㈠ 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。
㈡ 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」。
㈢ 大數據背景下跨境電子商務服務變革有哪些
1、電商的商品推敬咐薦實現個性化與精準化。
2、電商匯總優質產品的信息。
3、電商為消費者提供攔緩高效的信息檢索服務。
4、電商使服亮衡純務領域更加細化，優化了企業的競爭方式。
5、電商提供了數據雲存儲服務，使人們的生活獲得便利。
㈣ 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。
相關課程推薦：企業管理培訓
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。
以上是小編為大家分享的關於大數據時代下,傳統商業模式該如何變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈤ 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。
㈥ 數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式
數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式
近年來，越來越多大型企業開始投資數據分析技術，希望藉此證明「我可以做得更好」。而雲計算的興起，也使得規模有限的初創企業也可擁有將大數據技術與高級數據分析加以結合的能力。在今天的文章中，我們將共同探討數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式。
2017年10月10日，騰訊宣布斥資11億美元投資奧萊，這是匹馬市場的頭號玩家。但奧拉並不孤單挑戰既定的商業模式。
看看優步，亞馬遜，Airbnb，edX，Netflix，Society One和TripAdvisor的興起。他們都看著自己的行業中的一個堅定的人，並說：「我可以做得更好。」
80%的公司預測他們的行業在未來三年將受到新技術的影響。
藉助雲計算，即使是最小的啟動，也可以將大數據技術與高級數據分析結合在一起。每天，發現新的運營和市場見解以及未開發的客戶群的能力都在增長。
超過90%的公司認為大數據和分析是戰略重點，但貝恩說，只有19%的公司持續採集高質量數據!
大多數競爭對手可能沒有利用數據技術，但是你呢?如果你懶惰，你可以保證有一個開始或創新的競爭對手把你的目光投向了你。
數據的力量
大數據已經成為一種強大的資源。如果盲目瞄準潛在客戶，公司就無法取得成功。為了蓬勃發展，你需要確切地知道你要去哪裡，為什麼要去那裡，以及你願意投入到旅程中的努力。
大數據是你的指南。
但是，您需要有清晰的願景，戰略方法和用例來推進您的大數據發現。您需要參與使用分析，以便您擁有整體視圖或業務。
要做到這一點，請重新定義如何處理數據並為數據的使用設置基準。
5種方法來挖掘變革性數據
1.戰略分析
戰略分析是詳細的，數據驅動的整個系統分析，以幫助您確定推動客戶和市場行為的因素。
戰略分析的關鍵是按照正確的順序進行：
第1步 - 競爭優勢分析以確定您的能力，優勢和劣勢。
第2步 - 企業分析可在企業，業務單位和業務流程級別獲取診斷信息。
第3步 - 人力資本分析在個人層面進行診斷，以獲得可操作的見解。
數據應該回答如下關鍵問題：
什麼是為我們帶來最大價值的關鍵決策?
尚未開採的新數據有哪些?
尚未完全探索哪些新的分析技術?
2.平台分析
這有助於您將分析融入您的決策過程中，從而改進核心業務。它可以幫助您的公司利用數據的力量來發現新的機會。
要問的重要問題包括：
我們如何將分析整合到日常流程中?
哪些流程將受益於自動，可重復的實時分析?
我們的後端系統能否受益於大數據分析?
平台分析必須包含多種技術。由於它可以通過多種格式和渠道獲得，因此可用於檢查組織的脈搏。
它將幫助您將數據分析整合到所有部門的關鍵決策中，包括銷售，市場營銷，供應鏈，客戶服務，客戶體驗和其他核心業務功能。
3.企業信息管理(EIM)
將近80%的重要商業信息存儲在非託管存儲庫中。通過戰略和平台分析，EIM可幫助您利用社交，移動，分析和雲技術(SMAC)改進數據在公司內的管理和使用方式。
通過使用信息創建，捕獲，分發和消費工具構建敏捷數據管理操作，EIM將幫助您：
簡化您的業務實踐。
加強協作努力。
提高員工在辦公室內外的工作效率。
在定義您的EIM戰略時，確定業務需求，關鍵問題以及啟動EIM的機會。此外，確定潛在的項目和項目，其成功率將受益於EIM。
4.商業模式轉型
採用大數據分析和並行轉換業務模式的公司將為收入來源，客戶，產品和服務創造新的機遇。
從預測需求和采購材料到會計，以及員工的招聘和培訓，您的業務的每個方面都可以重新設計。
所需的更改包括：
擁有大數據戰略和願景，能夠識別並利用新機會。
培養創新和實驗數據的文化。
了解如何利用新技能和新技術，並管理他們對如何訪問和維護信息的影響。
與持有重要數據的消費者建立信任關系。
在核心行業內外創建合作夥伴關系。
找到快速洞察和實施結果的方法。
5.建立以數據為中心的業務
您是否生成大量數據?這些數據是否會使您行業內外的其他組織受益?
以數據為中心的業務不僅僅是一種資產，而是貨幣。這是您核心競爭力的源泉，它的價值體現在黃金上。
主要有三類數據分析：
透視：包括挖掘，清理，群集和細分數據，以了解客戶及其網路，影響力和產品洞察力
優化：分析業務功能，流程和模型。
創新：探索新的顛覆性商業模式，以促進客戶群的發展和成長。
已建立的商業模式受到攻擊
數據分析正在迅速推翻我們開展業務的方式。這五種數據分析的變革性應用將幫助您成為具有前瞻性思維的公司，並在市場中獲得競爭優勢。
沒有哪個行業的數據分析不能從中受益。
㈦ 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。
以上是小編為大家分享的關於大數據顛覆傳統 變革商業模式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈧ 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。