王旭++羅巍
摘 要:基于當(dāng)前全球數(shù)據(jù)量“井噴式”增長所形成的大數(shù)據(jù)現(xiàn)象,研究顯示大數(shù)據(jù)促使消費行為更加理性、更有個性和冪律分布;營銷決策仰仗數(shù)據(jù)驅(qū)動,關(guān)注實時處理及分析;營銷戰(zhàn)略注重協(xié)同發(fā)展,開展精準(zhǔn)定位營銷;營銷要素發(fā)生革命性變革:產(chǎn)品按人定制,渠道加速縮短,價格透明度提高,促銷倚重移動互聯(lián)。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);發(fā)展脈絡(luò);營銷趨勢;研究評析
中圖分類號:C939 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1003-3890(2016)05-0025-05
一、問題的提出
云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用及社會化網(wǎng)絡(luò)的興起,使信息數(shù)據(jù)產(chǎn)生機制更復(fù)雜、傳播速度更快、類型更多樣,全球進入信息數(shù)據(jù)量“井噴式”增長的大數(shù)據(jù)時代。國際數(shù)據(jù)公司(International Data Corporation,IDC)指出:全球創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)量五年內(nèi)增長近九倍,預(yù)計將以每兩年至少翻一番的速度繼續(xù)增長。僅2013年,世界范圍存儲的數(shù)據(jù)就達1.2ZB(1ZB≈1021B),將這些數(shù)據(jù)刻錄到CDR只讀光盤并堆起,其高度將是地球到月球距離的五倍[1]。
生產(chǎn)和信息方式的變革引起管理規(guī)范及其深層次上價值觀的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)企業(yè)營銷中,為避免無法獲取整體數(shù)據(jù)的弊端,多依據(jù)小樣本采樣統(tǒng)計推斷以形成所謂“科學(xué)決策”。然而采樣分析的成功取決于樣本的絕對隨機性,大數(shù)據(jù)時代,營銷調(diào)研建立在對大樣本持續(xù)收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,實時分析和輸出調(diào)查結(jié)果將為營銷決策提供及時判斷臨界值。
在大數(shù)據(jù)背景下對營銷活動進行研究,具有聚焦數(shù)據(jù),提高營銷決策科學(xué)性;強調(diào)洞察,增強營銷活動“預(yù)見性”;重視創(chuàng)新,增強營銷理論“前瞻性”等研究價值[2]。特別是中國具有眾多人口和龐大市場,也使中國成為最為復(fù)雜的大數(shù)據(jù)國家之一。那么,大數(shù)據(jù)對營銷活動究竟會產(chǎn)生怎樣的影響?其內(nèi)在機理是什么?通過文獻綜述,對大數(shù)據(jù)概念進行界定,梳理其發(fā)展的歷史脈絡(luò),在此基礎(chǔ)上分析大數(shù)據(jù)對消費者行為、營銷決策模式、營銷戰(zhàn)略、營銷要素等的影響表征及其機理,最后對大數(shù)據(jù)的營銷應(yīng)用研究做出述評。
二、大數(shù)據(jù)的發(fā)展脈絡(luò)及概念界定
(一)大數(shù)據(jù)的發(fā)展脈絡(luò)
大數(shù)據(jù)的概念最早要追溯到上世紀(jì),只是在互聯(lián)網(wǎng)時代,大數(shù)據(jù)才從規(guī)模、類型等方面得以實現(xiàn)。早在1981年,美國著名未來學(xué)家Toffler在其著作《The Third Wave》中,提及“大數(shù)據(jù)”,并稱之為“第三浪潮的華章”[3]。2001年,META集團(現(xiàn)為Gartner)的分析師Laney指出數(shù)據(jù)增長帶來規(guī)模性(Volume)、高速性(Velocity)、多樣性(Variety)等變化[4]?!禢ature》則在2008年9月開設(shè)“Big Data”??痆5-7],同時《Science》也推出數(shù)據(jù)處理研究專刊“Dealing With Data”,對數(shù)據(jù)洪流(Data Deluge)所帶來的社會變革及影響做出討論[8]。大數(shù)據(jù)研究的開創(chuàng)性論文是Ginsberg et al(2009)的“Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data”,該文探討了如何利用谷歌搜索引擎查詢詞來預(yù)測流行病[9]。
只是在最近幾年,大數(shù)據(jù)才成為高頻詞。2011年5月,麥肯錫公司發(fā)布《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一前沿》報告,指出“在數(shù)據(jù)滲透于各領(lǐng)域并成為生產(chǎn)要素的背景下,對海量數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,將帶來新的生產(chǎn)增長和消費者盈余浪潮”[10]。2012年3月,美國開始實施“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃(Big Data Research and Development Initiative)”,將大數(shù)據(jù)喻為“未來新石油”,并視為與互聯(lián)網(wǎng)、超級計算機同等重要的國家戰(zhàn)略,這也是美國在“信息高速公路”計劃后所實施的又一國家級重大科技戰(zhàn)略。日本緊隨其后,推出“新ICT戰(zhàn)略研究計劃”。同年,世界經(jīng)濟論壇發(fā)布《大數(shù)據(jù)、大影響》報告,從多個行業(yè)領(lǐng)域闡述大數(shù)據(jù)給世界經(jīng)濟帶來的發(fā)展機會[11]。
就國內(nèi)而言,2011年12月,國金證券開創(chuàng)國內(nèi)大數(shù)據(jù)研究先河,將其研究成果引入資本市場[12]。2012年5月,香山科學(xué)會議組織“大數(shù)據(jù)科學(xué)與工程:一門新興的交叉學(xué)科”為論題的會議,同年6月,中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇(CCF YOCSEF)舉辦“大數(shù)據(jù)時代,智謀未來”會議,對大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、組織架構(gòu)、平臺治理等展開探討。2013年6月,國家自然科學(xué)基金委管理科學(xué)部、美國營銷科學(xué)學(xué)會(MSI)、南京大學(xué)商學(xué)院(管理學(xué)院)和香港中文大學(xué)工商管理學(xué)院聯(lián)合主辦“2013營銷科學(xué)與應(yīng)用國際論壇”,也將“大數(shù)據(jù)、社會化、移動化對市場營銷的新挑戰(zhàn)”作為主要議題之一。2014年2月,北京銀行與小米科技就移動支付、便捷信貸、產(chǎn)品定制、渠道拓展等簽署協(xié)議,表明國內(nèi)企業(yè)運用大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略進入實質(zhì)性階段。2014年3月5日,李克強總理第一次把大數(shù)據(jù)寫進政府工作報告,闡明了國家對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鼎力支持的政策,隨后一系列公開講話進一步明確了這一戰(zhàn)略部署。2015年2月,百度公司利用百度遷徙、百度指數(shù)等大數(shù)據(jù)產(chǎn)品直觀地呈現(xiàn)了春運“景觀”,把大數(shù)據(jù)研究成果可視化地展示在電視屏幕上。2015年3月,政府工作報告中進一步提出“互聯(lián)網(wǎng)+”計劃,推動大數(shù)據(jù)與現(xiàn)代工業(yè)相結(jié)合。
(二)大數(shù)據(jù)的概念界定
大數(shù)據(jù)本身就是抽象的概念,當(dāng)前對其概念界定尚未達成統(tǒng)一,不同組織及學(xué)者給予不同的表述,見表1。
盡管各方對大數(shù)據(jù)概念并不統(tǒng)一,但其中“大規(guī)模數(shù)據(jù)”“體量、復(fù)雜性及速度超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)”“超越現(xiàn)代技術(shù)手段處理能力”等觀點得到基本認(rèn)可。IBM公司及Laney et al(2001)認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“3V”特征:規(guī)模性(Volume),數(shù)據(jù)量一般要達到TB級甚至PB級;多樣性(Variety),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);高速性(Velocity),產(chǎn)生、處理、分析數(shù)據(jù)的速度加快。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)在此基礎(chǔ)上,增加“價值性(Value),即“大數(shù)據(jù)價值很大但呈現(xiàn)低密度性”的特點,從而形成大數(shù)據(jù)的“4V”特征[16]。
而NetApp公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“ABC”三特征:大分析(Big Analytic),通過對大數(shù)據(jù)實時分析構(gòu)建新的業(yè)務(wù)模式并更好地了解顧客需求;高帶寬(Big Bandwidth),快速有效地對數(shù)據(jù)進行處理分析;大內(nèi)容(Big Content),包括各種類型數(shù)據(jù),同時對數(shù)據(jù)存儲、擴展、安全等管理的高要求[17]。
三、大數(shù)據(jù)對未來市場營銷的沖擊
根據(jù)(移動)互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)的特征、消費者行為變化及營銷模式的可能演變,通過相關(guān)文獻梳理,勾畫的大數(shù)據(jù)對未來營銷活動的影響趨勢,見圖1。
(一)大數(shù)據(jù)對消費行為的影響
1. 消費行為更理性。工業(yè)化時代,信息不對稱的客觀存在,消費者易受各種如低價促銷、廣告宣傳等影響。而大數(shù)據(jù)時代,消費者有更多、更方便的途徑獲取更詳細(xì)的商品價格、成本、產(chǎn)地、質(zhì)量等信息,并可更方便地搜尋、比對和遴選,從而做出更理性的選擇[18]。
2. 消費行為冪律分布。大數(shù)據(jù)時代,消費者評價系統(tǒng)更廣泛,先前購物者的購后評價及經(jīng)驗對新消費者具有重要參考。相比先前購物者的好評,消費者則會更關(guān)注其差評,以便做出正確的消費決策。同類產(chǎn)品中,質(zhì)量好、價格有優(yōu)勢、服務(wù)好的產(chǎn)品受到越來越多的青睞,并不斷吸引新的消費者,形成“滾雪球式”的“馬太效應(yīng)”,消費行為呈現(xiàn)冪律分布。
3. 消費行為更個性化。工業(yè)化時代,商家追求規(guī)模經(jīng)濟的考慮,只能在有限范圍滿足消費者個性化消費。而大數(shù)據(jù)時代,信息廣泛并快速傳播,消費者的消費認(rèn)知及創(chuàng)造力大大提升,消費異質(zhì)性不斷增大,對產(chǎn)品或服務(wù)的關(guān)注并不僅限于以往的質(zhì)量、品牌、價格、售后等,更關(guān)注其個性化的滿足程度。
(二)大數(shù)據(jù)對營銷決策模式的影響
大數(shù)據(jù)時代,思維方式發(fā)生三個變革:其一,要分析與事務(wù)相關(guān)所有數(shù)據(jù)而不是少量數(shù)據(jù)所構(gòu)成的樣本;其二,要接受數(shù)據(jù)紛亂復(fù)雜的事實,而不能過于苛求精確;其三,更加主動地分析相關(guān)關(guān)系而不再探究難以捉摸的因果關(guān)系[19],可以說,數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策(Data‐driven Decision Making)是大數(shù)據(jù)背景下決策的特點[20],以“數(shù)據(jù)化、智能化、實時化+經(jīng)驗”將成為大數(shù)據(jù)時代的營銷決策范式。
1. 數(shù)據(jù)決策技術(shù)升級,注重實時處理及相關(guān)分析。傳統(tǒng)分析多基于多元統(tǒng)計、計量經(jīng)濟學(xué)模型等方法,對大量一手和二手結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實施分析,從中尋求研究對象的內(nèi)在聯(lián)系,常用方法有:聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、回歸分析、A/B測試、數(shù)據(jù)挖掘等。大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)規(guī)模大、傳遞速度快、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多等特點,使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)庫管理手段很難適應(yīng)時代要求。數(shù)據(jù)產(chǎn)生及傳播速度加快,要求數(shù)據(jù)應(yīng)用實現(xiàn)從離線(Offline)向在線(Online)的實時處理轉(zhuǎn)化[21]。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)成為大數(shù)據(jù)的主要價值來源,但數(shù)據(jù)間交互廣、價值密度低、碎片化嚴(yán)重,也使決策重點從以往因果關(guān)系分析向相關(guān)關(guān)系分析轉(zhuǎn)變。
2. 決策參與主體向社會大眾傾斜,數(shù)據(jù)分析師地位加強。大數(shù)據(jù)使?fàn)I銷決策越來越依賴于數(shù)據(jù)分析而非經(jīng)驗或直覺[22],直覺判斷將被精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析代替。管理者決策重心在于正確發(fā)現(xiàn)并提出問題,一線員工對決策參與度將大大提升,決策主體從社會精英向社會大眾傾斜,扁平化組織架構(gòu)、學(xué)習(xí)型企業(yè)文化將得到加強。同時,能綜合運用數(shù)據(jù)分析、分布式管理的數(shù)據(jù)分析師,將為企業(yè)營銷決策提供更多智力支持。
(三)大數(shù)據(jù)對營銷戰(zhàn)略的影響
1. 激發(fā)協(xié)同營銷的競爭格局。大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)與行業(yè)的邊界日趨模糊,營銷系統(tǒng)開放性更明顯。企業(yè)競爭不再局限于個體之間或供應(yīng)鏈的鏈條間,而是向多主體所構(gòu)建的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)間延伸[23]。企業(yè)營銷戰(zhàn)略的設(shè)計應(yīng)打破傳統(tǒng)的個體競爭思維,在不斷提升自身營銷網(wǎng)絡(luò)化和動態(tài)化能力基礎(chǔ)上,利用外部資源,形成協(xié)同營銷格局。
2. 一對一營銷的精準(zhǔn)定位。大數(shù)據(jù)背景下,企業(yè)可以記錄消費者在產(chǎn)品各個生命周期階段的品牌偏好、口碑評價等行為數(shù)據(jù),基于社會學(xué)、心理學(xué)、營銷學(xué)、傳播學(xué)等相關(guān)理論,并借助數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計計量等,按一定的細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)進行消費行為細(xì)分,從而結(jié)合自身資源優(yōu)勢,形成目標(biāo)市場的選擇和一對一營銷的精準(zhǔn)定位。
(四)大數(shù)據(jù)對營銷要素的影響
1. 產(chǎn)品:顧客參與式的產(chǎn)品設(shè)計和個人定制。大數(shù)據(jù)背景下,虛擬企業(yè)和智能車間將會越來越多地被采用,顧客參與式的產(chǎn)品設(shè)計和個人定制將大行其道。那些市場價值在較短時間發(fā)生貶值的短生命周期產(chǎn)品的時效性更強、需求波動大,與外界存在著復(fù)雜非線性關(guān)系[24]。而長周期產(chǎn)品特別是其中生產(chǎn)工藝復(fù)雜、流程管理復(fù)雜、客戶需求復(fù)雜的復(fù)雜品(Complicated Product)將實現(xiàn)供應(yīng)鏈縱向一體化整合及全生命周期數(shù)據(jù)整合[25]?!叭ⅰ鄙芷诘耐暾髷?shù)據(jù)可幫助企業(yè)構(gòu)建消費者興趣圖譜,從而應(yīng)用于營銷和新媒體關(guān)系定位中。
2. 渠道:渠道縮短及渠道多元化。大數(shù)據(jù)背景下,信息技術(shù)更為成熟,經(jīng)由中間商的渠道模式將讓位于直銷,渠道長度越來越短。特別是具有及時反饋交互關(guān)系平臺技術(shù)的實施,使企業(yè)可開發(fā)出更多、更便捷的渠道與顧客連接,實現(xiàn)多渠道及跨渠道營銷。諸如微商等“屏幕+手指+快遞”的購物方式,配合超低的價格,使?fàn)I銷渠道更趨多元化。
3. 價格:透明度更高,基于支付意愿的差異化定價。傳統(tǒng)營銷定價多從產(chǎn)品成本、利潤率、顧客接受度等簡單因素考慮,并依據(jù)先前相關(guān)銷售經(jīng)驗建立精算模型。大數(shù)據(jù)背景下,傳統(tǒng)精算模型將被顛覆,價格不對稱性有所改善,定價透明度越來越高,明智的價格策略是企業(yè)“陽光”定價,基于支付意愿的差異化定價將成為主導(dǎo),電子支付成為主流。
4. 促銷策略:促銷手段的數(shù)字化、互動化趨勢。大數(shù)據(jù)背景下,傳統(tǒng)電視、報紙、廣播等大眾傳媒的傳播效率不斷下降,而建立在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的移動互聯(lián)網(wǎng)將成為促銷信息的重要傳播手段,促銷手段更具數(shù)字化。同時,促銷手段更新穎,目標(biāo)受眾被多元化數(shù)據(jù)鎖定,并特別強調(diào)與顧客間的互動和情感溝通。
四、大數(shù)據(jù)研究在營銷中的應(yīng)用評析
(一)研究層次:偏宏觀層面研究,輕微觀分析
當(dāng)前對大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究,更多從宏觀層面對其概念內(nèi)涵、形成脈絡(luò)及其對社會所產(chǎn)生的影響方面展開描述,而對大數(shù)據(jù)所形成各種影響的內(nèi)在機理缺少必要的微觀分析。大數(shù)據(jù)為未來營銷帶來深刻影響,但機會和挑戰(zhàn)并存,其合理利用前提是必須擁有準(zhǔn)確、可靠、及時的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)[26],只有在此基礎(chǔ)上,才能提煉出有效的營銷決策信息,才能幫助企業(yè)實現(xiàn)精準(zhǔn)定位。
(二)研究視角:多立足于信息科學(xué)視角,缺少管理視角
當(dāng)前,國外從管理學(xué)視角應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來支持管理決策已成為商科教育的熱點[27]。相比之下,國內(nèi)相關(guān)研究還處于起步階段,數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的管理模式還有待形成,現(xiàn)有的相關(guān)研究則更多立足于對數(shù)據(jù)信息的采集、處理、檢索、挖掘及離線分析等信息科學(xué)視角。而只有立足管理決策的視角,探討大數(shù)據(jù)對現(xiàn)代經(jīng)濟組織的戰(zhàn)略定位、架構(gòu)設(shè)計、營銷實施等實時問題,才能真正發(fā)掘大數(shù)據(jù)的“資源”價值,建立起信息引導(dǎo)決策的機制。
(三)應(yīng)用范圍:國內(nèi)多理論研究,實踐廣度、深度不夠
大數(shù)據(jù)在國內(nèi)發(fā)展還處于起步階段,從行業(yè)實踐范圍來看,多局限于銀行、保險、電信、電商等領(lǐng)域;從技術(shù)應(yīng)用度來看,多表現(xiàn)在對一些相對成熟的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)進行有限范圍應(yīng)用,Hadoop、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫、個性化推薦引擎等新技術(shù)則由于較高的技術(shù)門檻及運營成本未能很好采用;從應(yīng)用整合情況來看,尚缺少一個具有大數(shù)據(jù)信息分享、整合的營銷數(shù)據(jù)平臺。只有讓大數(shù)據(jù)更便捷、快速地貼近顧客,并實現(xiàn)數(shù)據(jù)流通,才能使得大數(shù)據(jù)發(fā)揮其生命力,實現(xiàn)其對營銷管理決策的真正價值。
參考文獻:
[1]俞立平.大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)經(jīng)濟學(xué)[J].中國軟科學(xué),2013(7):177.
[2]李巍,席小濤.大數(shù)據(jù)時代營銷創(chuàng)新研究的價值、基礎(chǔ)與方向[J].科技管理研究,2014,34(18):181-184.
[3]TOFFLER A. The third wave[M]. New York:Bantam books,1981.
[4]LANEY D. 3D data management:controlling data volume,velocity and variety[R]. META Group Research Note,2001.
[5]HOWE D,COSTANZO M,F(xiàn)EY P,et al. Big data:the future of biocuration[J]. Nature,2008,455(7209):47-50.
[6]LYNCH C. Big data:how do your data grow?[J]. Nature,2008,455(7209):28-29.
[7]WALDROP M. Big data:Wikiomics[J]. Nature,2008,455(7209):22-25.
[8]BELL G,HEY T,SZALAY A. Beyond the data deluge[J]. Science,2009,323(5919):1297-1298.
[9]GINSBERG J,et al. Detecting influenza epidemics using search engine query Data[J]. Nature,2009,457(19):1012-1014.
[10]MANYIKA J,et al. Big Data:The next frontier for innovation competition,and productivity[R/OL]. McKinsey Global Institute,2011-05[2014-03-10]. http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_
next_frontier_for_innovation.
[11]WORLD ECONOMIC FORUM. Big data,big impact:new possibilities for international development [R/OL]. 2012[2015-03-15].http://www3.weforum.org/docs/WEF_TC_MFS_
BigDataBigImpact_Briefing_2012.pdf.
[12]國金證券.大數(shù)據(jù)時代即將到來[R/OL].2011-12-07[2014-02-15].http://pg.jrj.com.cn/acc/Res/ CN_RES/INVEST/2011/12/7/151d64a2-79cd-49cb-a04a-ee065a0464b7.pdf.
[13]WIKIPEDIA. Big data[EB/OL].[2015-02-15]. http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data.
[14]GARTNER. Big data[EB/OL].[2015-02-15]. http://www.gartner.com/it-glossary/big-data.
[15]NSF. Big data[EB/OL].[2015-02-15]. http://www.nsf.gov/funding/pgm_summ.jsp?Pims_id=504767.
[16]GANTZ J,REINSEL D. Extracting value from chaos [J]. IDC IVIEW,2011(6):1-12.
[17]NETAPP. Big Data solutions for government[EB/OL]. http://www.netapp.com/us/solutions/industry/government/bigdata.aspx.
[18]李富.大數(shù)據(jù)時代消費者行為變遷及對商業(yè)模式變革的影響[J].中國流通經(jīng)濟,2014,28(10):87-91.
[19]維克托·邁爾-舍恩伯格,肯尼斯·庫克耶.大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕,周濤,譯.杭州:浙江人民出版社,2012.
[20]何軍.大數(shù)據(jù)對企業(yè)管理決策影響分析[J].科技進步與對策,2014,31(4):65-68.
[21]孟小峰,慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展,2013,5(1):146-169.
[22]FRANKEL F,REID R. Big data:distilling meaning from data[J]. Nature,2008,455(7209):30-30.
[23]王舉穎,趙全超.大數(shù)據(jù)環(huán)境下商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同演化研究[J].山東大學(xué)學(xué)報:哲學(xué)社會科學(xué)版,2014(5):132-138.
[24]白世貞,劉乙.短生命周期產(chǎn)品零售商訂貨策略研究[J].商業(yè)研究,2011(9):57-68.
[25]邵鵬,胡平,齊杰.大數(shù)據(jù)時代產(chǎn)業(yè)發(fā)展與社會管理問題研究前瞻[J].科技進步與對策,2014,31(12):154-160.
[26]宗威,吳鋒.大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn)[J].西安交通大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2013,33(5):38-43.
[27]馮芷艷,郭迅華,曾大軍,等.大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題[J].管理科學(xué)學(xué)報,2013,16(1):1-9.
責(zé)任編輯:關(guān) 華