太原理工大学经济管理学院 张睿雨

世界经济论坛报告指出，大数据为新财富，它的价值堪比石油，发达国家均大力发展大数据相关产业，以求在大数据领域占领一席之地。2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》指出“数据已成国家基础性战略资源”，大数据的地位已被摆在国家战略层面。

商务大数据是大数据的一个子集，是在整个商务活动中所采集，可为商务发展创造潜在价值的数据集合。商务领域所部署众多信息系统中存储着海量的商务数据，如何将这些数据转变为信息、知识，进而为商务决策、行为优化等服务，已成为商务领域研究者关注的焦点。当前，已有众多学者从大数据分析技术、商务应用等不同角度对商务大数据进行了大量的研究，并取得显著成果。然而，目前尚未发现对商务大数据知识体系进行分析研究的文献，亟需对该领域的研究成果进行系统化总结分析。

本文基于共词分析原理，借助CiteSpace工具的关键词共现分析和突现词分析等功能，通过数理统计与算法运算来分析商务大数据领域的研究热点以及前沿趋势，为相关学者进一步研究提供参考和借鉴。

1 研究热点分析

文献主题是人们进行文献信息分析时的主要信息之一，主要通过关键词来表现，具有很高的研究价值，高频关键词往往代表某一领域的研究热点[1]。在此运用CiteSpace关键词共现分析功能去全面探究商务大数据研究的热点问题，得到关键词共现图谱，如图1所示，并对排名前20的热点关键词进行统计分析。图1中聚类节点圆环的大小表示该节点所代表的关键词出现频次的多少，圆环越大则代表这一关键词在商务大数据领域热度越高。

图1 商务大数据领域关键词共现图谱

商务大数据领域研究热点主要表现为以下三个方面。

(1)大数据处理技术研究，如big data、cloud computing、mapreduce、hadoop、system、technology、cloud、framework。云计算是大数据存储、分析的基础，在商务大数据领域关注度较高。MapReduce以其并行式数据处理方式成为大数据处理的关键技术，同时，Hadoop给大数据分析处理提供了一个性能和可靠性更好，在处理非结构化和半结构化数据方面能力较强的平台，也是当前该领域的研究热点[2]。

(2)大数据挖掘相关研究，如analytics、data mining、big data analytics、information、network、social media。该方向主要涉及数据挖掘算法的集成、改进等研究内容。社交媒体与社交网络产生大量实时行为数据，如何从中挖掘出客户偏好信息、生产者与消费者之间关系特征等也是该方向一大研究热点。同时，当前大数据的可视化分析技术相关研究愈来愈热，其研究热点有基于多维数据信息可视化设计、基于层次的可视化设计、基于文本的可视化设计等[3]。

(3)基于数据分析、人机交互的商务应用研究，如business intelligence、management、business analytics、performance、model、privacy、challenge。这类研究以商务数据源为基础进行大数据分析，其结果用来服务现实商务活动，如管理问题、绩效问题等。在这一类研究中受关注度比较高的为商务智能，它研究热点主要集中在支撑技术、体系结构、应用系统三方面研究[4]。“互联网+”概念的提出，国内在这一方面研究逐渐增多，如对物联网、电子商务、第三方支付、商务智能等研究热度较高，同时涉足政府工作报告、国家战略、国际市场等研究方向。

2 发展前沿分析

研究前沿是科学研究中最新且具有发展潜力的研究主题，研究前沿通常表现为新主题词的大量出现、词间关系变化、主题词含义变迁以及主题词异常变化等，本文运用CiteSpace突现词探测技术去科学预测商务大数据研究的发展趋势。对该领域研究前沿进行分析，得到关键词共现时区网络突变分析，如图2所示。

图2展示出商务大数据突现主题以及它所对应的突变强度和突变时段，其中突变强度越高说明该主题表现越活跃，innovation、strategy、business model、social network、knowledge management、business、algorithm、component为突变强度最高的前八个关键词。即国际上商务大数据研究的学术前沿主要体现以下四个方面。

图2 商务大数据关键词共现时区图

(1)大数据环境下的商务模式创新。大数据环境下的商务模式创新应主要围绕三个方面研究，分别为产品和服务的创新、企业价值和治理机构、新兴商务模式[5]。大数据环境下的产品和服务创新研究主要有两方面：一是基于重点行业，利用大数据和行业特点结合的方式研究产品和服务的创新，探寻在产品市场化之前的互动设计性。二是研究如何根据顾客大数据设计个性化服务方案、满足各个细分市场需求、建立合适的运营系统、制定准确科学的管理决策。大数据环境下企业价值和治理机构的相关研究主要应在经济和财务视角下，研究大数据下的商务模式创新给企业带来的价值提升和相应的治理结构问题。大数据环境下的新兴商务模式的研究侧重于新兴产业链的研究、新的大数据应用平台的利润来源和营收模式的研究等。

(2)基于社会网络环境的行为机理研究。社会网络应用的发展和大数据分析能力的增强，为分析人行为特征，理解商务活动的行为规律奠定了基础。该研究方向主要聚焦于大数据环境下网络行为机理识别研究和社交网络资本结构和影响分析研究这两方面[5]。一是以社会化网络中的行为数据为研究对象，利用商务智能和动态分析等手段提取出有代表性的行为模式，从而辅助商务管理科学决策。二是分析在大数据环境下生产者和消费者之间的关系特征，并探寻在多重关系下企业绩效和用户行为受用户创造信息的影响机制。另外，因为普通用户在社交网络中的新兴应用产生的信息内容会大概率预测出市场机会，因此对用户在社会网络中创造的大量在线数据的研究和信息传播机理的分析也是商务大数据研究前沿。

(3)大数据背景下知识管理深入研究。移动应用和互联网发展的同时也伴随着信息数据“碎片化”的不断严重，对于商务组织来说，数据的“碎片化”导致数据价值流失，影响商务组织行为效率。知识管理除了在统领大数据研究方向上发挥作用，还可以规整“碎片化”数据，将普通数据上升到知识层面，发挥出比数据自身更大的价值，因此在大数据背景下对知识管理方法、应用等方面的深入研究愈来愈热[6]。

(4)探索处理商务大数据的高效机器学习算法。因为大数据的超高维、噪声大、关系复杂和属性极度稀疏等特点，导致现有机器学习算法很难对其高效分析处理，也就直接导致商务决策出现偏差，因此需探索高效算法处理商务大数据。算法前沿研究主要集中在三方面：一是设计出适合挖掘高维、高稀疏数据的算法，实现知识发现。二是构建用于支持大数据分布式处理和并行化执行的模型机制。三是研究在Hadoop等并行计算平台上处理的复杂度低、并行性高的数据挖掘算法。

3 结语

商务大数据研究的热点主要涉及几方面：分别为大数据处理技术研究、大数据挖掘相关研究、基于数据分析、人机交互的商务应用研究。随着“互联网+”概念的提出，国内对商务应用方面研究愈来愈热。

随着该领域发展，大数据环境下的商务模式创新、基于社会网络环境的行为机理研究、大数据背景下知识管理深入研究、探索处理商务大数据的高效机器学习算法等前沿问题将成为未来研究的重点。