大数据时代企业生态系统的演化与建构
构建数字化生态系统的实践路径与经验分享
构建数字化生态系统的实践路径与经验分享随着信息技术的快速发展和智能化时代的到来，数字化生态系统已经成为企业发展的重要战略方向。
构建数字化生态系统可以帮助企业实现信息共享、资源整合和价值创造，提升企业的竞争力和创新能力。
本文将分享一些构建数字化生态系统的实践路径和经验。
一、明确数字化生态系统的目标和愿景在构建数字化生态系统之前，企业需要明确自身的目标和愿景。
这包括确定数字化转型的方向和重点，以及希望通过数字化生态系统实现的目标。
例如，企业可能希望通过数字化生态系统实现供应链的协同管理，提升产品的交付效率和质量；或者希望通过数字化生态系统实现客户关系的全面管理，提升客户满意度和忠诚度。
明确目标和愿景可以帮助企业更好地规划数字化生态系统的构建路径。
二、整合内外部资源，打造数字化生态系统构建数字化生态系统需要整合内外部的资源，包括技术、数据、人才等。
首先，企业需要选择合适的数字化技术和平台，如云计算、大数据、人工智能等，以支持数字化生态系统的建设。
其次，企业需要整合内部的数据资源，建立统一的数据平台和数据管理机制，以实现数据的共享和挖掘。
同时，企业还需要与外部合作伙伴建立良好的合作关系，共同构建数字化生态系统。
例如，企业可以与供应商、客户、科研机构等合作，共享资源和信息，实现价值链的整合和优化。
三、推动组织变革，培养数字化人才构建数字化生态系统需要推动组织的变革，包括组织结构、流程和文化的转变。
首先，企业需要调整组织结构，建立跨部门的协作机制和团队，以促进信息的共享和沟通。
其次，企业需要重新设计业务流程，优化工作流程和决策流程，提高工作效率和决策质量。
最重要的是，企业需要培养和吸引数字化人才，提升组织的数字化能力。
数字化人才不仅要具备技术和数据分析的能力，还需要具备创新和协作的能力，能够推动数字化生态系统的建设和应用。
四、持续创新和优化数字化生态系统构建数字化生态系统是一个持续的过程，需要不断进行创新和优化。
大数据驱动下的企业生态系统建设
大数据驱动下的企业生态系统建设第一章：前言在当前信息化和数字化时代，大数据成为社会经济领域的重要资源，进一步推动经济高质量发展。
随着技术、算法等方面不断创新，大数据已经渗透进了各行各业，引发了一系列变革。
企业作为最为活跃和开放的领域之一，大数据对企业的生态系统建设产生了深远的影响。
本篇文章将从大数据驱动下的企业生态系统建设的理论内涵、现状与挑战、案例分析和未来展望四个方面进行探讨。
第二章：大数据驱动企业生态系统建设的理论内涵大数据是指规模巨大、类型多样、复杂度高的数据集合。
大数据分析是抽象、刻画和理解数据中模式的过程，这些数据可以来自人们日常生活中的记录和交互、医学、金融、交通、研究等方面。
大数据分析具有以下几个特点：1. 高速度、多角色、变化频繁：大数据的采集速度和分析速度非常快，并且可以从不同的角色、全球的网站、社交媒体以及大型交易所等多个渠道获取数据。
2. 多样性、多维度、深度分析：大数据不仅涉及到结构化数据，还涉及到非结构化数据和半结构化数据，并且需要对其进行多维度的深度分析。
3. 高可视化、动态监测、实时反馈：大数据分析的结果需要进行高可视化的展现，需要动态地监测数据变化，并及时地反馈数据分析结果。
企业生态系统是指在企业内和外的人、资金、资源、技术、信息等环节中形成的复杂网络体系。
而大数据驱动企业生态系统建设，是指以大数据为核心的企业整体架构建设与重构，以数据分析为手段，采用信息化技术，重构企业生态系统，推动企业的业务升级和转型发展。
第三章：大数据驱动企业生态系统建设的现状与挑战当前，大数据驱动企业生态系统建设已经成为企业升级和转型发展的必经之路，在实践中也面临着许多挑战和问题，主要集中在以下几个方面：1. 数据安全问题：随着数据的采集和存储规模的不断扩大，数据泄露、滥用、篡改等安全问题不容忽视，企业必须加强数据保护和安全控制，降低安全风险。
2. 人才短缺问题：大数据分析需要专业人才支持，而当前企业数据分析人才的短缺问题严重，高端人才特别缺乏，这也制约了企业运用大数据进行生态系统建设的速度和质量。
企业生态系统的构建与管理研究
企业生态系统的构建与管理研究随着市场竞争的日益激烈，企业们需要重新审视自己的发展战略。
除了提高自身的核心竞争力之外，另外一个不容忽视的方面就是要建立和管理好自己的生态系统。
企业生态系统是指企业与其环境之间的互动关系，是企业取得成功的重要因素之一。
本文将从企业生态系统的概念、构建步骤、管理机制等方面进行探讨。
一、企业生态系统的概念企业生态系统是由企业本身及周围环境构成的、相互作用、相互促进的经济系统。
除了企业自身之外，企业的生态系统还包括供应商、客户、竞争对手、行业组织、政府机构以及其他利益相关者。
企业与这些利益相关者之间的相互作用会影响企业的长期发展和成功。
企业的成功很大程度上取决于企业能否构建一个健康、有利的生态系统，并且有效地管理和优化这个生态系统当中的各种元素。
二、构建企业生态系统的步骤1.确定利益相关者企业应该明确自己的利益相关者，找出与企业关系密切的人群。
利益相关者可以包括供应商、客户、股东、竞争对手、政府机构等。
一旦企业明确了这些利益相关者，就可以更加清楚地了解各方面的需求和利益，并为每一个利益相关者制定相应的策略。
2.建立合作关系企业应该寻求与其利益相关者建立合作关系，启动有价值的商业合作模式，共同推进双方的利益。
例如，企业可以与供应商建立战略合作伙伴关系，共同取得竞争优势。
企业也可以与客户建立紧密的关系，分享市场信息、技术研发成果和市场机会。
3.拥有开放式创新机制在企业生态系统中，企业应该拥有一种开放的创新机制，可以与其合作伙伴共同研究及开发新产品及服务，提高效率和降低成本，提高工作效率及减少市场营销和管理成本。
例如，企业可以与供应商共同研发新产品，降低研发成本；公司也可以与客户合作，开发依赖于客户需求的专业产品，提高产品满意度和市场占有率。
4.优化手机化科技生态系统速度和生命力与信息科技的发展息息相关。
一款智能手机就是一个生态系统，它包括了硬件、操作系统、应用程序、云服务等。
现代企业也需要借助人工智能、物联网等先进科技，提高生态系统的智能化和敏捷性，实现数字转型。
大数据时代下的企业级系统架构与实现
大数据时代下的企业级系统架构与实现随着信息技术的不断发展，大数据时代已然到来，企业界也越来越注重以数据为核心驱动的商业模式来实现持续增长。
企业级系统架构因此也需要不断调整和更新，以满足新的业务需求和发展方向。
本文将从以下三个方面探讨大数据时代下的企业级系统架构和实现：一、大数据时代下企业级系统架构的特点大数据时代的企业级系统构架有一个明显的特点，即用数据来驱动业务，这也与以前的企业级应用程序构架不同。
在以前的系统中，应用程序主要基于工作流程、业务规则、交易和相关数据管理。
但是，在大数据时代，这些应用程序借助新型的技术架构处理数据变得更加智能和高效。
企业级系统构架也应该更加灵活和实时地适应业务需求。
其次，大数据时代下的企业级系统架构需要更多专业的技术的支持。
例如，数据采集和数据处理工具、数据存储技术、机器学习算法、AI、物联网等。
同时，企业级系统架构也要面对数据规模的增长，这也说明数据的交互和应用处理需要更多的硬件和软件资源。
二、大数据时代下企业级系统架构的实现在大数据时代下，企业级系统架构的实现需要解决以下几个问题：1. 数据采集和处理数据采集是大数据时代下企业级系统最重要的一步，同时也是最困难的一步。
数据的来源和种类非常多，包括可以直接获取的结构化数据，也有不可预知的非结构化数据、网页上的数据等。
如何从这些不同的数据源中正确地提取数据、转换数据并存储数据，是大数据时代下企业级系统架构必须要解决的问题。
2. 数据管理和存储随着大量的数据采集和处理，数据量将会迅速增长，因此，数据的管理和存储也是大数据时代下企业级系统架构的瓶颈。
数据的管理和存储需要考虑到数据的结构、格式、安全和灾备恢复，同时也要考虑数据的可扩展性和性能。
3. 数据分析和应用大数据时代下的企业级系统架构最终目的是通过数据分析来获得有价值的信息，并应用于业务过程中。
这个过程需要融合不同的技术工具，例如数据挖掘、机器学习、数据可视化等，以实现数据的分析和应用。
“大数据”时代企业生态系统的演化与建构
“大数据”时代企业生态系统的演化与建构
资武成
【期刊名称】《社会科学》
【年(卷),期】2013(000)012
【摘要】“大数据”正以各种方式影响着企业的管理和决策,企业生态系统也面临着巨大的变革和挑战.在阐释“大数据”和企业生态系统内涵的基础上,重新审视了“大数据”时代企业生态系统的产业环境、运营模式、合作方式、客户市场等特征,深入剖析了“大数据”时代企业生态系统演化的内在机理和外部机制,为企业构建良好的生态系统提出了具体策略.
【总页数】8页(P55-62)
【作者】资武成
【作者单位】湖南师范大学商学院湖南长沙 410081
【正文语种】中文
【中图分类】G203
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数字经济生态系统的构建与发展
数字经济生态系统的构建与发展数字经济时代已然到来，不断涌现的创新技术与商业模式正在改变着我们的生产方式和经济格局。
数字经济生态系统是在数字技术和数字经济的支撑下形成的一种以网络为媒介、以生态为架构、集成各种数字要素的互联网化经济系统，是数字经济发展的重要标志之一。
本文将从数字经济生态系统的概念出发，探讨其构建与发展的意义、关键因素以及现阶段的发展状况和未来发展趋势。
一、数字经济生态系统的概念数字经济生态系统，指的是在数字经济时代，以数字技术为支持、以数字经济为导向，以网络互通、资源共享、创新合作、开放共赢的“生态”方式，建立数字经济各要素之间的良性互动和协同发展的经济系统。
这个生态系统通常由数据、应用、平台和服务等基本要素组成，所涉及的产业领域也越来越广泛。
数字经济生态系统可以看作是数字经济的发展趋势和核心形态，体现了数字经济深度融合和系统化发展的基本特征。
二、数字经济生态系统的构建与发展意义数字经济生态系统的构建和发展对于推进数字经济的发展、实现全球化数字化进程和搭建全球经济合作的新平台等方面都具有重要的意义。
具体来说，数字经济生态系统的构建与发展有以下几个方面的意义：1、推进数字经济的发展。
数字经济各要素之间的互动与协同可以实现资源的共享和优化配置，推动数字技术和数字经济的快速发展，更好地满足人们的生产、生活和社会发展的需求。
2、实现全球化数字化进程。
数字经济生态系统的构建可以促进全球化经济合作，并加速了数字技术和数字经济的全球化进程。
这对于促进全球经济发展和提高全球化程度具有非常重要的意义。
3、搭建新平台和增加企业利润。
数字经济生态系统的构建可以帮助企业更好地进行商业模式创新，并搭建新的经济合作平台，节约资源和降低成本，从而增加企业利润和市场份额。
三、数字经济生态系统的关键因素数字经济生态系统的构建与发展离不开以下关键因素：1、数据资源是数字经济生态系统的核心和基础。
数据资源可以包括传感器数据、网络数据、社交网络数据和公共数据等，这些数据资源的使用可以推动数字经济的快速发展。
大数据环境下企业技术创新生态系统的运行机制与优化策略
大数据环境下企业技术创新生态系统的运行机制与优化策略引言随着大数据技术的快速发展，企业面临着大量的数据和信息。
如何利用大数据技术进行技术创新，成为企业发展的关键问题。
本文将探讨大数据环境下企业技术创新生态系统的运行机制与优化策略。
技术创新生态系统的定义技术创新生态系统是指企业内外部各个组成部分相互作用、相互依赖，形成一个相对稳定的、能够支持技术创新的系统。
在大数据环境下，技术创新生态系统需要包括数据收集、数据分析、技术研发、创新实践等环节。
运行机制数据收集大数据环境下，企业需要收集大量的数据和信息。
数据收集可以通过多种渠道进行，如企业内部系统、外部数据源、社交媒体等。
企业可以利用数据采集技术，将各种数据源的数据进行整合和统一管理。
数据分析数据分析是技术创新生态系统的核心环节。
企业需要利用大数据分析技术，对收集到的数据进行挖掘和分析。
通过数据分析，企业可以获取有价值的信息，发现潜在的问题和机遇，并为技术创新提供支持。
技术研发技术研发是技术创新生态系统中的重要环节。
企业需要将数据分析的结果转化为具体的技术方案，并进行技术研发。
在大数据环境下，企业可以利用大数据技术进行技术研发，如利用机器学习算法进行模型训练、利用分布式计算进行高性能计算等。
创新实践创新实践是技术创新生态系统中的最终环节。
企业需要将技术研发的成果应用到实际生产和业务中，通过实践验证技术的可行性和效果。
创新实践可以通过试点项目、实验室等方式进行。
优化策略数据质量管理在大数据环境下，数据质量对于技术创新至关重要。
企业需要建立完善的数据质量管理机制，包括数据清洗、数据校验、数据标准化等。
通过提高数据质量，可以提高数据分析和技术研发的准确性和可靠性。
技术人才培养技术创新需要具备相应的技术人才。
企业需要加强对技术人才的培养和引进，提高其在大数据技术方面的专业能力。
同时，企业还可以与高校、科研机构等建立合作关系，共同培养和培养技术人才。
创新文化建设创新文化是技术创新生态系统中的重要因素。
“大数据”时代企业生态系统的演化与建构
“大数据”时代企业生态系统的演化与建构【作者简介】资武成，湖南师范大学商学院副教授、博士随着网络技术、通信技术、移动设备技术的融合与发展，信息数据呈现出前所未有的爆发式增长，“大数据”已经引起了学术界的高度关注。
《Nature》杂志出版的专刊“Big Data”指出，“大数据”时代的到来将引起一次社会革命，必将对政府治理、企业决策、个人生活产生巨大而深远的影响。
2011年《Science》出版的关于数据处理的专刊“Dealing with data”，深入讨论了大数据所带来的机遇和挑战，并指出如果能够有效地组织和使用这些数据，将会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
全球知名咨询公司麦肯锡提出“大数据”时代已经到来，并认为“大数据”将逐渐成为重要的生产要素，人们对“大数据”的运用将预示着新一轮生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来。
Bughin et al.认为“大数据”时代会产生新的管理模式和规则，“大数据”的挖掘和应用能驱动企业获取竞争优势。
在实践中，大量的企业也已经关注并应用“大数据”为企业决策服务，苹果、微软、IBM、三星、阿里、华为、腾讯等知名企业均已开始建构基于“大数据”的企业生态系统。
因此，在“大数据”时代，企业生态系统的运行环境和运营模式会发生哪些变化？企业生态系统如何演化？如何基于“大数据”构建完善的企业生态系统都是迫切需要研究的现实问题。
一、“大数据”及企业生态系统的内涵“大数据”(Big data)目前还没有一个明确的定义，Manish et al.认为，“大数据”是指多种来源、多形式的、实时的“大数据”集合，需要专业化软件工具和分析专家去收集、处理和管理的数据集合。
Archak等提出，“大数据”是需要新的处理方式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
李国杰等学者认为“大数据”是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合，并表示“大数据”具有“4V”特征：①海量数据(Volume)，数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算；②类型复杂(Variety)，“大数据”类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；③实时处理(Velocity)，“大数据”通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，数据的状态与价值也随时空变化而发生改变；④价值巨大(Value)，通过对浩瀚的毫无关联的“大数据”进行挖掘和分析，能找出商业活动的本质规律和趋势，发现“大数据”背后隐藏着的经济价值。
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“大数据”时代企业生态系统的演化与建构2014年07月03日15:13 来源：《社会科学》(沪)2013年12期作者：资武成字号打印纠错分享推荐浏览量 373 【作者简介】资武成，湖南师范大学商学院副教授、博士随着网络技术、通信技术、移动设备技术的融合与发展，信息数据呈现出前所未有的爆发式增长，“大数据”已经引起了学术界的高度关注。
《Nature》杂志出版的专刊“Big Data”指出，“大数据”时代的到来将引起一次社会革命，必将对政府治理、企业决策、个人生活产生巨大而深远的影响。
2011年《Science》出版的关于数据处理的专刊“Dealing with data”，深入讨论了大数据所带来的机遇和挑战，并指出如果能够有效地组织和使用这些数据，将会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
全球知名咨询公司麦肯锡提出“大数据”时代已经到来，并认为“大数据”将逐渐成为重要的生产要素，人们对“大数据”的运用将预示着新一轮生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来。
Bughin et al.认为“大数据”时代会产生新的管理模式和规则，“大数据”的挖掘和应用能驱动企业获取竞争优势。
在实践中，大量的企业也已经关注并应用“大数据”为企业决策服务，苹果、微软、IBM、三星、阿里、华为、腾讯等知名企业均已开始建构基于“大数据”的企业生态系统。
因此，在“大数据”时代，企业生态系统的运行环境和运营模式会发生哪些变化？企业生态系统如何演化？如何基于“大数据”构建完善的企业生态系统都是迫切需要研究的现实问题。
一、“大数据”及企业生态系统的内涵“大数据”(Big data)目前还没有一个明确的定义，Manish et al.认为，“大数据”是指多种来源、多形式的、实时的“大数据”集合，需要专业化软件工具和分析专家去收集、处理和管理的数据集合。
Archak 等提出，“大数据”是需要新的处理方式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
李国杰等学者认为“大数据”是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合，并表示“大数据”具有“4V”特征：①海量数据(Volume)，数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算；②类型复杂(Variety)，“大数据”类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；③实时处理(Velocity)，“大数据”通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，数据的状态与价值也随时空变化而发生改变；④价值巨大(Value)，通过对浩瀚的毫无关联的“大数据”进行挖掘和分析，能找出商业活动的本质规律和趋势，发现“大数据”背后隐藏着的经济价值。
企业生态系统(Business Ecosystem)最早是由美国学者James Moore提出的，他借用生态学的概念来解释企业组织及其与环境之间的关系。
Moore，J.认为企业生态系统是指由相互作用的企业组织与个人所形成的经济群体，包括生产商、销售商、消费者、供应商、投资商、竞争者、互补者、企业所有者以及有关的政府。
该概念表示企业生态系统是一个相对开放的系统，这个系统中所有的组成要素相互影响、相互促进；同时，企业生态系统也会受到外部环境的制约和影响，企业生态系统在各种内外部力量的作用下得到演化和发展。
“大数据”背景下，企业生态系统和外部环境之间的边界日趋模糊，信息共享和知识溢出已成为企业生态系统中各成员合作竞争与协同演化的主要方式之一。
在这种竞争环境下，信息和知识成了企业经营管理中的重要生产要素，也是决定企业创新能力的关键。
通过选择和构建良好的企业生态系统，从外界获取有价值的数据和知识，是企业提高核心竞争力、获取持续竞争优势的重要途径。
二、“大数据”时代企业生态系统的重新审视(一)产业环境：行业融合与细分协同演化企业生态理论认为，包含众多企业的企业生态系统与外部环境相互交流相互影响，企业生态系统不仅受到外部环境的制约，同时它也具备影响甚至改变环境的能力。
随着“大数据”时代的到来，企业生态系统的产业环境发生了革命性的变化，呈现出产业融合与细分协同演化格局。
一方面，产业融合愈发明显，以前认为不相关的行业通过“大数据”技术有了内在的关联，行业之间潜在的价值关联有了新的表现形式。
如传统的零售企业开始进军电子商务；物业管理公司通过对社区视频数据分析能够开展个性化的广告业务；从事电子商务的阿里巴巴已涉及金融、物流、云计算等行业。
因此，“大数据”的挖掘和应用促进了行业间的融合，也创新了企业的盈利模式。
另一方面，“大数据”时代企业生态系统变得更加开放，竞争异常激烈，广泛而清晰地对“大数据”进行挖掘和细分，找到企业在垂直领域的业务和应用，已经成为企业脱颖而出形成竞争优势的重要方式。
如社交网络的发展，诞生了一批专注开发导购应用程序的企业，通过收集客户社交数据挖掘其内在的商品偏好和需求，为相关的电子商务企业提供商品导购服务。
例如，“大数据”也不再是企业生态系统中的大企业所独占，中小企业也可以从“大数据”中挖掘有价值的信息，成为细分市场的核心资源，为自身的业务提供支持。
因此，在“大数据”时代，企业生态系统面临的产业环境精彩纷呈，这种产业环境的变化改变了企业对外部资源需求的内容和方式，创新了企业创造价值、传递价值的方式和路径，模糊化了企业生态系统的资源边界、市场边界和契约边界，企业生态系统必将形成以“大数据”为核心资源的业务融合与市场细分协同演化，重构其内部价值网络和外部关系网络。
(二)运营模式：基于“大数据”的协同运作在“大数据”背景下，企业生态系统的协同合作更为紧密和精确，基于“大数据”资源构建以流程优化和客户订单为导向的协同运作模式已成为企业生态系统的主要运营模式，基于“大数据”应用的协同运作主要表现为：1.协同设计。
在产品的设计阶段，加强伙伴间的合作与沟通，倾听客户的心声、考虑产品对环境的影响是提高产品竞争优势的关键，这就需要企业生态系统的各成员共同参与进行协同设计。
传统的设计都是基于企业自身收集的历史数据和静态数据，不能实时动态的把握客户的需求变化。
“大数据”资源的开发和应用，为企业生态系统的协同设计提供了数据支撑和智力支持，企业通过构建基于“大数据”的协同产品设计平台，实时获取设计研发企业、生产制造企业、销售企业等成员企业的反馈信息和知识溢出，为提高产品设计质量提供了智力支持。
同时，“大数据”技术的应用，能实时捕捉客户的需求数据，针对每一个消费者进行完全个性化设计。
例如，玩具行业巨头乐高基于在线订购的允许客户组装他们自己乐高套件的乐高工厂，对其所需的玩具进行自我设计，以实现客户参与玩具的创造。
2.协同生产。
协同生产的本质就是企业在应用CAD、CAM、CAPP、ERP等管理信息系统的基础上，将任务实时合理的安排给各成员企业和企业内部的各制造单元。
这个过程难度最大的就是对来自企业内外部制造过程中多态的、异构的、实时数据的整合和应用，“大数据”技术开发和平台应用为实现协同生产提供了便利。
如以MapReduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术，可以直接对复杂异构的数据进行分析，避免了传统数据库耗费大量时间从不同来源抽取数据加以合并才能用于分析的复杂过程。
通过应用这些“大数据”处理技术，企业实时收集处理供应商数据、客户订单数据、生产车间信息、竞争对手信息、外部市场需求等信息，协调原材料提供商、半成品生产企业、产品生产企业等合作伙伴的生产决策，优化企业生态系统的流程，实现协同生产。
3.协同库存。
传统的企业库存管理中，满足客户需求的同时又尽可能地降低库存成本一直是企业需要破解的难题，“大数据”的开发和应用为解决这一难题提供了可能。
企业生态系统中的合作伙伴，通过对客户企业的实时交易数据、实时生产信息、消费信息等数据的分析，能提前预判客户市场的需要并进行库存补给和管理。
例如，全球最大的零售企业沃尔玛和宝洁公司，建立了基于卫星分析的联合库存管理系统，宝洁公司每天能对沃尔玛销售自己产品的实时数据进行分析，并根据分析结果预测和补充库存，既保证了客户的需要又降低了库存成本。
4.协同物流。
物流运输规划的基石是数据，“大数据”的特征为企业生态系统中各合作伙伴实施协同物流提供了天然优势。
企业通过实时收集和分析供应链系统中原材料、半成品、产品的物流运输信息，从供应链系统视角对各节点企业的仓储选址、物流配送线路、逆向物流进行协调优化，充分利用物流信息资源提高物流效率。
如Teradata天睿公司通过建立了“大数据”分析系统，通过获取、整合、分析客户企业、物流设备、物流运输线路、天气等的信息数据，做到智能化的实时安排物流线路，实现整个合作伙伴的协同物流。
因此，通过“大数据”的整合和分析，企业生态系统的合作伙伴能优化企业内外部流程，提高产品质量，降低资源消耗，实现个性化定制生产的同时能更好地适应环境的变化，以实现协同运作。
(三)合作方式：基于“大数据”资源的多元化在“大数据”背景下，信息数据已经成为企业生态系统中核心资产，数据传递、信息共享已经成为企业生态系统中成员的重要合作途径。
由于“大数据”资源的动态配置和应用，企业生态系统的合作方式呈现出多元化，主要有：1.业务外包(Outsourcing)。
以“大数据”为核心资源的运营体系中，“大数据”运行的基础设施和技术开发具有投入成本大、风险高等特征；同时，“大数据”资源具有易复制、易传播、价值流失快等特点，这就使得企业在“大数据”资源获取和利用方面倾向选择生态系统中合作伙伴的分享与合作，以实现企业生态系统中“大数据”资源的柔性配置和规模效率，因此，业务外包已经成为企业生态系统协同商务的主要形式之一，如IT设施外包、“大数据”软件开发外包、数据管理外包等。
2.众包(Crowdsourcing)。
众包是指把传统上由指定代理人(如雇员)完成的任务以公开选拔的形式外包给大量不特定的个人去做的行为。
众包模式的实质是对离散、零乱的资源的有效利用，深度挖掘“大数据”蕴含企业生态系统的集体智慧，为企业提供创意设计、生产规划、市场推广、策略评估等服务。
如IT产业，开源社区(open Source Community)就是众包的典型模式，各大IT巨头都争相采取这种模式构建自己的创新生态系统。
许多世界性大公司也都建立了自己的网络平台或者借助众包中介(Crowdsourcing Intermediates)以众包方式解决技术、创意、设计等原来由企业内部流程和资源完成的活动。
例如，加拿大矿产公司GoldCorp为解决RedLake矿区的矿脉定位问题，在网络上公布了该矿区几十年来全部的地质数据，在短短几周内收到大量网民的积极反馈，并根据网民建议从110个矿点中准确地发现了80多处矿藏。