大数据时代企业创新管理变革的分析框架

　　摘要: 信息技术的发展使企业从多个源头捕获海量数据成为可能，大数据作为新型资产是企业获得竞争优势的重要元素。目前学术界对于大数据如何影响现有的创新管理理论和企业的创新管理实践并未做系统性论述。本文通过文献回顾和案例分析，结合大数据的特征，从大数据对企业创新模式、创新参与主体、创新战略以及创新组织四个方面分别进行探讨，认为大数据背景下企业创新管理将呈现迭代创新、平台战略、海量用户参与的趋势。文章提出了大数据对创新管理范式影响的概念框架，为大数据时代的企业创新实践提供思路与借鉴。

　　关键词: 大数据; 迭代创新; 融合创新; 平台战略

　　1 引言工业 4. 0 的提出使得传统行业界限逐渐消失，产业链分工被重组，许多新的活动领域和合作形式相继产生，改变了价值创造的过程，加速了工业领域新一代革命性技术的研发与创新。互联网、电子商务、物联网以及云计算的飞速发展，使得工业领域和商业界的数据呈现爆发式增长。 2011 年，麦肯锡提出“大数据时代已经到来”的口号，其报告指出“爆炸式增长的数据———大数据，将是竞争、生产率增长、创新和消费者剩余新浪潮到来的关键基础。据 DOMO 2017 统计，每分钟谷歌可实现搜索近 400 万次，YouTube 实现 430 万次视频 浏 览 量，推 特 用 户 发 送 47 万 条 推 特 信息[1]。以大数据为核心的新一轮信息时代工业革命已经来临，大数据已成为未来信息化经济的新动能。无论是互联网企业还是工业企业，对大数据的使用将成为企业参与竞争和实现增长的关键因素”[2]，也是后发国家进行追赶的重要机遇和发达国家进一步提升全球竞争力的重要工具。

　　大数据的广泛应用产生了巨大的商业价值，其快速发展成为了学术界、产业界和政府讨论的热点，许多国家将大数据提升为国家战略。2012 年奥巴马政府发布了大数据研究发展计划，投资超过 2 亿美元用于大数据研发，旨在提升从大量复杂数据中抽取知识、提升科学发现的能力并增强国 家 安 全[3]。2013 年英国政府宣布了一项 1. 89 亿欧元的大数据计划用于推动大数据在商业企业和研究机构中的价值。近年来，欧洲各国也致力于将市政大数据进行开放，鼓励大数据应用创新，芬兰等“大数据城市”逐渐成为科技创新的新引擎。日本政府于 2012 年和 2013 年相继宣布了“面向 2020 的 ICT 综合战略”和“创建最尖端 IT 国家宣言”的国家战略[4]。我国领导人也将构建数据强国提到了国家战略的高度，党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，推进数据资源开放共享。截止 2017 年 12 月，中国 拥 有 网 民 7. 72 亿，互 联 网 普 及 率 达 到 55. 8% ①。据预测，到 2020 年，中国产生的数据量将占全球数据总量的 18%[5]，成为助推大数据产生和发展的重要力量。注: ① 来源: CNNIC 第 41 次中国互联网路发展状况统计报告。

　　大数据是当今市场的新型资产之一，具有使传统产业发生变革的潜力，并以各种方式影响着企业的创新管理实践，包括新产品开发、流程创新、组织管理以及商业模式等，为企业带来了重大发展机遇。研究表明，数据是企业获得竞争优势不可或缺的元素之一[6]，提供了对消费者行为的深刻见解，市场参与者将这些见解转化为市场优势[7]。“大数据”扮演的重要性也改变了产业组织形式，其中最为显著的便是组织创新。各行各业涌现出了许多基于大数据思维和概念的平台企业，并在创新生态系统中扮演着越来越重要的角色。企业通过应用大数据对供应链进行优化，节省库存成本，分析预测消费者购买行为，并对突发状况做出快速反应。大数据可以增进客户关系、降低管理风险、提高运营效率，帮助企业更有效地制定营销战略和运营管理从而获得竞争优势[8]。这种新现象不仅改变了企业的商业模式，也为战略决策制定者及时采取行动提供了支持。管理者可以将大数据中蕴含的知识用于制定决策和提高企业绩效[9]。已有研究阐释了大数据在生产率增长和创造社会剩余方面的价值[2]，认为大数据可以使企业获得超出竞争对手的突出绩效，并且提高企业的产品和服务创新[10]以及供应链创新能力[11]。

　　学术界也非常关注大数据的管理理论和实践影响。学者们对大数据蕴藏的巨大价值给予了大量关注。以“big data”为关键词在谷歌学术中搜索可得出上百万条结果，近几年以大数据为主题发表的论文数量呈快速增长。管理学界顶尖期刊 AMJ 也分别在 2014 年和 2016 年发表文章指出大数据对管理研究以及数据科学方法的影响和相关研究的重要性[12，13]。大数据的数据维度和粒度使学者们能对现有理论给出更好的回答并且提出更多新的研究问题[13]，对科学研究和新兴交叉学科研究均有十分重要的意义[14]，推动了继实验研究、理论研究和基于仿真方法的计算科学之后的新研究范式的兴起———数据密集型科学研究，用于解决科学研究中的难题[15]。

　　大数据对人类生活、工作和思考方式已经带来了变革性影响[14]，尤其作为基础资源对企业创新发挥着重要作用。创新是促进产业发展和经济增长的重要动力，也是企业培育和提升核心竞争能力的关键因素，对企业的生存和发展具有重大意义。但已有研究对大数据对企业创新管理有何影响尚未进行系统性总结。大数据如何影响企业的创新管理实践? 面对传统的创新理论，大数据提出了哪些挑战和新的思路? 本文试图系统性地揭示大数据对创新管理理论与实践的影响，提出大数据时代下企业创新管理变革的框架，对已有的创新管理理论做扩充，并为企业成功实现创新提供思路与借鉴。

　　2 相关文献综述

　　2. 1 大数据的内涵

　　上世纪九十年代，科学家们在进行气象地图分析、大物理仿真计算等基础科学研究时提出了 “大数据”的概念。2003 年，Francis X. Diebolt 在《宏观经济测量和预测的大数据动态因子模型》一书中正式将大数据词语进行诠释和应用。关于什么是大数据，学界目前还没有一个普遍接受的定义。维基百科定义大数据是使用传统数据处理应用软件无法处理的数量庞大且复杂性极高的数据集合[16]。有学者定义大数据是一种需要采用低成本高效益的创新信息处理方式才能提高洞察力、决策能力和流程自动化的大容量、产生速度极快以及种类多样的信息资产[17]。也有学者定义其为随着信息技术的不断演化从而不断收集、存储和管理的大量数据以及用于理解数据的分析技术[18]。Sheng 等[19]对过去十年大数据相关的管理研究进行回顾，认为大数据是从多个源头源源不断地产生的大量结构化、半结构化和非结构化数据，可以实时影响商业运营并通过对有洞察力的信息进行挖掘影响于决策。从数据分类来讲，大数据可以分为物理世界数据和社会数据。前者指的是从传感器、科学实验和观察( 例如生物数据、神经数据、航天数据和遥感数据) 等方式获得的数据，而后者则通常是从社会网络、互联网、健康、金融、经济和交通等领域获得的数据[14]。本文综合认为，大数据是具备以上特征的结构化、半结构化和非结构化数据的信息资源，包括社会数据和物理数据，需要很强的数据收集、存储和处理分析能力才能充分发挥其价值用于支持企业管理决策和科学研究的数据集合。

　　2. 2 大数据与管理研究相关文献回顾

　　过去十年，学界发表的大数据相关论文涵盖了信息管理、营销学、运筹学、管理科学及组织等多个研究主题[19]。从战略管理视角出发，通常将大数据看成对组织成功至关重要的一种企业资产[20]。相关研究从大数据出发针对企业如何将资源与能力进行整合并帮助企业预测未来做出长期决策进行了论述[21]。大数据可以对信息流进行更广的展示从而综合实时反映商业运营中出现的潜在变革[22]。可以帮助企业管理者拓宽商业知识，并以一种高效灵活的方式作出商业决策[9]。有研究表明，有效利用大数据及分析技术可以为企业带来 5% - 6% 的生产力提升以及更高的利润和市场价值[23]。与此同时，大数据可以通过数据货币化和数字化变革进行商业模式创新[24]，重塑企业内部的运营机制和战略行动[25]。从运营管理视角出发，企业可以对社交媒体上的评论进行搜集和分析进而进行新产品开发[26]。大数据有助于新想法和方法的存储、收集、分析和共享，有利于开放式创新流程[27]。从技术分析视角来看，大数据引发的新的分析技术有助于支持供应链运营和创新[11]。

　　国内学者针对大数据对创新的影响主要以商业模式创新为主进行展开。认为大数据对商业模式的各要素和价值发现、价值创造和价值获取分别产生了影响[28，29]。传统企业在大数据背景下可以开展微创新动态演化[30]。李文 莲 和 夏 健明[28]从三维视角分析了大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合，对基于大数据的商业模式创新类型进行了较为系统的总结。除了直接影响外，大数据可以在商业模式创新的三个阶段，通过影响企业 的 IT 能力进而间接影响商业模式创新[31]。利用大数据对用户的消费信息与行为进行分析和预测，可以帮助企业重塑商业模式中的价值过程，即精确地定位用户群体并依据其需求进行生产，再通过更为高效的渠道将这些产品价值最终传递给用户。

　　综合已有文献，我们发现，基于大数据的本质特性，信息管理和营销领域的相关研究占大多数，然而从组织和广义管理视角出发进行大数据相关主题研究的较少，缺乏大数据对创新管理影响的系统性分析论述。本文将针对大数据的特点，从创新模式、创新参与主体、创新战略和组织几个角度进行一一阐述。

　　3 大数据对创新管理的影响

　　与传统数据库相比，大数据概念在引进时就具有“3V”特点，即海量( Volume) 、多源( Variety) 、高速( Velocity) [18，32]。海量体现在数据集合的规模和变量数较多上。高速表现在海量数据实时动态产生，收集、传播和分析速度极快。多源是因为大数据的产生渠道包括网络点击、移动交易、用户生产内容、社交媒体及传感网络或商业交易 ( 比如销售查询和购买记录) 等[12]。大数据所蕴含的多样性被认为是可以服务于商业洞察力的企业资产[9]。大数据真正的挑战不仅仅是因为其数量庞大，而在涵盖数据类型的多样，及时响应的需求以及数据中包含的不确定性。大数据的复杂性为商业实践和充分利用大数据的价值提出了很大挑战，大数据所具备的与传统数据集合不同的特点使其对传统的战略管理思维和企业创新实践产生了变革性影响。

　　3. 1 对创新模式的影响

　　大数据的特征“Volume”充分说明了大数据不仅是数量多，而且其涵盖的变量范围广，相当于整体样本，而不是以往的对市场参与者的取样和零散观察数据，这使企业对数据的分析从部分样本转变为全样本，对市场观测更加全面。企业从多个来源获取数据帮助其有了对消费者、产品和服务以及竞争者更全面的理解。大数据中包含的异常点通常显示了异于平均趋势和水平的重要创新、趋势、颠覆和革新[12]。这些异常点在过去的数据搜集中可能无法体现，导致企业错失了占领利基市场或者开发颠覆式创新的机会。拥有全样本，使企业基于全样本和异常点进行更全面地思考，发掘颠覆式创新机会。

　　传统的瀑布式创新，一般要经过完整的需求调研、预算以及详细规划后才开展开发、设计、测试、制造、商业化等工作，创新流程缺乏持续性，经常是完成整个流程后创新活动即告结束。面对可以快速获得的多样性的大数据，企业无需经历完整的瀑布式创新，而是通过快速开发产品，再不断对产品进行更新迭代，主张“唯快不破”，通过“小步快跑”的方式抢占市场。大数据是快速迭代创新的重要基础。在企业尚未完全确认市场需求之前，先推出能解决基本需求但并不成熟的产品和服务，验证现有产品是否符合用户需求，再通过获取和积累用户反馈大数据，快速地推出改善版本，实现迭代。通过对原有技术或产品进行微小调整，在已有的产品基础上拓展和延伸，不断向市场推出具有微小变化的产品和服务，快速试错，以较小的成本快速地开发出新产品和服务，从而抢占市场的迭代创新模式在互联网行业的创新中有许多成功实践。

　　以近两年兴起的共享单车行业为例，单车企业在软件和硬件方面均进行了快速迭代创新。据统计，ofo 小黄车和摩拜单车的手机应用软件 IOS 版本自发行至 2018 年 6 月 11 日共累计发布了 75 次和 70 次更新，更新内容大多基于海量用户体验后反映出的系统漏洞。ofo 小黄车基于 App、互联网论坛等各平台收集的用户行为大数据及反馈信息，实现了产品的快速迭代，对车身部件进行多次更替，两年时间里连续推出 ofo 1. 0，ofo 2. 0，ofo 3. 0，ofo 3. 1，ofo curve 和 ofo 小黄蜂，并针对不同市场推出了 ofo 肌肉车、ofo 公主车等多个版本。

　　创新想法的源头可以是技术、工程、创造发明、企业或者员工，除此之外也包括消费者。Von Hippel[33]发现很多高技术产业中创造性想法大多来自用户自己开发原型，而通过对消费者需求的大规模调研很难识别出这些突破性想法[34]。与以往的用户创新( 用户主动进行创新) 、企业与用户合作创新( 用户和企业有直接接触和沟通) 等方式不同，用户在无意识的情况下通过贡献其使用信息和想法间接参与了创新过程，呈现出了被动贡献的特点[35]，而企业则需要根据用户行为大数据主动捕捉和预测用户的需求。互联网背景下大数据时代企业与用户参与、合作、共享、互动形成了一种新的方式，达到了一个融合创新的新阶段。一方面用户有意识地深度参与到企业创新实践中，另一方面，企业通过用户使用过程中产生的信息对市场需求进行挖掘和预测，进而开展创新活动，即用户无意识地参与到创新实践中。

　　以共享单车 ofo 为例。用户使用完 App 后平台会弹出调查问卷收集用户的使用体验信息，包括: 是否存在结束用车延时、是否出现解锁卡顿等现象。此外，用户可以通过 App 直接报修，包括: 链条损坏、刹车失灵、座椅损坏、解不开锁、二维码损坏等。通过广泛的信息搜集，企业可以了解单车的易损坏部件，从而对相应部件的技术进行迭代更新，提升用户满意度。用户通过主动反馈，为企业的产品和服务创新贡献想法，帮助企业改善服务，实施创新。另一方面，ofo 的自行车硬件创新也来源于对用户行为大数据的学习。共享单车企业拥有大规模用户量，产品/服务使用频率非常高，一辆车平均一天可以骑 8 - 10 次，数据积累呈量级增长，企业通过后台获得海量用户使用信息，包括长期使用习惯( 比如: 性别、年龄特征、使用时间、地点和偏好改变等) ，随着用户规模扩张和使用时间的推移，用户的使用模式也逐渐凸显。这些行为数据对企业进行成本优化以及对用户需求进行挖掘都起到了关键作用。

　　期刊推荐：《科研管理》杂志创刊于1980年，是国内外公开发行的学术性刊物，本刊被国家自然科学基金委员会管理科学部遴选和认定为20种中国管理科技重要期刊之一。还加入了清华大学主办的《中国学术期刊专题文献数据库》，中国科技信息研究所主办的《万方数据网络中心》。有投稿需求的，可以直接联系在线编辑。

　　3. 2 对创新参与主体的影响

　　早期关于创新的学术研究通常假定，生产者会产生创新并从中受益[36]，创新是制造商的特权[37]。但 von Hippel[38]认为，用户也是重要的创新者。成功的创新者需要对市场给予更多的关注，对用户需求有更好的理解，并认为创新成功的企业的特征之一就是能较早地确定和关注潜在市场，努力培养、帮助用户。进入 21 世纪以来，开放式创新提出并被广泛接受。企业的创新实践也从以企业为中心的单边创新范式逐渐变成开放式创新[39]与互动式创新[40]的创新主导范式。在互联网飞速发展的新时代背景下，市场上涌现出大量开放式创新社区、众包平台、用户工具箱等，打破了地域、国籍、年龄等方面的约束，极大限度上发挥了用户在创新过程中的潜力，为用户更好地参与企业创新提供了有利支撑[41，42]。智能手机公司小米在吸引用户参与创新方面是非常成功的案例，从手机硬件到手机软件平台的开发，从产品策划、产品设计、产品开发到产品测试都有用户的直接参 与，从而实现了小米产品的快速迭代创新[43]。

　　过去企业获取的市场数据通常是抽样数据，获取信息的渠道较为单一且不具有代表性，无法掌握市场全局信息。大数据时代的到来，使得企业获取消费者信息的渠道增多，信息更加公开透明。脸书和微信将社会关系数据化，推特和微博将人的情感数据化，领英将人的职业生涯数据化。越来越多的商业活动变得数字化，数据存储、记忆和处理的成本不断下降。移动电话、在线购物、社交网站、GPS 以及电子通讯等都可以产生源源不断的数据，每个人都是行走的数据生成器。企业在创新的整个过程中获得用户在购买或使用产品时的输入，用户数据呈现前所未有的规模。大数据具备多样化特征意味着企业可以获得刻画消费者的多维度衡量变量，对市场需求的理解更加全面和准确。例如，用户在京东商城购物时，每个用户执行的搜索、浏览过的界面、网页上停留的时间、浏览过的商品、加入到购物车中的商品、移除的商品以及对促销活动的反应等都被记录在企业数据库中。企业可以通过大数据( 微博、视频、点击流以及其他非结构化资源) 来抽取新想法或者理解其产品、消费者和市场[11]。

　　在位企业往往拥有更多资源和动态能力实施创新，以谷歌和亚马逊为例，但是，大数据时代的到来也为许多中小企业和草根创业企业提供了新的机会。创业企业也有了机会能超越业界巨头，将业务做大做精。这些企业利用互联网信息传播速度快、信息量大的特点实时获取大量信息，在短时间内获得大数据来获得竞争优势。北京字节跳动科技有限公司的产品———今日头条，自 2012 年发布以来，凭借用户大数据积累，基于个性化推荐引擎技术，根据用户年龄、性别、使用行为、浏览评论习惯、位置等多维度信息为用户个性化推荐内容，用短短 5 年时间超越了网易新闻、搜狐新闻和腾讯新闻等，成为新闻资讯类 App 中排名第一的应用，其 2017 年渗透率达到 20. 7% ，同期腾讯新闻 App 渗透率为 19. 8% ，其在应用大数据创新方面的经验值得借鉴。

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