基于大数据的商业模式创新研究.docx
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基于大数据的商业模式创新研究
一、导论
（一）研究背景
科学技术的发展日新月异，互联网、云计算以及物联网技术的日趋成熟，智能手机、平板电脑等各种便携式的智能电子设备的普及，使得人们的生活生产方式也不同于以前。
计算机网络、电子商务以及信息系统等的相互交织，产生了许多种类繁多、数量庞大的数据，并且数据量每天都在呈现出一种爆炸式增长的态势。
基于此背景下，大数据的概念便应运而生，且一经提出便引起了全球各路学者、专家和相关企业管理人员等的重视。
大数据之“大”，不仅在于其庞大的数量，而且在于其种类的繁多，包括网页浏览记录、位置信息服务、线上线下消费等等。
每一次新概念、新技术、新方法的出现都会给社会带来变革，大数据也并不例外，它对人们过去的习惯产生了冲击。
传统的依靠经验、肉眼观察甚至于直觉的运营模式已越来越成为过去时，许多企业已经在对大数据进行分析研究并加以应用，收到了显著的成效，并带来了巨大的经济效益和社会效益。
与此相对，传统商业模式的缺陷正在渐渐地显露出来，在我国的市场经济这个宏观经济环境下，企业只有通过自身的改变及时满足市场需求，从而获得自身的发展。
这就要求企业在思考如何进行商业模式上下足功夫，而创新已经越来越成为一个企业永葆生机的关键所在，创新的成效在一定意义上甚至决定了一个企业的生存和发展。
大数据时代的悄然来临，如同全球化一样，在带来机遇的同时也带来了挑战，如何能顺应时代的形势，引领时代的潮流，抓住发展的机遇而攻克随之而来的挑战，成为了很多企业亟待解决的问题。
（二）研究意义
海量的数据在每天的生产生活中被生产出来，国内外已经有相关学者对其进行过相应的分析和研究，但从文献检索的结果来看，有关基于大数据的商业模式创新的研究并不是很多，因此，研究这一课题相对来说较为新颖，因而对这一问题进行深入而全面的研究，具有理论和现实双重意义。
1、理论意义。
从文献检索结果中发现，对大数据的研究很少有从经济管理角度切入并加以研究的，并且从这一方面进行研究的文献针对性不强，不够系统和完善，本文研究的理论意义如下：
首先，通过对国内外相关文献的整理、分析和研究，总结大数据的各个层面和角度的定义，并提出经管层面的大数据定义。
其次，讨论典型的传统商业模式，并分析其可能存在的弊端以及如何在大数据环境下应对这些弊端，并利用大数据本身的特点以及相关工具研究商业模式创新的有关问题。
最后，研究大数据的价值和基于其背景下的商业模式创新，在拓展企业战略管理领域内的理论具有一定的价值，能够使得企业管理方面的理论与时俱进，以望能为其他学者进一步的研究提供可能的理论支持。
2、现实意义。
不同的商业模式有其不同的特点和优势，都在一定的时间空间条件下发挥着相当大的作用，对企业的生存和发展也有着相应的贡献，但无论是哪种商业模式都或多或少地存在缺陷从而不能适应所有的外在环境，因而在目前大数据兴起的背景下如何能够正确有效地调整企业的商业模式，实现企业价值的最大化就成为了一个重要的问题。
总的来说，本文研究的现实意义如下：
首先，在大数据环境下构建商业模式创新体系，对于传统企业转型升级和新兴企业把握发展机遇有重大的意义。
其次，在分析相关企业利用大数据工具进行商业模式创新的经验和成果后，总结了商业模式创新的一般规律来指导大数据的现实创新的实践营商环境。
最后，新的商业模式的建设，引进创新并融入到企业的经营，不仅可以给企业带来经济收益，还可以增强企业的核心竞争力。
（三）研究内容
大数据的兴起带来了变革和冲击，小米、阿里巴巴、亚马逊等企业都在短时间内获得了巨大的成功，而他们的共同点都在于重视大数据并积极利用大数据拓展商业疆域。
因此，本文的结构安排如下：
第一章：
绪论。
主要介绍论文的研究背景、研究意义，对论文的结构安排进行梳理并分析国内外对此问题的研究现状。
第二章：
文献综述。
由于各行各业对大数据的定义都不尽相同，因而需要对大数据做出一个相对公允的解释，并对商业模式和商业模式创新的相关问题进行阐述，为后文的研究奠定理论基础。
第三章，大数据对商业模式创新的影响因素概述。
本章主要介绍大数据与商业模式之间的关系，总结出基于大数据的商业模式创新的一般规律。
第四章，案例分析。
主要对小米公司进行实例分析，主要介绍小米如何利用大数据进行商业模式创新，并将其与传统的商业模式进行比较，从而探明大数据对商业模式创新的影响。
第五章，结论与展望。
结合前文的理论分析和实例分析，提出本文的结论，指出本文存在的不足，对企业进行商业模式创新提出可能的意见或建议。
（四）研究思路与研究方法
1、研究思路
本文的研究思路图如图1所示：
图1研究思路图
2、研究方法
（1）文献研究法。
文献研究法，顾名思义即是通过对相关文献资料的查阅、分析和整理，从而把握事物的一种研究方法。
本文通过互联网、图书馆等工具查阅、收集、整理出有关大数据和商业模式创新方面的文献资料并加以分析，了解国内外对这一领域研究的最新动态和研究成果，提炼出不同学者的观点并运用在本文中，构建文章的写作思路和逻辑架构，为提出大数据的公允定义、探究大数据下的商业模式创新打下理论基础。
（2）归纳演绎法。
归纳法，即从特殊到一般，通过查阅文献资料，分析相关问题的各派观点，得出一个一般的规律或者结论。
演绎法则相反，从一般到特殊，利用归纳法得出的一般规律或结论，以严密的逻辑来推测出特殊情况的可能情形。
本文将归纳和演绎相结合，对大数据下的商业模式的特点以及创新等问题加以研究。
（3）案例分析法。
案例分析是通过对相关领域的已有案例进行分析和总结，得出一般性的结论。
通过对案例的分析，可以强化现有的理论基础并检验理论的可行性，有时也可以从案例中找到新的规律。
本文通过研究网络、期刊、报纸以及有关论文等媒介工具，收集相关企业的数据信息等资料，利用分析工具得出基于大数据的商业模式创新的一般性结论。
（五）国内外研究现状
1.大数据的国内外研究现状。
大数据相关研究中，国外的成果较多。
2008年，《自然》杂志就推出了BigData的专刊；2012年，维克托·尔耶·舍恩伯格在其著作中认为大数据不仅使人们的生活方式发生了改变，而且使得人们的思维方式也不同于以往，而且更多的改变仍然没有确切地显露出来，但正在酝酿之中并可能会随时爆发；大卫·芬雷布指出大数据对商业的影响，同时指出如何在大数据时代形成企业在竞争中的独特优势。
国内对于大数据的研究也有相当的成果。
2013年，董晓婷在《硅谷》期刊上发表了《大数据定义的特征及其应用分析》一文，对大数据的定义和特征进行了总结，并分析了其发展对社会产生的影响和在通信行业中的应用。
刘戈发表于《中外管理》的《大数据时代：
重新定义商业》也同样指出了大数据对商业的重大影响。
2015年，袁鹏飞和任旭共同撰写的《大数据时代引领思维与商业模式的大变革》详细阐述了大数据带来的思维变革、商业模式的变革和管理上的变革。
2.商业模式创新的国内外研究现状。
商业模式创新引起公众广泛的关注，尽管目前很多学者对商业模式的具体构成要素见解不同，但基本上都认为商业模式的核心要素包括：
产品、供应链、客户以及盈利模式，对商业模式创新方面的研究也大多从构成要素方面切。
Voelpel等认为在培养并运用创新思维的时候需要突出考虑如何与外部环境相匹配以达到最佳的效果。
Weill等人则认为通过改变商业模式的构成要素之间的组合方式就可以构建新型的商业模式，他强调了商业模式构成要素之间的相互关系的重要性。
Petrovic认为对企业而言，商业模式是企业将各种资源整合起来创造价值的内在逻辑，而这种逻辑并不是显露的，且与业务流程密切相关，因而只要变革业务流程就可实现商业模式创新。
张越和赵树宽则从要素角度探究了商业模式创新的本质和机理，并且从原始创新、诱发创新、模仿创新三个方面研究了企业进行商业模式创新的路径。
阳双梅和孙锐则将技术创新和商业模式创新结合起来，将创新阐述为一个由资源和能力、决策及价值成果三要素构成的动态过程，对创新进行定量和形式化的研究分析。
曾萍和宋铁波则在内外因素整合的视角上构建了企业社会资本、治理结构、技术创新能力与IT基础驱动商业模式创新的理论模型。
3.基于大数据的商业模式创新研究现状。
国外学者对于大数据的商业模式创新研究目前并不是很多。
McAfee等人指出了数据的重要性，认为数据会对企业的经营产生较大的影响，对企业组织和文化也有极大的影响。
Bughin等认为在大数据环境下，企业将会面临新的市场竞争形势和规则，挖掘出数据包含的价值，积极利用大数据工具，会使企业在竞争中处于上风，并塑造企业的核心竞争力。
国内学者对这一问题的研究也处于起步阶段。
在CNKI的文献检索中显示，2013年学者才开始逐步研究大数据下的商业模式创新问题。
刘丹，曹建彤和王璐则将商业模式创新分为三个阶段，即价值发现、价值创造和价值实现，讨论大数据对商业模式创新的间接影响。
李文莲和夏健明提出了大数据对商业模式创新驱动的三维视角。
赵秋银和秦昌才则以日本的优衣库为例指出其在充分利用大数据建立完善管理制度的机理，指出大数据时代商业模式创新的意义。
二、大数据的界定与应用概况
（一）大数据界定
大数据，英文名称为BigData，从字面上理解，意为数据量十分庞大。
表1显示了主要机构对大数据的定义。
表1大数据定义
对于大数据的概念目前并没有一个统一的定义，但在某些方面存在着共识。
例如，有些专家和机构从大数据的特征方面出发，给出了对应的定义。
较有代表性的是3V法，认为大数据有以下三个特点，volume（规模性）、variety（多样性）和velocity（高速性），IBM则在此基础上增加了veracity（真实性），将3V的定义扩展为4V，而IDC则提出了value（价值性）组成了新的4V，但不管定义如何，大数据基本上包括以下几个特点：
1、容量（volume），数据的容量大小与数据的价值以及数据所能反映出的信息密切相关，大数据的数据规模庞大，从TB级别一直跃升到PB级别；2、种类（variety），不同类型的活动会产生不同类型的数据，大数据囊括了多个方面的数据因而其内容有多样性；3、速度（velocity），不同于传统的数据挖掘方式，大数据在收集、整理和分析数据方面十分高效；4、价值（value），大数据由于规模巨大，但对于不同需求层次的人来说，其对数据的要求也不同，因而其价值密度较低，然而这并不意味着大数据商业价值也很低；5、真实性（veracity），数据来源广泛，数量庞大而冗杂，这对数据的真实性产生了一定的影响，并相应催生了真实性风险这一问题；6、复杂性（complexity），数据来源广、覆盖面积大、渗透行业多毫无疑问会增加数据处理的复杂性。
由于各方对大数据的解释都不尽相同，因而为便于研究，在总结分析各方的定义和解释的基础上，从经济管理的角度出发，结合大数据的几类特征，本文对大数据作出以下的定义：
与传统数据不同，大数据是一种更加深入、更加广泛、涉及行业更多、覆盖层面更大的一种数字化信息，实现了全世界范围的信息互通。
海量的数据包含着明显的或暗藏的信息，对企业的数据处理和信息提炼能力提出了更高的要求。
大数据的理论基础是数据挖掘理论，它的含义是从大量的、冗杂的、多类型的数据中，找出暗含的、有实际用处的信息的一种数据分析技术。
这一技术将多个领域的技术结合在一起，包括数据库、统计学、检索技术，有时还包括专业领域的管理学、营销学以及人工智能方面的技术知识。
随着云计算和大型计算机服务器的发展，这一技术所涉及的层面也越来越多，运用到的知识也越来越广泛，参与的技术人员也越来越多。
（二）大数据的应用情况
大数据的信息处理技术以谷歌提出的一套全新的分析技术体系为代表，这一体系主要包括分布式文件系统（GFS，GoogleFileSystem）、分布式并行计算（MapReduce）和分布式数据库（BigTable）、可视化技术（DataVisualization），在此基础上所产生的Hadoop则成为了当今大数据分析技术的基石。
这些概念和技术被提出来以后，大数据的发展进入了一个新的阶段。
自从大数据被提出以来，已经在运用许多行业的多个方面并取得了相当不错的成果，但鉴于其成本较高，只有行业佼佼者才会率先使用大数据工具。
此外，政府部门也是大数据工具的重要使用者之一。
在实际应用中，例如麻省理工学院利用收集定位数据和交通数据来进行城市规划；洛杉矶警局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生；阿里巴巴利用大数据精确定位不同客户的需求层次，精细划分市场并开展针对性服务，获得了巨大的成功；亚马逊利用大数据构建物流系统，根据用户要求的时间对配送时间进行科学的分配实现精准送达，还可以根据大数据的预测提前发货从而增强企业竞争力。
此外，亚马逊建立了一套基于大数据分析的技术来精确定位客户的需求，从客户的浏览历史中分析出顾客的偏好并将他们感兴趣的商品存放在离顾客所在位置最近的运营中心，以便于客户下单。
由以上综述可以看出，大数据的发展十分迅猛，其在生产运作、商业交易甚至于公共安全方面都有着应用，现代企业也越来越重视对数据所隐藏的信息的解读，建立相应的模型和算法对数据进行分析，从而提高决策的效率、科学性和严谨性。
三、大数据对商业模式创新的影响
（一）商业模式的内涵
商业模式是企业创造价值的函数，是企业将拥有的资源，包括人力、物力、资金以及信息等整合在一起，以创造出收益的一种经营运作模式。
商业模式是企业绩效的核心，同时也是企业用以制定发展战略的基础，企业通过建立不同的商业模式来适应不同的内外部环境。
商业模式也是一组要素以及要素之间的关系的集合体，这些要素构成了企业生产运作的主体，而要素之间的关系也反映了企业的运营过程，不同的要素以及不同的组合方式使得商业模式具有其独特性。
专家和学者对商业模式构成要素的理解也不尽相同。
表1是不同专家和学者对商业模式的构成要素的不同见解。
表2商业模式构成要素观点
从上表中可以看出，不同专家和学者对商业模式组成要素的见解既有相同的地方也有不同的地方，主要原因可能在于他们运用了不同的分析和归纳方法，考察的层次和角度也存在差异，但这其中有几种要素被多个学者反复提及，例如客户、营销和价值分配等，这说明在这一问题的研究中学者们在一定程度上达成了共识。
（二）传统商业模式的局限
在一个存在生产和市场交易的社会中，任何一个企业都会运用到商业模式，然而商业模式的有效性不仅依赖于企业组织的结构、内部资源以及战略安排等，也会受到外部宏观环境的影响。
新技术的出现，经济因素的变革，需要商业模式及时的创新以满足新的经济形势的要求。
因此，商业模式的创新可以看作是在组织层面上的一种变革，它将对原商业模式的构成要素、要素关系以及组织架构方面进行局部或者全面的调整。
从CNKI的文献检索结果可以看出，对商业模式创新的相关研究在2010年以后呈现大幅上涨的态势，2010年的相关中文文献共有437篇，到了2016年则达到了1214篇，这说明商业模式的创新问题在学术界引起了重视，究其原因或许是新科技革命以及传统商业模式存在的不可调和的矛盾。
表2显示了20世纪50年代以来商业模式的变化与发展。
表3商业模式变化发展表
有效商业模式带来的收益有时甚至无法用金钱简单地去衡量，但任何一种商业模式都有其时限性，传统商业模式在现代社会中的弊端渐渐凸显，主要反应在以下几个方面：
库存弊端。
现代电子商务追求零库存管理模式，运用电商平台将供货方和采购方联系起来，加快物资额流动速度，减少库存费用。
而传统的商业模式往往需要设置仓库来存储相应的产品，但随之而来的是高昂的管理费用和仓储费用，而且销售环节一旦出现问题，将会给企业带来相当大的损失。
价格弊端。
现代互联网技术的发展，使得信息传递速度加快，企业可以通过网络及时掌握市场信息，以根据供求状况的变化制定科学合理的价格。
传统的商业模式往往无法获得及时有效的信息，缺乏完整的信息获取和处理链条，对市场情况变动的反应较慢，不利于企业的可持续发展。
销售弊端。
传统商业模式的销售模式缺乏针对性，很少对客户人群进行细分，顾客的价值诉求得不到满足，而企业的价值创造无法实现，顾客和企业之间的沟通机制出现问题，这是传统商业模式的一个典型问题。
宣传弊端。
现代电子商务模式以互联网为主要平台，借助搜索引擎、网络广告以及相关链接等工具进行宣传，以最经济节省的方式获得最大的宣传效果，而传统商业模式主要通过电话营销、电视推广以及传单宣传册等媒介，费用较高而且受众面小于网络宣传方式，耗费企业大量的人力物力资源。
（三）大数据在企业商业模式创新中的作用
数据，逐渐成为了企业的一种战略资源，蕴含着巨大的商业价值。
企业如果能率先发现并利用数据中的信息，就能够在剧烈的市场竞争中获得优势。
本文在总结国内外相关文献的基础上，认为大数据对企业商业模式创新有以下影响。
1.大数据将成为企业决策的重要依据。
在传统的企业经营决策中，管理者的“经验”和“直觉”往往起到了主要的决定作用，在非大数据时代企业所能得到的数据量并不多，基于数据分析进行决策可能起不到很好的效果，甚至有时会导致决策的失误。
而在大数据时代到来以后，数据量的爆炸式增长以及获取数据方式的变革，使得企业获取到的数据量大大超过以往，过去的决策模式渐渐被淘汰，取而代之的是基于大数据的分析而得出的决策结论。
几乎每一部门每一方面的决策都可以利用相关的模型对数据进行挖掘和分析，以数据为支撑的决策结果具有更强的科学性和严谨性。
2.大数据将成为企业对客户做出细分并针对性地提供产品与服务的依据。
客户发送在网络上的每一段文字、每一张图片、每一个视频甚至于客户的地理位置信息都反反映了客户的喜好等信息，收集这类信息并对客户群体进行分类，针对不同的群体采取不同的策略。
例如，当我们去银行办理业务时往往需要填表，这些表格汇聚在一起后可以分析出顾客的类型并针对性推荐不同的理财产品，这种营销策略相对而言有着较大的成功几率。
对大数据的分析使得企业可以针对客户的需要生产相应的产品，安排合理的流程布局并及时发现企业中存在的问题，在赢得顾客关注的同时扩大了市场。
例如，移动、联通和电信服务公司通过分析客户的话费构成、流量使用情况等了解客户对通信服务的实时要求并针对性地推荐不同的产品组合，使得业务效益获得了增长。
3.大数据成为企业预测市场趋势的工具。
大数据的趋势预测功能在现代社会中显得越来越重要。
互联网以其真实信息的相对隐蔽性使得很多网民愿意吐露出自己的真实想法，而这些微小的不经意间的行为常常包含着重要的商业价值。
谷歌利用大数据提前预测了甲型H1N1流感的传播就是一个经典的案例。
谷歌工程师们从数以亿计的搜索指令中筛选出检索最为频繁的词条，并将其与美国疾病控制中心在2003年至2008年的数据进行比对，建立相关模型从而在第一时间判断出了流感的传播源。
这一预测与官方的数据相关性达到了97%，而且预测的地理位置也十分准确，但在时间上提前了一至两周。
4.大数据在企业管理制度及运营方式创新中具有重要作用。
大数据技术的发展和成熟，使其在商业中获得了越来越广泛的应用，基于大数据的商业模式构建的案例也越来越多，很多企业也通过利用大数据获得了更好的发展。
企业利用自建数据库收集顾客的信息，通过这些信息对企业的管理制度、生产流程以及销售方式进行改革，进而推动商业模式的创新。
万达影城以其独特的运营模式在整个电影院线行业中独树一帜，根据相关数据显示，仅仅在2013年全国范围内新开业的影城中，就有多达70%的电影院处于亏损状态，但万达却能在这种环境下实现98%左右的新开影院的盈利。
万达利用城市中的顾客消费情况、交通状况等数据，实现精确选址，再搭配上万达广场，形成了其别具一格的商业模式。
四、基于大数据的商业模式创新
大数据在经济活动中的作用越来越突出，因而也被越来越多地运用于企业的生产经营活动中。
在大数据背景下，企业必然需要对商业模式进行创新，如何认清大数据与商业模式之间的关系以及如何利用大数据进行商业模式的创新是企业面临的问题。
（一）基于大数据的顾客价值主张及市场细分的创新
1、根据大数据认识顾客的真实价值诉求。
在对商业模式的构成要素的研究中可以看出，所谓企业的价值主张，即企业通过其生产的产品或提供的服务以满足消费者诉求，在这一过程中所包含的价值。
在互联网高速发展的今天，信息的流通和获取的速度大大超越以往，企业可以以较经济和便利的方式获得海量的数据。
通过深入挖掘所获得的数据，从中得出客户的真正价值诉求，以此来精确定位产品和服务，才能真正使得顾客的诉求和企业的价值相符。
准确把握客户的真实需求、深入了解客户的困扰，“对症下药”以切实满足顾客的价值诉求，这是商业模式创新的一个突破点。
相比传统的商业模式而言，大数据以其庞大的数据规模，给企业带来了更多的信息，且这些信息的获取不受空间和时间的限制，而且，企业在利用大数据工具进行分析时，还可建立相关的假设模型来检验分析的结果，从而预先判断其价值主张是否满足客户的需求。
此外，数据在成为企业的一种核心资产的同时也可以转化为一种商品，企业将数据分析的结果出售给相关的需求者亦可增加收益。
2、基于大数据进行市场细分的创新。
任何进行生产的企业都离不开市场交易，因而市场对企业来说拥有着无可取代的重要地位。
市场细分可以以时间、空间和顾客群体三个反面展开。
（1）以时间划分。
不同的客户对同一产品和服务的需求时间是不同的，同一客户对不同产品和服务的需求也是不同的。
通过收集这些顾客消费的相关数据，可以分析出不同时间段的客户需求量，从而采取针对性措施，在高峰时期增加供应量而在低谷时期减少供应量，这不仅可以增加企业的利润还可以减少企业在仓储、配送以及人工费用方面的成本。
例如，国家电网通过分析不同时间段的用电量采取不同的策略和定价方式，一方面可以完善服务，防止用电高峰期出现故障给用户带来较差的体验；另一方面也可以促使客户合理安排用电时间，减轻电路运行的压力。
（2）以空间划分。
同样，不同地区的客户对同一产品的需求不同，同一地区的客户对不同产品的需求也不同。
例如，在城市的商业中心出售价格较高的食品可能会得到更高的收益，而在经济相对较为贫穷的农村出售则可能收益较低甚至会造成损失，这也充分体现了不同地区之间的差异。
利用大数据工具，搜集不同地区的交易数据，从中挖掘出客户在购买产品和服务等消费行为背后隐藏的真实需求。
在不同的地区，对不同的产品实行差异化战略，既可以满足客户的需求，又可以提高企业的竞争优势。
（3）以顾客群体细分。
企业生产的产品和提供的服务流向的最终环节是顾客，如果这一环节出现了问题，那么企业的价值得不到实现，企业会因此而蒙受损失。
大数据为企业在客户细分方面提供了新的途径。
大量透明化的、可获取的信息包含着顾客群体的真正需求，以这些真实需求为基础细分顾客群体，从而可以更加科学有效地分辨出客户与企业的重要度，再依据重要度的不同传递不同的价值。
基于大数据的顾客群体细分将成为企业销售产品和服务的重要基础。
（二）基于大数据的顾客价值实现方式的创新
企业进行生产和经营的最终目的是实现企业的价值最大化。
在大数据时代，企业不仅可以改善组织结构的业务流程，还可以利用大数据获得直接或间接的收入。
主要通过两条途径：
一是将大数据作为商品，向客户直接出售大数据产品或者大数据分析服务。
二是利用大数据设计新产品或对原有产品进行创新。
在信息越来越重要的今天，“商战”亦是一场“信息战”，在信息争夺中占得上风对企业大有裨益。
收集、整理、分析大数据并将其出售给客户是很多大数据公司的典型盈利方式。
这种方式的特点是对厂房设备等固定资产的要求很低。
例如，Apex公司利用预测模型来分辨出人们的疾病风险，并将这些信息出售给保险商从而获得收入；XX地图和高德地图等软件利用客户导航留下的数据记录实时的交通数据并将这些信息出售给城市规划者，在获得收益的同时也有利于城市的规划和布局。
（三）基于大数据的企业业务流程的创新
大数据具有其他资源所不具备的独特优势，它不仅
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