数字经济的蓬勃发展使得大数据成为企业重点关注的基本要素和核心资源,其包含的巨大价值为企业发展带来了新的可能性。与此同时,当前的经济环境面临许多挑战,包括超高风险竞争、高度不确定性以及产品和服务创新增加等,使得企业按照原有的运营模式难以维持竞争优势。为了保持竞争力,企业越来越多地采取二元发展战略,供应链二元性是企业适应环境和自身发展的重要手段,通过同时追求供应链敏捷性和适应性助力企业获得可持续竞争优势。供应链敏捷性利用现有资源快速响应短期需求突变,供应链适应性基于探索新途径适应市场结构性变化,从而获得长期效益。现阶段,学术界缺少对于大数据分析能力的定义和维度划分标准的共识,从供应链二元性视角去研究大数据分析能力对企业绩效影响机制的理论和实证分析更是匮乏。为了深入剖析大数据分析能力对企业绩效的作用机理,本文立足于三大理论基础——资源基础、动态能力和双元性组织理论,聚焦“大数据分析能力对企业绩效的影响”这一关键问题,深入探索以下三个问题:（1）大数据分析能力如何对企业绩效产生影响?（2）供应链二元性如何在大数据分析能力影响企业绩效的过程发挥中介作用?（3）环境不确定性在大数据分析能力和供应链二元性之间是否有调节作用?为了解释以上三个问题,本文先对主题为大数据分析能力和供应链二元性的论文进行了回顾,再以菜鸟网络作为研究案例,综合理论研究和现实案例,提出“大数据分析能力-供应链二元性-企业绩效”的概念模型,并借由SPSS 26与AMOS 26应用软件,对所回收的262份问卷进行回归分析,而后进行模型的结构稳定性检验,最终得出了以下三个结论:（1）大数据分析技术能力和大数据分析人才能力对企业绩效具有显著的正向影响,而大数据分析管理能力对企业绩效的影响相对不显著。本文立足于动态能力理论,对大数据分析能力展开解构,拆分为大数据分析管理能力、大数据分析技术能力以及大数据分析人才能力,进一步探索三者对企业绩效影响的具体差别。分析结果显示,大数据分析技术能力与大数据分析人才能力能够促进企业绩效增长,企业通过搭建大数据平台等信息支持设备、培训数据分析师,提高其相关分析能力,可以对大量数据进行价值提取,从而提高企业绩效。但大数据分析管理能力对企业绩效的促进作用相比较弱,原因可能是许多企业暂时还没有能力从管理领域将大数据融合到每一个流程,形成可靠的管理框架。（2）供应链二元性在大数据分析能力影响企业绩效的过程中发挥部分中介作用,但供应链敏捷性在大数据分析能力影响市场绩效的过程中并无中介作用。研究结果表明企业可通过发展大数据分析能力提升供应链二元性,即提升供应链敏捷性和适应性,从而进一步促进企业绩效的提升。企业通过大力引进大数据技术和培育大数据分析人才,实现不同数据之间的关联性探索和潜在价值的挖掘,而后将大数据分析能力应用到每个具体业务环节,使其存在于大数据业务规划、决策、协调和控制等流程,创新发展大数据分析管理模式,从而形成一个完备成熟的大数据分析管理体系,促进供应链二元性中介作用的发挥,可以快速应对市场环境的不断变化,甚至预见市场结构性变化,结合企业战略重组供应链,进而优化整个供应链体系,提升企业绩效。但是,供应链敏捷性在大数据分析能力和市场绩效之间并无中介作用,其原因可能是供应链上下游企业虽然通过数据驱动,促进信息流通,同步需求,可以快速应对短期环境变化,但市场绩效并非短期内可以显著提升,其需要长期的努力和探索,要求在高效运营的同时还能不断创新,因此供应链敏捷性在二者之间的中介作用并不显著。（3）环境不确定性在大数据分析能力影响供应链二元性的机制中发挥显著负向调节作用,但市场不确定性在大数据分析人才能力影响供应链二元性的机制中无调节作用。结果显示,环境不确定性在大数据分析能力影响供应链二元性的过程中发挥显著负向调节作用,原因可能是市场是所有企业的主战场,市场不确定性加剧,供应链的整体运营必然会受到影响,许多无大数据基因的非信息技术企业的大数据分析能力仍处于初级发展水平,行业整体水平较低,当市场与技术不确定性加剧时,企业很难有能力去把握市场结构变化亦或是进行技术改革以提高供应链二元性。此外,市场不确定性在大数据人才能力与供应链二元性之间并无调节作用,其原因可能是目前大数据分析人员能力虽然尚有发展空间,但其基础分析能力趋于稳定,对于市场需求突变能够快速把握,因此市场不确定性对大数据分析人才能力与供应链敏捷性关系的调节作用并不显著。