李 會(huì)，李 俠，魏瑞斌

安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，蚌埠，233030

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大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的重構(gòu)研究

李 會(huì)，李 俠，魏瑞斌

安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，蚌埠，233030

在分析大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)面臨諸多問題的基礎(chǔ)上，介紹了大數(shù)據(jù)及企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的相關(guān)理論知識(shí)，闡述了構(gòu)建多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和必要性，重構(gòu)了基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的原型模型。該原型模型包括情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)、情報(bào)采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)、情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)、情報(bào)發(fā)布與傳播子系統(tǒng)、情報(bào)反饋與評(píng)估子系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)；多源數(shù)據(jù)融合；企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)；原型模型

1 研究背景與問題提出

伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)途徑已多樣化，如可以依賴智能傳感器收集硬件設(shè)施使用過程中產(chǎn)生的“硬數(shù)據(jù)”，也可以從互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中收集文本數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)、圖形圖像數(shù)據(jù)等“軟數(shù)據(jù)”，還可以通過企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)獲取企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。因此，企業(yè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容量以幾何倍數(shù)在增長(zhǎng)，由最初的KB級(jí)到今天流行的PB級(jí)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，今天人類的信息總量已達(dá)到ZB級(jí)。企業(yè)面對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)，如何找到有價(jià)值的信息是難上加難，因此，在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)的價(jià)值密度較低，需要借助專業(yè)化的數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的生層次分析和挖掘。同時(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)更新速度越來(lái)越快，這也要求企業(yè)要提升數(shù)據(jù)處理速度，提高實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。在這種背景下，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)需要充分考慮“硬數(shù)據(jù)”與“軟數(shù)據(jù)”、企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)外部數(shù)據(jù)、線上和線下數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的整合，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的充分融合，幫助企業(yè)認(rèn)清當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境與態(tài)勢(shì)，深入分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，為企業(yè)制定未來(lái)發(fā)展策略提供支持和保障。在國(guó)內(nèi)，針對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)得到了很多研究人員的廣泛關(guān)注。如化柏林等認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究應(yīng)該從單一領(lǐng)域向全領(lǐng)域轉(zhuǎn)變，要廣泛收集各種數(shù)據(jù)源，注重分析新型信息資源，強(qiáng)調(diào)情報(bào)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和智能化等方面。”[1]鐘輝新等認(rèn)為：“構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)需要關(guān)注多源數(shù)據(jù)，重視新的數(shù)據(jù)類型的挖掘與分析、探索針對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)和工具等。”[2]

綜上所述，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)建研究是零散的，缺乏對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的特殊性、運(yùn)行機(jī)制的復(fù)雜性及其系統(tǒng)構(gòu)建策略進(jìn)行全面的考慮。為此，本文以大數(shù)據(jù)為契機(jī)，利用現(xiàn)有的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)整合研究成果，對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源整合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的重構(gòu)進(jìn)行全面分析，重點(diǎn)分析重構(gòu)原理和內(nèi)容，提出重構(gòu)方法，為大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的開展提供指導(dǎo)和借鑒。

2 基礎(chǔ)理論

2.1 競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)已成為繼人才、資金、技術(shù)之后，企業(yè)發(fā)展的第四要素[3]。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)(Competitive Intelligence System，簡(jiǎn)稱CIS)是企業(yè)在廣泛收集數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，通過合理、合法的手段，借助于一定的工具和方法，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行整合、存儲(chǔ)、分析、挖掘，從而發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)外部可能出現(xiàn)的連續(xù)性或非連續(xù)性變化，并對(duì)熱點(diǎn)問題進(jìn)行追蹤，評(píng)估行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，把握行業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化，掌握老牌或潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的能力、弱點(diǎn)、威脅和意圖等，從而幫助企業(yè)保持可持續(xù)性發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。根據(jù)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)概念，本文將企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)分為以下子系統(tǒng)：情報(bào)需求分析子系統(tǒng)、情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)、情報(bào)搜集子系統(tǒng)、情報(bào)加工與存儲(chǔ)子系統(tǒng)、情報(bào)分析子系統(tǒng)、情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)與情報(bào)反饋?zhàn)酉到y(tǒng)(圖1)。

圖1 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)構(gòu)成模型圖

2.2 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是需要新模式處理才具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)[4]。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中，大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法或抽樣調(diào)查法這樣的捷徑，而是將所有數(shù)據(jù)整合后進(jìn)行分析處理[5]。大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume(數(shù)據(jù)量巨大)、Velocity(處理速度快)、Variety(數(shù)據(jù)類型多)、Value(價(jià)值密度低)。

3 多源數(shù)據(jù)融合企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

程學(xué)旗在《中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2014年)》中，對(duì)2015年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并總結(jié)為融合、跨界、基礎(chǔ)、突破。從中可以看出，融合成為最為顯著的發(fā)展趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的渠道和載體發(fā)生了變化，由于這種改變，越來(lái)越多的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型(如視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)等)出現(xiàn)了。因此，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)必須改變傳統(tǒng)的運(yùn)作方式，積極去應(yīng)對(duì)多源數(shù)據(jù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，探尋多源數(shù)據(jù)融合的本質(zhì)與規(guī)律，剖析多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)制與機(jī)理，指導(dǎo)多源數(shù)據(jù)融合的實(shí)踐。本文構(gòu)建的基于多源融合的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)就是通過多源數(shù)據(jù)交叉印證，有效地減少了企業(yè)收集和分析數(shù)據(jù)過程中數(shù)據(jù)錯(cuò)誤與遺漏的問題，幫助企業(yè)深層次的挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)度，防止決策失誤。

4 多源數(shù)據(jù)融合企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型的構(gòu)建

以下基于大數(shù)據(jù)的多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的五個(gè)子系統(tǒng)(圖1)進(jìn)行討論。

4.1 情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)

一個(gè)企業(yè)沒有戰(zhàn)略規(guī)劃，就沒有發(fā)展思路，也就不會(huì)有好的出路。因此，情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)就像是茫茫大海中的燈塔，為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的各項(xiàng)工作指明了方向。情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)能幫助企業(yè)界定情報(bào)需求，注重情報(bào)工作系統(tǒng)化，確定情報(bào)工作方向，并能實(shí)時(shí)考慮預(yù)算約束。一方面，由于企業(yè)內(nèi)各職能部門工作職責(zé)不同，收集的信息也各有千秋，為了避免各職能部門各自為政，產(chǎn)生信息孤島，需要按照統(tǒng)一的分類系統(tǒng)對(duì)信息進(jìn)行組織和分析，將各職能部門收集的信息整合到統(tǒng)一的情報(bào)信息庫(kù)中；另一方面，企業(yè)情報(bào)工作需要企業(yè)內(nèi)各職能部門的廣泛參與，因此，需要成立競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作組，由競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作組對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)進(jìn)行目標(biāo)分析，確立哪些信息使用較為頻繁、哪些信息需求比較迫切、哪些是高層管理者或決策者關(guān)注的關(guān)鍵性信息以及信息溝通的渠道及媒介。企業(yè)只有在真正了解情報(bào)需求的基礎(chǔ)上，才能幫助企業(yè)決策者提供全方位的信息，作出正確的決策。同時(shí)，為了使情報(bào)工作具有連續(xù)性和系統(tǒng)性，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)組可以將由統(tǒng)一主題任務(wù)形成的系統(tǒng)情報(bào)信息進(jìn)行統(tǒng)一的存儲(chǔ)和管理。

圖2 情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)示意圖

4.2 情報(bào)采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)

4.2.1 情報(bào)采集

大數(shù)據(jù)時(shí)代，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)主要通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)采集信息。一方面，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)通過預(yù)先設(shè)置在硬件設(shè)備上的智能傳感器來(lái)搜集產(chǎn)品在運(yùn)輸、生產(chǎn)、銷售、使用過程中產(chǎn)生的各種“硬數(shù)據(jù)”；另一方面，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)收集在使用網(wǎng)絡(luò)完成相關(guān)工作的過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，同時(shí)可以獲取市場(chǎng)、行情、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相關(guān)“軟數(shù)據(jù)”；第三，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)也重視收集在人際網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的交談、詢問、采訪等數(shù)據(jù)，獲取客戶、供應(yīng)商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、雇員等“人際數(shù)據(jù)”。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)采集子系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，也就意味著采集到的數(shù)據(jù)具有較高的異構(gòu)性、差異性，如何實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的有效融合，需要探索有效的融合機(jī)制。

4.2.2 多源數(shù)據(jù)融合

根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)小組提出的情報(bào)采集任務(wù)，廣泛地從物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)收集信息。由于情報(bào)來(lái)源媒介多樣化，可能存在同一類型的信息來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源，再加上各情報(bào)人員收集信息的方式和處理方法也會(huì)有一定的區(qū)別，因此采集到的信息有明顯的異構(gòu)性。企業(yè)面對(duì)這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，需要有一套切實(shí)可行的方案來(lái)解決多源數(shù)據(jù)融合的問題。本文給出三種方式來(lái)應(yīng)對(duì)多源數(shù)據(jù)融合的問題。

圖3 情報(bào)采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)示意圖

一是根據(jù)情報(bào)采集主題，尋找共同的語(yǔ)義內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的形式表示層整合。如要獲取某項(xiàng)情報(bào)的前沿資訊或最新進(jìn)展，需要從中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普、Spring、WebofScience、GoogleScholar、百度學(xué)術(shù)等平臺(tái)獲取有關(guān)圖書、文獻(xiàn)、專利、國(guó)際會(huì)議、學(xué)位論文、報(bào)紙等信息，根據(jù)主題，規(guī)范化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，注重元數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)形式表示層的整合。

二是通過相關(guān)性分析，探討各數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)程度，并分析數(shù)據(jù)源與任務(wù)情境之間的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)層整合。如通過企業(yè)ERP、CRM、SCM和Web交易系統(tǒng)，獲取交易數(shù)據(jù)；通過物聯(lián)網(wǎng)如傳感器、RFID、GPS芯片，對(duì)周圍物理世界的感應(yīng)，獲取感知數(shù)據(jù)；通過社交網(wǎng)絡(luò)如Facebook、Twitter、Web日志、微博、微信等平臺(tái)，獲取交互數(shù)據(jù)。利用相關(guān)性分析，找出交易數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，如企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)在對(duì)客戶流失進(jìn)行分析時(shí)，需要從交易數(shù)據(jù)中提煉出客戶交易記錄、從感知數(shù)據(jù)中獲取客戶的習(xí)慣與偏好、從交互數(shù)據(jù)中獲取客戶的反饋信息，借助數(shù)據(jù)挖掘軟件如Weka、SPSS、R語(yǔ)言等數(shù)據(jù)分析軟件，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，從中篩選出真正與客戶流失的可能性具有潛在關(guān)聯(lián)的輸入變量。借助建模工具，準(zhǔn)確把握客戶的類型和特點(diǎn)，為企業(yè)挽留有價(jià)值的客戶，還可以對(duì)客戶的購(gòu)買習(xí)慣與愛好，有針對(duì)性地開展產(chǎn)品促銷、產(chǎn)品推送、產(chǎn)品定制等服務(wù)。

三是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)整合質(zhì)量的好壞與情報(bào)工作者的知識(shí)結(jié)構(gòu)有必然的聯(lián)系。如果情報(bào)工作者的知識(shí)結(jié)構(gòu)還停留在傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的分析方法，那么他們信息的表達(dá)形式和內(nèi)容已然不適合大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景，會(huì)嚴(yán)重影響情報(bào)工作的質(zhì)量與水平。根據(jù)意識(shí)構(gòu)建理論，情報(bào)工作者的知識(shí)結(jié)構(gòu)要適應(yīng)環(huán)境的變化，因此，情報(bào)工作者要勇于學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，在與環(huán)境相互交互的過程中不斷地建構(gòu)和修正自己的結(jié)構(gòu)。意義建構(gòu)理論有助于揭示不同數(shù)據(jù)源對(duì)任務(wù)目標(biāo)的支撐作用，故可借助意義構(gòu)建理論實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)邏輯語(yǔ)義層融合。

通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人際網(wǎng)獲取信息，借助形式表示層、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)層、邏輯語(yǔ)義層的多源信息融合理論，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)與企業(yè)外部數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)與線下數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)與社會(huì)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的融合，形成競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)初級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

4.3 情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)

有了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)初級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就可利用競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行深層次的分析，情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)就是為了完成此目標(biāo)而構(gòu)建的。情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)就是在情報(bào)采集與數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)階段形成的初級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引、分類、聚類、整合、關(guān)聯(lián)等，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中已經(jīng)分類整理好的各類情報(bào)進(jìn)行深度的分析、挖掘，形成具有多維關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。多維關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建后，再采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時(shí)序演變分析、孤立點(diǎn)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，從多個(gè)角度推理和分析，確保數(shù)據(jù)不受干擾，得到最優(yōu)的結(jié)果或模型。情報(bào)分析專員拿到分析結(jié)果或模型后，利用情報(bào)分析技術(shù)，確認(rèn)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手(包括直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、間接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)，分析企業(yè)所處的生存和發(fā)展環(huán)境的險(xiǎn)惡程度等競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，明晰企業(yè)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)類別。同時(shí)，情報(bào)分析結(jié)果會(huì)同步發(fā)送至組織中其他利益攸關(guān)方，在這些利益攸關(guān)方充分互動(dòng)、分析的基礎(chǔ)上，給出反饋信息。情報(bào)分析專員根據(jù)反饋結(jié)果確定是否需要進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘或是否需要更廣范圍地采集數(shù)據(jù)，以便獲得更加完整的情報(bào)知識(shí)。最后，被認(rèn)可的情報(bào)知識(shí)會(huì)輸出至情報(bào)知識(shí)暫存庫(kù)中，用于情報(bào)產(chǎn)品的發(fā)布。

圖4 情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)示意圖

4.4 情報(bào)發(fā)布與傳播子系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量已呈指數(shù)級(jí)別的速度增長(zhǎng)，存儲(chǔ)在情報(bào)知識(shí)暫存庫(kù)中的信息有可能時(shí)效性不足，不一定能夠幫助企業(yè)決策者進(jìn)行決斷。因此，在情報(bào)發(fā)布與傳播子系統(tǒng)中應(yīng)該增加評(píng)估反饋功能。根據(jù)評(píng)估反饋的結(jié)果,判斷情報(bào)發(fā)布產(chǎn)品是否符合標(biāo)準(zhǔn)、是否能夠幫助企業(yè)決策層制定決策。如果需要采集更全面的數(shù)據(jù)信息或需要作進(jìn)一步的加工處理，則回溯至情報(bào)采集與數(shù)據(jù)整合子系統(tǒng)以及情報(bào)加工分析子系統(tǒng)，直至滿足最終的發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)。決策者根據(jù)情報(bào)發(fā)布產(chǎn)品確定最佳的行動(dòng)方案，并將相關(guān)方案交付相關(guān)部門執(zhí)行。

圖5 情報(bào)發(fā)布與傳播子系統(tǒng)示意圖

3.5 情報(bào)反饋與評(píng)估子系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，情報(bào)產(chǎn)品必須以易于理解的方式(如可視化、圖表等方式)傳遞到?jīng)Q策者手中，決策者能夠在較短的時(shí)間內(nèi)消化情報(bào)，順利作出有質(zhì)量的決策。因此，情報(bào)反饋評(píng)估子系統(tǒng)就是要對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)執(zhí)行過程和執(zhí)行效果進(jìn)行整體測(cè)評(píng)，兼顧決策者、情報(bào)工作人員、利益攸關(guān)方的反饋信息，及時(shí)調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的工作，為下一輪情報(bào)任務(wù)打好基礎(chǔ)。

4 結(jié) 論

大數(shù)據(jù)時(shí)代，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)源的來(lái)源范圍涉及物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)、人際網(wǎng)等途徑。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)采集的數(shù)據(jù)有企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、企業(yè)外部數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)、線下數(shù)據(jù)，對(duì)這些進(jìn)行分類、處理和整合已成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)面臨的重大難題。本文在分析大數(shù)據(jù)以及企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，剖析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)面臨的問題，闡述了大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的必要性，并構(gòu)建了基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的原型模型。并對(duì)模型中的情報(bào)規(guī)劃子系統(tǒng)、情報(bào)采集及數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)、情報(bào)加工與分析子系統(tǒng)、情報(bào)發(fā)布與傳播子系統(tǒng)、情報(bào)反饋與評(píng)估子系統(tǒng)各子系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)的描述。本文的研究還是初步的，未來(lái)將對(duì)多源融合的理論機(jī)制進(jìn)行深入探討，構(gòu)建出一套成熟完備的多源數(shù)據(jù)融合的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，并選取合適的領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證多源融合型的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的工作效率和效果。

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(責(zé)任編輯：汪材印)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.02.027

2016-11-19

安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)科研項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源融合型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)重構(gòu)研究”(ACKY1641)。

李會(huì)(1983-)，女，江蘇徐州人，碩士，副教授，研究方向：信息管理、數(shù)據(jù)挖掘。

TP273

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1673-2006(2017)02-0109-05