大数据时代下企业竞争情报的研究和发展.doc

1、南开大学滨海学院本 科 生 毕 业 论 文 中文题目：_大数据时代企业竞争情报的创新与发展_ 外文题目：The Innovation and Development of Enterprises Competitive Intelligence in the Big-data Era学 号：_10992807_姓 名：_牛佳琳_年 级：_2010级_ 专 业：信息管理与信息系统系 别：_信息管理系 _指导教师：_王知津_完成日期：2014年4月16日摘 要“大数据”时代的来临,给各行各业带来了数据使用方式的根本性变革。本文的研究正是基于大数据的兴起和竞争情报实践在企业进一步开展的时代背景，对国

2、内外相关文献进行了系统地归纳、总结和梳理，并在此基础上,详细分析了企业竞争情报面临的机遇和挑战，预测了企业竞争情报的发展方向。最后，从情报意识、情报组织团队、数据处理能力、数据可视化、情报安全制度等方面探讨了大数据时代企业竞争情报工作的重点应对策略。本文对于相关学科的理论体系是一次重要的补充与完善，对于把握未来企业竞争情报的创新与发展方向具有重要的指导作用。关键词：大数据；竞争情报；数据处理；企业决策Abstract The Big-data era is coming,which will bring fundamental changes of data usage in all indu

3、stries. Based on the background that Big Data has risen and that the competitive intelligence has been further practiced in enterprises these years, this study summarizes the related literature at home and abroad systematically.On the basis of discussion above,opportunities and challenges that enter

4、prise competitive intelligence must face are analyzed in detail and the development direction of enterprise competitive intelligence is forecast.Finally,strategies that enterprise competitive intelligence organizations must focus on in the era of Big Data are discussed and presented from aspects of

5、the intelligence awareness,intelligence organization team,data processing capacity,data visualization,as well as intelligence security.The study improves the related theoretical system and plays a key role in grasping the innovation and direction of future enterprise competitive intelligence.Key wor

6、ds：big data; competitive intelligence; data processing; enterprise decisionIV目 录摘 要IAbstractII目 录III一、绪论1（一）研究背景11. 大数据的兴起12. 问题的引出2（二）研究目的与意义21. 研究目的32. 研究意义3（三）研究方法、研究思路与创新点41. 研究方法42. 研究思路43. 创新点5二、理论回顾与文献综述6（一）大数据理论61. 大数据的基本涵义62. 大数据的关键技术8（二）企业竞争情报理论81. 企业竞争情报基本概念82. 竞争情报对企业的意义8（三）大数据时代企业竞争情报研究

7、现状综述91. 国外研究现状分析92. 国内研究现状分析103. 现有研究的贡献与不足11三、大数据对企业竞争情报的影响12（一）大数据给竞争情报带来的机遇121. 竞争情报的地位提升122. 竞争情报的真实性提高123. 竞争情报的精确性加强134. 竞争情报的实时性加快135. 竞争情报的分析能力增强146. 竞争情报的工作成本降低14（二）大数据给竞争情报带来的挑战141. 数据处理能力152. 情报安全问题153. 企业决策问题164. 人才紧缺问题165. 竞争情报体系组织模式17四、大数据时代企业竞争情报的发展18（一）大数据时代企业竞争情报的发展方向181. 发展重心向移动互联网

8、转移182. 更加注重动态竞争情报18（二）大数据时代企业竞争情报的应对策略191. 树立基于大数据的竞争情报意识192. 组建具有大数据分析能力的竞争情报团队203. 提高企业的大数据处理能力204. 促进企业数据分析的可视化215. 构建基于云计算的企业竞争情报系统226. 加强情报安全制度建设22五、研究结论与展望24（一）研究结论与局限241. 主要结论242. 研究局限25（二）未来研究展望25参考文献27致 谢29一、绪论随着信息技术和网络技术的快速发展，数据呈现爆炸式增长，并且呈现出惊人的数量。人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，据国际数

9、据公司(IDC)的研究报告称，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB（10的21次方），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB），并预测到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，是2009年全球存储量的45倍，而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长.IDC预测，大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元，年增长率达40%，是整个IT与通信产业增长率的7倍1 Barry Devlin.The 2011 Digital Universe Study: Extractin

10、g Value from Chaos.International Data Corporation and EMC, 2011(6):33-39.。同时仅在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。大数据时代已悄然而至。（一）研究背景随着信息技术和网络技术的高速发展，数量庞大、类型多样、变化迅速的数据充斥在生活的方方面面。本节在详细介绍了大数据的兴起背景，为后续的研究奠定了良好的基础。1. 大数据的兴起现如今大数据被描述为“未来的新石油”，渗透

11、在各行各业并且主要来自日常生活，特别是互联网公司的服务。例如，百度每天响应来自138个国家和地区的数十亿次请求，每日新增数据10TB，要处理超过100PB的数据且从浩如烟海的信息中精确抓取约10亿网页；腾讯QQ目前拥有超过亿的用户和亿移动用户，在数据仓库存储的数据量单机群数量已达到4400台，总存储数据量经压缩处理以后在100PB左右，并且这一数据还在以每日新增200TB到300TB，月增加10%的数据量不断增长；Facebook的用户数量超过了10亿，每天产生的数据量超过了300TB。其实早在上个世纪八十年代就有人提出了“大数据”的概念，在随后的20多年来里，美国企业界、学术界对它进行了深入

12、的探讨和研究。2001年，高德纳（Gartner）公司的一份研究报告首次出现“大数据（Big Data）”概念的提法；2008年9月，Nature杂志发表了题为“Big data”的专题文章，首次提出了大数据名词1Masanori Arita.Big Data. Nature, 2008(7209): 1-26.,并从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战；2009年，联合国提出“数据脉动”,并发布联合国“全球脉动”计划大数据发展带来的机遇与挑战报告；2011年Science推出关于数据处理的专刊“Dealing with data”2 Sand

13、rine Bony.Dealing with data. Science, 2011, 331(6018): 639-706.，讨论了数据洪流（Data Deluge）所带来的挑战，特别指出，倘若能够更有效地组织和使用这些数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用；同年6月,IBM、麦肯锡等众多著名研究机构相继发布了“大数据”相关的研究报告，指出了大数据研究的地位以及将给社会带来的价值；2012年3月，美国政府在白宫网站上发布了大数据研究和发展计划(Big Data Research and Development Initiative)3 王忠. 美国推动大数据技术发展的

14、战略价值及启示. 中国发展观察,2012(6): 44-45.，并且宣布投资2亿美元启动此计划，该计划旨在提高和改进人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，进而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全；同年4月欧洲信息学与数学研究协会会刊ERCIM News出版了专刊“Big Data”4 Stefan Manegold, Martin Kersten.Big Data. ERCIM News, 2012(89):33-36.，讨论了大数据时代的数据管理、数据密集型研究的创新技术等问题，并介绍了欧洲科研机构开展的研究活动和取得的创新性进展；2012年11月，首届数据科学与信息产业大会在

15、北京过技术学研究中心召开，标志学术界、产业界、资本市场形成共识；2013年，大数据已成为国内IT产业曝光率最高的词汇之一。这些报告、计划无不标志着大数据已悄然兴起，并且已经成为了重要的时代特征。2. 问题的引出综合以上背景分析，我们得出以下结论：（1）大数据的兴起和蓬勃发展及其技术优势给企业竞争情报的研究与实践提供了必要的技术支撑；（2）大数据时代，企业对竞争情报工作的期待值更高，提出了更为个性化、智能化的迫切需求，并且希望通过对大数据的开发，不断改善其产品和服务以及企业自身的灵活度。（3）在企业竞争情报工作中应用大数据技术具备理论和现实的必要性和可行性。面对这些大数据带给我们的不同机遇和挑战，企业该如何应对？本文将会以大数据时代与企业竞争情报的结合为切入点来探讨这些问题。（二）研究目的与意义综上所述，本节将确定本文的研究目的和研究意义，并将其细