与展望
张清辉,陈昊
（兰州理工大学经济管理学院,兰州730050）
［摘要］本文在总结有关大数据、商业模式相关理论研究的基础上，对大数据背景下商业模式的研究现状进行了介绍。总
体来看，最初学者们仅意识到大数据将对商业模式产生影响，近年来才开始从不同视角、不同层次研究大数据时代下商业模式的变革与创新问题，并尝试构建创新框架。论文回顾了相关研究成果，并对大数据背景下商业模式的研究前景进行了展望，以期为未来大数据环境下商业模式研究提供一定借鉴。
［关键词］大数据；商业模式；研究回顾与展望
doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2015.07.083
［中图分类号］F713.36
［文献标识码］A
［文章编号］1673-0194（2015）07-0159-03
［收稿日期］2015-01-05
［作者简介］
张清辉（1972-），男，甘肃白银人，兰州理工大学经济管理学院教授，主要研究方向：区域创新体系与技术创新、区域经济发展。陈昊（1988-），男，山东济南人，兰州理工大学经济管理学院管理科学与工程硕士研究生，主要研究方向：技术创新管理。
2010年，全球数据量跨入ZB （Zettabyte 的缩写，1ZB =1021Byte ）时代，到2012年，全球数据量已达到2.7ZB ，数据量的爆炸式增长将人类带入大数据时代。目前大数据已经对人类思维方式、企业生产运营、国家治理模式等产生了巨大影响，互联网等领域的大数据应用更是无处不在。在此背景下，很多企业都将融合了大数据技术的商业模式作为未来的竞争战略之一。1
大数据概念及特征
目前，对于大数据的概念比较普遍的认同是“规模大且复杂、以至于很难用现有数据库管理工具或数据处理应用来处理
的数据集”
①
。早期大数据仅仅被用来表述数据挖掘技术中的“海量数据”
。《Nature 》（2008）发表专刊文章“Big Data:Science in the Petabyte Era ”,从互联网、生物学等领域对大数据应用做了比较详细的介绍，分析了大数据的潜在价值及未来可能面临的挑战，这是较早系统介绍大数据的文献，并推动大数据成为各个学科的研究热点[1]。Gartner
（2011）将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问
题”
[2]
。Gartner 不仅指出大数据数据规模的庞大，更强调从快速生成的数据中获取有价值的时效性信息，同时说明了由于数据类型复杂，对现有数据处理能力带来了前所未有的挑战。IDC （2011）描述了大数据的三大特征，即“3V ”：①Volume （海量），数据规模庞大，数据容量越来越大；②Velocity （速度），一方面指数据量增长速度越来越快，另一方面指数据需要处理和响应的速度越来越快；③Variety （多样性），数据类型多样,不仅包括关系数据类型，还包括半结构化和非结构化等数据类型[3]。“3V ”是对大数据最基本特征的归纳，已经得到业界的共识。此外，IDC 认为大数据还应当具有Value （价值性），即大数据蕴藏着巨大的价值，并呈现稀疏性特点[3]。
由IBM 商业价值研究院与牛津大学赛德商学院（2013）共同制定的《分析：大数据在现实世界中的应用》认为大数据还具有Veracity （真实性），一是确保数据的真实性和客观性，二是要通过大数据真实还原事物本身[4]。
国内关于大数据的研究起步较晚，
早期关于“数据挖掘”技术的研究范围、规模等与当前定义的“大数据”有一定差别。廖榛（2010）发表的“巨头迎来‘大数据’时代，EMC 忙于整合数据库实力”是国内较早介绍“大数据”的文章，通过报道EMC 收购Greenplum 这一事，指出大数据已经引起国际IT 巨头的重视，将
①http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
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从目前大数据的研究成果来看，尽管国内外学者对大数据的概念表述不同，但都认同大数据和“海量数据”的概念紧密相联，其数据量、数据产生速度和多样性是传统意义的数据形态无法比拟的，现有的技术手段和设备很难对大数据进行数据处理和分析。学者们已经意识到大数据的潜在价值，而从庞大的数据中挖掘出可用的信息是研究大数据的真正意义所在，这需要数据挖掘技术的支持。通过对文献的梳理我们可以看出大数据的研究已经从技术领域扩展到其他多领域，但从管理学、经济学角度探讨大数据对企业运营管理、商业模式创新及转变等方面的研究还很少。大数据的应用和实践不是单独某个学科可以解决的，而是需要管理学、经济学、计算机科学、信息管理等多学科相互协作和配合。“3V”基本概括了目前大数据的基本特征，随着全球数据量的进一步增加以及大数据研究的不断深入，大数据潜在的特征会越来越多地被挖掘出来。
2商业模式的概念界定
商业模式的概念出现于20世纪50年代，兴起于90年代。管理学大师彼得·德鲁克说过“当今企业间的竞争，不是产品的竞争，而是商业模式的竞争”。
Morris（2003）对之前学者定义的商业模式做了归纳，认为学者主要从3个角度进行定义：经济、运营、战略[8]。此外，他提出应整合3个视角，以更完整的视角重新认识商业模式：“商业模式是一种简单的陈述，旨在说明企业如何对战略方向、运营结构、经济逻辑等方面一系列具有内部关联性的变量进行定位和整合，以便在特定市场建立竞争优势。”Osterwalde等（2005）将学者们所研究的商业模式归纳为3个种类：①商业模式是一个抽象性的概念，它是包含了产品流、服务流与信息流的框架结构；
②不同类型的商业模式都可描述一些有共同特征的企业；③某一特定的商业模式的某些概念，特指某些企业特定的商业模式，如Amazon商业模式等[9]。在总结之前学者研究的基础上，Oster－walde给出了比较全面的商业模式的定义：“商业模式是一个概念性的工具，它包括一组元素和它们之间的关系，并可以表示公司获利的逻辑；商业模式描述公司提供给一个或者若干客户群的价值，以及公司和其伙伴网络所组成的体系结构，这个体系结构致力于创造、营销和送达这个价值和关系资本，并以产生利润和可维持生存的收入流为目的”。[10]
国内一些学者也对商业模式的概念做出界定。罗珉等（2005）在总结多个商业模式定义的基础上，认为商业模式应包含3个层面的含义：①商业模式隐含假设成立的前提条件；②商业模式是一个结构或体系；③商业模式本身是一种战略创新或变革。最终将商业模式定义为“一个组织在明确外部假设条件、内部资源和能力的前提下，用整合组织本身、顾客、供应链伙伴、员工、股东或利益相关者来获取超额利润的一种战略创新意图和可实现的结构体系以及制度安排的集合”。[11]原磊（2007）从商业模式的概念、体系构成、评估方式等过程对国外商业模式做了论述，并参考Morris对众多商业模式定义的归纳，认为目前商业模式定义的视角是从经济向运营、战略和整合方向逐层递进的。从本质看，商业模式是企业的价值创造逻辑，其中包括顾客价值创造逻辑，伙伴价值创造逻辑和企业价值创造逻辑[12]。陈晓霞、徐国虎（2013）将商业模式定义为“企业通过产品或服务与价值链上下游主体之间建立的一种商务关系，包括公司所能为客户提供的价值、公司的内部组织结构、合作伙伴关系网络等用以实现这一价值并产生可持续盈利收入的要素”。[13]
综上所述，大部分学者仅根据自身需要和理解对商业模式的某一方面或某几个方面进行了研究，且观点并不一致，尽管有学者对商业模式的定义归纳总结，但至今未形成一个比较系统的、普遍认同的定义。近几年，关于商业模式的内涵正由经济、运营层次向战略层次延伸，强调商业模式要能在特定的市场上创造可持续竞争优势。随着经济、社会的不断发展，各种新的商业模式不断涌现，商业模式的概念也在不断完善和提升，其内容也越来越复杂，包括了产品、服务、市场、供应链等诸多要素，商业模式正逐步形成一个市场需求与资源紧密相连的系统。伴随大数据影响的不断深入，国内外学者开始将大数据和商业模式有效结合，探究大数据对商业模式的影响及大数据背景下商业模式的创新问题，这对商业模式适应大数据时代的发展意义重大。
3大数据背景下商业模式研究
随着大数据影响的不断深入，数据已经渗透到多种行业的多个职能领域，并逐渐成为和劳动力、资本等同样重要的生产要素[14]。商业模式的发展势必会受到大数据的影响，进而引起商业模式的变革或创新。
麦肯锡（2011）发布的《Big Data:The Next Frontier for Inno－vation,Competition and Productivity》中指出，大数据能够使企业改善、创新产品及服务，创造全新的商业模式，这是大数据创造价值的方式之一，也将成为未来企业竞争的关键。维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶（2013）在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，前瞻性地指出大数据正在变革我们的生活、工作和思维，并列举了大数据背景下VISA、亚马逊等企业进行商业模式变革的例子，探究了不同条件下商业模式变革的方式，论证数据已经成为企业重要的资产和新商业模式的基石，甚至将大数据本身定义为一种全新的商业模式[15]。Christian Hagen等（2013）提出，大数据具有对目前商业模式进行创造性破坏的潜能，认为
电子商务
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大数据时代企业获得成功的关键是建立以数据作为资产的商业模式[16]。
伴随国内大数据热的兴起，国内学者也开始了大数据背景下商业模式的研究。陈晓霞、徐国虎（2013）指出在商业模式中引入大数据这一工具将成为企业的竞争战略之一，总结了大数据产业链衍生出的6种商业模式，对每一种商业模式做了定义、案例分析和优势归纳，并最终提出大数据应用过程中的问题及对策，包括隐私保护、数据可用性识别等。李文莲、夏健明（2013）提出大数据背景下商业模式创新的三维视角，即大数据资源与技术的工具化运用、商品化推动大数据产业链的形成、大数据所引发的商业跨界与融合；分别从企业、大数据产业链、行业3个层面探究大数据在商业模式创新中的作用；从资源基础理论、创新理论等角度剖析不同层面的创新原理，为大数据背景下商业模式创新建立了系统化的分析框架[17]。这两篇文献是国内从管理学角度研究大数据背景下商业模式的较早的文献，为该方面的研究提供了一些思路和参考。荆浩（2014）从商业模式的经济、运营和战略角度论证了大数据提升企业竞争力的优势；基于创新目标和机制描绘了大数据背景下商业模式创新的框架；围绕商业模式的4个界面（市场提供、企业界面、客户界面、盈利模式）分析了大数据背景下商业模式的构成要素和构成结构的变革。杨灿荣等（2014）将大数据背景下商业模式的研究缩小到零售业这一具体的行业，论述了零售企业商业模式应用大数据创新的运营支撑条件和资源支撑条件，提出注重顾客需求、优化数据组织结构等零售企业商业模式创新的建议[18]。杨灿荣等学者的研究使大数据背景下商业模式的研究内容和成果更有针对性。
综合国内外学者的研究可以看出，对于大数据背景下商业模式的研究是近几年兴起的，研究方向已经偏向于大数据背景下商业模式的创新。学者的研究视角不同，研究成果大多停留在抽象理论的探讨阶段，尚没有形成一个切实可行的解决方案，针对某一具体行业的商业模式所做的研究更是少之又少。大数据背景下商业模式的研究和实践大多集中在互联网、电子商务领域，且已经初见成效，其他领域商业模式的研究和实践则明显滞后，有待进一步探索研究。
4总结与展望
随着大数据影响的不断深入，针对大数据的研究已经进入新的历史时期，从最初的计算机科学领域扩展到大数据应用及实践阶段，但整体仍局限于宏观层面，有待更深入地挖掘大数据的潜在价值。商业模式的变革和创新必须适应时代的发展要求。在大数据时代，商业模式无法避免大数据带来的影响，基于大数据的商业模式创新及转型是商业模式未来的发展方向之一。在总结相关理论研究的基础上，针对其中出现的问题，本文对大数据背景下商业模式研究的前景进行展望。
（1）大数据背景下某一具体行业的商业模式研究。从目前的研究成果来看，鲜有针对某一具体行业商业模式的研究，而宏观层面的研究成果在具体行业的实际应用中往往需要较长时间的探索和优化才能适应自身需求。因此有必要针对某一具体行业探究其商业模式在大数据时代的变革和创新，以充分发挥大数据的作用，适应大数据的时代背景，尽快实现商业模式的变革，使企业获得可持续的竞争优势。
（2）大数据促进商业模式变革的可行方案研究。大数据背景下针对商业模式的研究是近几年出现的，尚没有形成实际可操作的解决方案。面对全球数据量爆炸式的增长趋势，针对商业模式变革的可行方案研究迫在眉睫。
（3）构建多学科相互协作的研究模式。大数据背景下的商业模式研究一方面要构建适应大数据时代的新型商业模式，另一方面要从大量数据背后挖掘出可用信息。这就需要管理学、经济学、计算机与信息科学等多学科的共同参与，形成比较完整的研究成果，确保研究成果的顺利实施，真正实现大数据在商业模式中的价值。
（4）大数据信息安全与客户隐私保护研究。大数据在收集、存储、分析等过程中存在诸多风险，隐私的泄露给客户带来困扰的同时使客户失去安全感，从而对大数据产生抵触情绪，进而影响大数据在商业模式中的应用效果。研究商业模式应用大数据的同时必须对信息安全与客户隐私保护引起足够的重视。
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