随着信息通讯技术与经济社会的交汇融合,引发了数据呈现爆炸式增长态势,数据已经成为国家的重要性战略资源,被誉为21世纪发展的“钻石矿”。在国家政策的积极推动下,大数据交易的概念逐渐落地,多种形式的大数据交易平台不断涌现,为满足经济社会对大数据的服务需求奠定了很好的基础。但是目前大数据交易市场还处于发展初期,发育还不够完全。因此,大数据联盟由拥有不同类型数据和处理技术的相关企业组成,将各自核心资源进行整合,通过数据共享的方式,为社会提供数据服务,是大数据交易市场的又一种服务模式,对完善大数据交易市场起到重要作用。在跟踪总结国内外大数据、大数据联盟、数据聚合及服务模式的研究现状、发展趋势和实际应用情况的基础上,分析和界定了大数据联盟、数据聚合服务相关概念及特点。从价值共创的视角,运用服务主导逻辑、超网络、动态能力等理论,在分析大数据联盟数据资源共享关系、数据聚合层次及服务耦合关系的基础上,构建大数据联盟数据聚合服务价值共创模型,深入剖析价值共创网络中成员的合作关系,揭示大数据联盟价值共创的机理。在此基础上,提出了由原始层级数据聚合服务模式、特征层级数据聚合服务模式和决策层级数据聚合服务模式组成的大数据联盟数据聚合服务模式框架。原始层级数据聚合服务模式是为用户提供基础类产品和衍生类产品服务方案。根据大数据联盟数据资源共享与交易过程,从用户需求发布、信息搜索、服务组合、交付和反馈等方面,构建原始层级数据聚合服务过程模型。基于用户需求分离点,将服务方式划分为需求拉动式和主动推送式,并从安全防范、交易定价、运营监管三方面建立数据产品交易保障措施。特征层级数据聚合服务模式是通过对数据资源的关联分析,为用户提供画像类产品、图谱类产品、网络类产品服务方案。根据大数据联盟运行的实际情况,从用户需求识别、标签提取、全景建模、配置交付和反馈等方面,构建特征层级数据聚合服务过程模型。根据用户服务定义与描述,选择相应的数据互渗关联服务方式,并从情境层、创新源层、平台层三方面建立数据互渗关联服务保障措施。决策层级数据聚合服务模式是通过对数据资源的融合计算,为用户提供情报支持类产品、设计支持类产品、选择支持类产品、实施支持类产品服务方案。在此基础上,从用户需求挖掘、模块化创建、可拓服务模型、服务交付和反馈等方面,构建决策层级数据聚合服务过程模型。通过精细咨询、委托代理、多重协商和持续跟进等方式,与用户进行持续交互,并从制度规范、服务平衡和资源配置三方面建立决策支持服务保障措施。在实证研究部分,选择中关村大数据产业联盟中部分企业作为研究对象,组建以提供数据服务为主要业务的ZSJ大数据联盟,确定和分析联盟的合作形式、组织结构、数据资源情况等。在此基础上,将提出的大数据联盟数据聚合服务模式运用到企业联盟案例,对数据聚合服务模式的科学性与合理性进行验证。并从验证效果中,找出问题,优化方案,完善大数据联盟数据聚合服务模式管理体系。对大数据联盟数据聚合服务模式的研究,取得的主要创新性研究成果是在揭示大数据不同层级聚合关系和大数据联盟价值共创机理的基础上,构建了由三个不同层级数据聚合服务构成的大数据联盟数据聚合服务模式体系。同时,针对数据资源共享关系、价值网络和服务模型等方面进行了深入研究,提出了相应的构建方法,如基于改进的Lotka-Volterra模型探究了数据资源共享关系、从服务主导逻辑视角揭示了数据聚合服务价值共创网络运行规律以及运用可拓理论构建了大数据联盟可拓服务模型等。实证研究结果表明,所提出的服务模式和方法具有可行性和适用性。该项研究有助于我国大数据产业依据新兴移动网络经济要求创新数据资源服务管理模式,对于提升大数据联盟数据资源共享及利用效率具有重要的促进作用。同时,对数字经济时代企业联盟组织理论的研究也具有一定的理论意义。