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　　1研究现状与视角
　　2008年末，三位信息领域资深科学家（卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的E.D.Lazows-ka)联合业界组织"计算社区联盟（ComputingCommunity
Consortium)"发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》,使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身.随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合,实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用.2011年5月，EMC公司在主题为"云计算相遇大数据"的EMCWorld2011大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10月，Gartner将大数据列入2012年十大战略新兴技术;11月，由CSDN举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。
　　目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点B_1fl.世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战.2012年3月，美国奥巴马政府投资两亿美元启动"大数据研究和发展计划"致力于提高从大型复杂数据集中提取知识和观点的能力，并服务于能源、健康、金融和信息技术等领域的高科技企业;2012年4月，英国、美国、德国、芬兰和澳大利亚研究者联合推出''世界大数据周"活动，旨在促使政府制定战略性的大数据措施;2012年7月，日本推出''新ICT战略研究计划"，其中重点关注"大数据应用"同时，大数据也已引起学术界的广泛研究兴趣.2008年和2011年《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊《BigData:ScienceinthePetabyteEra》和《DealingwithData》,从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面讨论大数据处理和应用专题。
　　综观国内外大数据领域的研究和应用发展现状可见:1)大数据相关的研究与应用目前仍然处于起步阶段，学术研究大多局限于宏观层面；2)基于互联网和社会媒体的企业大数据研究与应用亟需进一步的深入开展；3)现有的大数据研究大多立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学的角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来的变革与冲击的研究。
　　在商务管理领域，随着大数据的日益兴起和全方位的发展，相关实践和研究均日益呈现出一些具有重要意义的变化趋势。描述了三个突出视角：社会化的价值创造，网络化的企业运作，以及实时化的市场洞察。
　　首先，在大数据的背景下，产品的生产和价值的创造日益走向社会化和公众参与.随着社会信息产生与传播方式的变化，企业与消费者间的关系趋向平等、互动和相互影响。由互联网用户创造的信息和数据（user~generatedcontent,UGC)形成了互联网海量数据的重要来源.同时，以往"闭门造车"的管理模式正在被摒弃，企业通过与网民群体的密切互动，主动引导网民群体参与其业务流程管理中的创意、设计、生产、质量保证、市场推广、销售和客户关系管理的关键环节，并根据网民群体的互动反馈完成产品优化与创新，实现企业与网民群体的协同发展.近年来新兴的"众包"模式就是企业与网民群体协同发展的典型案例，并涌现出诸如中搜众包社区、创意功夫网、猪八戒威客网等众包类网站.例如，加拿大矿产公司GoldCorp为解决RedLake矿区的矿脉定位问题，在社会媒体上公开了该矿区1948年至今的全部地质数据，在短短几周内收到大量网民的积极反馈,并在网民建议的全部110个矿点中准确地发现了80多处矿藏。
　　其次，企业的运作及其生态正在日益地走向网络化和动态化.现代企业的生产管理与商务决策在很大程度上依赖于社会媒体、网民群体、上下游合作企业以及竞争对手所构成的"网络生态系统"，并逐渐呈现出纵向整合和横向联合的两种新发展趋势.在纵向整合方面，大规模企业群体以供应链为纽带紧密联系起来，分工协作、互利共生，从而实现供应链向价值链、进而向网络生态链的转变;在横向联合方面，网络化商务模式改变了企业组织之间的竞争模式，使得地理上异地分布、组织上平等独立的多个企业，在谈判协商的基础上能够建立密切合作关系，形成动态的"虚拟企业"或"企业联盟"这种新型组织形式能够实现企业资源的优化、动态组合与共享。
　　第三，企业对市场的理解和洞察需求正在日益地走向实时化和精准化.快速积累的海量数据使企业难以及时洞察出有用的信息来作出营销决策，但同时也为企业营销带来前所未有的机遇.在网络条件下，企业能够记录或搜集顾客在各个渠道（比如社会化、移动化的媒体与渠道）、生命周期各个阶段（顾客产品感知、品牌参与、产品购买、购买后的口碑和社会互动）的行为数据，从而设计出高度精准、绩效可高度定量化的营销策略。另一方面，随着时代的变迁，消费者异质性也在不断增大，这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同.大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土,基于交叉融合后的可流转性数据以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据，未来的商业可以精准地根据每_位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
　　2研究方向与课题
　　数据研究显得十分重要.把握领域动态，凝练科学问题,研发关键技术，是学术界当前面临的机遇与挑战.围绕大数据特征和上述三个研究视角，可以进_步概括出四个研究方向。和若干研究课题.四个研究方向有机关联、相辅相成.其中，社会化网络环境中的行为机理与社会资本结构、企业网络生态系统及其协同共生机制、大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略三个方向充分体现了社会化的价值创造、网络化的企业运作、以及实时化的市场洞察等三个前瞻性视角的交叉与融合，而基于大数据的商业模式创新则聚焦于其余三个方向在商业活动和管理模式中的综合性作用与影响。
　　2.1社会化网络环境中的行为机理与社会资本结构
　　大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成为了一个巨大的、精准映射并持续记录人类行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。因此，未来的研究应特别重视社会化网络环境中的行为机理研究，特别是新型一体化的社会网络中社会资本结构及其在商务领域中的意义和影响。这方面的研究应主要关注基于大数据的网络行为机理识别，用户创造的在线大数据及社会化网络中的信息传播机理，社交网络中的社会资本结构及其影响等。