在大数据环境下，战略性新兴企业的竞争态势变得更为复杂和动态。这个研究体系主要关注的是如何运用大数据分析技术来理解和预测竞争对手的行为，以及构建相应的动力学模型。以下是对这一主题的详细阐述：
大数据环境为企业的战略决策提供了前所未有的信息资源。大数据包含各种类型的数据，如交易数据、社交媒体数据、用户行为数据等，这些数据能够揭示市场的实时变化、消费者偏好、行业趋势，甚至竞争对手的策略。通过对大数据的深入挖掘和分析，战略性新兴企业可以获取更全面、准确的竞争情报。
构建竞争对手研究体系是关键。这一体系应包括数据收集、清洗、存储、分析和解读等多个环节。数据收集涉及从各种来源抓取信息，如公开报告、行业数据库、社交媒体等。数据清洗则确保信息的质量和一致性，以便后续分析。存储系统应具备处理海量数据的能力，并保证数据的安全性和隐私性。数据分析阶段可能需要用到机器学习、数据挖掘等技术，以发现模式、预测趋势。解读结果并将其转化为可执行的策略是研究体系的核心价值。
动力学模型在理解竞争对手行为和市场动态方面具有重要应用。这种模型能够模拟和预测竞争对手的策略响应、市场反应速度以及行业环境的变化。例如，基于系统动力学的模型可以考虑多种因素的相互作用，如市场份额、研发投入、产品创新等，来预测竞争对手的未来行为。通过动态仿真，企业可以预见到不同决策路径下的可能结果，从而做出更为明智的战略选择。
在战略性新兴企业中，对竞争对手的研究不仅局限于传统的市场份额和财务指标，还要关注技术创新、商业模式创新以及与生态系统合作伙伴的关系。大数据分析可以帮助企业发现隐藏的竞争对手优势，比如未公开的研发项目、潜在的市场细分或新的业务模式。
此外，建立一个动态反馈机制也是必要的，这使得企业能根据新数据不断调整和优化其模型，以应对快速变化的竞争环境。同时，数据隐私和合规性是进行此类分析时必须考虑的重要因素，企业需要遵循相关的法律法规，确保数据的合法使用。
大数据环境下的竞争对手研究体系动力学模型研究是一个综合了信息技术、数据分析和战略管理的领域。它为企业提供了强大的工具，帮助企业更好地理解竞争格局，制定出更为精准和适应性的战略。
