交互型价值链

　　按照维克托·迈尔-舍恩伯格的说法，未来的大数据企业至少包括以下三类：一是大数据掌控公司，这些公司拥有大量数据或具备收集大量数据的能力，比如Twitter以及金融服务企业、UPS等快递企业;二是大数据技术公司，包括提供大数据解决方案或技术支撑的IBM、Oracle、Google、Amazon、EMC等企业，甚至包括麦肯锡、Gartner等具备咨询和实施能力的分析公司;三是大数据方法论公司，他们具备挖掘数据新价值的独特想法和方法，专业媒体、小的创业公司或行业协会，都有可能成为这样的公司。

　　数据掌控公司、技术公司和方法论公司构成了全新的大数据价值链，数据、信息、知识和智慧在这个闭环中交互循环。以阿迪达斯为例。在竞争优势等战略论模式下，阿迪达斯掌控技术和产品，经销商接近市场和消费者。无论是供方市场还是买方市场，阿迪达斯对整个价值链的控制地位都是无法替代的。在大数据时代，经销商既是数据的感知层和应用层，也是产品研发和生产的决策层。同样，阿迪达斯总部既是数据的整合层和分析层，也是研发和生产的实施层，阿迪达斯和经销商从上下游关系转化为互补关系。甚至在大规模个性化定制模式下，最终的消费者将成为产品和品牌的定义者，成为其研发和生产的建议者。

　　正如哈佛商学院客座教授托马斯·达文波特所言，任何一家公司都有机会成为大数据的领头羊，只是那些已经具备分析实力的公司可能有一定优势。不过，没有任何理由阻碍一家公司突然进军大数据领域，因为基本的计算能力可以通过诸如亚马逊这样的“云计算”供应商获取，公司只需重点投资合适的人才、软件和数据。

　　无门槛竞争

　　大数据让依靠“信息不对称”生存的商业模式无处藏身。

　　传统的金融服务业是典型的“信息不对称”商业模式。金融机构充当了资金供给者与需求者之间的桥梁和信任担保;零售业存在的价值在于扮演了制造商与消费者之间的纽带，形成了店大欺客、客大欺店的博弈;制造企业的竞争优势源于对核心技术、生产能力和劳动力红利的把控，在价值链关键环节布点成为理想的竞争状态。

　　在大数据时代的水平、交互型价值链之下，企业的“竞争优势”也可能即刻化为乌有。因为，大数据摧毁了基础设施等资源壁垒，IT硬件包括云计算将更加标准化和商品化;社会资源和时空界限正在模糊，大数据将为企业提供无处不在、无所不包和无边界的计算和分析服务;金融与实业、IT与业务走向深度融合，大数据能够洞悉到存在于虚拟和现实两个世界的信任网络，形成多样化的金融工具和信任体系。资金、人才、技术和品牌等传统竞争要素即将在大数据时代淡出人们的视野。

　　无门槛竞争是最高级别的对决。因为数据和信息的透明度和共享性，让“田忌赛马”的博弈模式无从谈起，让迈克·波特的竞争力模型难以奏效。想当初，Groupon的团购模式在国内遍地开花，“千团大战”烽烟四起，但大多数团购网却没能过上两周岁生日。当下，金融业互联网和互联网金融化催生了无数蠢蠢欲动的小额贷款公司，尽管个别新金融企业存活不足28天，但马云的“如果银行不改变，我们就改变银行”的言论不可小视。这一切都是大数据时代无门槛竞争的表象：门槛超低，参与者一哄而起，“挟数据以令价值链”者方能脱颖而出。

　　协同研发模式

　　大数据同样挑战着传统的研发模式。“缺芯少屏”的核心技术缺失困境或许得到缓解，凭借关键技术拥有产业链掌控力的企业将日渐式微。微软、IBM、通用电气等跨国巨头对开源的参与和对开放式创新的重视，是协同研发模式的最好例证。

　　作为大数据分析平台的Hadoop，更是协同研发模式的典范。作为一个分布式基础架构，Hadoop由Apache基金会开发。在Hadoop体系中，有GoogleLab开发的Map/Reduce的贡献，有Facebook、谷歌、雅虎等几位工程师创建的Cloudera公司的参与，也有雅虎与硅谷风投BenchmarkCapital合资企业Hortonworks的分享(据说占Hadoop的70%)，IBM、EMC、Intel等IT企业都是Hadoop的协助者和支持者。

　　Hadoop的实践告诉我们，大数据让偏安一隅的企业能够获取全球化的最新科研成果，而其供应线上下游企业已经不再是单独的商业伙伴，而是其研发的参与者。以消费者为例，大数据技术和应用的普及，让消费者不仅仅能够找到适用的终端产品，而且能够通过重新创造产品和服务成为“生产兼消费者”(prosumer)。

　　相比之下，一些企业迷信和依赖“高手”、“能人”的“大厨式”研发体系将面临巨大挑战。“大厨式”研发模式着实有利于攻克一些短线的技术或产品研发难题，但是对企业持续研发能力的积累造成了极大的伤害。首先是高手难寻，而且易于江郎才尽。其次是弱势企业悉心培养的种子选手，很快就会被强势企业挖走。再次是“高手”和“能人”往往自以为是，难以管理。最后“大厨”通常会制约研发后备力量的成长。

　　告别“大厨式”研发，就是要遵循“研发团队为解决问题而建，而非为技术大难而建”的原则，萃取现群体智慧，开展协同研发。云计算、移动互联网为协同研发模式提供了可能，大数据将这种开放性、共享性模式变成现实。一是最新的技术和标准能够在全球网络中快速传播;二是借助大数据技术的新技术融合与重组，成就新的创新成果;三是最新的专门技术和有效的研究工具可以在共享中无缝衔接;四是产学研用自发组织的社会网络使公共知识到私人企业的积极反馈更加快捷。