工业大数据资源转化为竞争优势的内在机理——基于资源编排理论的案例研究

论文摘要

随着数字经济时代的到来,企业如何利用工业大数据资源获得竞争优势成为亟待解决的问题。文章采用探索性单案例研究方法,基于资源编排视角,探索工业大数据转化为竞争优势的过程。研究发现:利用工业大数据资源可以实现对环境的被动适应以及主动适应,基于此形成竞争优势双路径;被动适应即根据市场环境优化、更新已有产品服务,扩大市场份额,为客户创造最优价值,获得效率优势;主动适应即预测市场需求、挖掘客户未满足的需要,提供新产品和新服务,开辟新市场,为客户创造新价值,获得差异化优势。

论文目录

• 一、引言
• 二、文献回顾
•   （一）竞争优势
•   （二）资源编排（Resource Orchestration）
• 三、研究方法
•   （一）样本选择
•   （二）案例背景
•   （三）数据收集和分析策略
• 四、研究发现
•   （一）路径一:利用工业大数据资源获得效率优势
•     1．内部累积数据
•     2．整合数据资源形成能力
•     3．利用能力创造价值
•   （二）路径二:利用工业大数据资源获得差异化优势
•     1．内外部泛在化收集数据
•     2．整合数据资源形成能力
•     3．利用能力创造价值
•   （三）工业大数据资源编排获得竞争优势双路径异同
• 五、结论与讨论
•   （一）理论贡献
•   （二）管理启示

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘祎,王玮

关键词: 工业大数据,资源编排,竞争优势,单案例研究

来源: 华东经济管理 2019年12期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学

专业: 工业经济,信息经济与邮政经济

单位: 暨南大学管理学院

基金: 国家自然科学基金项目“企业信息系统实施对员工工作绩效的影响机制研究——基于工作特征和动机的视角”(71271102),广东省自然科学基金项目“移动信息技术对管理者工作重塑和角色变革的影响机制研究”(2017A030313411)

分类号: F424;F49

DOI: 10.19629/j.cnki.34-1014/f.190114002

页码: 163-170

总页数: 8

文件大小: 317K

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