1. 在大數據時代，有哪三種大數據公司活躍在大數據產業鏈上呢
基於數據本身的公司：自身擁有大量的數據資源，比如政府機構；
基於技術的公司：比如勤智數碼大數據處理平台；
基於思維的公司：可以依託大數據分析為企業提供戰略方向，比如魔鏡的大數據服務和勤智數碼大數據咨詢服務。按照以上的三種角色，對大數據的商業模式做了梳理和細分。
「數據擁有者」的商業模式數據擁有者，這樣的公司有三類：
1.大數據是業務核心，對大數據的重復利用是其發展的原動力，例如Google、Amazon、Inrix等；這種公司具有很強大的大數據技術能力，多數時候大數據技術本身主要用於自身的運作，具有三種產業鏈角色：數據+技術+服務；
2.大數據是作為提高生產效率、增加業務收入或者創造新的收入的使能器，非廠商的主流業務；例如運營商、銀行等，運營商的主要業務是通過通信設備提供的各種網路語音和數據業務，目前運營商本身並不通過數據的重復利用為主要手段來盈利；
3.數據中間商，本身不具有創造數據的能力，從各種地方搜集數據進行整合，然後再提取有用的信息進行利用；它們的商業模式有：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如Inrix在交通信息領域，面向GPS生產商、和交通規劃部門、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的當前甚至未來的交通狀況的模式圖或者資料庫；2C：面向個人，提供基於數據分析結果的服務。例如：Inrix提供一個免費的智能手機應用程序，一方面它可以為用戶提供免費的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的數據。
2D：租售數據/信息模
式（數據資產分享和交易平台），新的商業模式，把數據/信息作為資產直接進行銷售；例如：Twitter把它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用；VISA和MasterCard收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，用來預測商業發展和客戶的消費趨勢。然後，它把這些分析結果賣給其他公司；「技術提供者」的商業模式技術提供者的2B商業模式是目前的主流，有4種類型：提供單點技術，pure-play為主，例如：Teradata為沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商提供大數據分析技術，來獲得營銷點子；提供整體解決方案，IT廠商為主，例如：IBM提供軟硬一體的大數據解決方案；華為基於IT基礎設施領域在存儲和計算的優勢，提供整體大數據解決方案；大數據空間出租模式：大數據計算基礎設施上（與雲結合），通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台，例如騰訊開放雲戰略為大數據創業者提供了廉價的數據基礎設施，使中小企業也有機會在大數據領域創新業務。Bigdata as a service，新的商業模式，提供E2E在線大數據技術或者解決方案。例如 RJMetrics，為電商提供快捷的商業智能在線服務，軟體定價為 500 美元每月，客戶只需在軟體端輸入特定數據，RJMetrics
便會將這些信息備份到安全的伺服器上，並承諾在7日內優化數據用以分析，之後以清晰簡潔的界面將數據分析結果反饋給客戶。再例如，GoodData面向商業用戶和IT企業高管，提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具，將所有商業智能分析所需的數據和任務都搬到了雲上；技術提供者的2C商業模式，目前較少，與cloud結合後有很大的空間，未來是趨勢。例如：面向個人的家庭帳單、家庭耗能節能等或者面向個人數據的大數據解決方案。
「服務提供者」的商業模式服務提供者有兩種，一種是應用服務提供者，另一種是咨詢服務提供者。應用服務提供者是基於大數據技術，對外提供服務：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如前面提過的Inrix;
2C：面向個人，提供基於數據分析的服務；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基於分析過去十年裡每個航班的情況，然後將其與過去和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自於客戶增值部分的分成。 例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基於地點的人員流動（Footfall）數據：以時間為維度（小時/天/月/年），在特定區域的人員人口統計數據（性別、年齡）和行動等數據； 這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。
2. 大數據應用六大模式
大數據應用六大模式
捧著金飯碗，第三方大數據公司是如何在數據堆中覓得「金塊」的呢？
「數據挖掘公司的規模不同，影響力不同導致數據挖掘公司的商業模式也有所不同。」南開大學商學院致力於數據挖掘研究的安利平教授在接受商報記者采訪時表示，目前比較盛行的數據挖掘公司多為兩大運營模式：第一種是直接為企業用戶提供其所需求的數據；第二種則是為不同的企業或企業不同的需求，對數據進行分析，提供針對性的信息，以此獲利，如天相投顧就是此類公司之一。
中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟表示，數據挖掘公司一般有六種商業模式值得參考：第一種是以廣聯達等公司為代表的租售數據模式，它們通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。而龐大的「資料庫」則是它們的資產，也是競爭對手難以逾越的門檻；第二種則是以彭博為代表的租售信息模式，它們聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據採集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條；第三種則是數字媒體模式，在電視、紙媒衰落的背景下，新型的數字媒體公司充分發揮大數據技術的優勢，廣泛搜集數據開展精準營銷業務；第四種則是數據使能模式。譬如阿里金融為代表的小額信貸和電影的票房預測等業務，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些業務就難以開展；第五種則是數據空間運營模式，比如近期勢頭強勁的網盤，如果從大數據角度來看，便是因為各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源；第六種則是大數據技術提供商，比如開發語音、視頻等數據處理技術的企業。
數據提供商：服務對象的「首席執行客戶」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，數據挖掘公司應該做的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
從目前的行情來看，大多數數據挖掘公司都主要服務於銀行業、保險業。因為這些行業需求大量客戶數據以此來發展業績，從中獲得盈利。
在中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟看來，大數據可掘金的行業幾乎無處不在，企業對數據的需求已經像毛細血管一樣滲透到各個領域。趙國棟表示，數據挖掘公司要做好大數據，「應該比他服務的公司更了解其客戶，才能深入分析客戶的需求」。如要給一家影院做數據挖掘，就應該調查常來這家影院的消費者，每一個時間段對應什麼樣的消費者，他們對電影的偏好，以及相關消費的偏好等，數據挖掘公司要做的就是深入到消費者中去。
「以前的數據挖掘，只在乎解決企業的技術問題，大數據時代的數據挖掘，則應該是幫助業務部門開拓市場，擴大客戶群體，提供的不只是技術，還包括運營、經營方案等。」趙國棟介紹說，除了市場廣闊，具備數據挖掘能力的公司也是資本的寵兒。
「數據的商機就在於媒體策略與選擇的更加有效性、媒體可利用的效率提高、傳播信息的效率提高等。做到極致，其實數字媒體能夠賣的不僅僅是受眾的眼球，而是其通路的價值。隨視傳媒與多家大型流量媒體夥伴合作，要把『數據』商機和在線銷售通路畫上等號。」沈雁介紹說。
3. 大數據平台的運營模式有哪些
這裡面涉及到3個方面的專業常識問題。
第一個是大數據；
第二個是平台，以及大數據平台；
第三個是運營，以及運營模式。
我們先來看第一個問題，大數據。「大數據」的定義很多，也很泛。但是都沒有錯，因為出發點不一樣。有的站在研究的角度，有的站在學術的角度，有的站在市場的角度，那麼比較客觀的定義，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它的特點，首先是它的價值取向，沒有可以利用的、可以挖掘的數據再大也不叫大數據；另外看它的海量和精準性，海量數據不等於大數據；還有就是在線性，再多的數據，如果沒有在線性的特點，那隻能算區域網裡面的陳冗信息。
第二個問題，平台，就是在線化的生態體系，才可以叫平台。如果沒有在線，如果緊緊是孤立存在的，是不能稱為大數據平台的。既然叫平台，而且是大數據平台，其在線化以及基於整個數據的抓取、挖掘和再利用等方面應該有一個整體規劃，這樣的情況下才可以叫平台運營。
第三個問題，對於運營的理解，無論有多少種介紹和解釋，運營都分為宏觀和圍觀的兩種理解。宏觀的，叫綜合運營，是戰略和戰術整體結合的層面；微觀的，叫產品運營，然後再細分為內容運營、用戶運營、活動運營等；
所以，要像搞清楚運營模式，需要前面先定準以上內容。
如果宏觀上的運營模式，主要是看整體商業模式的定位。包括如何推廣、如何獲取數據、如何挖潛數據；如何讓平台贏利，並最終實現平台的價值；
微觀的運營模式，主要是三步走的策略，具體就是拉新、留客、激活、反復再拉新、激活、留客等，不斷地增加粘度、增加客戶的使用感受，增加平台的娛樂性、增強客戶的2次使用和再分享推廣傳播的策略。
4. 在大數據時代，數據擁有者的商業模式有哪些
在大數據成為趨勢，成為國家戰略的今天，如何最大限度發揮大數據的價值成為人們思考的問題。無論是對於互聯網企業、電信運營商還是數量眾多的初創企業而言，大數據的變現顯得尤為重要。誰最先一步找到密碼，誰就能夠搶占市場，贏得發展。在探索大數據商業模式的同時，大數據正加速在各行各業的應用，大數據不僅為人們的購物、出行、交友提供了幫助，甚至還在高考這樣重要的事件中發揮作用。
大數據產業具有無污染、生態友好、低投入高附加值特點，對於我國轉變過去資源因素型經濟增長方式、推進「互聯網+」行動計劃、實現國家製造業30年發展目標有戰略意義。前幾年，國內大數據產業討論較多、落地較少，商業模式處於初探期，行業處於兩種極端：一種是過熱的浮躁帶來了一定的泡沫和產業風險；一種是懷疑大數據只是炒作，依然堅持傳統管理理念、經營模式。但是進入2015年之後，大數據產業告別了泡沫，進入更務實的發展階段，從產業萌芽期進入了成長期。當前，如何將大數據變現成為業界探索的重要方向。
B2B大數據交易所
國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。
2014年2月20日，國內首個面向數據交易的產業組織—中關村大數據交易產業聯盟成立，同日，中關村數海大數據交易平台啟動，定位大數據的交易服務平台。2015年4月15日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營並完成首批大數據交易。貴陽大數據交易所完成的首批數據交易賣方為深圳市騰訊計算機系統有限公司、廣東省數字廣東研究院，買方為京東雲平台、中金數據系統有限公司。2015年5月26日，在2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會上，貴陽大數據交易所推出《2015年中國大數據交易白皮書》和《貴陽大數據交易所702公約》，為大數據交易所的性質、目的、交易標的、信息隱私保護等指明了方向，奠定了大數據金礦變現的產業基礎。
咨詢研究報告
國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，常見於「市場調研分析及發展咨詢報告」，如「2015～2020年中國通信設備行業市場調研分析及發展咨詢報告」、「2015～2020年中國手機行業銷售狀況分析及發展策略」、「2015年光纖市場分析報告」等，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。
各行各業的分析報告為行業內的大量企業提供了智力成果、企業運營和市場營銷的數據參考，有利於市場優化供應鏈，避免產能過剩，維持市場穩定。這些都是以統計部門的結構化數據和非結構化數據為基礎的專業研究，這就是傳統的一對多的行業大數據商業模式。
數據挖掘雲計算軟體
雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。
業內曾有專家指出，大數據=海量數據+分析軟體+挖掘過程，通過強大的各有千秋的分析軟體來提供多樣性的數據挖掘服務就是其盈利模式。國內已經有大數據公司開發了這些架構在雲端的大數據分析軟體：它集統計分析、數據挖掘和商務智能於一體，用戶只需要將數據導入該平台，就可以利用該平台提供的豐富演算法和模型，進行數據處理、基礎統計、高級統計、數據挖掘、數據制圖和結果輸出等。數據由系統統一進行管理，能夠區分私有和公有數據，可以保證私有數據只供持有者使用，同時支持多樣數據源接入，適合分析各行各業的數據，易學好用、操作界面簡易直觀，普通用戶稍做了解即可使用，同時也適合高端用戶自己建模進行二次開發。
大數據咨詢分析服務
機構及企業規模越大其擁有的數據量就越大，但是很少有企業像大型互聯網公司那樣有自己的大數據分析團隊，因此必然存在一些專業型的大數據咨詢公司，這些公司提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等，有了大數據作為依據，咨詢公司的結論和咨詢成果更加有說服力，這也是傳統咨詢公司的轉型方向。比如某國外大型IT研究與顧問咨詢公司的副總裁在公開場合曾表示，大數據能使貴州農業節省60%的投入，同時增加80%的產出。該公司能做出這樣的論斷當然是基於其對貴州農業、天氣、土壤等數據的日積月累以及其建模分析能力。
政府決策咨詢智庫
黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》明確提出，加強中國特色新型智庫建設，建立健全決策咨詢制度。這是中共中央文件首次提出「智庫」概念。
近幾年，一批以建設現代化智庫為導向、以服務國家發展戰略為目標的智庫迅速成立，中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。大數據是智庫的核心，沒有了數據，智庫的預測和分析將為無源之水。在海量信息甚至泛濫的情況下，智庫要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大數據分析。
研究認為，93%的行為是可以預測的，如果將事件數字化、公式化、模型化，其實多麼復雜的事件都是有其可以預知的規律可循，事態的發展走向是極易被預測的。可見，大數據的應用將不斷提高政府的決策效率和決策科學性。
自有平台大數據分析
隨著大數據的價值被各行各業逐漸認可，擁有廣大客戶群的大中型企業也開始開發、建設自有平台來分析大數據，並嵌入到企業內部的ERP系統信息流，由數據來引導企業內部決策、運營、現金流管理、市場開拓等，起到了企業內部價值鏈增值的作用。
在分析1.0時代，數據倉庫被視作分析的基礎。2.0時代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL資料庫。3.0時代的新型「敏捷」分析方法和機器學習技術正在以更快的速度來提供分析結果。更多的企業將在其戰略部門設置首席分析官，組織跨部門、跨學科、知識結構豐富、營銷經驗豐富的人員進行各種類型數據的混合分析。
大數據投資工具
證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。2002年諾貝爾經濟學獎授予了行為經濟學家卡尼曼和實驗經濟學家史密斯，行為經濟學開始被主流經濟學所接受，行為金融理論將心理學尤其是行為科學理論融入金融中。現實生活中擁有大量用戶數據的互聯網公司將其論壇、博客、新聞報道、文章、網民用戶情緒、投資行為與股票行情對接，研究的是互聯網的行為數據，關注熱點及市場情緒，動態調整投資組合，開發出大數據投資工具，比如大數據類基金等。這些投資工具直接將大數據轉化為投資理財產品。
定向采購線上交易平台
數據分析結果很多時候是其他行業的業務基礎，國內目前對實體經濟的電子商務化已經做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越來越流行，但是對於數據這種虛擬商品而言，目前還沒有具體的線上交易平台。比如服裝製造企業針對某個省份的市場，需要該市場客戶的身高、體重的中位數和平均數數據，那麼醫院體檢部門、專業體檢機構就是這些數據的供給方。通過獲取這些數據，服裝企業將可以開展精細化生產，以更低的成本生產出貼合市場需求的服裝。假想一下，如果有這樣一個「大數據定向采購平台」，就像淘寶購物一樣，可以發起買方需求，也可以推出賣方產品，通過這樣的模式，外加第三方支付平台，「數據分析結論」這種商品就會悄然而生，這種商品不佔用物流資源、不污染環境、快速響應，但是卻有「供」和「需」雙方巨大的市場。而且通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。
非營利性數據徵信評價機構
在國家將公民信息保護納入刑法范圍之前，公民個人信息經常被明碼標價公開出售,並且形成了一個「灰色產業」。為此，2009年2月28日通過的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民個人信息罪，非法獲取公民個人信息罪。該法條中特指國家機關或者金融、電信、交通、教育、醫療等單位的工作人員，不得將公民個人信息出售或非法提供給他人。而公民的信息在各種考試中介機構、房產中介、釣魚網站、網站論壇依然在出售，詐騙電話、騷擾電話、推銷電話在增加運營商話務量的同時也在破壞整個社會的信用體系和公民的安全感。
雖然數據交易之前是交易所規定的經過數據清洗的數據，但是交易所員工從本質上是無法監控全國海量的數據的。數據清洗只是對不符合格式要求的數據進行清洗，主要有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。因此，建立非營利性數據徵信評價機構是非常有必要的，將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為。
除了徵信評價機構之外，未來國家公共安全部門也許會成立數據安全局，納入網路警察范疇，重點打擊將侵犯企業商業秘密、公民隱私的基礎數據進行數據販賣的行為。
結語：
大數據已經從論壇串場、浮躁的觀點逐步走向國家治理體系建設、營銷管理、生產管理、證券市場等方面，其商業模式也多種多樣。市場經驗表明，存在買賣就存在商品經濟，具體哪種商業模式佔主流將由市場決定。而最終的事實將證明，大數據交易商品經濟必然成為「互聯網+」的重要組成部分。
5. 大數據時代 數據服務業
大數據時代：數據服務業
自從蘋果公司先後推出iPhone和iPad紅遍全球，全世界進入了若干產業被顛覆，若干產業被重組，若干公司被幹掉的大亂局面。以近來谷歌和微軟相繼推出平板電腦為標志，再加上它們在手機操作系統以及手機製造上的努力，可以說傳統的產業劃分和商業模式分析需要重新來過了。
從產業分析的角度看，今天再把網路業，IT業，電信業和軟體業分開看已經什麼都說不清楚了。傳統的TMT概念（電信，媒體和信息技術業的統稱）更是應該被扔進歷史垃圾堆。一個重新定義過的大網路業概念可能會更加貼切地反映高度變動中的世界和日益模糊的產業關系。這個大網路業的上游，領軍和驅動力是傳統意義上的網路業（或稱小網路業），中游是IT業，電信業和軟體業，下游是新聞出版業，影視業，娛樂業，零售業和物流業。之所以可以把它們統統劃歸一個大產業概念，是因為它們都已經或正在互聯網化，彼此之間形成了共生共榮的緊密關系。
從正在到來的大數據時代的角度看，也許大可不必糾纏於大網路業和小網路業如何區分的官司之中，乾脆重新定義一個新概念：數據服務業。這個產業的核心資產就是電子化網路化的數據，無論這些數據來自於什麼地方，什麼組織或個人，什麼產品或服務。五彩繽紛的大千世界裡萬事萬物都可以轉化為由0-1碼子組成的或簡單或復雜的數據位元組。整個產業鏈由數據生產，數據傳播，數據獲取，數據存儲加工和數據交換與出售等環節組成。各個傳統產業可以分門別類地屬於一個或數個產業鏈的環節。例如，新聞出版業和影視業主要從事數據生產，電信業和網站主要做數據傳播，數據終端製造商幫助用戶獲取數據，軟體商專攻數據存儲加工，大家一起捲入數據交換和直接間接的出售業務。公司大小的區別主要在佔有和利用數據量的大小，甚至像電子商務這樣表面上很實在的業務其實也不過是通過出售附著在某種具體商品上的數據而謀利。
數據服務業和現有的相關產業的根本區別在於其商業模式是數據驅動型，是對大數據的深度分析加工，是對大數據的多重利用和深度利用，是對現有簡單直接商業模式的增值服務。一個理想的全產業鏈數據服務業公司應該由全系列數據終端的設計與銷售，通用型開放平台的開發與運營，雲計算後台的開發與支持，數據存儲與使用後台以及數據分析與數據產品平台等部分組成。這樣一個公司中CIO或CDO（首席數據官）扮演重要的領導角色，僱傭大批數據科學家，數據工程師和數據產品經理。實際工作中數據以TB為最小使用單位，業務討論中最常使用的名詞是「最小數據集」（Minimum Data Set 或MDS），「元數據」（Metadata），「數據集市」（Data Mart），和「設施即服務」（Infrastructure as a Service 或IaaS）。同現有網路業商業模式相比，這個公司的商業模式具有鮮明的精準性，智能化，個性化和多樣化的特色，具有高出若干倍的投入產出比和性價比。
如果從這個邏輯去看蘋果的iPhone和iPad，就不會僅僅嘆服其精美的設計，強大的功能和驚人的市場征服力，而會思考蘋果怎樣從一個IT公司轉型為走向未來數據服務業的領軍者。同樣，谷歌推出開放式手機操作系統和平板電腦，甚至過去很難為人所理解的企業行為，包括發射地球衛星，研製自動駕駛汽車，投資綠色能源和各種感測器的研發，都可以理解為這些不計成本的行為是全方位增加生產和獲取大數據的種種努力，是在不懈地為走向數據服務業爭取先發優勢，是在為未來的領先地位下一盤很大的棋。同樣，對微軟的平板電腦和手機操作系統，亞馬遜的電子書和FACEBOOK推廣自家的數據中心設計，都應該歸結為大數據時代來臨前的熱身運動。
至於一些國內的網路業公司，如果不去努力學習和思考即將到來的大數據時代，不去未雨綢繆地爭取孕育中的數據服務業的戰略機會，而只是機會主義地邯鄲學步，東施效顰，也去做什麼手機，那隻能是撿了芝麻，丟了西瓜。如果自身沒有成龍配套的操作系統，開放平台，雲計算後台和數據分析加工平台，單兵突進只做手機，也許在某個時段能賺點錢，但長遠看是沒有前途的。那些在手機首頁集成點自己的服務，高呼搶占網路入口口號的伎倆，在滾滾而來的大數據洪流面前顯得那麼蒼白無力。何不舍棄雞肋，重新定位，發揮優勢，爭取不要在大數據時代掉隊呢？
6. 大數據創業潮起商業模式尚未成型
大數據創業潮起商業模式尚未成型_數據分析師考試
近一年來，「大數據」已成為最火的IT詞彙之一。2012年，美國政府實施大數據計劃、聯合國發布大數據報告、我國一些城市或園區也宣布發展大數據產業。EMC、IBM、Oracle等跨國IT巨頭紛紛發布大數據戰略和產品。
數據統計，2012年全球被創建和被復制的數據總量達2.7ZB，是2002年全球數據總量的2億倍;其中文本、照片、音頻、視頻、醫療影像等非結構化內容超過85%。龐大的數據蘊含著前所未有的社會價值和商業價值，其發展潛力正被越來越多的人所看好。「數據對於任何一個企業都是競爭優勢，大數據將是未來的天然資源。」IBM新任CEO說。
在大數據的未來前景被看好的背景下，已衍生了許多基於數據商用的商業模式，而此領域也正成為創業者和投資機構所追捧的熱門領域。
「可能感興趣的人」「猜你喜歡」「購買此商品的人還購買了……」在你刷微博、網上購物時，經常會在相應的位置上見到如上提示。這些看似簡單的用戶體驗背後，其實正孕育著被譽為「新油田」大數據產業。
面對洶涌而來的巨大商機，一些初創公司已開始在此領域大膽淘金，並且還獲得了風險投資的支持。3月28日，晶贊科技獲得了北極光及英特爾投資的2000萬美元，這是繼去年百分點獲得IDG投資後，又一起在大數據領域的融資案例。在資本市場低迷的背景下，發生在大數據領域的創業項目顯得格外奪人眼球。
事實上，大數據在目前還是個寬泛而籠統的概念。在這個領域里創業，應該從哪個角度切入，以及如何構建自己的商業模式正成為創業者感興趣的話題。
廣告切入是初級階段
目前，國內數據服務還處於初級階段，新創數據服務類公司還需整合多種能力。目前來看，從廣告切入是最容易獲得廣告主支持的一種業務模式。
「沒有數據支撐的營銷，往往會陷入拍腦袋進而無效果之境地。現代消費者不會輕易上鉤，你需要消究他們的消費習慣及軌跡，進而找出熱商機!」上海戲劇學院新媒體領域的副教授陳永東在微博中這樣寫到。
確實如此，廣告界曾有一句名言：「我知道我的廣告費有一半浪費了，但是我不知道是哪一半」正表達了數據缺失給企業帶來的窘境。在百分點科技COO張韶峰看來，過去的技術很難滿足廣告主的需求，而現在通過技術手段完全可以解決這個問題。也就是說，讓廣告主花錢已能花明白了。
張韶峰表示，過去各家電商企業對其用戶的了解都是片面的或者單個維度的，也就是說每個網站只了解用戶在自己網站的偏好，但卻無法了解用戶在自己網站外的行為和偏好。「我們要做的事就是在這些網站之間搭建一個橋梁，這個橋梁能夠幫助企業更好地拼出屬於自己的用戶興趣拼圖。」張韶峰說，一旦打通消費者在多個領域內(比如購物、資訊、交友、娛樂等)的數據，就可以通過大數據構建消費者全面的興趣圖譜，並在自己的網站上進行有針對性的營銷和推送。這樣，不僅能增強網站的轉化率，而且也能大幅改善用戶體驗。
晶贊科技所做的，也正是把數據服務與廣告業結合起來，其核心產品「晶贊雷達」就是在專業數據服務的基礎上，實現了廣告主精準再營銷的廣告投放系統。晶贊科技創始人兼CEO湯奇峰告訴《中國經營報》記者：「晶贊科技非常熟悉廣告主的投放邏輯，我們的核心能力是建立多種模型，然後分析得出不同維度的有價值的信息，以便為廣告主提供有效的投放服務。」
在北大縱橫咨詢集團高級合夥人劉榮華看來，上述公司的業務只能說是大數據在廣告營銷行業的應用，而其實大數據行業遠不只這些，它的價值及影響力要大得多。可以說在未來，將不會有並不基於數據分析而做出的決策。也就是說，大數據會影響到我們社會生活的方方面面，因此，定性分析也將會成為習慣。
記者了解到：大數據包括數據來源、存儲、計算處理和應用等多個環節。在湯奇峰看來，目前國內大數據的發展還處於初級階段，新創數據服務類公司還需要有更多的整合能力，只有當產業發展到一定程度時，才能進一步地細分，而從廣告切入則是最容易獲得廣告主支持的一種業務模式。
但張韶峰也坦陳：「目前，最難的還是讓更多的企業認可數據分析的價值，並由此來提高數據服務的全社會認可度。」湯奇峰也認為：通過不同的案例來不斷地告訴目標客戶數據服務的價值，這還需要一個過程。
商業模式尚未成型
新創公司進入數據服務領域存在三大挑戰：一是有無全面開發技術的能力及實力;二是有無足夠多的錢，做數據服務需要很多基礎設施、海量數據的存儲、計算等，而這些都需要有硬體投入;三是要跑得比大公司快。
大數據領域的創業，看上去一片美好，但在短期內，還需要解決「向誰賺錢」和「怎麼賺錢」的問題。
記者了解到：晶贊科技除了推出自己的「晶贊雷達」這個產品外，也在通過其他的產品組合，向客戶提供更多的服務，比如通過向客戶提供SEM(搜索引擎營銷)技術支持、獨立廣告監測系統等產品，以獲得更多的服務費收益。因此，晶贊科技的客戶多是大企業，其中尤以互聯網垂直領域及電商兩個行業的客戶居多。
而百分點科技的客戶主要是電商公司，通過給電商企業提供個性化的推薦技術服務來獲得收益。據張韶峰介紹，百分點科技目前主要採取兩種收費模式，一是固定的基礎技術服務費，即根據每家企業選用的功能及規模大小來收取基本費用;二是按效果付費，兩者的收入佔比大致相當。
然而在湯奇峰看來，現在對於數據服務類公司談商業模式，還為時過早，畢竟未來的變數還可能有很多，因此還需要時間及市場去理解和消化。他認為，晶贊科技的優勢在於能站在廣告主的角度理解用戶，從而做出快速的反應。
對於有意進入大數據領域掘金的創業者，劉榮華提醒:新創公司進入這一領域存在三大挑戰：一是有無全面開發技術的能力及實力。數據服務涉及到眾多技術，如果創業者只是單一技術，則只能做成某一環節;二是有無足夠多的錢。做數據服務需要很多基礎設施，海量數據的存儲、計算等都需要硬體投入;三是新創公司還需要跑得比大公司還要快，這無疑也是一大挑戰。總之，前景廣闊的數據服務對於新創公司來說，既是機會也是挑戰。
警惕數據來源的合法性陷阱
目前包括網路、淘寶、騰訊在內的大公司都在做用戶的數據分析，用戶數據獲取尚處於灰色地帶。因此，需要提醒的是：無論是大公司還是創業型公司，都需要平衡用戶隱私及數據質量的關系。
不得不提的是，數據服務的公司還面臨著一個數據來源合法性的問題。在今年的「3·15」晚會上，央視曝光了一批做精準營銷服務的公司存在侵犯用戶隱私的問題，從而引發了人們對數據來源合法性的關注。而這也正成為數據類創業公司的一個隱形的風險。
張韶峰認為，上述風險需要理性地看待。在他看來，技術本身並沒有好壞，關鍵在於使用它的人。技術是把雙刃劍，關鍵需要政府和業界建立規則，設計非常苛刻嚴格的法律條例和行業規則，全力打擊那些提供除了用戶同意的服務外，還以傷害用戶的方式利用用戶隱私牟利的企業。
「投資方對此也非常重視，他們在考查晶贊科技期間，就曾做了嚴格的審計。」湯奇峰表示，數據來源的合法性關鍵一點在於是否告之「用戶」，用戶包括廣告主及普通消費者，而且在所有的設置中，必須有一項設計，就是用戶有權選擇退出。
「百分點科技的數據來源一部分是公司本身收集的核心數據，此外還會與服務的客戶簽一個數據共享的協議，目前合作的客戶都簽這個協議。也就是說，以百分點科技牽頭建立起了一個數據共享庫。」張韶峰說。
在劉榮華看來，目前包括網路、淘寶、騰訊在內的大公司都在做用戶的數據分析，用戶數據獲取尚處於一個灰色地帶。因此，創業者還需要及時提醒用戶一些數據是自願被獲取。事實上，無論是大公司還是創業型公司，都需要平衡好用戶隱私及數據質量的關系。
以上是小編為大家分享的關於大數據創業潮起商業模式尚未成型的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
7. 大數據的價值及商業模式探尋
大數據的價值及商業模式探尋
大數據的價值谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數據背後找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，並對產品和服務進行針對性地調整和優化，這就是大數據的價值。大數據也日益顯現出對各個行業的推進力。 大數據時代來臨首先由數據豐富度決定的。社交網路興起，大量的UGC(互聯網術語，全稱為User Generated Content，即用戶生成內容的意思)內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，目前已進入大數據時代，但現在的硬體明顯已跟不上數據發展的腳步。 以往大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，而現在提及「大數據」，通常是指解決問題的一種方法，即通過收集、整理生活中方方面面的數據，並對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值信息，最終衍化出一種新的商業模式。 雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基於數據交易即可產生很好的效益；其次，基於數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。 未來，數據可能成為最大的交易商品。但數據量大並不能算是大數據，大數據的特徵是數據量大、數據種類多、非標准化數據的價值最大化。因此，大數據的價值是通過數據共享、交叉復用後獲取最大的數據價值。在他看來，未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將大數據變成一大產業。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。
大數據的商業模式
國內網路廣告投放正從傳統的面向群體的營銷轉向個性化營銷，從流量購買轉向人群購買。雖然市場大環境不好，但是具備數據挖掘能力的公司卻倍受資本青睞。 大數據是一個很好的視角和工具。從資本角度來看，什麼樣的公司有價值，什麼樣的公司沒有價值，從其擁有的數據規模、數據的活性和這家公司能運用、解釋數據的能力，就可以看出這家公司的核心競爭力。而這幾個能力正是資本關注的點。 移動互聯網與社交網路興起將大數據帶入新的征程，互聯網營銷將在行為分析的基礎上向個性化時代過渡。創業公司應用「大數據」告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容等，這正好切中了廣告商的需求。 社交網路產生了海量用戶以及實時和完整的數據，同時社交網路也記錄了用戶群體的情緒，通過深入挖掘這些數據來了解用戶，然後將這些分析後的數據信息推給需要的品牌商家或是微博營銷公司。 實際上，將用戶群精準細分，直接找到要找的用戶正是社交內容背後數據挖掘所帶來的結果。而通過各種演算法實現的數據信息交易，正是張文浩為自己的社交數據挖掘公司設計的盈利模式。目前，這家僅僅五六個人的小公司拿到了天使投資。未來的市場將更多地以人為中心，主動迎合用戶需求，前提就是要找到這部分人群。 在移動互聯網領域，公司從開發者角度找到數據挖掘的方向，通過提供免費的技術服務，幫助開發者了解應用狀況。
8. 大數據時代紅華新天地引領商業模式轉型
大數據時代紅華新天地引領商業模式轉型
曾經，提起城市名片，貴陽人首先想到的就是「森林之城、避暑之都」。這源自於幾代人努力綠化的成果。而今，互聯網經濟熱潮席捲全球，地處祖國腹地的貴陽也迎來了自己的涅盤時刻，以《貴州省雲計算產業發展規劃》出台為起點，以李克強總理視察貴陽大數據應用展示中心做出重要指示為契機，貴州省成立了省委書記、省長陳敏爾領銜的大數據產業發展工作領導小組，全力發展大數據產業。彼時，「貴陽數博會」盛大啟幕，吸引了經濟與產業界人的士紛繁踏至，據不完全統計，一年多來，貴陽共引進大數據相關項目知此150餘個,投資總額達1402億元，產業整體規模突破605億元。如今，緊握「大數據」城市名片，圍繞「機遇、安全、能源、氣候、人才」五大優勢，打造全產業鏈的大數據產業生態環境，促進大數據產業加快發展，已經成為貴陽各界的一致共識。而具有十五年互聯網大數據應用經驗的貴州紅華集團，自然成為了這個波瀾壯闊的大時代里，罕有的貴陽本土派領軍人物。
【20年深耕本土 引領貴陽大數據經濟】
貴州紅華集團始建於1993年，最初主要從事家電連鎖銷售，最先開創了貴州省綜合性家電商場，並藉助獨創的「三流合一」(資金流、信息流、物流)商業模式和「買的容易，賣的簡單」的經營理念，成功走出貴州，輻射西南，並連續數年成為全國銷售額前十的區域連鎖品牌。經過十餘年經營，紅華物流、紅華便利店、紅華房開、黔電趨勢、紅華科技、紅華物業等多元產業相繼崛起，紅華成為集團性公司。早在2000年，紅華就率先試水了網上家電購銷的模式，啟動數字化商務平台，成為中國大陸地區最早的電商平台。肩負企業數據集成與分析系統的紅華科技公司、 紅華網路公司呼叫中心等也相繼成立。十五年彈指一揮間，隨著社會經濟的快速發展，城市綜合體、互聯網+、大數據、電子商務、020等新型概念開始對傳統業態發起強有力沖擊，已經在商業模式和經營管理上成功實現大數據化雛形的紅華集團，果斷開啟了整體戰略轉型的計劃。
2014年，紅華集團與貴陽市政府聯合打造的百萬方大型商業互聯體——紅華新天地正式運營，開啟展貿電商雙引擎O2O模式，這是一個充滿商機的「大數據全渠道平台」，以「雙城一網」為基本結構，實現全業態、全渠道、全時空商業功能的互聯體商圈。其中，搭派迅雙城分別代表紅華實體商城和紅華虛擬電商平台，一網為紅華地面終端網路。開業伊始，紅華新天地就啟動了一系列引發行業震動的大數據產業鏈競合：與中國聯通合作，打造首席智慧商城;攜手富基融通，打造大數據全渠道電商平台;同時進一步整合資源，建立服務團隊，實現覆蓋貴州的終端服務網路。雙城協同，由一網渠道引導海量物流、客流進入，紅華形成了聚合 「紅華網上商城+紅華實體商城+遍布貴州終端+紅華物流體系」優質資源的商戶、消費者、平台三方共贏全業態商圈。
得益於紅華新天地釋放出的價值魅力，同年12月，被貴陽市政府列為大數據產業發展的重點項目「中關村貴陽科技園觀山湖大數據科技產業園」正式落戶紅華新天地，「雙城一網」基礎上，再度賦予紅華新天地「政府數據共享平台、區域互聯網交換中心、貴州CA認證中心、大數據眾籌工場」等大數據特徵的新內涵，紅華自身也提供了40萬方物業，以發展雲計算、數據中心、呼叫中心等大數據相關產業。
【坐擁中心之中 孕育互聯網時代繁華】
事實上，誕生20多年來，紅華一直在為一個商業夢想努力——整合資源，搭建平台。最終這個夢想從雲端之上的虛擬電商網路，到地處貴陽中心之中，「新貴陽大十字」黃金地段的實體商業綜合體，化作現實。四通八達的交通路網、依山傍水的生態設計、匯聚40萬高端居住人群和300萬會展商務人羨早群的貴陽最大消費性商圈，成為其孕育互聯網時代商業繁華的動力源泉。紅華能夠為大數據創業、工作人群提供的，將遠不止一站式購物的便利生活。
以上是小編為大家分享的關於大數據時代紅華新天地引領商業模式轉型的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨