（1）机会识别的概念

机会，是一种状态或条件，这种条件的价值因环境、个体、时空等各种维度的影响因素的差异而有所不同，并且这种价值不是确定的，而是在变化之中。这种价值主要表现为通过在市场中注入新的影响元素，从而改变市场的供求关系，改变市场的结构、特点、规则、竞争力量的对比，甚至改变整个市场的规模或者发展趋势。对这种机会认识和把握的程度差异会促使市场参与者优胜劣汰，并为包括消费者在内的整个社会带来各种利益上的影响。“机会是留给有准备的人的”，企业所处的市场环境变化越来越快、复杂度越来越高，需要通过项目化运营方式来满足市场需求。项目机会的提前、准确识别能够为企业赢得先机①。

Sarasvathy提出了机会识别观点，认为机会就是利用现有资源去更好地达到预定目标的一种可能性。Shane等人提出了机会发现观点，认为机会是客观存在的，信息是完备的，但并非随机分布，信息不对称是发现机会的关键。从现有的数据中，早于竞争者发现增加收益、降低成本、降低风险的重要信息，就是机会识别。当市场发展空间大，没有激烈竞争时，企业总能找到同行没有涉足的机会。但是如今市场复杂多变，而且竞争激烈，顾客的个性化需求满足难度越来越大，企业识别机会的难度越来越大。

（2）机会识别的重要性和难点

项目开发普遍存在着机会识别困难的情况。工程是项目管理应用的重要领域，在房地产开发企业中，项目开发面临的环境在发生巨大变化。随着国家、地区、特定城市的经营环境的变化，房地产企业面临的困难实际上在增加，房地产开发企业面临的各种风险也在迅速增大。中国的房地产市场基本上已经走过了供不应求的时代。以前中国的房地产市场，房地产开发企业主要是生产出产品，产品营销不是大的问题；未来中国的房地产市场，必然是由于总体供求平衡，而迫使企业必须走差异化的营销战略之路。

房地产开发企业机会识别的重要性在增加。由于以前中国房地产市场的总体态势是产品供不应求，而使得房地产企业的机会识别相对简单，企业最重要的事主要是资源的组织，尤其是财务资源、土地资源、人力资源等方面。未来中国房地产市场，由于差异化竞争时代的到来，以及房地产市场中市场机制发育的成熟度带来的市场变动的加剧，房地产企业在项目开发中能否有效地识别迅速出现、又可能迅速消失的机会，能否在机会识别过程中排除各种不确定性因素，准确评估风险的种类和影响程度，对于房地产开发企业来说至关重要。

当前很多企业的项目开发机会识别主要依靠经验，这种方式存在很多不足。有研究证实，要保证项目开发成功，必须遵循一定的操作模式，这种模式应该随着市场的变化而发展。主要依靠经验来进行机会识别，通常很难适应市场经营环境。由于环境会经常发生变化，注定了主要依靠经验来识别机会的企业很可能会发生误判环境、错失机会、忽视风险等问题，从而会逐步削弱企业竞争优势，损害核心竞争力。如何才能实现机会识别高效、可靠呢？大数据为我们指明了方向。(www.daowen.com)

（3）让大数据指出机会

传统的机会识别方式是以某些特殊的信息（例如小道消息）为基础，结合企业家或管理者的经验来辨别项目机会，这些信息价值高，但是数量小，以此类信息为基础的机会识别风险较大。

通过大数据可以实现对海量数据的全面分析，从纷繁复杂的商业信息中发现机会。从“机会是基于信息不对称”的角度来看，领先他人看到的价值点就是机会，当大家都意识到某个事件时，这个机会很可能已经没有了价值。大数据分析是提前发现机会的重要手段，可以从众多看似无关的数据中发现未来可能的机会（通过多个事件的交叉影响分析来实现）。

例如社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook（脸谱）IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。

DataSift对于机会的识别体现了大数据分析及时性、准确性的特点。通过对Facebook（脸谱）IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联关系的分析，准确预测了其股价的变动趋势，获得了通过股票盈利的机会。