2）战略选择

在价值空间的三个维度中，任何维度的创新都会增加价值，因此在某一个或几个维度上进行突破是产业组织拓展价值空间的主要战略。进入云经济时代，企业面临的外部环境已发生巨大变化，五力模型、SWOT模型等传统战略分析与战略选择方法正逐渐失去应用基础。在竞争性的产业领域，顾客的使用过程成为价值创造的核心，因此产品（有形商品或无形产品）的性质成为战略选择的起点。在日用品、普通食品等大批量生产的传统产业领域，直接成本仍然在产品的成本结构中占据最高的比重，产品个性化特征不明显，功能单一、技术含量较低、工艺过程相对简单，外部竞争非常激烈，因此这些领域的企业适合选择交易维度的创新战略。在传统的成本领先战略基础上，以价格、质量、营销等为竞争手段，充分利用云经济环境提供的条件降低交易成本取得竞争优势。

云经济时代的服务业面临新的战略环境。服务最重要的内容是顾客体验，顾客体验的最优方式是直接参与价值创造流程。云经济环境为实现顾客参与创造了优良条件，因此一般情况下流程创新是服务业的关键战略。流程创新战略就是将产品生命周期内原有的各环节予以分解并重新组合，顾客参与与使用过程密切相关的流程。如出版业，作家创作——出版社评审——出版——销售是早已成熟的线性流程，但云经济将这一流程彻底颠覆了。起点中文网建立了一个读者参与创作、评审的价值生态系统，任何读者可以发表作品、评价作品并提出意见，同时获取一定报酬，最终读者认可的优秀作品得以正式出版，这种流程创新的模式很快取得了市场优势。在服装业，传统的设计师设计——摄影师和模特展示——生产——销售流程的颠覆者是芝加哥无线T恤公司，在新的流程中，设计工作交给了任何愿意尝试设计的人，通过网络征集并评选出若干设计奖获得者，认可度高的那些方案付诸印制。无线T恤公司的价值生态系统栖息着数百万顾客，这些顾客主导了关键流程，所有印制的T恤都销售一空。如果没有无线T恤公司创建价值生态系统，关于T恤的创意和产品需求可能一直处在“休眠”状态，或者仅仅通过个人关系网络零星实现。交易创新和服务创新也渗透在服务业的流程创新战略中，对流程创新战略的执行起着推动作用。

交易创新曾经是制造业的主要竞争战略，技术创新带领的产品创新是其核心。20世纪90年代以来，制造业的服务化趋势日趋明显，服务创新超越交易创新成为制造业的长期战略。进入云经济时代，制造业从传统模式向云制造模式转型升级的进程中，流程创新是首要的战略选择。许多敏锐的大企业已经在着手建设自己的“企业云”，重组了管理流程、研发流程以及生产流程，为云制造创造条件。但流程维度一旦完成重大创新，就进入了持续改善的时期，服务创新则重新成为关键战略。绝大多数顾客关注的是产品的使用过程，而非复杂的产品工艺和制造过程，因此制造业企业的首要任务是发现并维护客户关系，构建价值生态系统是聚集顾客资源的主要方式，也是服务创新的主要载体。在云制造中，云服务平台是连接顾客和制造资源的媒介，也是制造业从线性流程转变到非线性流程的标志。重大的流程创新具有阶段性，而服务创新则必须持续进行，才能保持并增加顾客忠诚度，从而赢得市场长期竞争优势。早期定位为硬件制造商的IBM通过服务创新成长为全球最大的信息技术咨询服务企业，度过了“专一化战略”造成的困境。面对云经济时代的到来，2011年IBM建立了致力于服务开发的“服务创新实验室”，服务创新成为IBM持续发展的核心战略。

（二）大数据发展为企业生态演进赋能

随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的迅猛发展，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本、技术之后的又一种重要的生产要素，并将必然是全球各个国家和地区争夺的战略资源。谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。在此情况下，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。可以预见，新一轮的国际竞争尤其是大国竞争，在很大程度上是通过大数据增强对世界局势的掌控力和主导权。目前，美国、欧盟、日本等发达国家和地区已相继出台了相关的战略规划和配套法规以促进大数据应用与发展，致力于通过发展大数据，来提升政府治理能力、经济发展质量乃至国家综合实力。

1、大数据概念与发达国家发展启示

1）概念

“大数据”概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。但是直到近几年，“大数据”才与“云计算”“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据的理解。当然，由于大数据本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。

综合不同的定义，大数据至少应包括以下三个方面含义：一是数量巨大；二是无法使用传统工具处理；三是大数据最重要的是如何运用。它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。

2）特征

一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（volume），多样性（variety），高速性（velocity）和价值（value），即所谓的“4V”。

首先，注重顶层设计。为充分抓住大数据带来的新发展机遇，美、日等发达国家无不从国家层面来定制大数据战略规划，提出国家实施大数据战略的明确目标，并用于引领带动本国大数据的快速发展。另一方面，美、日等国政府除了做好大数据项目的统筹规划以外，还会提供充足的资金以支撑提升国家数据能力的基础设施建设以及促进面向大数据创新应用技术的开发，并保证政府部门数据存储需求和数据安全需求。

其次，注重数据开放。为保证大数据能够充分发挥作用，美、欧、日等发达国家和地区都实行了开放数据的政策。例如美国的《我的大数据》分别从退伍军人健康记录、纳税信息、电子能源使用和学生助学信息四个方面进行信息公开，使得美国人可以更安全地获取他们的个人数据，用来更好地处理他们私人领域的申请活动和服务。《欧盟开放数据战略》旨在让欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息，建立一个汇集不同成员国以及欧洲机构数据的“泛欧门户”。日本IT战略本部于2014年6月发布电子政务开放数据战略草案，并于2013年7月由日本三菱综合研究所牵头成立了“开放数据流通推进联盟”，旨在由产官学联合，促进日本公共数据的开放应用。

再次，注重隐私保护。随着大数据飞速增长，隐私问题也日益呈现在世人的面前。美、欧、日等发达国家和地区在强力推动大数据的同时，也充分考虑了对隐私的保护。随着远程控制技术与云端储存技术在个人电脑与文件管理领域普及，美国政府正在通过发展大数据战略来完善隐私法以保证法律跟上技术发展的脚步。现今美国最高法院正从第三方数据的访问权限、数据和元数据的安全、商业数据服务的政府使用、内部威胁和持续性评估这四个方面着手来完善隐私法。欧盟通过“迎接大数据时代”的推广，呼吁成员国积极推动大数据业务，并就“数据所有权”和数据提供责任作出新规定、制定数据标准等。于2018年5月25日正式生效的欧盟《通用数据保护条例》，被广泛认为是欧盟有史以来最为严格的网络数据管理法规。这一条例全面加强了欧盟所有网络用户的数据隐私权利，明确提升了企业的数据保护责任，显著完善了有关监管机制。

最后，注重社会参与。由国家出资推进政府与各科研单位、高校、企业的合作，组合社会各界多方力量共同参与大数据战略，是发达国家和地区的重要经验。例如美国《大数据研究和发展计划》就是以美国各级政府为主导，依托高校和科研机构，鼓励联邦政府机构和各州政府以及高校、非政府组织和企业等各种力量广泛参与，并通过多种形式进行充分的合作。

编辑：刘家成