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大数据下企业竞争情报人员胜任力模型研究

宋新平 李慧 熊强 刘桂锋




摘 要:[目的/意义]随着大数据时代的到来,企业竞争情报人员胜任特征发生了重大变化。[方法/过程]基于文献研究,参照经典胜任力模型,辅以行为事件访谈法、专家咨询法,构建了认知能力、专业技能、管理能力、心理特质、人际网络5个维度。在深入分析大数据下胜任特征新变化的基础上拟定20项胜任特征。然后运用因子分析法验证了模型的有效性,并通过招聘及培训内容分析验证了模型的科学性。[结果/结论]本模型具有一定的理论价值和实践意义,可作为竞争情报人员选拔与培训的参考依据。

关键词:大数据;企业竞争情报人员;胜任力模型;实证研究

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.05.011

〔中图分类号〕G250.255 〔文献标识码〕A 〔文章編号〕1008-0821(2020)05-0088-08

Research on Competency Model of Enterprise Competitive

Intelligence Staff in the Big Data Environment

Song Xinping1 Li Hui1 Xiong Qiang1 Liu Guifeng2

(1.School of Management,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;

2.Institute of Science and Technology Information,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China)

Abstract:[Purpose/Significance]With the advent of the era of big data,the competency characteristics of enterprise competitive intelligence staff have undergone major changes.[Method/Process]Based on literature research,referred to the classic competency model,supplemented by behavioral event interview method and expert consultation method,the five dimensions of cognitive ability,professional skills,management ability,psychological traits and interpersonal network are constructed.Based on the in-depth analysis of new changes in competency characteristics in the big data environment,drafted 20 competency features.Then the factor analysis method was used to verify the validity of the model,and the scientific nature of the model was verified through the recruitment and training content analysis.[Result/Conclusion]This model had certain theoretical value and practical significance,and could be used as a reference for the selection and training of competitive intelligence staff.

Key words:big data;enterprise competitive intelligence staff;competency model;empirical research

大数据时代于企业竞争情报人员而言既是机遇亦是挑战。一方面,信息由“贫瘠”走向“富有”,拥有海量数据可供挖掘情报;另一方面,情报工作者却又难以从海量信息沼泽中筛选出价值密度高的信息。现实中,既精通情报学理论又熟练运用大数据技术、且经验丰富的复合型情报人才严重匮乏,限制了情报工作的开展和企业竞争力的提升[1]。因此,探究大数据下企业竞争情报人员胜任力是一个新的亟需解决的问题。

现有研究集中在以下方面:1)传统环境下,已有文献研究了竞争情报人员胜任力模型。吴晓伟等从人员角色的角度提出情报人员应配备的知识、技能和能力[2]。戴侣红等在企业竞争情报实践中提出情报人员应具备知识能力、思维能力、信息能力、沟通能力[3]。2)大数据环境下,已出现少数研究认识到情报人员胜任特征的变化。雷莉萍等初步阐述了大数据下竞争情报人员胜任力新要求[4]。李超等运用文献调研、专家咨询等方法探讨了大数据下情报分析人才素质结构[1]。总体而言,传统文献以定性研究为主,缺乏定量分析,模型适配度下降。目前招聘信息已提出新的技能需求,而理论上却鲜有人研究,对大数据下胜任特征的变化关注较少,存在滞后现象。

本文基于文献梳理,参照经典胜任力模型,辅以行为事件访谈法、专家咨询法,构建了认知能力、专业技能、管理能力、心理特质、人际网络五大维度。并结合大数据理论、竞争情报理论,深入分析五大维度下胜任特征的新变化,拟定20项胜任特征。最后运用因子分析法验证了模型的有效性,通过招聘及培训内容分析验证了模型的科学性,理论与实践较一致。所以本研究具有一定的理论价值和实践意义。

3 研究方法

3.1 问卷设计与预调研

基于20项胜任特征设计调查问卷,分为基本信息、胜任特征调查量表、意见反馈3部分。基本信息包括性别、年龄、学历、工作年限、职务。调查量表采用Likert五点法,按重要程度分为“非常重要”、“重要”、“一般”、“不重要”、“非常不重要”5个等级,赋予“5、4、3、2、1”得分,以便调查各指标的重要性。邀请情报专家对题项进行评审,确认问卷条目清晰,内容全面,具备良好的内容架构。

对94份预调研问卷进行信度和效度检验,结果显示Cronbachs Alpha值达0.891,表明问卷信度良好。效度分析采用因子分析法,KMO值为0.721,5个因子结构清晰,累计方差解释度达68.245%,并通过Bartlett球形度检验,说明问卷建构效度良好。

3.2 正式调研数据收集

本文以长三角地区17家企业、2所咨询机构的竞争情报人员为对象,共发放280份问卷,回收265份,有效问卷238份,有效回收率85%。被调查者基本情况如表3所示。

3.3 数据分析

3.3.1 探索性因子分析

利用SPSS19.0对调查数据进行探索性因子分析,结果显示:KMO值为0.880(>0.7),Bartlett球形度检验的近似卡方值为2 693.365,其显著性概率为0.000(<0.01),变量具备相关性,适宜做因子分析。利用主成分分析法提取特征根>1的因子共5个,方差解释量达72.715%,运用方差最大正交旋转法经过5次迭代收敛得到旋转后的因子载荷矩阵,见表4。

由表4可见,因子结构十分清晰,因子载荷系数均达到0.7以上。因子1代表心理特質,因子2代表人际网络,因子3代表专业技能,因子4代表管理能力,因子5代表认知能力。通过信度检验,本研究量表整体Cronbachs Alpha值达0.893,5个因子的Cronbachs Alpha值(见表5)也都在0.8之上,表明该量表有效且可靠。因子分析结果显示大数据下竞争情报人员胜任力维度与理论假设基本吻合。

3.3.2 验证性因子分析

为进一步验证模型的有效性与合理性,利用AMOS21.0软件对模型进行验证性因子分析,验证模型的标准化路径见图1。

从图1可知,大数据下竞争情报人员胜任力模型包括认知能力、专业技能、管理能力、心理特质、人际网络5个维度,因素负荷值介于0.5~0.95之间,表明模型的基本适配度良好。由表5可知,5个因子的平方差异量(AVE)都在0.5以上,组合信度(CR)都在0.7以上,表明变量具有良好的聚合效度。

表6 竞争情报人员胜任力模型验证的拟合参数

拟合指数结果拟合指数结果

CMIN/df1.532IFI0.966

GFI0.904TLI0.961

AGFI0.878CFI0.966

NFI0.909RMSEA0.047

根据表6可知,拟合优度指数(GFI)、规准适配指数(NFI)、增值拟合指数(IFI)、非规准适配指数(TLI)、比较拟合指数(CFI)结果均超过0.9,调整拟合优度指数(AGFI)结果也非常接近0.9,并且CMIN/df值为1.532,渐进残差均方和平方根(RMSEA)为0.047。上述结果均表明,该模型具备良好的拟合度和稳定性。

4 应 用

利用八爪鱼采集器从智联招聘截取2019年5月25日的招聘广告,以“竞争情报”、“情报信息分析”、“大数据分析”、“大数据营销”为关键词展开检索,获得7 483条有效信息,显示出基本的岗位需求信息。结合网络搜索10余份竞争情报培训课程来看,其内容较为全面、系统。根据招聘岗位特点和培训内容提炼出一些关键要点如表7所示。企业招聘与培训要求与本模型理论假设基本一致,理论模型符合实际需求,可作为竞争情报人员选拔与培训的参考依据。

5 结 语

本文在文献研究基础上,参照经典胜任力模型,辅以行为事件访谈法、专家咨询法,构建了大数据下企业竞争情报人员胜任力模型,利用因子分析法验证了模型的合理性,并对企业招聘及培训内容进行了统计分析,论证了模型的实用性,实践与理论较吻合。

由于时间、精力及研究能力的局限性,本研究还存在一定不足,如调查样本仅在长三角地区,被访企业及人员数量有限,理论模型较粗浅等。往后,将继续深化该理论模型,并运用到企业实践中进行模型改进。

参考文献

[1]李超,周瑛.大数据环境下情报分析人才素质结构探讨[J].情报探索,2018,(11):69-76.

[2]吴晓伟,徐福缘.企业竞争情报人员体系结构研究[J].情报理论与实践,2007,(2):189-193.

[3]戴侣红,陈飔,倪志宏,刘佳.企业竞争情报:运作、体系和建构[M].北京:原子能出版社,2010.

[4]雷莉萍,刘爱菊,孙敏.大数据背景下企业竞争情报人员胜任力分析[J].新西部:理论版,2013,(13):66-68.

[5]包昌火,谢新洲,张燕,李娜.企业竞争情报系统[J].中国信息导报,2001,(8):33-36.

[6]李国秋,齐丹莉.人力资源管理视角下的情报职业胜任力概念与模型初探[J].情报资料工作,2013,(3):26-30.

[7]赵玉改,曹如中,陆羽中.基于胜任力模型的竞争情报人才评价研究[J].科技管理研究,2014,34(8):139-143.

[8]张家年.大数据环境下情报工程师的素质结构与培养模式[J].图书情报工作,2016,60(1):12-18,25.

[9]梁春华,刘红霞.∏型情报专业人才能力素质的再探讨[J].情报理论与实践,2019,42(3):12-16.

[10]van Rijmenam M,Erekhinskaya T,Schweitzer J,et al.Avoid Being the Turkey:How Big Data Analytics Changes the Game of Strategy in Times of Ambiguity and Uncertainty[J].Long Range Planning,2018.

[11]Saxena D,Lamest M.Information Overload and Coping Strategies in the Big Data Context:Evidence from the Hospitality Sector[J].Journal of Information Science,2018,44(3):287-297.

[12]Merendino A,Dibb S,Meadows M,et al.Big Data,Big Decisions:The Impact of Big Data on Board Level Decision-Making[J].Journal of Business Research,2018,93:67-78.

[13]化柏林,李广建.大数据环境下的多源融合型竞争情报研究[J].情报理论与实践,2015,38(4):1-5.

[14]陈国青,吴刚,顾远东,等.管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向[J].管理科学学报,2018,21(7):1-10.

[15]李品,楊建林.基于大数据思维的情报学科发展道路探究[J].情报学报,2019,38(3):239-248.

[16]Janssen M,van der Voort H,Wahyudi A.Factors Influencing Big Data Decision-Making Quality[J].Journal of Business Research,2017,70:338-345.

[17]宋新平,杨阳,朱鹏云.Web2.0下推动员工参与情报工作、汇聚群体智慧的思考[J].竞争情报,2015,11(3):35-40.

[18]Pérez-González D.Social Media Technologies Use for the Competitive Information and Knowledge Sharing,and Its Effects on Industrial SMEs Innovation[J].Information Systems Management,2017,34(3):291-301.

(责任编辑:孙国雷)

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