㈠ 大數據企業商業模式「5+1」模型的六大構成要素哪些是內部因素
大數據企業商業模式「5+1」模型的六大構成要素是以下內部因素：
1、戰略定位戰略定位是企業戰略選擇的結果，也是商業模式體系中其他幾個部分的起點。戰略定位需要考慮三個方面，即：長期發展、利潤增長、獨特價值。商業模式中的「定位」更多地是作為整個商業模式的支撐點，同樣的定位可以有不一樣的商業模式，同樣的商業模式也可以實現不一樣的定位。
2、業務系統是指企業達到戰略定位所需要的業務環節、各合作方扮演的角色以及利益相關者合作方式。企業圍繞戰略定位所建立起來的業務系統將形成一個價值網路，明確了客戶、供應商其他合作方在通過商業模式獲得價值的過程中扮演的角色。
㈡ 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。
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㈢ 大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰【導語】從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性。如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意。基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發。二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動。第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養。
第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
——ADEC聯手浙大、五葉草大數空間舉辦「大數據時代的創新創業實踐與思考」研討會
在大眾創新、萬眾創業的熱潮中，基於大數據的創業創新備受關注。12月17日，阿里數據經濟研究中心(ADEC)、浙江大學管理學院、五葉草大數空間三者攜手合作，邀請20餘位浙大學者走入雲棲小鎮，在杭州這個創新創業的基地，聆聽大數據創業創新實踐者的感受，共同開展「大數據時代創業創新的實踐和思考」的相關話題研討。
三家大數據創新創業領域的企業數能科技、華院數據和洛可可公司的負責人給大家分享了他們的實踐方向、面臨挑戰以及心得體會。在分享結束後，就大家關注的話題分組討論的環節受到參會企業以及研究者們的歡迎。
三個方向和四大挑戰
浙江大學管理學院教授劉淵老師在分享中提到，從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。
圖為浙江大學管理學院教授劉淵
以浙江大學郭斌老師為組長的小組認為大數據創新創業的商業模式有三個方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得關注,其中A相當於為企業提供數據的計算分析能力；第二類D是提供數據為主，要做有效的決策背後所使用的數據可能來源於多個數據源，可以集聚數據成為運營的資源；第三類S相當於提供基於數據的服務，這種服務要嵌入到企業運營的業務流程。
以鄭剛老師為代表的小組總結了基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有以下四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發，二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動；第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養；第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據創新創業的三個實踐
數能科技：數據分析老兵的創業之路
數能科技的總經理張曉明先生在國外有20多年的數據分析的經驗，他在分享中談到，美國的大數據指的是用常規方法無法處理的數據，比如音頻、視頻等數據，而中國的大數據實際上是大數據+小數據，以電影行業為例，通常都是數據採集後轉化為小數據來進行統計分析和數據挖掘。
圖為數能科技的總經理張曉明
張總認為，中國發展大數據面臨三大挑戰：一是數據孤島現象嚴重，二是行業知識缺乏，在業務、技術和行政人員三方面溝通比較困難，跨學科的溝通以前比較缺乏，使得整個行業發展在應用層面的發展不快，三是過去中國的發展是粗曠式的，哪有機會往哪跑，現在是精細化管理，進行資源的優化配置，而政府官員對這種需求的優先順序不高。
在大數據的商業模式方面，張總認為，數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性，其中人才也是發展的一個瓶頸，尤其欠缺具備硬實力和軟實力的數據分析師，尤其是軟實力方面對於理工科學生來說更難，軟實力主要指的是溝通、好奇心和業務理解力。
數能科技開發的「電影票房預測」應用和「電影排片寶」應用都是典型的基於數據的新應用，電影票房預測每天早晨9點半會發布當天的票房預測結果，希望成為全國以及各個城市電影票房的預測風向標，為發行人進行精準營銷提供依據，「電影排片寶」應用通過收集來自媒體、影院的歷史數據、網上售票的預售數據等信息為各大影院排片提供建議。這種應用場景還可以衍生到客流預測與資源優化管理，比如在旅遊景點、大型超市等。
華院數據：數據分析人才基地的孵化新模式
國內專業的數據分析挖掘人才有很多都來自於華院數據，來自華院數據的執行總裁麥星在分享「華院數據——產業大數據生態的深度孵化器」的主題時談到，華院數據目前聚焦是以大數據行業解決方案為核心，基於自己多年的技術積累，提供數據互聯、人工智慧引擎等核心能力和產品，融入於垂直行業，在各行業孵化出獨立、專注、聚焦的大數據子公司。
圖為華院數據的執行總裁麥星
目前已經孵化了數雲、數創、數尊、華院分析等多家大數據+電商、零售、O2O、運營商的創業公司，這些創業公司形成產業大數據的生態，比如數雲科技是電商數據應用的創業公司，為阿里巴巴平台上的商家提供CRM解決方案，連續三年都是金牌淘拍檔。
洛可可：傳統工業設計公司的大數據創新轉向消費者為中心
洛可可作為一家工業設計公司，它所推出的一款55度杯子一上市就備受歡迎，杭州分公司負責人夏治朋在分享時提到，如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意，而且數據不僅是B端的需求，更重要的需要最終消費者的需求，讓創意和設計更加精準。
圖為洛可可杭州分公司總經理夏治朋
以前的產品只有功能，現在的產品還要有服務、有情感，產品具備智能的基礎需要有大數據，現在的產品大都是軟硬體結合的，同時還有app,從而了解用戶的行為和習慣，通過App端數據的抓取來獲知用戶的行為和習慣，從而改變創意和設計，使得用戶感知到產品是為之定製的。
大數據的創新創業剛剛開始
在信息經濟發展迅猛的今天，隨著數據扮演生產要素的角色，雲計算發揮公共計算基礎設施的作用，數據的開放、共享與流動成為可能，數據的融合激發新的生產力。與以往任何一個時代相比，大數據時代的創業創新將擁有更多的機會、更大的空間。雖然現階段我國數據相關的法規政策尚不完善，基於數據的創業創新實踐尚在探索階段，業務和服務模式還不成熟，不確定性正意味著更多機會，因此我國不斷涌現出企業進行基於大數據的新模式的嘗試和探索。阿里數據經濟研究中心(ADEC)期待與更多學界研究者進行深入合作，共同推動中國數據經濟的良性快速發展。
㈣ 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。
㈤ 大數據創業的5大要點,你知道嗎
大數據是當今最熱門的科技詞彙，同時也是最困難的創業項目。CSC對Infochimps的收購表明，那些無法順利拿到第二輪融資的大數據創業公司 面臨著要麼關張，要麼被人收購的命運
Harris的觀點可以歸納為五點，IT經理網摘譯整理如下：
1.基礎設施非常難
不僅開發基礎設施技術產品很難，銷售起來也很難，具體到大數據基礎設施工具如Hadoop、NoSQL資料庫和流處理系統則更是難上加難。客戶需要大量培訓和教育，付費喲娜谷需要大量支持和及時跟進的產品開發工作。
新興的大數據創業公司還必須與那些在客戶那裡已經有一些知名度甚至合作項目的公司競爭，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亞馬遜AWS、IBM、Oracle等。
反觀大數據應用創業則相對簡單的多，無論面向垂直行業應用還是數據可視化這樣的通用大數據應用都是如此。因為這些大數據應用的價值對於客戶來說更為直觀，距離業務也更近，進入企業IT系統的摩擦也更小。
2.雲計算是朋友
無論你是銷售大數據基礎設施還是應用，雲計算都是更有效的業務載體。選擇雲計算不僅僅是在雲端託管，更重要的是通過雲計算向客戶提供服務。你將擁有更多控制權，同時在有限的資源上優化運行也會讓你對產品的理解更加透徹。
雲計算也降低了潛在用戶試用產品的成本和門檻，從NewRelic到亞馬遜AWS都從雲計算+大數據模式中獲益。
3.開發者是朋友
如果你主要從事大數據分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM營銷應用，數據分析師就是你的朋友。無論那種情況，最好的辦法就是圍繞以開發者和市場人員為主的目標受眾進行開發和營銷工作，CIO反而不是很好的目標受眾！
專注CIO而非開發者往往會導致你在實際簽約時碰到棘手問題。圍繞開發者營銷的戰術被很多雲計算創業公司和純大數據軟體公司所採用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的產品類似（兩者都被迫按落雲頭，迫降在用戶數據中心），但Continuuity完全面向開發者，這意味著能積累更多技術粉絲。
4.將數據科學家推向前台中央
這既是市場也是銷售策略，數據科學家才是能夠展示數據和平台威力的人，他們也是會議上最受歡迎的演講者。
但大數據科學家也需要慎重選擇傳播內容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以沒必要每次開會言必稱4V之類的科普。至於如何配置和集成大數據系統也只能吸引小部分聽眾，除非你的項目規模超大。
Cloudera比競爭對手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher絕對是一位舉足輕重的人物。不要空談大數據大數據的價值和架構，站在聽眾的立場說說具體能做哪些分析，如何做。
5.開源有多重要，取決於你自己
幾乎所有的大數據公司都依賴開源軟體，有些是「借」來的，如Hadoop、Storm以及各種資料庫，有些是自行開發的，有些則是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能應用。這些開源項目如此流行是因為社區的力量。
開源絕不是看起來那麼輕松，不是說你在Github上放點代碼就談得上回饋社區了。開源的目的是將使用相同代碼的人聚攏成社區，並不斷改進代碼。這 里與第三點中我們提到的吸引開發者有關。只有更多的用戶和開發者對你產生興趣了，在你的產品上花時間和精力了，才有可能最終掏錢。
不計其數的創業公司都將代碼開源了，但那些真正能推動項目並建設社區的公司才能脫穎而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter這樣面向大眾的公司都開源了Storm和Mesos等項目。
㈥ 大數據時代:如何把握創業方向與機遇
大數據時代:如何把握創業方向與機遇
一、大數據時代的創業特徵
大數據時代，人們尋找創業機遇，最重要的是數據收集和分析能力，從數據中找到好點子。首先，大數據技術在萌芽階段就是開源技術，這會給基礎架構硬體、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。其次，創業者不需要是統計學家、工程師或者數據分析師也可以輕松獲取數據，然後憑借分析和洞察力開發可行的產品。此外，將眾多數據聚合，或者將公共數據和個人數據源相結合，新數據組合能開辟出產品開發的新機遇。總之，開放數據和開源技術將使創業門檻降低，創業機會大大增加。
二、大數據時代的創業方向
現有的大數據工具有著技術門檻高、上手成本高、和實際業務結合較差以及部署成本高，小公司用不起等特點。那麼新創企業就可以根據以往這些產品的缺陷，來做更適合市場和客戶的大數據分析工具和服務。另外，將大數據工具完整化和產品化也是一個方向。新一代的大數據處理工具應該是有著漂亮UI，功能按鍵和數據可視化等模塊的完整產品，而不是一堆代碼。因此大數據創業的2B方向，更多的是做工具和服務，如數據可視化、商務智能、CRM等。而在2C方向，大數據一個很大的作用就是為決策做依據，以前做決定是「拍腦袋」決定，現在，做決定是根據數據結果。個人理財（我的錢花哪去了，哪些可以省下來）、家庭決策（孩子報考哪所大學）、職業發展/自我量化（該不該跳槽，現在薪水到底合適不合適 ）以及個人健康都可以用到大數據。
三、大數據時代的創業機會
大數據在各個行業的垂直特色化應用其實會更有想像空間，包括金融、電信、健康、媒體廣告、零售、交通、政府、智慧城市、房地產和家居家電等行業都會有很多應用機會：
1、金融——大數據公司專門聚焦在通過大數據進行客戶信用評級，並為銀行、保險公司或者P2P平台服務；或者基於大數據挖掘幫助銀行進行客戶細分、精準營銷服務。
2、電信——這個方向已經有專門為電信企業提供客戶生命周期管理解決方案、客戶關系管理、精細化運營分析和營銷的數據公司；或者基於大數據提供網路層的運維管理和網路優化服務的大數據公司。
3、健康——未來兩三年將會出現一批基於各種可穿戴設備形成的健康雲數據，進行深度的數據數據分析和挖掘的企業，幫助人們進行健康預測和預警；未來還可以服務公共衛生部門，打通全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應等。
以上只是簡要列舉一些典型的大數據創業機會，更多行業的大數據應用和創業機會分析請參見前瞻產業研究院發布的《2015-2020年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。雖然近期大數據得到政府的大力支持，大數據相關的公司也如雨後春筍般冒出來，但是數據行業是慢工出細活的行業，獨立第三方數據公司的品牌影響力也需要較長時間的積累，因此不能跟著概念創業，必須從真實需求出發，從企業和用戶對數據的需求出發做大數據產品，找准自己的定位是關鍵。
以上是小編為大家分享的關於大數據時代:如何把握創業方向與機遇的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈦ 如何利用大數據去進行創業
大數據是當今信息社會的熱詞。在很多人印象中，數據就是數字，或者說必須是由數字構成的，其實不然，數據的范疇比數字大得多。互聯網上的任何內容，比如文字、圖片和視頻都是數據；醫院里包括醫學影像在內的所有大感也是數據；公司和工廠里的各種設計圖紙也是數據，如果我們把資本和機械動能作為大航海時代以來全球化的推動力的話，數據或將成為下一次技術革命和社會革命的核心動力。那麼對於興致勃勃的創業者來說，如何在大數據時代進行創業，把握和運用好數據時代所帶來的優勢呢？
首先，重視大數據，在無法確定因果關系時，數據會為創業者提供解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助創業者消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關系，幫助創業者得到想要的答案，這個便是大數據思維的核心。因此在大數據時代選擇創業，就一定要重視數據.
其次，分析數據。光是足夠地重視網路大數據還不能夠完全地發揮其優勢，而且要有足夠的能力去分析數據和利用數據。這一方面，如果創業者並沒有具備完全的素養和專業知識技能，則可以尋找相關的數據分析員或者數據分析網站來對某個行業、某個市場或者說是合作對象來進行精準的數據分析，使得創業能夠更加事半功倍地進行下去。
最後，保護數據隱私。這個是依靠大數據創業並且長期發展和盈利的必要條件。由於大數據具有多維度和全面地特點，它可以從很多看似支離破碎的信息中完全復原一個產品或者服務的樣貌，並且了解到一個公司或者一個組織內部的各種信息。因此，保護自己公司或者創業者已經擁有知道的各種數據信息便顯得十分重要，它既是創業者所賴以生存的根本，也是對於客戶或者數據源的一種保護和責任
總而言之，在大數據時代創業，一定要重視大數據的重要性，能夠娶分析數據和利用數據，最後保護數據的隱私，這樣才有可能在大數據時代取得創業的成功。
㈧ 大數據時代我們該怎麼創業
但數據時代我們應該藉助這個時代更好的發展，可以通過一些網路媒體和數字化信息來達到自己發展的需要。