《大数据背景下企业生态系统协同演化》
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摘 要：本文将生态系统的概念引入到企业管理中,阐述了企业生态系统的特点,包括要素的组成、共生关系以及大数据背景下的变化.从动态的角度分析了大数据对企业生态系统演化的作用机理和实现路径,并运用活性系统模型解释了大数据在企业生态系统中的流动和其放大、削弱企业生态系统中各成员行为的情况,证明大数据对企业生态系统的演化的有效推动,使得企业生态系统在环境压力和自身适应力的共同作用下经历平衡、不平衡到更高层次平衡的过程.最后为企业生态系统更好的生产发展,针对管理系统提出具体策略.
关键词：大数据;企业生态系统;协同演化
一、大数据背景下企业生态系统的特点
James F·Moore以生物学中生态系统的独特视角来描述当代市场中的企业活动,却又不同于将生物学的原理运用于企业商业研究的狭隘观念.Charles Robert Darwin提出的自然选择学说,似乎局限地表现为最合适的企业或商品才能够在竞争中存活下去,是一个驱逐弱者的过程.但是James F·Moore提出的企业生态系统这一全新的概念,力求“共同进化”[5].
(一)、企业生态系统的要素
1.企业生态系统的组成及结构
企业生态系统囊括的范围十分广泛,如图1,既有横向关系,如竞争者、相关产业企业、政府部门、其他制定规章的准政府组织、其他利益相关者、以及科研机构等关系;还有纵向关系,如消费者、供货商和市场机构等.也包含那些影响企业生产发展的宏观要素,比如政治、经济、文化、社会、科技、自然的环境和全球环境等.企业生态系统是以企业为中心,主要为掌握核心能力的企業,依照所有成员的重要性和紧密性可将企业生态系统分为三个层次：完整生态系统、扩展生态系统和核心生态系统[3].
(二)、大数据背景下企业生态系统发生的变化特点
1.严重冲击了具有刚性边界、严格等级层次的传统组织
企业生态系统的边界是指以拥有核心能力为基础的企业为基础,在与其它生态系统和环境相互进行物质和能量交换的过程中形成的抽象的边界,即其经营范围和经营规.
2.市场环境更加复杂
大数据背景下的市场错综复杂,不仅为企业生态系统的提供了有价值的决策信息,同时庞大的数据量中掺杂这许多垃圾信息,干扰管理系统对战略的决策判断.
二、大数据背景下企业生态系统系统演化
企业进化论理论（enterprise evolution theory）又称企业演化理论,DNA进化理论,源于进化经济学（Evolutionary Economics）,其发展历程可追溯至Joseph Schumpeter和Armen.Alchian的“企业拟生物特性”研究中提出,资本主义经济是一个以技术和组织创新为首要特征的演化的动态系统.现代的进化经济学家们批判地继承了熊彼特的基本观点,并将研究的范围扩展到了许多被熊彼特本人所忽略的领域,其中之一,就是提出了企业具有类似生物进化的演化思想.从某种意义上说,对大环境的适应能力,成为决定企业生存和发展的主导力量.
以演化理论和生态学的方法,从动态的、演化的角度研究企业生存发展的规律,是当今企业管理研究的趋势,而演化理论则是这一思路的综合体现.
(一)、大数据背景下企业生态系统系统演化的内容
外部环境指的是商业环境,商业环境主要分为宏观环境、微观环境和行业环境.宏观环境包括PEST,即政治、经济、社会文化、科技等方面的环境;微观环境是指企业内部的人、机、物、料、法、环等环境;行业环境根据波特竞争力分析,可以包括购买者、消费者、潜在加入者、现有竞争者、期待品生产者等环境.
企业生态系统中的演化动力是企业主动去适应外部环境的变化,不像生物生态系统的演化是被背环境选择的结果.企业生态系统的演化会出现两个走向,一个是升级进化,一个是衰败退化.升级进化是企业生态系统的发展目标,其本质是企业生态系统中的企业的构成要素和外部环境的构成要素协同进化,互惠共生,达到动态平衡的状态.
（二）、大数据背景下企业生态系统系统演化：一个模型推演
企业生态系统系统演化的本质是企业生态系统中的企业的构成要素和外部环境的构成要素协同进化,互惠共生,达到动态平衡的状态.
1.大数据背景下企业生态中活性系统的模型结构
从图2-1中可以看出,在企业生态系统中由相似的竞争企业,如企业A和企业B,还有相关的企业或机构,如供应商、政府机构等,共同组成了企业生态系统中的群落;加上外部环境,如政治环境、经济环境、文化环境等,和个构成结构之间的物质交换,形成完整的企业生态系统.图中的企业A、企业B和相关企业或机构,是表示其相对应的管理系统.
活性系统模型是一种浓缩了有效组织的模型[8].这种系统适用于任何有活力的模型,无论是生物的还是社会的.活性系统模型规定了组织“适合生存”的规则,即它能够调整,学习,适应和进化.它围绕五种主要功能,分别是运作功能,协调功能,控制功能,情报功能和政策功能[12].为了在快速变化的环境中高效运作,活性系统需包含两个子系统：管理系统、操作系统.图中的管理系统主要承担协调功能、控制功能、情报功能和政策功能;运营系统主要承担运作功能.
对它们的组织来说,关键是一套相互关联的规律,这些规律的表现形式是一套复杂的信息和控制环.
活性系统还包括：在必要地方增大活动影响力的放大器,用来吸收变化活动的衰减器,当信息经过两个功能之间时的,将信息转换为可应用形式的转换器.图中企业的管理系统和操作系统与外部环境之间发生一系列的放大和衰减活动,大数据背景下,巨量的信息流支撑这企业生态系统的生存和运作.企业A的管理系统和外部环境之间有着密切的信息交流.放大器的解释：企业A的管理系统对其运作系统首先根据已有的信息,比如以往盈利或是亏损信息对操作系统的协调、控制、情报和政策的影响力会被放大,成功盈利的信息会使操作系统对管理系统的管理服从效果更佳,失败亏损的信息会使操作系统对管理系统的管理有一定层度的抵制.衰减器的解释：操作系统反馈给管理系统生产报告等信息,会限制管理系统对操作系统的影响,使操作系统的运营更切合实际的市场情况.
在大数据背景下,巨量的数据经过筛选转换为可应用形式的转换器,相较传统的信息的运用,大数据背景下的企业生态系统对信息的处理更加精确,信息的量更加巨大更具有代表性,还可以运用数据处理软件,如R语、Python等,对数据进行处理分析,并对未来的市场进行预测,提高企业生态系统的生存运营能力.
2.大数据背景下企业生态系统系统演化路径分析
从上述的活性系统模型,如图2-2的分析中可知,大数据给企业生态系统带来的改变主要在于信息的传递和运用方式.
企业生态系统在发展生存的动态运作下,不会始终都处于静态平衡的状态,随着新技术、新知识、新信息等的涌入,市场变动活跃,企业生态系统应势而变,形成系统的演化.动力机制分别来自外部和内部,外部动力的来源主要来自三个方面：首先企业生态系统之间的竞合关系,在大数据背景下,数据情报的获取,技术竞争,客户的争取,产品质量的角逐和市场的争夺等更加激烈;再有,在大数据背景下,政治环境、经济环境、文化环境等随之改变,如客户的消费方式和消费观发生改变,消费者主观意识的作用下在大数据中自主筛选或有导向性地筛选,会使得消费者需求个性化和多样化;技术创新引导政府政策的改变和选择等.最后,自然环境的变化,企业生态系统运行所需的各类自然资源发生短缺等.内部动力,自组织特征在企业生态系统的演化中表现得很明显.根据耗散理论,企业生态系统自动根据结构元素改变而优化升级的自组织现象,构成耗散结构,耗散结构是由伊里亚·普里戈金（llya Prigogine）教授提出,是研究耗散结构的性质及其形成、稳定和演变规律的科学.系统从无序状态过渡到这种耗散结构有几个必要条件,一是系统必須是开放的,即系统必须与外界进行物质、能量的交换;二是系统必须是远离平衡状态的,系统中物质、能量流和热力学力的关系是非线性的;三是系统内部不同元素之间存在着非线性相互作用,并且需要不断输入能量来维持.这三个条件也是企业生态系统演化的内在动力.
大数据背景下,企业生态系统也是处于动态演化之中的,分为三个层次,第一层次,企业生态系统在一定时间内,企业和环境处于一种动态匹配的平衡状态;第二层次,当大数据将企业生态系统包围起来,使其中的各构成元素活跃度提高,企业和环境之间出现诸多不适应的情况,如环境中巨量的数据情报在各企业之间分配不均匀,适应力差的企业就此失去竞争力,衰退甚至消失,这个阶段的企业生态系统动荡,表现为不平衡状态;最后一个层次,当经过一轮市场的筛选,和企业生态系统内外的竞争和适应,新的系统被确定下来,企业和环境达到更高层次的动态平衡之中,表现为更高层次的平衡,再进入下一循环.大数据的涌入和企业生态系统的演化,二者不是各自孤立的过程,它们有着密切的联系,相互影响,相互依存,协同演化的关系.
三、研究结论及对策建议
在大数据背景下,根据企业生态系统的运行规律和演化路径,为保持企业生态系统的活力,企业的持续竞争优势,环境的健康发展,需要组建良好的、适应市场形势的新型企业生态系统.
（一）、新型的企业生态系统可以将大数据作为核心资源,构造商业模式.
大数据技术为数据的分离、筛选和分类整理提供了平台和工具,将杂乱繁多的数据整合成新的数据和信息资源.大数据无疑成为扩大规模经济和范围经济的重要资源,追求规模经济和范围经济促使形成以大数据为核心资源的价值链.比如阿里巴巴创建自己的云存储系统,不仅为更多的电子商家、客户和提供了平台和信息资源,还可以将数据产品服务提供给非阿里巴巴的电子商务系统,并为各类网站提供电子商务的解决方案,这样一个新的商业模式就是以大数据为核心资源.
（二）、加深开放程度,使数据流能够企业生态系统内畅通,形成良好的数据共享系统,提高大数据的利用效率.
构建便于数据流通和储存的基础设施,为企业生态系统数据网络的优化提供条件,提高数据处理的效率;创建更多的数据库,收集更加完整的数据集;开发科学有效的数据挖掘系统,完善数据清洗、数据整合、数据选择、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表达等软件系统;结合企业生态的实际情况提供数据共享和数据交流的平台,调高数据的利用率.
(三)、用大数据将客户信息精确化,使得企业运营方向更加清晰等.
客户需求的多样性和个性化特点突出,开发完善收集客户的交易时间、产品和梳理等结构化数据,分析和预测客户的消费行为、状态和范围等非结构化数据的技术,预判和定位潜在客户.
参考文献：
[1]James F .Moore .竞争的衰亡 [ M] .北京出版社, 1999.
[2]冯芷艳,郭迅华,曾大军,陈煜波,陈国青.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报,2013,16（01）：1-9.
[3]朱东华,张嶷,汪雪锋,李兵,黄颖,马晶,许幸荣,杨超,朱福进.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理,2013,34（04）：172-180.
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言而总之：这是适合不知如何写生态系统方面的生态系统和大数据专业大学硕士和本科毕业论文以及关于生态系统和大数据论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
生态系统和大数据引用文献:
[1] 生态系统和大数据论文范文集 生态系统和大数据有关大学毕业论文范文3000字
[2] 财务管理系统和大数据硕士论文开题报告范文 财务管理系统和大数据毕业论文模板范文2500字
[3] 系统设计和大数据论文参考文献范文 系统设计和大数据类有关硕士论文范文2500字
