⑴ 大數據改變商業模式體現在那幾個方面
從價值和成熟度兩個方面來看，目前大數據發展得比較好並且潛在價值較大的幾個行業包括互聯網、金融、交通物流、公共管理、批發與零售等。
目前市場上的大數據公司大體分為兩類：一類專注於細分領域，做大數據的垂直應用，比如金融大數據、營銷大數據、政務大數據、互聯網營銷大數據、影視大數據等；另一類則傾向於做覆蓋各行各業的全域大數據。
在金融領域大數據主要用於提升其運營效率並進行風險管控；互聯網領域大數據主要用於精準營銷；製造業大數據主要用於提高生產效率，降低生產成本；公共管理領域大數據主要用於提升管理效率，並為管理者提供決策支持；交通與物流領域主要用於提升運營效率。
⑵ 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。
⑶ 大數據如何推動金融業的商業變革
大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。
⑷ 大數據時代的電子商務模式發展分析
大數據時代的電子商務模式發展分析
商務的復雜性和不斷變化發展決定了電子商務沒有一個或幾個固定模式，各種各樣的電子商務模式充分反映了市場變化的需要，贏利空間是判斷電子商務模式好壞的基本依據。
一、電子商務
電子商務是利用微電腦技術和網路通訊技術進行的商務活動；以信息網路技術為手段，以商品交換為中心的商務活動；電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。
廣義的電子商務是指利用各種信息技術所進行的經營管理活動，即利用整個工廠技術對整個商務活動實現電子化。
狹義的電子商務是指利用網際網路開展的交易活動。
電子商務的目的是高效率、高效益、低成本地進行產品生產和服務，提高企業的整體競爭能力。
二、電子商務模式
電子商務模式，就是指在網路環境中基於一定技術基礎的商務運作方式和盈利模式。研究和分析電子商務模式的分類體系，有助於挖掘新的電子商務模式，為電子商務模式創新提供途徑，也有助於企業制定特定的電子商務策略和實施步驟。
電子商務在其發展的過程中，出現了各種各樣的電子商務模式。電子商務模式可以從多個角度建立不同的分類框架，最簡單的分類莫過於BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，這樣的分類，但就各模式還可以再次細分。
二、電子商務模式的基本類型
1．企業與消費者之間的電子商務（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企業通過網路銷售產品或服務給個人消費者。這是消費者利用網際網路直接參與經濟活動的形式，類同於商業電子化的零售商務。
2．企業與企業之間的電子商務（Business to Business，即B2B）。企業可以使用Internet或其他網路對每筆交易尋找最佳合作夥伴，完成從定購到結算的全部交易行為。
3．消費者與消費者之間的電子商務（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商務平台就是通過為買賣雙方提供一個在線交易平台，使賣方可以主動提供商品上網拍賣，而買方可以自行選擇商品進行競價。
4．線下商務與互聯網之間的電子商務（Online To Offline即O2O）。這樣線下服務就可以用線上來攬客，消費者可以用線上來篩選服務，還有成交可以在線結算，很快達到規模。這種模式的關鍵是：在網上尋找消費者，然後將他們帶到現實的商店中。
5.所謂BOB 是 Business-Operator-Business的縮寫，意指供應方（Business）與采購方（Business）之間通過運營者（Operator）達成產品或服務交易的一種新型電子商務模式。
四、大數據時代電子商務模式分析
電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代，大數據時代給電子商務發展帶來的機遇和挑戰，未來電子商務的競爭是數據的競爭。
（1）數據服務的變革
大數據背景下，把消費者分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用，可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務，創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外，電商也可以通過運用大數據，尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。
（2）數據化運營
電商運營更多地轉變為數據驅動的運營，在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例，其對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。可進行運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。
（3）數據資產化
大數據背景下，「 數據即資產」成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭，將是規模和活性的競爭，數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視，因而催生出許多關於數據的業務。「 數據成為資產」是互聯網泛在化的一種資本體現，他讓互聯網的作用不僅僅局限於應用和服務本身，而且具有了內在的「 金融」價值。數據的功能不再只是體現於「 使用價值」方面的產品，而成為實實在在的「 價值」。
（4）個性化導購服務
在互聯網普及的時代，為解決消費者信息超載的問題，引導消費者更便捷地購買商品，導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統，就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為，為消費者提供決策建議的軟體系統，如推薦他們想要的商品或從哪裡獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務，或是基於消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等，或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客，如新品推薦、特價推薦等，能夠為顧客提供較好的決策支持服務。
（5）數據產品服務
在大數據背景下，數據成為資產，所有電商企業都想獲得並充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據，但往往由於技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘，因此對於具有平台以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢，將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業，從而開辟出一種新的電子商務服務模式。由於大數據背景下企業對數據有更深層次的需求，因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁，將為產生數據服務型的電子商務新模式。
（6）垂直細分領域服務
目前，淘寶等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此，在大數據時代下，把握每一個垂直細分領域，然後做得更精更專，這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平台規模較小、成本較低，能更好地挖掘分析消費者的信息數據，從而能更專注於專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務，更能了解產業鏈上客戶的需求，也能容易完善自身的服務。
大數據背景下，爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰，通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新，給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟，必將涌現出更多、更好的新的服務模式，從而促進電子商務的發展。
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⑸ 大數據正掀起一場商業變革
大數據正掀起一場商業變革
時下，一場以大數據為核心的商業變革正在興起。從搜索引擎、社交網路、電子商務平台等IT企業，到電信運營商、航空公司、物流企業，再到醫院、超市、飲料製造等傳統企業，由大數據引發的商業變革如火如荼。眾多的企業實踐和研究案例表明，數據分析在廣度和深度上的拓展能夠幫助企業增強競爭力，提升盈利能力。不過大數據對經濟的影響絕不僅僅停留在微觀企業層面和商業領域，它在經濟信息統計和指導經濟政策制定等方面也將發揮重要作用。
大數據讓信息統計更快、更准、更廣、更細
隨著計算機和互聯網的普及和電子商務的發展，越來越多的經濟行為被記錄下來。傳統意義上，經濟統計一般只細分到產品、行業層面，通常以月為頻率；條形碼出現後，記錄可以具體到每一次交易行為；而對於淘寶、亞馬遜等網上購物平台，能被記錄的則不僅僅是交易行為，還包括消費者從搜索、對比、選擇、購買、一直到售後評價等一系列操作都會被記錄。事實上，電信、醫療、物流等其他行業，都在實現更詳盡的記錄。
傳統的經濟統計工作在未來將大數據化——以往生產統計更多地停留在行業層面（或局限於規模以上企業），而未來可能是針對所有企業；傳統的消費統計主要基於抽樣調查，而未來可能具體到每個家庭或個人；傳統的價格統計（比如通常所說的「CPI指數」）中僅包含千種商品、涉及幾萬個調查銷售網點，而今後可能是幾萬種商品、所有的在線銷售商和大部分線下銷售網點。隨著大數據技術的成熟，「樣本即總體」將成為趨勢，抽樣變得越來越不重要。
相對於傳統經濟統計來說，大數據引發的變革主要在四個方面：時效性提高，記錄更加准確，覆蓋的經濟行為面更廣，對單次經濟行為的記錄更加精細。簡單地講就是：更快、更准、更廣、更細。
麻省理工大學斯隆管理學院的兩位教授正在主持一項名為「百萬價格工程」的研究計劃。他們通過搜集互聯網上不同國家各種零售商品的價格數據，編制了各國的「在線價格指數」。
谷歌和網路先後推出了基於互聯網搜索頻率的「谷歌指數」、「網路指數」，將互聯網用戶對特定關鍵詞的搜索量通過統計學方法編織成指數，用來反映大眾對於該關鍵詞關注度的變化趨勢。
阿里巴巴推出了基於淘寶電商平台的「iSPI」系列指數，這些指數以網路交易的實時數據為基礎，能夠反映食品、煙酒及其用品、衣著等十個商品和服務類別的網路零售價格和交易量的變化趨勢；可以輔助洞悉通貨膨脹、經濟增長、居民消費等宏觀經濟指標。
大數據能指導經濟政策制定
傳統經濟統計數據有兩個缺陷：一是存在滯後性，二是低頻率。而大數據可以在這些方面作出改進。例如：各國消費者物價指數（CPI）的發布一般都存在滯後期，以我國為例，通常要等到下個月的9號左右才發布上月CPI數據；而「在線價格指數」是對市場價格的實時跟蹤和匯總，不存在滯後性，從而能為貨幣政策提供更為及時的信息。
同時，在線價格指數可以做到以天為頻率、甚至更高頻率，從而能用來更細致地分析通貨膨脹規律和定價行為。還有研究發現，該指數與資本市場走勢具有相關關系。
另外，傳統經濟統計的思想是以樣本表徵總體，可能出現偏差。而大數據時代的經濟信息統計包含的樣本量大，甚至可以覆蓋全部總體，從而包含更多的信息量。例如，通過對比在線價格指數和官方CPI可以發現：美國的在線價格指數與官方發布的CPI契合地很好；而對於阿根廷，在線價格指數系統性地大幅高出官方發布的通貨膨脹率。
在行業層面，大數據也能發揮作用。筆者曾在一篇學術論文中證實：互聯網搜索引擎頻率數據對中國汽車市場的需求量具有很強的預測力；筆者構建的基於互聯網搜索量的「中國汽車需求先導景氣指數」不僅能夠提高銷量預測的精度，還能夠增強預測的時效性。
另外，隨著大數據相關技術的成熟，公共部門和私人企業過去積累的大量「垃圾」數據有可能重新煥發光彩。比如用微觀居民和企業用電量數據指導智能電網建設、用交通事故和犯罪數據指導警力布局、用消費和稅收數據指導收入分配、用客流量數據指導鐵路和民航調配、用互聯網關鍵詞傳播數據進行流行病預防等等。
補充而非替代
需要指出的是，大數據之於傳統經濟統計，是補充，而非替代。基於抽樣、調查、匯總等程序獲得的數據仍將在經濟分析和政策制定中發揮重要的作用。橫向來看，傳統統計方法在經濟增長、稅收、貿易、收入分配等領域的統計上具有主導優勢，而大數據在物價、通貨膨脹、失業率、消費等方面的統計上更具有優勢。
⑹ 大數據時代下,傳統商業模式該如何變革
大數據時代下,傳統商業模式該如何變革
最近一段時期，大數據這個詞風靡全球，作為雲計算、物聯網之後信息社會又一次革命性技術的突破，正在將信息社會發展引入一個新的階段，以大數據為代表的IT技術將催生生命科學、新材料、新能源等技術的融合，從而促發人類巨大的革命。
大數據可以使這些技術融合在一起，更快地發展嗎？是的，因為我們的生物技術已經能夠破解我們的RND，我們能對裡面每一個基因，包括裡面分子構成核苷酸進行分析，但這需要超大量的數據計算，如果我們有超大量的計算，能把這些遺傳基因逐步排列，並且用最新的方法來改造他們，那麼人類很多的疑難雜症就可以解決。
總裁培訓大數據興盛以來，給我們帶來了巨大的價值，大數據將來像資源，像人力資源、自然資源一樣，會成為一個國家十分重要的稟賦，並且對我們的生產生活、行政管理產生非常深遠的價值。
第一個是商業價值，可以實施精準的營銷，不斷發現商機，根據典型的案例分析，在充分利用大數據的條件下，零售商可以實現利潤將近60%的增長，製造商可以降低50%的成本。比如說亞馬遜的推薦法非常有名，他們能夠根據消費記錄，推測每個記錄的消費偏好和潛在的需求。
世界第二大零售商樂購從用戶的購買記錄中解析了每一個用戶的類別，進行品種的推送和精準營銷。還有專家根據大數據的網友情緒變化來做股市預測，預測的成功率很高，我看報告，預測率高於87%，但是我想我們沒做這件事，因為我們的股市從6000點到2000點，很難預測精準的投向。
第二是經濟價值，會催生新產業和促進產業的升級。現在從事數據掌控、數據分析、數據交換的企業正在雨後春筍一般生長，已經衍生出很多的數據設計、數據製造、數據營銷的新產品。
幾年來，全國大數據技術與服務業的市場增速遠遠高於IT產業增速，規模從2010年的32億，估計到2016年238億美元，中國大數據產業的發展更是令人期待。2012年中國技術與服務市場只有4.5億，而到2015年達到46億，2016年可以突破百億。
第三，大數據還有社會價值，廣泛應用和提高管理效能，大家知道越來越多的政府利用大數據進行醫療健康、食品衛生、道路交通、地質災害、社會輿情、國防安全等服務，大數據也對行政效能的提高大有裨益。
麥肯錫證明歐洲部門應用大數據以後，行政管理費用降低2,500億美元。當然現在食品行業的問題，醫患矛盾的問題還是很突出，我相信解決這些問題不僅要加強管理，還要充分運用我們的大數據。
第四，在思維價值方面，大數據可以拓展思維形式，可以讓科研人員直接從數據中挖掘智慧。我們過去搞數量經濟的同志們都知道，我們做每一個科研數據的分析都要建立在概率學的基礎上，這個可能性是大概率還是小概率，當概率在50%左右的時候我們是非常難下決心的，而大概率要大量的樣本數，需要非常高的成本。
現在大數據幾乎含著信息數據的全部，所以在這種時候，概率的分析往往就會相形見絀，我們可以直接從大數據中得到最精準的分析，所以圖靈獎得主大數據的科學可能是科學繼試驗科學、理論科學、計算科學之後的第四種科學。
第五，大數據還有一個被認為是未來新能源一樣的戰略，就是戰略價值，而且要列入國家戰略。美歐日都在加快實施大數據戰略，特別是美國2012年啟動大數據研發計劃，是美國又一次重大的科研戰略部署。歐盟地平線2020計劃，日本新ICT戰略研究計劃都將大數據作為研究重點。
凡事皆有利弊，人類因為數據泛濫的難題面臨著新的困惑，面臨著大數據下全球治理的缺失和標准規則的如何融合統一問題。
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我想面對數據的真偽，關鍵人類自身要有法可依，要有鑒別、加工、集成和運用數據的能力，信息技術泛濫，我們如何來管理，如何去偽存真？
博商觀點：在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土。電子商務是嶄新的模式，也是現代服務業的重要組成部分，由於大數據的支撐，電商正在成為世界經濟中一個嶄新的亮點，並將深刻改變人們的消費、流通和生產。現在種種勢頭表明，電子商務有利推動了全球化。
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⑺ 大數據的商業革命
大數據的商業革命
大數據具有規模大、價值高、交叉復用、全息可見四大特徵。特別是，最後兩個特徵體現了大數據不僅僅有「規模更大的數據」量上的進步，還具有不同於以前數據組織和應用形式的質的飛躍。
數十年來，信息產生、組織和流通方式革命性的變化，其中個人用戶第一次成為信息產生和流通的主體。你用QQ和MSN聊天，在電子商務網站的瀏覽和購物，用信用卡支付，發微博……這一切都將轉化為數據存儲在世界的各個角落。不論是產生的信息量，可以獲取的信息量，還是流通交換的信息量，都一直呈指數增長。
數據規模巨大且持續保持高速增長是大數據的第一個特徵。
數據規模爆炸性增長的同時，數據產生的附加價值似乎沒有與之同步增長。我們認為，這種滯後情況的症結在於缺乏從海量數據中挖掘價值的高效方法和技術人員。
對於真正的大數據，其價值的增長應該正比於規模的增長，甚至快於規模的增長。
前兩個特徵主要針對單一數據，下面的兩個特徵強調的是若干數據之間新的組織和應用形式。我們要找到並實現數據之間一加一遠大於二的價值，其間最關鍵的問題要發揮數據的外部性，譬如國家電網智能電表的數據可以用於估計房屋空置率，淘寶銷售數據可以用來判斷經濟走勢……以用戶為中心，結合用戶在不同系統留下的數據，充分利用個性化的數據挖掘技術，是實現通過數據交叉而產生巨大價值的最可行的途徑之一。綜上，大數據要求數據能充分發揮其外部性並通過與某些相關數據交叉融合產生遠大於簡單加和的巨大價值。
個性化
在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。隨著消費者個體行為數據的爆發性增長，新的商業理論與商業模式不斷涌現，無論是精準社會化營銷還是基於用戶偏好的市場細分，其所指向的趨勢是一致的，即為每一個終端消費者提供他們最想要的產品與服務。
在信息量指數性增長的同時，消費者獲取、過濾、篩選、分析信息的能力卻沒有相應提高，這必然導致消費者獲取有用信息的時間成本和煩擾成本越來越高。另外，隨著時代的變遷，消費者異質性也在不斷增大，這種異質性體現在消費者在購物、交友、閱讀等生活方方面面的興趣偏好的不同。
大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土，基於交叉融合後的可流轉性數據,以及全息可見的消費者個體行為與偏好數據，未來的商業可以精準地根據每一位消費者不同的興趣與偏好為他們提供專屬性的個性化產品和服務。
在以互聯網和移動互聯網為代表的信息產業，由於用戶個體行為數據的可追蹤性以及實施個性化的邊際成本相對較低，基於個性化的商業應用首先破繭而出。在電商領域，亞馬遜率先通過個性化技術為用戶進行智能導購，大幅提升用戶體驗與銷售業績。在不遠的未來，個性化技術與應用將全面擴展到人們生活的每一個領域。
隨著Google、蘋果、騰訊、網路這些互聯網巨頭企業以及一些第三方數據平台型企業加快數據整合與開放的速度，一定會涌現出以大數據為基礎的新商業模式。
2D模式
面向數據的商業模式，簡稱2D模式，是一種以數據為唯一輸入，以向特定受眾公開的數據產品為唯一輸出的一種商業模式。該模式的核心是數據平台商，它從數據供應商那裡搜集數據，提供基本的存儲、索引和計算能力，並自行研究開發一系列57數據產品。每一個數據產品在該平台上都以開放API介面的形式存在。
譬如利用新浪微博的數據可以開發一個產品，每次引用該產品，可以看到一個指定賬戶一個月內互動最頻繁的十個賬戶。如果有了一些種子用戶，一個互動游戲開發團隊可以利用這個產品找到和已有游戲者互動比較強的用戶群，並針對他們推廣游戲。平台商還可以同時利用多家數據開發產品，有了這些數據，電子商務公司可以自行開發個性化搜索和推薦服務。
與此同時，應用開發團隊可以利用這些API介面優化產品或輔助推廣，數據產品開發團隊可以引用比較粗糙的數據產品，優化推出更好的數據產品並回饋給數據平台。在這個模式中，部分API的訪問會產生一定的費用，這個費用會在平台商、數據提供商和數據產品開發人員之間進行分配。政府和行業扮演規范流程和監管數據的作用。
這個模型通過已有數據產品的開放，應用開發人員和數據產品開發人員可以創造出更有價值的應用和數據產品——前者可以為我們帶來數據，後者可以為我們帶來收入。
而這個數據平台得以產生巨大價值的前提，又是保證數據的全息可見，也就是隨時聽從各種需求細節，開發出各種各樣滿足各樣各業的API產品。
綜上所述，大數據將帶領我們進入一個商業智能高度發達的時代，個性化應用將發揮出數據巨大的商業價值，同時2D商業模式將成為大數據的重要發展方向。未來，基於大數據的信息世界將以你為中心。
⑻ 大數據顛覆傳統 變革商業模式
大數據顛覆傳統 變革商業模式_數據分析師考試
「大數據」是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革。對國家治理模式、企業決策和業務流程、個人生活方式都將產生巨大的影響。
大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，並將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。
在大數據時代，企業面臨文化、戰略、組織、流程、信息化、公共關系、人才培養方方面面的挑戰，同時也迎來重大的轉型機遇和飛躍契機。如果不能利用大數據更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平台級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉的。
雲計算的核心是業務模式，本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
企業內部的經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人交互信息、位置信息等等是大數據的三個主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求則大大超越現有的計算能力。如果計劃在大數據時代獲益，必將引發新一輪的信息化投資和建設熱潮。
目前，雲計算在國內方興未艾。在雲計算的三層架構(SaaS，PaaS，laaS)當中，PaaS是技術最復雜、最難實現的一層。企業自己搭建PaaS平台幾乎是不可能完成的任務。
採用PaaS的好處就是，用戶只需要關心應用和數據，其他的事情、組件全部由PaaS和IaaS進行自動化運維管理
全球有超過十億的智能手機用戶，90%用戶全天機不離身，各大企業都競相推出有吸引力的移動應用體驗，挖掘移動設備上的海量數據帶來的商機。
大數據和雲計算的技術幾乎密不可分，無論是雲計算、大數據都是構建在這些基礎平台之上的。對於傳統行業/企業而言，雲計算、大數據的應用剛剛開始，但對互聯網企業而言，雲計算、大數據已經是商業服務有機組成部分，因此，互聯網在雲計算、大數據方面保持領先。
傳統行業/企業缺乏互聯網企業的基因，其很多業務多採用外包方式，軟體開發人員規模有限，更難得心應手地駕馭各種開源技術。此外，傳統行業/企業有很多歷史的包袱，煙筒式的應用系統林立，數據之間缺乏共享，信息應用水平受到很多限制。如何才能夠讓傳統行業/企業像互聯網企業一樣輕松駕馭信息化系統，顯然傳統行業/企業需要一個高度自動化的基礎平台。
目前，中國不僅是一個真正意義上的大數據國家，而且在大數據實踐這個新的歷史關頭，並沒有落後於美國。除了龐大的人口總數之外，中國還擁有很多與眾不同的消費模式，除去傳統的電信金融互聯網之外，沒有哪個國家擁有中國這樣火爆的電商、發達的物流，還有向互聯網時代轉型的製造業、教育、醫療，科研，零售，交通，這些行業中孕育著大數據基礎和今天我們還無法完整預測的發展前景。
在美國，無論企業還是其他機構，對於大數據的認識和應用都比較成熟，也願意嘗試不同的新產品。而在中國內地、中國香港、中國台灣、日本和韓國，李凱翔說，我看到的現象是，要麼(企業)非常保守，只要有資料庫就可以了；要麼就是非常領先，已經在嘗試開始下載諸如開源這樣的軟體嘗試了。
隨著大數據時代的深入發展，大數據帶來的改變是全方面的，尤其是在商業領域，大數據蘊含巨大商業截止，從目前來看，大數據正改變傳統商業模式，在這個過程中，中國的市場潛力是巨大的。
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⑼ 大數據給智能化商業帶來不同_大數據的商業模式
大數據給智能化商業帶來不同
錢伯斯是IBM公司分析解決方案事業部副總裁。她表示，許多客戶夠買了大數據和預測分析的服務，但卻希望其實現他們已經適應了的老的商業智能工具和資料庫工具。
「通常情況下，客戶做的往往就是依靠他們已經知道的東西。」錢伯斯在2012年Hadoop峰會上說。「他們希望利用他們現有的基礎設施、使用現有的數據和工具。他們不想有任何的不同和改變。所以我告訴我的客戶說，如果你不執行不同的操作的話，你不會得到任何不同的結果。」
新的方法，技術和工具需求
錢伯斯是完全正確的，如下從三個方面分析了原因：
1、基礎設施。處理和存儲大量、多結構化數據集的新方法不斷涌現，正是因為傳統的關系型技術不能夠在單位時間內完成工作或者不具備成本效益。例如，Hadoop允許你在合理的時間內運行開放源碼軟體以非常低廉的價格存儲和處理大數據規模。現在，嘗試利用甲骨文的服務。可以節省300萬美元的費用，以及6個月的時間。
2、數據。大數據是豐富現有的內部交易數據與其他不同來源的數據，這些來源是來自您的企業之外。這可能意味著這些數據是來自Twitter或Facebook這樣的社交媒體、或來自國家氣象局、教育部門的公共部門的數據、來自彭博、道瓊斯的市場數據。如果你沒有混搭數據，你可能不必要進行大數據分析。
3、工具。因為它們必須在新的，更大，更多樣化的數據量並行計算基礎設施之上，大多數最傳統的商業智能工具不會削減。你需要的是現代化的數據可視化和分析平台，使用戶能夠輕松地處理大數據可視化。為了公平起見，極少數現有的商擾培答務智能供應商，如Tableau和正在努力讓自己的產品更好地融入大數據。但是，總的來說，你在過去的十年左右已經使用的舊的報告工具無法為當前的大數據提供足夠的可操作的見解。
風險的博弈
但據我所知，這種改變是很難的，所以有時IT部門是為了規避風險。但是，我們正處在一個十字路口。大數據絕不是曇花一現或輕微更好方式的商業智能。這是一個全新的模式，需要思維的重大轉變。換句話說，「你已經在經歷一些額外的風險了。」按照錢伯斯所說的那樣，實現大數據的成功。
她說，這意味著「如果你想有更多的見解，你一定要注入您的應用程序，你的數據網新信息。」這意味著你必須投資新的基礎設施技術等，諸如Hadoop和其他平台上，形中納成一個新的大數據分析的基礎。你需要採用新的最終用戶工具，把所有的大數據轉換成易於理解的見解。
好消息是，你不必將您的整個現有的基礎設施和工具集推倒重來。事實上，我強烈反對那樣做緩慧。你現在所使用的商業智能和數據倉庫有可能是一個原因，因為他們已經在為您提供相應的業務價值。事實上，許多大數據技術確實能幫助你從現有的資料庫和工具獲得更多的價值。
當涉及到大的數據，從小事做起。確定一個特定的需要解決的業務問題，一個固定的業務才能帶來實實在在的利益。與大數據行業的同行們交流學習。
⑽ 大數據時代下商業模式的創新
大數據時代下商業模式的創新
近年來，無論商界還是政界，對大數據的高度關注與價值利用表現得越來越熱切。大數據概念火熱的背後，折射出在市場競爭相對飽和的新時期，企業獲取新客戶比維護老客戶的成本要高，逼迫企業從以前「跑馬圈地」式競爭轉向精細化運營。而從現有的客戶當中挖掘最有價值的客戶，就是大數據對商業影響最重要的一方面。
大數據熱潮的興起，與技術的進步使數據利用變得更加便捷、便宜直接相關。隨著與數據相關的計算技術、儲存技術、傳輸技術的發達，一方面使消費者能隨時隨地創造數據，另一方面使企業有技術、有能力獲取用戶數據、分析數據，這是大數據應用的基礎與前提。大數據與傳統數據更多是理念上的差別，大數據是用更大視野、更多緯度看問題，拿數據說話，用大數據引領商業創新。
大數據最大的價值在哪？企業如何利用大數據？關鍵是經營理念轉變。中國市場經濟20多年來經過了三個階段的變化，第一個階段是生產導向，第二個階段是銷售導向，第三個階段就是現在的市場導向，其核心是從經營產品向經營用戶轉變，不是為產品找到合適的用戶，而是為用戶找到合適的產品，這是大數據商業創新的一個前提，就是以用戶為中心，以市場為導向的經營。
汽車行業對大數據的利用，貫穿了從研發到服務的全產業鏈。品牌的定位必須滿足消費者的核心價值需求，產品的研發、生產與營銷、戰略決策，以及客戶服務等，都必須做到以客戶為中心，大數據給我們提供了便利。
廣西糖網商業模式的成功，是大數據價值變現的成功典範。廣西糖網食糖批發市場有限公司董事長胡詩科表示，糖網基於行業大數據支撐下的垂直電商模式，對不同客戶需求進行數據分析，銷售前置、遠程配送，極大降低交易成本和物流成本。客戶只需要一部電腦或者一部手機就能解決談判采購等問題。
數據是企業未來核心資產，數據就是價值。對企業而言，如果光生產產品而沒有數據，很快就會被淘汰，這個核心資產最重要的是要懂得如何管理，實現價值變現。他表示，企業必須具備三個能力，即數據佔領能力、數據分析能力、數據價值變現能力，這是大數據的三個關鍵環節。
不管是阿里巴巴的跨界融合，還是廣西糖網的價值鏈整合，都體現了企業角色的根本性轉變，即從企業創造價值、用戶消費價值逐漸向用戶創造價值、企業消費價值轉變。這種新的價值創造最主要的機制之一，就是通過大數據的技術分析利用，讓用戶、企業、合作夥伴等實現價值共創，這可能是大數據時代商業模式產生變革的根本性趨勢。
以上是小編為大家分享的關於大數據時代下商業模式的創新的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨