㈠ 大数据企业商业模式“5+1”模型的六大构成要素哪些是内部因素
大数据企业商业模式“5+1”模型的六大构成要素是以下内部因素：
1、战略定位战略定位是企业战略选择的结果，也是商业模式体系中其他几个部分的起点。战略定位需要考虑三个方面，即：长期发展、利润增长、独特价值。商业模式中的“定位”更多地是作为整个商业模式的支撑点，同样的定位可以有不一样的商业模式，同样的商业模式也可以实现不一样的定位。
2、业务系统是指企业达到战略定位所需要的业务环节、各合作方扮演的角色以及利益相关者合作方式。企业围绕战略定位所建立起来的业务系统将形成一个价值网络，明确了客户、供应商其他合作方在通过商业模式获得价值的过程中扮演的角色。
㈡ 大数据时代下商业模式的创新
大数据时代下商业模式的创新
近年来，无论商界还是政界，对大数据的高度关注与价值利用表现得越来越热切。大数据概念火热的背后，折射出在市场竞争相对饱和的新时期，企业获取新客户比维护老客户的成本要高，逼迫企业从以前“跑马圈地”式竞争转向精细化运营。而从现有的客户当中挖掘最有价值的客户，就是大数据对商业影响最重要的一方面。
大数据热潮的兴起，与技术的进步使数据利用变得更加便捷、便宜直接相关。随着与数据相关的计算技术、储存技术、传输技术的发达，一方面使消费者能随时随地创造数据，另一方面使企业有技术、有能力获取用户数据、分析数据，这是大数据应用的基础与前提。大数据与传统数据更多是理念上的差别，大数据是用更大视野、更多纬度看问题，拿数据说话，用大数据引领商业创新。
大数据最大的价值在哪？企业如何利用大数据？关键是经营理念转变。中国市场经济20多年来经过了三个阶段的变化，第一个阶段是生产导向，第二个阶段是销售导向，第三个阶段就是现在的市场导向，其核心是从经营产品向经营用户转变，不是为产品找到合适的用户，而是为用户找到合适的产品，这是大数据商业创新的一个前提，就是以用户为中心，以市场为导向的经营。
汽车行业对大数据的利用，贯穿了从研发到服务的全产业链。品牌的定位必须满足消费者的核心价值需求，产品的研发、生产与营销、战略决策，以及客户服务等，都必须做到以客户为中心，大数据给我们提供了便利。
广西糖网商业模式的成功，是大数据价值变现的成功典范。广西糖网食糖批发市场有限公司董事长胡诗科表示，糖网基于行业大数据支撑下的垂直电商模式，对不同客户需求进行数据分析，销售前置、远程配送，极大降低交易成本和物流成本。客户只需要一部电脑或者一部手机就能解决谈判采购等问题。
数据是企业未来核心资产，数据就是价值。对企业而言，如果光生产产品而没有数据，很快就会被淘汰，这个核心资产最重要的是要懂得如何管理，实现价值变现。他表示，企业必须具备三个能力，即数据占领能力、数据分析能力、数据价值变现能力，这是大数据的三个关键环节。
不管是阿里巴巴的跨界融合，还是广西糖网的价值链整合，都体现了企业角色的根本性转变，即从企业创造价值、用户消费价值逐渐向用户创造价值、企业消费价值转变。这种新的价值创造最主要的机制之一，就是通过大数据的技术分析利用，让用户、企业、合作伙伴等实现价值共创，这可能是大数据时代商业模式产生变革的根本性趋势。
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㈢ 大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战【导语】从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性。如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意。基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中，基于大数据的创业创新备受关注。12月17日，阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作，邀请20余位浙大学者走入云栖小镇，在杭州这个创新创业的基地，聆听大数据创业创新实践者的感受，共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后，就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到，从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。
图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力；第二类D是提供数据为主，要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源，可以集聚数据成为运营的资源；第三类S相当于提供基于数据的服务，这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有以下四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发，二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动；第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养；第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技：数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验，他在分享中谈到，美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据，比如音频、视频等数据，而中国的大数据实际上是大数据+小数据，以电影行业为例，通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。
图为数能科技的总经理张晓明
张总认为，中国发展大数据面临三大挑战：一是数据孤岛现象严重，二是行业知识缺乏，在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难，跨学科的沟通以前比较缺乏，使得整个行业发展在应用层面的发展不快，三是过去中国的发展是粗旷式的，哪有机会往哪跑，现在是精细化管理，进行资源的优化配置，而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面，张总认为，数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性，其中人才也是发展的一个瓶颈，尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师，尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难，软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用，电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果，希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标，为发行人进行精准营销提供依据，“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理，比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据：数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据，来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到，华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心，基于自己多年的技术积累，提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品，融入于垂直行业，在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。
图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司，这些创业公司形成产业大数据的生态，比如数云科技是电商数据应用的创业公司，为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案，连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可：传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司，它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎，杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到，如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意，而且数据不仅是B端的需求，更重要的需要最终消费者的需求，让创意和设计更加精准。
图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能，现在的产品还要有服务、有情感，产品具备智能的基础需要有大数据，现在的产品大都是软硬件结合的，同时还有app,从而了解用户的行为和习惯，通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯，从而改变创意和设计，使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天，随着数据扮演生产要素的角色，云计算发挥公共计算基础设施的作用，数据的开放、共享与流动成为可能，数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比，大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善，基于数据的创业创新实践尚在探索阶段，业务和服务模式还不成熟，不确定性正意味着更多机会，因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作，共同推动中国数据经济的良性快速发展。
㈣ 在大数据时代，数据拥有者的商业模式有哪些
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。
B2B大数据交易所
国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。
2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。
咨询研究报告
国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。
各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。
数据挖掘云计算软件
云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。
大数据咨询分析服务
机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。
政府决策咨询智库
党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。
近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。
研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。
自有平台大数据分析
随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。
在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。
大数据投资工具
证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。
定向采购线上交易平台
数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。
非营利性数据征信评价机构
在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。
虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。
除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。
结语：
大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。
㈤ 大数据创业的5大要点,你知道吗
大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。CSC对Infochimps的收购表明，那些无法顺利拿到第二轮融资的大数据创业公司 面临着要么关张，要么被人收购的命运
Harris的观点可以归纳为五点，IT经理网摘译整理如下：
1.基础设施非常难
不仅开发基础设施技术产品很难，销售起来也很难，具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育，付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。
新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。
反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。
2.云计算是朋友
无论你是销售大数据基础设施还是应用，云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管，更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权，同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。
云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛，从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。
3.开发者是朋友
如果你主要从事大数据分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用，数据分析师就是你的朋友。无论那种情况，最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作，CIO反而不是很好的目标受众！
专注CIO而非开发者往往会导致你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的产品类似（两者都被迫按落云头，迫降在用户数据中心），但Continuuity完全面向开发者，这意味着能积累更多技术粉丝。
4.将数据科学家推向前台中央
这既是市场也是销售策略，数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人，他们也是会议上最受欢迎的演讲者。
但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众，除非你的项目规模超大。
Cloudera比竞争对手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构，站在听众的立场说说具体能做哪些分析，如何做。
5.开源有多重要，取决于你自己
几乎所有的大数据公司都依赖开源软件，有些是“借”来的，如Hadoop、Storm以及各种数据库，有些是自行开发的，有些则是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。
开源绝不是看起来那么轻松，不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区，并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了，在你的产品上花时间和精力了，才有可能最终掏钱。
不计其数的创业公司都将代码开源了，但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。
㈥ 大数据时代:如何把握创业方向与机遇
大数据时代:如何把握创业方向与机遇
一、大数据时代的创业特征
大数据时代，人们寻找创业机遇，最重要的是数据收集和分析能力，从数据中找到好点子。首先，大数据技术在萌芽阶段就是开源技术，这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次，创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据，然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外，将众多数据聚合，或者将公共数据和个人数据源相结合，新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之，开放数据和开源技术将使创业门槛降低，创业机会大大增加。
二、大数据时代的创业方向
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。因此大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向，大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。个人理财（我的钱花哪去了，哪些可以省下来）、家庭决策（孩子报考哪所大学）、职业发展/自我量化（该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适 ）以及个人健康都可以用到大数据。
三、大数据时代的创业机会
大数据在各个行业的垂直特色化应用其实会更有想象空间，包括金融、电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等行业都会有很多应用机会：
1、金融——大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级，并为银行、保险公司或者P2P平台服务；或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。
2、电信——这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司；或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。
3、健康——未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据，进行深度的数据数据分析和挖掘的企业，帮助人们进行健康预测和预警；未来还可以服务公共卫生部门，打通全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应等。
以上只是简要列举一些典型的大数据创业机会，更多行业的大数据应用和创业机会分析请参见前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。虽然近期大数据得到政府的大力支持，大数据相关的公司也如雨后春笋般冒出来，但是数据行业是慢工出细活的行业，独立第三方数据公司的品牌影响力也需要较长时间的积累，因此不能跟着概念创业，必须从真实需求出发，从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品，找准自己的定位是关键。
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㈦ 如何利用大数据去进行创业
大数据是当今信息社会的热词。在很多人印象中，数据就是数字，或者说必须是由数字构成的，其实不然，数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频都是数据；医院里包括医学影像在内的所有大感也是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据，如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球化的推动力的话，数据或将成为下一次技术革命和社会革命的核心动力。那么对于兴致勃勃的创业者来说，如何在大数据时代进行创业，把握和运用好数据时代所带来的优势呢？
首先，重视大数据，在无法确定因果关系时，数据会为创业者提供解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助创业者消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助创业者得到想要的答案，这个便是大数据思维的核心。因此在大数据时代选择创业，就一定要重视数据.
其次，分析数据。光是足够地重视网络大数据还不能够完全地发挥其优势，而且要有足够的能力去分析数据和利用数据。这一方面，如果创业者并没有具备完全的素养和专业知识技能，则可以寻找相关的数据分析员或者数据分析网站来对某个行业、某个市场或者说是合作对象来进行精准的数据分析，使得创业能够更加事半功倍地进行下去。
最后，保护数据隐私。这个是依靠大数据创业并且长期发展和盈利的必要条件。由于大数据具有多维度和全面地特点，它可以从很多看似支离破碎的信息中完全复原一个产品或者服务的样貌，并且了解到一个公司或者一个组织内部的各种信息。因此，保护自己公司或者创业者已经拥有知道的各种数据信息便显得十分重要，它既是创业者所赖以生存的根本，也是对于客户或者数据源的一种保护和责任
总而言之，在大数据时代创业，一定要重视大数据的重要性，能够娶分析数据和利用数据，最后保护数据的隐私，这样才有可能在大数据时代取得创业的成功。
㈧ 大数据时代我们该怎么创业
但数据时代我们应该借助这个时代更好的发展，可以通过一些网络媒体和数字化信息来达到自己发展的需要。