大数据背景下跨境电商商业模式创新研究
发布时间：2020-08-28 11:25
进入21世纪以来,随着互联网技术的高速发展,以及移动终端应用给人们带来颠覆传统的用户体验,不同行业和领域的企业越来越关注大数据带来的商业模式创新和变革。大数据作为重要的战略资源成为企业较为关注的技术创新手段,同时在学术界也有更多的相关研究学者开始关注,怎样将大数据更好的应用于商业模式的创新过程。本文通过文献归纳法,深入分析了商业模式和商业模式创新的国内外研究成果,归纳总结出适用于本文的商业模式定义。基于对商业模式创新驱动力的探讨,提出商业模式创新驱动力模型。然后,通过对传统跨境电商行业的商业模式问题分析与归纳,尝试总结出传统跨境电商商业模式问题的范畴。研究设计方面,本文使用深度访谈法,对3位大数据专家、4为跨境电商行业资深经理人、3位商业模式学术研究员,总计进行698分钟访谈。以此收集基础分析资料。研究采用质性研究方法扎根理论对收集的资料进行编码。通过对168个概念进行分析和提炼,一共提出81个概念,并通过三级编码,将其归纳为17个副范畴和8个主范畴。(A-1价值主张、A-2资源组合、A-3运作流程、A-4界面模式、A-5跨境电商问题、A-6战略发展、A-7创新驱动力、A-8大数据应用)。通过对各个主范畴与大数据应用之间进行相关性分析,得到了大数据应用对于商业模式创新要素的作用方式,并根据商业模式创新理论以及三级编码结果,构建大数据影响下的商业模式创新路径与框架。本文通过进一步深入分析大数据与商业模式创新驱动力的相关性,以及大数据与战略发展的相关性,从战略的视角,深入分析本文提出的商业模式创新路径。(1)基于价值主张的国家战略发展创新。(2)基于资源组合的数据资源战略创新。(3)基于运作流程的全球化战略创新。(4)基于界面模式的平台业务战略创新。最后,分析论述了商业模式创新路径对于传统跨境电商商业模式的促进作用,提出大数据背景下跨境电商创新商业模式并加以论证。
【学位单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.6
【部分图文】：
的商业模式上”。RAPPA（2001）认为“商业模式定义了公司在价值链司如何获得剩余价值，并指出商业模式定义了公司从事什么活动来创游和下游合作伙伴以及如何与客户谈判，为客户提供价值”。商业模界定，而笔者认为商业模式即为企业通过产品或服务的交付，在价值形成的一种商务关系，产品和服务的交付为顾客提供的价值，改变企以及和合作伙伴的关系网络等，以此实现价值并产生可持续盈利的要新是一种改变企业价值形成的基本逻辑，以此提升产品和服务的价值可以包括多个商业模式要素的变化，以及要素之间和动态运营机制中而本文所讨论的大数据背景下的商业模式和商业模式创新是从新的数分析方法衍生出而出的，可以说基于大数据的商业模式创新方式是一发展的全新领域。大数据为背景，以跨境电子商务产业为研究对象，希望通过探究以大为系统创新驱动力的作用下，企业如何将大数据作为商业模式和商业载体，使企业在商业模式创新过程中更好的适应市场的变化和快速发尤其为我国跨境电商行业商业模式的创新提供一些有现实意义的建议
为大数据是规模巨大、格式复杂的数据，数据专家通过对大数据获取、分析和解，从而推动企业业务价值创造方式的变革。从技术角度将，大数据一般可以采用adoop和MPP分布式数据库混合架构的计算框架可以为用户提供完整的数据处理解决，其中对于数据的采集和转换、数据的计算与存储、数据分析和数据挖掘、共享交、BI展示以及运维管理等，帮助企业构建海量数据处理系统，发现数据的内在价，获取新的市场机会。大数据是需要建立新的处理模式才能具有更强的决策能力、察力和流程优化能力。简而言之，大数据技术技术就是我们认为的智能分析和隐患测，其具有跨数据关联分析的能力，业务可视化与运维大数据搜索等特性。大数据技术具有智能化，自我学习，可视化，虚拟化，动态分布等特性，根据017年甘特大数据技术智能化数据增长预测显示，从2016年至2021年，全球大数据技发展，将逐渐从过去小数据时代的CRM系统、供应链分析系统、销售分析系统以及智能化应用，逐渐过渡到大数据平台、规范分析、数据智能化挖掘等新型技术领。大数据技术的发展，使得人工智能、语音识别、图像识别、云计算、数据安全、拟化应用、智能汽车、无人机等更多的前沿科学变得更加具有现实意义，大数据技的应用正在迅速的融合进我们日常生活当中[41][42]。
的飞天平台，具有高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的特点。DataHub与阿里云流计算引擎StreamCompute无缝连接，应用者可以轻松使用SQL进行流数据分析。DataHub服务也提供分发流式数据到各种云产品的功能。通过图2-2看出基于阿里云的DataHub大数据应用架构，可以快速的切换各种网络流式数据的数据源，并自动进行负载均衡和数据采集，通过订阅、共享、数据流分析、图像识别以及数据模型重构的方式，形成可视化的预测模型和动态数据分析报告。在这一过程中，大数据应用其本身意义在于过滤掉了海量数据中，无用的干扰因素，提炼出了对于形成预测模型和动态可视化数据报告的有价值数据，并对这部分数据的数据源进行实时监控和智能模型重构。图 2-2 阿里云 DataHub 大数据应用架构通过以上实例发现，企业实际更关心大数据应用的基本处理流程。原有企业所面临的问题是如何定义自身业务的需求，企业 IT 部门如何获取以及整合数据源
本文编号：2807522
【学位单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.6
【部分图文】：
的商业模式上”。RAPPA（2001）认为“商业模式定义了公司在价值链司如何获得剩余价值，并指出商业模式定义了公司从事什么活动来创游和下游合作伙伴以及如何与客户谈判，为客户提供价值”。商业模界定，而笔者认为商业模式即为企业通过产品或服务的交付，在价值形成的一种商务关系，产品和服务的交付为顾客提供的价值，改变企以及和合作伙伴的关系网络等，以此实现价值并产生可持续盈利的要新是一种改变企业价值形成的基本逻辑，以此提升产品和服务的价值可以包括多个商业模式要素的变化，以及要素之间和动态运营机制中而本文所讨论的大数据背景下的商业模式和商业模式创新是从新的数分析方法衍生出而出的，可以说基于大数据的商业模式创新方式是一发展的全新领域。大数据为背景，以跨境电子商务产业为研究对象，希望通过探究以大为系统创新驱动力的作用下，企业如何将大数据作为商业模式和商业载体，使企业在商业模式创新过程中更好的适应市场的变化和快速发尤其为我国跨境电商行业商业模式的创新提供一些有现实意义的建议
为大数据是规模巨大、格式复杂的数据，数据专家通过对大数据获取、分析和解，从而推动企业业务价值创造方式的变革。从技术角度将，大数据一般可以采用adoop和MPP分布式数据库混合架构的计算框架可以为用户提供完整的数据处理解决，其中对于数据的采集和转换、数据的计算与存储、数据分析和数据挖掘、共享交、BI展示以及运维管理等，帮助企业构建海量数据处理系统，发现数据的内在价，获取新的市场机会。大数据是需要建立新的处理模式才能具有更强的决策能力、察力和流程优化能力。简而言之，大数据技术技术就是我们认为的智能分析和隐患测，其具有跨数据关联分析的能力，业务可视化与运维大数据搜索等特性。大数据技术具有智能化，自我学习，可视化，虚拟化，动态分布等特性，根据017年甘特大数据技术智能化数据增长预测显示，从2016年至2021年，全球大数据技发展，将逐渐从过去小数据时代的CRM系统、供应链分析系统、销售分析系统以及智能化应用，逐渐过渡到大数据平台、规范分析、数据智能化挖掘等新型技术领。大数据技术的发展，使得人工智能、语音识别、图像识别、云计算、数据安全、拟化应用、智能汽车、无人机等更多的前沿科学变得更加具有现实意义，大数据技的应用正在迅速的融合进我们日常生活当中[41][42]。
的飞天平台，具有高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的特点。DataHub与阿里云流计算引擎StreamCompute无缝连接，应用者可以轻松使用SQL进行流数据分析。DataHub服务也提供分发流式数据到各种云产品的功能。通过图2-2看出基于阿里云的DataHub大数据应用架构，可以快速的切换各种网络流式数据的数据源，并自动进行负载均衡和数据采集，通过订阅、共享、数据流分析、图像识别以及数据模型重构的方式，形成可视化的预测模型和动态数据分析报告。在这一过程中，大数据应用其本身意义在于过滤掉了海量数据中，无用的干扰因素，提炼出了对于形成预测模型和动态可视化数据报告的有价值数据，并对这部分数据的数据源进行实时监控和智能模型重构。图 2-2 阿里云 DataHub 大数据应用架构通过以上实例发现，企业实际更关心大数据应用的基本处理流程。原有企业所面临的问题是如何定义自身业务的需求，企业 IT 部门如何获取以及整合数据源
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
1 王生金;;顾客增加值嵌入的B2C商业模式创新研究[J];经济经纬;2013年01期
2 陈文基;忻展红;申志伟;;基于经典扎根理论的商业模式研究[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2011年03期
3 王茜;;IT驱动的商业模式创新机理与路径研究[J];管理学报;2011年01期
4 王伟毅,李乾文;创业视角下的商业模式研究[J];外国经济与管理;2005年11期
本文编号：2807522
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