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数据如何驱动制造型企业平台战略转型

胡登峰 李文惠 许云华

胡登峰, 李文惠, 许云华. 数据如何驱动制造型企业平台战略转型[J]. 北京科技大学学报(社会科学版), 2024, 40(4): 104-112. doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2023090113
引用本文: 胡登峰, 李文惠, 许云华. 数据如何驱动制造型企业平台战略转型[J]. 北京科技大学学报(社会科学版), 2024, 40(4): 104-112. doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2023090113
HU Dengfeng, LI Wenhui, XU Yunhua. Strategic Transformation of Data-driven Manufacturing Enterprise Platforms[J]. Journal of University of Science and Technology Beijing ( Social Sciences Edition), 2024, 40(4): 104-112. doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2023090113
Citation: HU Dengfeng, LI Wenhui, XU Yunhua. Strategic Transformation of Data-driven Manufacturing Enterprise Platforms[J]. Journal of University of Science and Technology Beijing ( Social Sciences Edition), 2024, 40(4): 104-112. doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2023090113

数据如何驱动制造型企业平台战略转型—基于数据组织属性及凯盛企业集团案例研究

doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2023090113
基金项目: 安徽省社会科学创新发展研究课题“加快推进安徽省科技成果转化路径研究”(编号:2021CX067);安徽省高校科学研究项目“关键核心技术攻坚及企业案例研究创新团队”(编号:2023AH010009)。
详细信息
    作者简介:

    胡登峰(1971—),男,安徽庐江人,安徽财经大学工商管理学院教授

    李文惠(1997—),女,安徽财经大学工商管理学院硕士研究生

    许云华(1974—),女,硕士,安徽财经大学工商管理学院副教授

  • 中图分类号: C93

Strategic Transformation of Data-driven Manufacturing Enterprise PlatformsBased on Data Organization Attributes and Case Studies of Kaisheng Enterprise Group

  • 摘要: 数字技术与经济活动的深度融合,无论从深度和广度上都加快了经济与社会发展。作为资源和技术手段的数据,极大改变了传统微观企业运营管理模式及战略。文章提出数据具有自组织和他组织二重属性,数据组织二重性及其杠杆效应成为在位企业对其他企业竞争壁垒,并运用案例进一步阐释“数据资源+”作用机理及如何构筑了企业竞争优势,促进企业平台化战略转型。

     

  • 图  1  数据驱动制造业企业服务型平台战略转型过程

    图  2  数据驱动制造业企业服务型平台战略转型作用模型图

    表  1  数据组织二重性概念特征及内涵

    特征 内涵
    数据异质性不同数据集、不同的挖掘方法,产生的数据价值对不同用户也会存在差异[2, 6]
    数据组织与标准
    数据标准是相互通信的协议[7];数据是搭建数据库的“巴别塔”,促进知识的协同生产[6]。数据标准化影响了数据质量和可访问程度[8]。建立围绕数据组织、算法及数据安全及数据治理等一套规则。
    数据自组织数据与其他数据结合[8]
    数据他组织要求数据语义遵循特定规范和规则,数据标准的使用是由强大的需求侧和供给侧力量驱动的[6];利用产业与消费数据网络,打通供给端与需求端通路[9]
    注:内容根据本文观点整理而得。
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    表  2  数据杠杆及价值内涵

    特征 内涵
    数据杠杆越多的人主动或被动地提供数据,公司就越能提高其产品的质量,产品对其他用户就越有吸引力,公司就有越多的数据可以进一步改进其产品,这对潜在用户就越有吸引力[22]
    数据价值—数据价值倍增另一个消费者拥有一种兼容的商品时,一个消费者对该商品的价值就会增加[23]。还与其他生产要素互相融合连接时,发挥倍增作用[3, 8]
    数据价值—数据价值倍减“过度惯性”阻碍从一个共同标准或技术向一个可能更高的新标准或技术的集体转换的可能性[23];“转换”数据以使其与其他数据兼容的工具成本和复杂性可能很高[6];隐私数据等不完全公开数据使得数据价值无法发挥,
    会造成数据价值的倍减。
    注:内容来自本文观点整理而得。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-09-24
  • 刊出日期:  2024-08-01

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