随着国家提出大数据发展战略以来，无论商业、服务业及生产制造业等都纷纷推出基于自身产业发展的大数据规划，一时间，“大数据”已成为社会治理、产业升级、企业转型的重要焦点. 进入大数据时代，各行业已经意识到大数据自身的价值，大数据作为企业一种重要资产和关键资源已成为了全社会的共识. 一线企业是海量数据信息产生的源头，但这些未经处理的源数据是不具备任何利用价值的，因此，拥有对数据处理和把控技术才是企业在大数据时代取得市场竞争优势的重要能力. 但目前在大数据发展的背景下，真正具有大数据全环节处理能力的企业并不多，主要集中在大企业、大集团，中小企业在大数据能力构建方面比较弱. 很显然，拥有良好大数据能力的企业，在面对纷繁复杂、结构各异的数据资源时，能较好地运用自身技术分析和挖掘数据价值，服务于企业战略、业务模式、产品升级，逐步形成具有企业特色的战略资产和竞争优势. 所以，企业在发展过程中应十分重视大数据价值，尤其是中小企业更应通过各种途径，全方位地提升自身的大数据能力，唯有这样，才能在现代企业竞争中取得主动权. “大数据”既是一种重要的资产，更是一种能力，甚至是一种决定企业未来发展的战略性资源.

虽然大数据已成为社会发展的热点，但大数据分析和应用还不算成熟，大数据概念在人们生产、生活中是相对较新颖的思维和技术. 所以，无论在学术界还是产业领域，对企业大数据能力研究的案例还相对比较少. 国内外关于企业大数据方面的研究，大多数聚焦于大数据在企业生产营销分析、大数据的社会价值与战略选择、“大数据”时代企业生态系统的演化与建构、大数据背景下的企业信息安全评价及对策研究等理论探索阶段，如王荫皆^[1]对企业大数据发展模式研究，对于企业大数据能力构建与实践方面的研究相对不足，尤其是大数据对企业流程再造、企业大数据平台建设等成果更是不多. 因此，在当今大数据发展潮流下，探索企业大数据能力的构建机制与实践具有重要的现实意义.

1 企业大数据能力内涵及其特点

在阐述企业数据能力内涵之前，先要为企业大数据作出明确的定义. 目前，无论在学术上还是企业界对企业大数据都没有统一的定义，基本上都是针对某一特定的领域给出的具体定义，如马良和李晓媛^[2]探讨了企业大数据在金融领域的应用，突出企业大数据的金融性质；梁钢^[3]对企业大数据管理解决方法进行研究，并提出了一套基于大数据技术的处理方案；漆晨曦^[4]阐述了基于可开展的大数据分析需求，探索了电信企业大数据分析、应用及管理发展策略；李明^[5]从大数据数据管理、技术、应用驱动、安全等几个方面论述电网企业大数据应用研究等. 这些研究所提出的企业大数据过于聚焦某一领域，并不具备普遍适用性. 本文将从更为宏观的角度试图为企业大数据给出普遍的定义：企业通过各种“感知渠道”（系统、终端、文本记录等）收集汇总而来的信息集，并以多种结构数据（结构化、半结构化、非结构化数据）形式展示，这些数据指标能监测和反映企业运行状态，包括管理数据、运营数据、产品数据、生产数据、用户数据及网络数据等. 可以说，大数据是企业的一种感知载体和感知要素，能敏锐地察觉和反映企业体征变化^[6-8].

完成企业大数据定义后，进一步阐述企业大数据能力的内涵. 所谓企业大数据能力，程刚^[9]在对企业大数据能力培育机制研究中也曾提出过类似的概念，但笔者认为，要对企业大数据能力定义研究得更深刻和全面些，则应从4个方面来加以说明，即大数据思维、大数据技术、大数据人才和大数据应用^[10]. 因此，笔者为大数据能力下的定义是：在大数据思维的指导下，结合企业自身的经营活动特点和战略方向，充分依托企业大数据人才，利用大数据技术开展与企业有关的经营分析、产品服务创新、增值业务拓展等，发挥大数据对企业活动过程的价值，从而提升企业自身竞争能力和可持续发展能力.

2 企业大数据发展现状及面临的挑战

正如上面所讨论的，在国家大数据发展战略的推动和相关产业政策的支持下，全社会都形成了大数据发展的良好氛围，加之国内外对大数据应用的成功案例的出现和传播，无论国家还是企业对大数据对促进经济和产业转型都寄予希望，为社会经济和企业发展注入新的发展动力，形成新的经济增长点. 但新的技术发展、新时代的进步都要经历几个阶段，企业大数据发展也不例外^[11-12]. 目前，我国企业大数据发展仍处于初级水平，正如前面所说的，大数据的应用主要集中在部分大型企业，特别是互联网企业，如BAT，这些巨头有着先天数据处理的基因，轻资产和重技术的特点使得BAT在大数据发展和应用方面形成优势. 但对于占据我国经济80%的中小企业来说，企业大数据的应用仍然任重道远，大数据能力的构建更要经历一段相当漫长的时间.

尽管国家部门、社会组织、企业单位都在积极推动大数据在各个领域的应用，例如各省根据大数据发展需求纷纷建设大数据中心、大数据交易所、大数据云平台等一些举措，但真正离大数据产业化仍有一段路要走. 企业大数据的发展不仅仅强调硬件建设，软件配套往往更为迫切. 目前企业大数据能力培育存在一些问题，主要包括数据采集能力弱、大数据技术储备能力不足、应用领域和实践经验欠缺，但更为严重的是，大部分企业尚未真正建立大数据思维及其战略思考，更愿意把大数据当作一种实用的盈利工具，却缺乏长期的大数据规划.

据《2016-2020年中国大数据行业深度调研及投资前景预测报告》指出，85%企业数据架构无法适应数据量和复杂性增长的需求，98%企业无法及时为业务提供正确的信息. 这些现象表明，企业大数据发展仍然面临诸多挑战^[13]，具体表现在以下方面：

(1) 企业缺乏大数据规划和需求研究，导致数据资产逐渐闲置；

(2) 企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘；

(3) 数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用；

(4) 数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力；

(5) 数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；

(6) 大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展；

(7) 缺乏大数据相关的共享规则，导致数据开放和隐私之间难以平衡.

3 企业大数据能力思维及其模型构建

构建企业大数据能力需要对大数据在企业的作用有深刻的认识，需要建立一种思维模式，指导企业应如何从哪些方面构建大数据能力. 为了说明这个问题，这里主要讨论3种思维能力，包括资源能力、变革能力和预测能力^[14-15].

(1) 大数据是企业的一种资源能力，有效提升企业竞争力. 通过大数据分析可辅助企业了解用户需求和产品偏好，对用户进行个性化定位，提供用户驱动型的产品和服务. 企业可借助自身数据资源和海量数据，通过交叉验证技术和关联关系分析，面向社会开展精细化服务，产生更大的社会价值. 大数据能辅助企业提升锁定资源的能力，形成基于企业业务的资源分布图，将原来虚拟化的各种资源通过数据化、图像化形式呈现，进一步强化企业运营能力. 通过相关分析，使不同市场数据之间的运营方式变得更加直观且易于识别，在加强品牌推广、战略规划方面做到更有把握. 最后，大数据能提升企业精准决策的科学性，通过对业务数据、运营数据分析，辅助企业决策者更精准地把握企业的状况和市场发展态势，优化企业战略布局.

(2) 大数据对企业是一种变革能力，推动企业决策模式变革. 大数据在企业决策过程扮演着重要的角色，这里从3个维度来阐述大数据对于企业决策模式变革的作用. ① 大数据推动决策主体从“精英式”过渡到“大众化”. 在此之前，大部分企业的决策权主要集中在少数核心管理层手上，他们的思维和做法几乎决定这企业的发展战略和方向，员工或客户极少在当中起到关键作用. 在大数据时代下，这种决策模式显然有着先天的不足，因为企业未来的发展不仅与管理层有关，而且与员工、客户及环境存在密切关系，“大众化”决策参与才能反映企业的真实状态. 因此，只有通过多渠道收集各种数据，融合各方面因素，才能转变“精英式”的决策模式，在大数据技术的辅助下完成科学的企业决策. ② 企业决策方式从“业务驱动”向“数据驱动”转变. 企业为提升业务服务能力，在原有业务基础上不断进行优化创新，这种方式并没有错，但缺乏必要的决策依据，如果单纯地依靠技术创新、流程优化，形成的业务决策未必是市场所认可的. 在大数据背景下，通过对企业大数据分析，精准把握市场和客户需求，有针对性地对业务模式进行有效的调整和优化，更能提升企业在激烈的市场竞争中把握发展的方向. ③ 大数据推动决策过程从“被动式”演变为“预测式”. 在缺乏大数据支撑的前提下，企业丧失了对未来发展的预测能力，仅仅依靠以往的经验和经典案例结论未必能解决企业面临的发展困境. 来自企业自身的数据，是企业发展状态的最为客观的反映，而且这种反映是实时的、互动的、持续的，在其内部蕴含着一种关联性趋势，只有通过深入的数据分析才能洞察企业发展态势，为企业的科学决策提供必要的支撑手段.

(3) 大数据是一种预测能力，“颠覆”企业运行活动方式. 这种“颠覆”企业运行方式的例子已经在各行业上演. 在传统的医疗领域，一般人只有发现自己生病了才上医院治疗，但依靠大数据分析，可以提前预测病情的流行时间和传播方式，在大病出现之前可以采取必要的预防手段，做到减少甚至消除疾病的侵扰，这将是对传统医疗行业的一种变革. 在交通出行领域，这种“预测”能力发挥了重要作用. 传统的交通出行依赖于现有道路资源和交通出行方式，基本上与需求端脱节，无法实现自主出行目的. 通过引入大数据，交通道路资源的规划和出行方式与需求实现精准匹配，人们可以根据自身需求完成出行线路的自主规划和定制化，极大提升民众的出行效率. 以上所列举的两个领域的应用只是其中一部分，还有企业大数据营销预测、产品满意度预测等等都无不反映大数据在企业运营过程中的重要作用.

4 企业大数据6大能力构建分析

既然大数据在企业发展、决策、预测方面起到重要的作用，那么企业应从哪几方面构建企业的大数据能力，而大数据能力包括哪些？又体现在什么地方？笔者认为，大数据能力培育不仅要涉及大数据战略设计，还应包括大数据基础设施建设、内外部数据整合及精细化运营和分析，这里将从6大方面分析和阐述企业大数据能力的构建分析.

(1) 大数据平台构建能力. 平台建设又可细分为4大层级. 第1层级，也是底层基础，包括系统平台建设、数据仓库建设、数据治理架构建设；第2层级，指标规范体系建设，包括数据指标体系和数据规范体系建设；第3层级是融合分析能力建设，包括数据融合能力和数据分析能力；第4层级是数据决策层，供企业决策之用的可视化平台.

(2) 数据管理与资源整合能力. 这个能力的建设包括了以下5个方面的内容. ① 统一信息资源模式，强化数据标准建设；② 推进结构化和非结构化数据的融合发展；③ 积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用；④ 重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全；⑤ 整合内外部系统资源，实现数据互联共享.

(3) 产品与运营分析能力. 要做到这个，笔者认为应从以下5个方面实行和推进. ① 基于用户互动数据，优化产品设计策略；② 基于企业营收数据，积极主动调整企业运营管理方向，以满足市场需求和产业发展趋势；③ 基于用户数据，刻画用户画像，提供个性化产品服务；④ 通过数据发掘潜在的客户，拓展市场和更多的销量；⑤ 更好地维系现有用户，持续深入营销.

(4) 企业精细化运营能力. 基于数据基础而搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分、商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐. 另外，针对不同产品生命周期、用户生命周期而构建的产品数据运营体系.

(5) 数据产品规划能力. 汇聚企业相关数据，规划设计基于特定功能的数据产品，针对某一特定用户需求而推出的数据解决方案.

(6) 企业分析决策能力. 基于大数据分析，通过可视化图像、研究报告形式为用户战略决策提供支撑；通过历史数据的分析，预测未来产品和服务的前景和趋势.

5 企业大数据能力的构建对策

以上大篇幅地阐述了企业大数据定义、能力内涵及其构成. 对于企业本身来说，重视大数据已经成为一种新时代的共识和经营思维转变的重要标志，但从哪些方面建设企业大数据能力目前还没有统一的定论. 程钢^[9]在企业大数据能力培育机制中具体谈到，大数据能力构建对策包括了大数据战略规划、大数据企业文化、大数据人才培育、现代大数据技术利用、数据信息制度健全及大数据支撑平台建设等，这些内容基本涵盖了企业大数据能力构建的主要方面. 在这里，根据笔者自身的经验体会和大数据发展的特点，补充说明两点.

5.1 数据资源的整合能力

数据资源是最基本也是最核心的企业资产之一，是大数据能力最基本的构成要素之一. 具体来说，企业数据资源包括了企业的内部和外部数据，只有把这两种不同渠道来源的数据进行整合，才更有利于精准地把握企业的活动状态，为企业提供科学合理的决策依据. 内部数据包括运营管理数据、流程数据、业务经营数据、用户数据等，这些数据都可以直接从企业经营过程中获取；外部数据包括市场调查数据、网络数据或从第三方机构获取的数据资源，例如咨询调研报告等. 外部数据有助于企业及时掌握市场变化、了解竞争对手的真实情况、感知产业环境趋势等重要信息，辅助企业做好应对措施.

企业过去只关注内部数据资源的整合，如ERP注重的是企业资源流程管理，但随着互联网时代的发展，如网络评价、网络营销、微信微博传播等外部数据对企业形象和品牌维持起着十分关键的作用，也是预测市场需求和品牌公关的重要依据. 网络舆论的兴起和取向有力地影响市场的购买行为和商业信誉，若不加以重视，很可能会使企业处于被动地位. 所以，在大数据时代，企业必须重视内外部数据的资源整合，推动企业科学决策.

5.2 企业大数据文化建设

本文所探讨的大数据文化，包括大数据思维、大数据团队和大数据流程管理. 文化是一个企业赖以生存的基石和灵魂，指导着企业发展方向、反映员工的基本精神面貌. 在大数据能力构建中，企业文化扮演着更为基础的角色，将大数据文化渗透到企业运营每一个流程，让每一位员工都要感受到大数据的魅力和作用，培育员工的大数据思维方法，打破企业内部数据孤岛，形成数据融合融通的文化机制，提倡企业内部数据创新文化，并通过激励方式推动大数据技术应用.