二、大数据的联通机制与合作分析.pdf

一、大数据的联通机制与合作分析 （一）大数据的联通机制分析 目前，社交媒体、移动互联网、大数据分析、云计算、物联网，不是孤立存 在的，而是一个相互融合的应用与发展。在数字化经济迅速崛起的趋势下，这种 创新融合使得今天的 IT 业不再像过去那样只是提供简单的服务，而是通过技术 的不断的发展与创新，以及在行业中的不断渗透，为客户创造更多价值。大数据 不仅仅是 IT 业的事情，许多行业内领军企业，都意识到大数据新思维的巨大冲 击，给这些企业家们带来冲击的不是大数据本身，而是一些新兴企业不可思议的 跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊，很多人采用新技术、新模式，大规 模采集数据，迅速形成预判，扩张到企业行业。跨界大规模采集数据，需要将各 企业行业的数据实现互联互通，融入的企业行业越多，则通过大数据获得的信息 越完整，则更具有商业价值，那么对企业行业的作用就越大。跨界大数据平台具 有很重要的网络外部性，即加入到跨界大数据平台的企业行业越多，则对企业行 业的意义就越大。那么，作为跨界大数据平台的运营企业，面对不同数据对不同 企业行业有着不同价值，如何实现企业利润最大化？这正是本节所要解决的问题。 随着其他企业的数据联通至大数据平台，那么所联通的企业从中得到的效用 则会逐步增加。考虑一组个以单位长度[0，1]上的连续数字 （密度φ 0 ）表 示潜在大数据消费者（大数据联通企业），以较低的值表示有较强联通意愿的企 业（表明大数据对这类企业的价值大），以较低的值表示有较低联通意愿的企业。 (0 ≤ ≤ 1)表示实际联通大数据平台的企业总数，表示联通至大数据平台的 连接成本及服务费用。假设 (0 ≤ ≤ 1)类消费者的效用如下： U = {(1 − ) − 若联通 （1） 0 不联通 式（1）中 表示企业期望的联通至大数据平台的企业数量，是关于效用的 常数，为分析方便，不失一般性，令 = 1。为保证有最强联通意愿的企业效用 为正，此处设 ≥ 。每个企业的效用都显示出网络外部性，因为它随着企业总 的期望数量 的增加而增加。 设̂表示某个特定的企业，在给定连接成本及服务费用下，它对联通或者不 联通至大数据平台无差异，则有： ( ̂) 1 − − = 0 （2） 即̂ = ( − )⁄ 。从而，所有 ̂ 表示的企业不会联通至该平台，而位于 ̂ 的企业则会联通，因此企业的实际数量 = ̂ 。同时可以看到，̂ 随 的增 加而增加，它反映了在网络外部性下，对企业数量有更高的期望从而有更多的企 业联通至大数据平台。 那么期望企业的数量是如何决定的？一般情况下有许多因素影响联通企业 数量，如大数据平台的广告攻势。为避免推测，我们做如下定义与假设： 定义1：如果企业能正确地预测到将有多少企业联通至大数据平台时，我们 就称消费者具有完美洞察力。 假设1：企业具有完美洞察力，即 = 。 由式（2）可得到： = (1 − ̂)̂ （3） 式（3）可用图1 表示。 图4 大数据平台服务需求曲线的推导 从图4 中可以看出，总的反需求曲线在需求水平较低时向上倾斜，在需求水 平较高时逐渐向下倾斜。其原因在于需求水平低且网络规模较小时，网络效应超 过价格效应，企业联通意愿随着总需求上升而上升。一旦网络规模达到企业的一 半，负的价格效应开始起支配作用，反需求函数变成传统的向下倾斜的总需求曲 线。图4 揭示了所有类型的潜在联通企业一致增长的效应，具体体现为 的增加 提高曲线的顶点，即联通企业支付意愿的提高。 定义 2：令0表示联通服务既定的连接费与服务费。临界规模表示费用为 0 时保证企业