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大数据如何影响竞争情报

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  • TA的每日心情

    2020-10-25 11:55
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    [LV.8]以坛为家I

    自我介绍
    内蒙古大学计算机学院

    社区QQ达人 金点子奖 助人为乐奖 风雨历程奖

    群组2013年数学建模国赛备

    发表于 2014-4-17 02:23 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta

          谈到大数据,情报工作者可能很容易兴奋起来。首先,大数据产生价值的实质性环节就是信息分析,到目前为止它的大多数应用可以视为是竞争情报在广义上的同道;其次,而图书情报学研究领域里很热门的文献计量、网络计量等似乎也能与大数据分析学发展轨迹相衔接;最后,尽管具体细节很少曝光,大数据在军事情报领域中正在大显身手,美国政府公布的国防部大数据计划项目差不多皆可归为军事情报类别。但是细想下去,竞争情报如何能够得益于大数据趋势,恐怕并不是个可以轻松回答的问题。

          以下一些不太成熟的想法,或可以视为我们进一步思考和讨论的切入点:

         大数据对竞争情报最直接的影响看上去是在信息分析上。大数据分析学确实是信息分析的一种途径和方法。商业活动越来越向网络发展提供了大数据在企业情报中应用的巨大机会,社交媒体被认为是大数据的一个重要来源,已经被运用于市场竞争情报研究;客户和交易信息分析更是出现了许多大数据(或类大数据)的实用案例。所以,企业竞争情报进军大数据不仅可行性已经没有悬念,而且路径也非常清晰。现在出现了越来越多的公用分析平台,例如微软有Hadoop平台、亚马孙提供 “零售”的海量计算机处理能力和存储空间,所以,中小企业也有机会低成本进入。这是目前可以看得最清楚的影响,遗憾的是那些并非产业技术竞争情报传统应用的主战场。

           大数据最明显的影响应该体现在其技术性和工具性上。在大数据这个词组变得热门以前,云计算、数据挖掘和机器智能等技术都已经在发展。只是目前到了这么一个阶段,人类拥有了对付以往无法处理的超巨量数据(其中包括大量曾经被认为毫无价值的“垃圾”)的能力,转折点来到了。现在一般说到大数据,基本上指的是个技术活。而竞争情报、特别是在情报分析方面的一个明显短板是技术和工具的短缺,所以乍一看来,大数据可能是提升竞争情报分析水平能力的大好机遇。但是问题还有另一面,或许正因为大数据分析学技术非常先进,所以原本技术基础很差的情报分析领域反而不容易获益。就好比尽管物理原理表明落差越大,缩小差距的势能也越大。然而,技术转移的历史告诉我们,技术供应方与接收方差距过大是转移失败的主要原因之一。许多“正统”的情报机构由于缺乏技术人才和相应的组织文化,可能与大数据带来的机会失之交臂。对此,我还有另外一个担心,因为提出大数据这个命题本身就已经是工具导向的了,如果把握不好,竞争情报工作可能因为大数据的出现而转向过度关注技术和工具,而竞争情报永恒不变的正道应该是效果导向的。

           如果从竞争情报工作整体来看,情况则比较复杂。我估计短时期内大数据并不会对这个行业整体带来实质性的影响,无论正面还是负面。而长远来看,出现大影响带来大变化的概率不会太小,可能出现两种不同的结局。

           有一种是颠覆性的负面结局。因为大数据分析和竞争情报分析二者在“外观”上十分相似,所以在竞争情报应用的高端,包括产生最大附加价值的情报分析,以及凡是信息技术可以发挥比较重要作用的业务环节,未来都可能被大数据分析学“顺便”覆盖,现在科技情报或竞争情报的那些核心业务都可能被带过去,情报工作和队伍的体量因而可能大幅萎缩,残留的业务则被企业管理咨询“收编”,这是比较悲观的情景。

           但是我认为也存在一种比较乐观的前景,正如《纽约时报》去年年底一篇文章所言,“大数据重要,直觉也不可或缺”。在专业数据分析师与各个领域具体应用之间可能还需要有一中间层。麦肯锡报告指出,能提出正确问题和利用分析结果的管理者和分析师需要量将是数据分析师的10倍。因为优秀竞争情报人员具备对技术和产业领域的知识和洞察力,处理“零次情报(观察、访谈等记录下来成为数据以前)”的经验丰富等等,因而在为数据分析建立假设,感知可能存在的关联,以及理解关联背后的商业逻辑方面有可能表现出其他行业人员难以匹敌的能力,这就将能够与大数据分析学互为补充、共同发展,成为大数据分析学(或其他更加新潮的名称)中一个重要组成部分。

           哪种前景会成为现实?恐怕最终是取决于这个行业自身能不能抓住机遇,跟上潮流。

    Via:老树根新生涯


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