Foresight, Competitive Intelligence and Business Analytics — Tools for Making Industrial Programmes More Efficient

Cover Page

Cite item

Abstract

Creating industrial programmes, especially in technology, is fraught with high levels of uncertainty. These programmes target the development of products that will not be sold for several years; therefore, one of the risks is that the products will no longer be in demand due to the emergence of more advanced technologies. The paper proposes an integrated approach involving the complementary functions of foresight, intelligence and business analytics. The tools of foresight and intelligence are focused on the external environment and enable industry and researchers to, among other things, understand the direction in which markets and technologies are evolving, and profile local industries to determine which policy instruments may be effective in these industries. Signals picked up today through externally focused intelligence studies can be used to confirm conclusions from longer term foresight initiatives such as scenarios, roadmaps and scans, thereby providing the information needed to establish the long-term industrial policy that science and technology related industries require.

The authors propose a dashboard for monitoring an industrial programme’s use so that any problems can be corrected early on. The dashboard relies on both information available in open sources and that accessible to a government. Combining foresight, intelligence and business analytics is believed to not

only decrease uncertainty and risk but also make it more likely that the policy is implemented by its intended audience and that industry opportunities are identified at an early stage. To illustrate how this approach works in practice, the paper discusses a hypothetical case of a state programme to develop the nutraceuticals industry in Canada.

About the authors

Jonathan Calof

HSE University; Telfer School of Management

Email: calof@telfer.uottawa.ca
University of Ottawa, 55 Laurier Avenue East, Ottawa, ON K1N 6N5, Canada

Gregory Richards

Telfer School of Management

Email: richards@telfer.uOttawa.ca
University of Ottawa, 55 Laurier Avenue East, Ottawa, ON K1N 6N5, Canada

Jack Smith

Telfer School of Management

Email: jesmith@telfer.uOttawa.ca
University of Ottawa, 55 Laurier Avenue East, Ottawa, ON K1N 6N5, Canada

References

  1. Ashton B.W., Klavans R.A. (1997) Keeping Abreast of Science and Technology: Technical Intelligence for Business. Columbus, OH: Batelle Press.
  2. Bergeron P. (2000) Government Approaches to Foster Competitive Intelligence Practice in SMEs: A Comparative Study of Eight Governments // Proceedings of the Annual Meeting - American Society for Information Science. Vol. 37. P. 301-308.
  3. Bonthous J. (1995) Understanding intelligence across cultures // Competitive Intelligence Review. Summer/Fall. P. 12-19.
  4. Calof J., Skinner B. (1999) What's Happening in Canada. Government's Role in Competitive Intelligence // Competitive Intelligence Magazine. Vol. 2. № 2. P. 20-23.
  5. Calof J., Smith J. (2010) The integrative domain of foresight and competitive intelligence and its impact on R&D management // R&D Management. Vol. 40. № 1. Р. 31-39.
  6. Calof J.L. (2007) Event Intelligence: Time to Invite Your Government // Competitive Intelligence Magazine. Vol. 10. № 5. Р. 55-57.
  7. Davenport T., Harris J., Morrison R. (2010) Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results. Boston: Harvard Business School Press.
  8. Dedijer S. (1994) Opinion: Governments, Business Intelligence - A Pioneering Report from France // Competitive Intelligence Review. Vol. 5. № 3. Р. 45-47.
  9. Du Toit A.S.A. (2013) Comparative Study of Competitive Intelligence Practices between Two Retail Banks in Brazil and South Africa // Journal of Intelligence Studies in Business. Vol. 2. P. 30-39.
  10. Fehringer D., Hohhof B., Johnson T. (2007) State of the art competitive intelligence. San Antonio, TX: Competitive Intelligence Foundation.
  11. Fleisher C.S., Bensoussan B. (2002) Strategic and competitive analysis: Methods and techniques for analyzing business. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  12. For-Learn (2014) Excerpt from online foresight guide. Режим доступа:http://forlearn.jrc.ec.europa.eu/guide/9_key-terms/foresight.htm, дата обращения 20.06.2014.
  13. Fruchet G. (2009) Effective practices for implementing CTI in large R&D organizations in Competitive Technical Intelligence // The Competitive Technical Intelligence book (vol. 4) / Eds. R. Ashton, B. Hohhof. San Antonio, TX: Competitive Intelligence Foundation. P. 37-54.
  14. GIA (2011) Market Intelligence in Global Organization: Survey Findings in 2011. GIA White Paper 2/2011. Global Intelligence Alliance.
  15. GIA (2013) The State of Market Intelligence in 2013: Global MI Survey findings. GIA White Paper, 2013. Global Intelligence Alliance.
  16. Gilad B. (1998) Business Blindspots. New York: Irwin Professional Publishing.
  17. Hamilton-Pennell C. (2004) CI For Small businesses: The City of Littleton's Economic Gardening program // Competitive Intelligence Magazine. Vol. 7. № 6 (November-December). Р. 46-48.
  18. Herring J. (1993) Business Intelligence: Scientific and Technical Intelligence: The Key to R&D // Journal of Business Strategy. Vol. 14. № 3. Р. 10-12.
  19. IBM (2013) Partnership for Public Service. From Data to Decisions III: Lessons from Early Analytics Programs. Washington, D.C.: IBM Centre for the Business of Government.
  20. Juhari A., Stephens D. (2006) Tracing the origins of competitive intelligence throughout history // Competitive Intelligence Review. Vol 3. № 4. Р. 61-82.
  21. Kahaner L. (1997) Competitive Intelligence: How to Gather, Analyze, and Use Information to Move Your Business to the Top. New York: Simon & Schuster.
  22. Office of the Director of National Intelligence (2014) Foresight and understanding from scientific exposition (FUSE). Режим доступа:http://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/fuse, дата обращения 20.06.2014.
  23. Parker D. (2000) Can Government CI Bolster Regional Competitiveness? // Competitive Intelligence Review. Vol. 11. № 4. P. 57-64.
  24. Popper R. (2008) How are foresight methods selected? // Foresight. Vol. 10. № 6. Р. 62-89.
  25. Provost F., Fawcett Т. (2013) Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Cambridge: O’Reilly Media.
  26. SCIP (2004) Proceedings: 9th Annual European Conference, 27-29 October, Milan, Italy. San-Antonio, TX: Society of Competitive Intelligence Professionals.
  27. SCIP (2014) FAQ’s. Режим доступа: www.scip.org/re_pdfs/1395928684_pdf_FrequentlyAskedQuestions.pdf, дата обращения 17.06.2014.
  28. Salvador M.R., Salinas Casanova L.F. (2013) Applying Competitive Intelligence: The Case of Thermoplastics Elastomers // Journal of Intelligence Studies in Business. Vol. 3. P. 47-53.
  29. Saritas O., Smith J. (2008) Big Picture Foresight Survey Results and Implications. Paper presented at Future-oriented Technology Analysis (FTA) Conference 2008, Seville.
  30. Smalla H., Boyack K., Klavans R. (2014) Identifying emerging topics in science and technology // Research Policy. Vol. 43. № 8. P. 1450-1467.
  31. Smith J., Saritas O. (2011) Science and technology foresight baker's dozen: A pocket primer of comparative and combined foresight methods // Foresight. Vol. 13. № 2. Р. 79-96.
  32. Watson K. (1997) Intelligence gathering: Scanning, mind maps and scenarios // Optimum. Vol. 27. № 2. Р. 69-74.
  33. Wolfe J. (2005) Safer and guilt-free nano foods // Forbes Magazine, September 8. Режим доступа: www.forbes.com/2005/08/09/nanotechnology-kraft-hershey-cz_jw_0810soapbox_inl.html, дата обращения 20.06.2014.
  34. Wright S., Calof J. (2006) The Quest for Competitive Business and Marketing Intelligence: A Country Comparison of Current Practices // European Journal of Marketing. Vol. 40. № 5-6. Р. 453-465.
  35. Xu K., Liao S.S., Ki J., Song Y. (2011) Mining comparative opinions from customer reviews for competitive intelligence // Decision Support Systems. Vol. 50. № 4. Р. 743-754.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».