太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 張睿雨

世界經(jīng)濟(jì)論壇報(bào)告指出，大數(shù)據(jù)為新財(cái)富，它的價(jià)值堪比石油，發(fā)達(dá)國(guó)家均大力發(fā)展大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，以求在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域占領(lǐng)一席之地。2015年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》指出“數(shù)據(jù)已成國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源”，大數(shù)據(jù)的地位已被擺在國(guó)家戰(zhàn)略層面。

商務(wù)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集，是在整個(gè)商務(wù)活動(dòng)中所采集，可為商務(wù)發(fā)展創(chuàng)造潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。商務(wù)領(lǐng)域所部署眾多信息系統(tǒng)中存儲(chǔ)著海量的商務(wù)數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅰ⒅R(shí)，進(jìn)而為商務(wù)決策、行為優(yōu)化等服務(wù)，已成為商務(wù)領(lǐng)域研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)前，已有眾多學(xué)者從大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、商務(wù)應(yīng)用等不同角度對(duì)商務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量的研究，并取得顯著成果。然而，目前尚未發(fā)現(xiàn)對(duì)商務(wù)大數(shù)據(jù)知識(shí)體系進(jìn)行分析研究的文獻(xiàn)，亟需對(duì)該領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行系統(tǒng)化總結(jié)分析。

本文基于共詞分析原理，借助CiteSpace工具的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和突現(xiàn)詞分析等功能，通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)與算法運(yùn)算來分析商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)以及前沿趨勢(shì)，為相關(guān)學(xué)者進(jìn)一步研究提供參考和借鑒。

1 研究熱點(diǎn)分析

文獻(xiàn)主題是人們進(jìn)行文獻(xiàn)信息分析時(shí)的主要信息之一，主要通過關(guān)鍵詞來表現(xiàn)，具有很高的研究?jī)r(jià)值，高頻關(guān)鍵詞往往代表某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1]。在此運(yùn)用CiteSpace關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析功能去全面探究商務(wù)大數(shù)據(jù)研究的熱點(diǎn)問題，得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖1所示，并對(duì)排名前20的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。圖1中聚類節(jié)點(diǎn)圓環(huán)的大小表示該節(jié)點(diǎn)所代表的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次的多少，圓環(huán)越大則代表這一關(guān)鍵詞在商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域熱度越高。

圖1 商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)主要表現(xiàn)為以下三個(gè)方面。

(1)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究，如big data、cloud computing、mapreduce、hadoop、system、technology、cloud、framework。云計(jì)算是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析的基礎(chǔ)，在商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注度較高。MapReduce以其并行式數(shù)據(jù)處理方式成為大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)，Hadoop給大數(shù)據(jù)分析處理提供了一個(gè)性能和可靠性更好，在處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面能力較強(qiáng)的平臺(tái)，也是當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[2]。

(2)大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究，如analytics、data mining、big data analytics、information、network、social media。該方向主要涉及數(shù)據(jù)挖掘算法的集成、改進(jìn)等研究?jī)?nèi)容。社交媒體與社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，如何從中挖掘出客戶偏好信息、生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間關(guān)系特征等也是該方向一大研究熱點(diǎn)。同時(shí)，當(dāng)前大數(shù)據(jù)的可視化分析技術(shù)相關(guān)研究愈來愈熱，其研究熱點(diǎn)有基于多維數(shù)據(jù)信息可視化設(shè)計(jì)、基于層次的可視化設(shè)計(jì)、基于文本的可視化設(shè)計(jì)等[3]。

(3)基于數(shù)據(jù)分析、人機(jī)交互的商務(wù)應(yīng)用研究，如business intelligence、management、business analytics、performance、model、privacy、challenge。這類研究以商務(wù)數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，其結(jié)果用來服務(wù)現(xiàn)實(shí)商務(wù)活動(dòng)，如管理問題、績(jī)效問題等。在這一類研究中受關(guān)注度比較高的為商務(wù)智能，它研究熱點(diǎn)主要集中在支撐技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)、應(yīng)用系統(tǒng)三方面研究[4]?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”概念的提出，國(guó)內(nèi)在這一方面研究逐漸增多，如對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、第三方支付、商務(wù)智能等研究熱度較高，同時(shí)涉足政府工作報(bào)告、國(guó)家戰(zhàn)略、國(guó)際市場(chǎng)等研究方向。

2 發(fā)展前沿分析

研究前沿是科學(xué)研究中最新且具有發(fā)展?jié)摿Φ难芯恐黝}，研究前沿通常表現(xiàn)為新主題詞的大量出現(xiàn)、詞間關(guān)系變化、主題詞含義變遷以及主題詞異常變化等，本文運(yùn)用CiteSpace突現(xiàn)詞探測(cè)技術(shù)去科學(xué)預(yù)測(cè)商務(wù)大數(shù)據(jù)研究的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)該領(lǐng)域研究前沿進(jìn)行分析，得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)區(qū)網(wǎng)絡(luò)突變分析，如圖2所示。

圖2展示出商務(wù)大數(shù)據(jù)突現(xiàn)主題以及它所對(duì)應(yīng)的突變強(qiáng)度和突變時(shí)段，其中突變強(qiáng)度越高說明該主題表現(xiàn)越活躍，innovation、strategy、business model、social network、knowledge management、business、algorithm、component為突變強(qiáng)度最高的前八個(gè)關(guān)鍵詞。即國(guó)際上商務(wù)大數(shù)據(jù)研究的學(xué)術(shù)前沿主要體現(xiàn)以下四個(gè)方面。

圖2 商務(wù)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)區(qū)圖

(1)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的商務(wù)模式創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的商務(wù)模式創(chuàng)新應(yīng)主要圍繞三個(gè)方面研究，分別為產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新、企業(yè)價(jià)值和治理機(jī)構(gòu)、新興商務(wù)模式[5]。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新研究主要有兩方面：一是基于重點(diǎn)行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)和行業(yè)特點(diǎn)結(jié)合的方式研究產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，探尋在產(chǎn)品市場(chǎng)化之前的互動(dòng)設(shè)計(jì)性。二是研究如何根據(jù)顧客大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)個(gè)性化服務(wù)方案、滿足各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)需求、建立合適的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、制定準(zhǔn)確科學(xué)的管理決策。大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)價(jià)值和治理機(jī)構(gòu)的相關(guān)研究主要應(yīng)在經(jīng)濟(jì)和財(cái)務(wù)視角下，研究大數(shù)據(jù)下的商務(wù)模式創(chuàng)新給企業(yè)帶來的價(jià)值提升和相應(yīng)的治理結(jié)構(gòu)問題。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的新興商務(wù)模式的研究側(cè)重于新興產(chǎn)業(yè)鏈的研究、新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的利潤(rùn)來源和營(yíng)收模式的研究等。

(2)基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的行為機(jī)理研究。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展和大數(shù)據(jù)分析能力的增強(qiáng)，為分析人行為特征，理解商務(wù)活動(dòng)的行為規(guī)律奠定了基礎(chǔ)。該研究方向主要聚焦于大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)行為機(jī)理識(shí)別研究和社交網(wǎng)絡(luò)資本結(jié)構(gòu)和影響分析研究這兩方面[5]。一是以社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)中的行為數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用商務(wù)智能和動(dòng)態(tài)分析等手段提取出有代表性的行為模式，從而輔助商務(wù)管理科學(xué)決策。二是分析在大數(shù)據(jù)環(huán)境下生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的關(guān)系特征，并探尋在多重關(guān)系下企業(yè)績(jī)效和用戶行為受用戶創(chuàng)造信息的影響機(jī)制。另外，因?yàn)槠胀ㄓ脩粼谏缃痪W(wǎng)絡(luò)中的新興應(yīng)用產(chǎn)生的信息內(nèi)容會(huì)大概率預(yù)測(cè)出市場(chǎng)機(jī)會(huì)，因此對(duì)用戶在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)造的大量在線數(shù)據(jù)的研究和信息傳播機(jī)理的分析也是商務(wù)大數(shù)據(jù)研究前沿。

(3)大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)管理深入研究。移動(dòng)應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的同時(shí)也伴隨著信息數(shù)據(jù)“碎片化”的不斷嚴(yán)重，對(duì)于商務(wù)組織來說，數(shù)據(jù)的“碎片化”導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值流失，影響商務(wù)組織行為效率。知識(shí)管理除了在統(tǒng)領(lǐng)大數(shù)據(jù)研究方向上發(fā)揮作用，還可以規(guī)整“碎片化”數(shù)據(jù)，將普通數(shù)據(jù)上升到知識(shí)層面，發(fā)揮出比數(shù)據(jù)自身更大的價(jià)值，因此在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)知識(shí)管理方法、應(yīng)用等方面的深入研究愈來愈熱[6]。

(4)探索處理商務(wù)大數(shù)據(jù)的高效機(jī)器學(xué)習(xí)算法。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的超高維、噪聲大、關(guān)系復(fù)雜和屬性極度稀疏等特點(diǎn)，導(dǎo)致現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)算法很難對(duì)其高效分析處理，也就直接導(dǎo)致商務(wù)決策出現(xiàn)偏差，因此需探索高效算法處理商務(wù)大數(shù)據(jù)。算法前沿研究主要集中在三方面：一是設(shè)計(jì)出適合挖掘高維、高稀疏數(shù)據(jù)的算法，實(shí)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)。二是構(gòu)建用于支持大數(shù)據(jù)分布式處理和并行化執(zhí)行的模型機(jī)制。三是研究在Hadoop等并行計(jì)算平臺(tái)上處理的復(fù)雜度低、并行性高的數(shù)據(jù)挖掘算法。

3 結(jié)語

商務(wù)大數(shù)據(jù)研究的熱點(diǎn)主要涉及幾方面：分別為大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究、大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究、基于數(shù)據(jù)分析、人機(jī)交互的商務(wù)應(yīng)用研究。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的提出，國(guó)內(nèi)對(duì)商務(wù)應(yīng)用方面研究愈來愈熱。

隨著該領(lǐng)域發(fā)展，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的商務(wù)模式創(chuàng)新、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的行為機(jī)理研究、大數(shù)據(jù)背景下知識(shí)管理深入研究、探索處理商務(wù)大數(shù)據(jù)的高效機(jī)器學(xué)習(xí)算法等前沿問題將成為未來研究的重點(diǎn)。