“大数据”的7种商业化模式
大数据金融模式有哪几种
大数据金融模式有哪几种
第三方支付(Third-Party Payment)狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。
根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲第三方支付是指非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。第三方支付已不仅仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。
模式2：P2P网贷
P2P(Peer-to-Peer lending)，即点对点信贷。P2P网贷是指通过第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有出借能力并且愿意基于一定条件出借的人群，帮助贷款人通过和其他贷款人一起分担一笔借款额度来分散风险，也帮助借款人在充分比较的信息中选择有吸引力的利率条件。
目前，出现了2种运营模式，一是纯线上模式，其特点是资金借贷活动都通过线上进行，不结合线下的审核。通常这些企业采取的
审核借款人资质的措施有通过视频认证、查看银行流水账单、身份认证等。第二种是线上线下结合的模式，借款人在线上提交借款申请后，平台通过所在城市的代理商采取入户调查的方式审核借款人的资信、还款能力等情况。
模式3：大数据金融
大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力。因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
大数据商业模式
之一。
B2B商业模式+B2C商业模式
BAT 企 业 的 大 数 据 商 业 模 式 都 是 B2C+B2B 的 模 式，我们可以简称为复合型的商业模式或者跨界融合 模式，因为他们的服务用户有企业用户也有个人用户。
用一句话来说就是：BAT收集用户的数据，分 析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据 数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享 受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯 穿始终的。
大数据商业模式
随着物联网、互联网(特别是移动互联网)等的迅速发展 ，新数据源不断出现，数据总量的不断增长，使大数据成为 一种重要资源。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 先一步找到大数据运用的密码，谁就能够抢占市场，赢得发 展。
现有商业模式
我们以Talkingdata为例。
Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据， 包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费 数据等等。根据这些数据，可以对这些游戏用户进行用户画 像。
Talkingdata通过大数据分析发现，《刀塔传奇》以及《 我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要 的用户属性很契合，于是促成了招商银行和游戏的合作，还 支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。
大数据技术的应用与商业模式分析
大数据技术的应用与商业模式分析
一、引言
在当今信息化时代，大数据技术的应用越来越广泛，对于企业
的决策、管理和市场营销等方面都产生了重要的影响。本文将从
大数据技术的概念、应用场景、商业化模式等方面进行分析。
二、大数据技术的概念
大数据技术是指在处理大型数据集时使用的计算机科学、统计
学和数学等相关技术，通常包括数据采集、存储、处理、分析、
挖掘等步骤。随着互联网和物联网技术的发展，数据量呈爆炸式
增长，而大数据技术则成为了处理这些海量数据的关键技术。
三、大数据技术的应用场景
1.营销领域
采用大数据技术可以帮助企业分析市场、品牌、客户等相关信息，优化产品和服务，提高市场营销的效果。例如，通过对流量、访客等数据的分析，可以实现精准营销，根据用户的需求和兴趣
进行分类推荐，提高营销转化率。
2.金融领域
大数据技术在金融领域的应用非常广泛，包括证券交易、风险
管理、信贷评估、欺诈检测等方面。例如，在证券交易中，通过
对市场数据的分析和挖掘，可以更加准确地预测股票价格的波动，从而降低投资风险。
3.物流领域
采用大数据技术可以实现对物流全过程的实时跟踪和管理，提
高物流效率和质量。例如，通过对运输路线和货车装载情况的优化，可以减少空载和重载，提高货物的运输效率；通过对交通拥
堵情况的把握，可以更好地调整路线，减少交通拥堵对物流运营
造成的影响。
四、大数据技术的商业化模式
1.数据包销模式
数据包销模式是指将数据出售给企业的方式，包括数据的采集、处理、分析等环节。这种模式适用于数据采集和处理能力相对薄
弱的企业。
2.数据平台模式
数据平台模式是指通过建设数据平台，吸收数据来源，达成数
大数据的商业模式与案例研究
大数据的商业模式与案例研究随着互联网的普及和发展，大数据也逐渐受到商业界的关注与投资。大数据不仅可以帮助企业分析业务数据，优化业务流程，提升生产效率，还可以实现更多科技创新和商业创新。本文将结合一些案例来探讨大数据的商业模式和商业应用。
一、大数据商业模式
首先，我们需要清楚地了解大数据商业模式是什么。大数据商业模式指的是利用大数据来进行商业运营的方式和模式。下面我们来介绍几种常见的大数据商业模式：
1. 数据分析和决策服务模式
很多企业在进行决策的时候都会遇到数据转化成决策的问题。因为有的数据比较复杂，需要专业人才进行加工和分析，但是一般企业没有这类人才，也无法进行这类分析和加工。这时候，一些企业就会提供数据分析和决策服务，来帮助其他企业处理数据和决策问题。比如说CTRP(携程）,它利用自己的旅游数据对旅游行业进行分析，帮助旅游公司进行产品投放和市场策略。
2. 数据营销模式
大数据可以帮助企业精准定位消费者，基于数据的分析，帮助企业制定更加精准的营销策略。比如说支付宝推出的蚂蚁星球，根据消费者的消费行为、兴趣爱好等数据进行分析，提供符合消费者需求、实用性强的产品。
3. 数据共享模式
企业之间通过大数据共享自己的数据，相互协作，实现共同的利益。比如说阿里云提供的云数据分析服务，可以让不同企业之间的数据进行联通，共享数据可以帮助这些企业实现数据增长，同时节约数据分析和存储成本。
二、大数据商业应用案例
接下来，我们将结合一些企业实际案例，来详细了解大数据商业应用是如何落地的。
1. 家电企业海尔
海尔智家利用大数据和AI技术进行家庭日常生活中的物品和
数据资产商业化 案例
数据资产商业化案例
数据资产商业化是指将企业拥有的数据资产转化为商业价值的
过程。下面我将从多个角度为你介绍数据资产商业化的案例。
首先，我们可以看到许多大型科技公司如谷歌、Facebook等利
用他们所拥有的海量用户数据进行商业化。这些公司通过分析用户
的行为和偏好，为广告商提供精准的广告投放服务，从而实现了数
据资产的商业化。谷歌的AdWords和Facebook的广告平台就是这方
面的典型案例。
其次，零售行业也在积极探索数据资产商业化的路径。例如，
亚马逊通过分析用户的购物行为和偏好，不仅可以为用户提供个性
化的购物推荐，还可以向第三方卖家提供精准的广告展示服务，实
现了数据资产的商业化。
另外，金融行业也在数据资产商业化方面有着丰富的实践经验。银行和金融机构通过分析客户的交易数据和信用记录，可以为客户
提供个性化的金融产品和服务，从而实现了数据资产的商业化。同时，金融科技公司也通过大数据分析和人工智能技术，提供风控、
信贷评估等服务，实现了数据资产的商业化。
此外，医疗健康领域也有许多数据资产商业化的案例。例如，利用患者的健康数据和病历信息，医疗科技公司可以为医生提供诊断辅助和个性化治疗方案，实现了数据资产的商业化。同时，健康管理平台也可以通过分析用户的健康数据，为用户提供个性化的健康管理建议，实现了数据资产的商业化。
总的来说，数据资产商业化的案例涵盖了各个行业和领域，通过充分挖掘和利用企业拥有的数据资产，实现了商业模式的创新和商业效益的提升。希望以上案例能够为你提供一些启发和思路。
大数据商业模式
商业模式
国内网络广告投放正从传统的面向群体的营销转向个性化营销，从流量购买转向人群购买。虽然市场大环境不好，但是具备数据挖掘能力的公司却倍受资本青睐。
大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。
移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。
社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的情绪，通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。
实际上，将用户群精准细分，直接找到要找的用户正是社交内容背后数据挖掘所带来的结果。而通过各种算法实现的数据信息交易，正是张文浩为自己的社交数据挖掘公司设计的盈利模式。这家仅仅五六个人的小公司拿到了天使投资。未来的市场将更多地以人为中心，主动迎合用户需求，前提就是要找到这部分人群。
在移动互联网领域，公司从开发者角度找到数据挖掘的方向，通过提供免费的技术服务，帮助开发者了解应用状况。
数据与机遇
数据：成功的新前线
众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。
显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。
商业变现的几种模式
商业变现的几种模式
商业变现是指通过某种方式将原本不具有商业价值的事物变为具有商业价值的过程。以下是几种商业变现模式：
广告模式：在应用程序或网站上插入广告，通过广告点击率和广告费用来盈利。
电子商务模式：在应用程序或网站上销售商品或提供服务，通过商品销售和服务费用来盈利。
付费模式：让用户通过付费购买应用程序或网站的功能和服务，通过付费收入来盈利。
数据变现模式：收集用户的数据并进行分析，将数据出售给第三方，通过数据销售来盈利。
品牌合作模式：与其他品牌合作，通过品牌合作来推广应用程序或网站，获取推广费用。
授权模式：将应用程序或网站的知识产权授权给其他公司或个人，通过授权费用来盈利。
会员制模式：通过提供高级功能和服务来吸引用户购买会员，通过会员收入来盈利。
这些商业变现模式并不是相互独立的，可以结合使用。对于一个应用程序或网站来说，选择哪种商业变现模式取决于其定位、用户群体和市场需求等因素。
大数据变现的九种商业模式
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量的问题。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其重要。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、交友提供了匡助，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
现国家创造业 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2022 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。
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。
2022 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。 2022 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。 2022 年 5 月 26日，在 2022 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《2022 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。
电子商务的七大模式
电子商务的七大模式
B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)七类电子商务模式
等等。
B2B=BusinesstoBusiness.
商家(泛指企业)对商家的电子商务，即企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。通俗的说法是指进行电子商务交易的供需双方都是商
家(或企业、公司)，她(他)们使用了Internet的技术或各种商务网络平台，完成商务交易的过程。这些过程包括:发布供求信息，订货及确认订货，支付过程及票据的签发、传送和接收，确定配送方案并监控配送过程等。有时写作BtoB，但为了简便干脆用其谐音B2B(2即two)。B2B的典型是阿里巴巴、百纳网、中
国网库、中国制造网、敦煌网、慧聪网、瀛商网等。B2B按服务对象可分为外
贸B2B及内贸B2B，按行业性质可分为综合B2B和垂直B2B，垂直B2B有:中国
化工网，鲁文建筑服务网。
目前基于互联网的B2B的发展速度十分迅猛，据最新的统计，在本年初互
联网上B2B的交易额已经远远超过B2C的交易额。2006年全球B2B电子商务市
场的规模已经达到了5.8万亿美元，预计未来几年全球B2B的年增长率将会保
持在45%左右，2010年全球B2B电子商务市场的规模将达到26万亿美元。
B2C=BusinesstoCustomerB2C模式是我国最早产生的电子商务模式，以
8848网上商城正式运营为标志。
第一种:
综合商城:淘宝线上的、天河城、贝斯尼尔、正佳广场
商城，谓之城，自然城中会有许多店，是的，综合商城就如我们平时进入
运营商挖掘大数据价值的7种模式
运营商 Ｄ ｏ Ｃ ｏ Ｍｏ的手 机钱包优 惠支付 。
通知 ，完成售前售后服务等。中国移动不 运 营 商 和麦 当劳 搜 集 相 关 消 费信 息 ， 妨在此基础上 ，推 出基于数据分析后的客 例如经 常买什 么汉堡 ，去 哪个 店消 费 ， 户关系管理平台，按行业分类 ，针对不同 的客户采取不同的促销活动和服务方式，
运 营商掌握 的用户网上行 为信息 ，
属性 （ 包 括 自然属性 和行 为属性 ），从 不 同角 度深层次 分析 客户 、了解客 户 ，
以 日常的 “ 垃圾 短信 ”为 例 ，信息 使得所获取 的数据 “ 具备更全面维度 ”，
并不都是 “ 垃圾 ” ，因为 收到 的人 并不 更具 商业价值 。典型应用 如中 国移 动的 需 要 而 被视 为垃 圾 。 通过 用 户 行 为 数
中●■■业 ０ ２ Ｆ ｌ ｂ Ｍ— ｌ Ｉ捌 ３ １ 娜
Ｃ ＨＩ Ｎ Ａ＂ ｒ Ｅ Ｌ Ｅ ＣＯ ＭＭＵ Ｎ Ｉ Ｃ Ａ Ｔ Ｉ ＯＮ ￥Ｔ Ｒ Ａ Ｉ ｍ
件存 储应在 提升关系链 管理 、提 升个人 效率 上下工 夫 ；而在企 业服务 上 ，将其
从简单 的文件存 储 、分项逐 步扩展 到数
言之， 将 运营 商 内部数据 分析技术 商用 例子 ，ຫໍສະໝຸດ Baidu商店 卖牛奶 ，通 过数据 分析 ，
再 去另一 店买包子 ，人数还不 少 ，那么
大数据分析：洞察商业趋势和客户行为模式
大数据分析：洞察商业趋势和客户行为模式
1. 引言
1.1 概述
随着信息时代的到来，数据的产生呈指数级增长。这些数据中蕴含着宝贵的商业信息和客户行为模式，对企业进行战略决策和市场营销具有重要意义。然而，海量的数据如何被高效地分析和利用成为了一个挑战。
大数据分析技术应运而生，通过应用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法等方法，在这个庞大的信息海洋中找到有价值的商业趋势和客户行为模式。大数据分析已经渗透到各个行业领域，并且在商业决策和市场营销中扮演着越来越重要的角色。
本文将介绍大数据分析在商业中的应用，重点讨论其在洞察商业趋势和客户行为模式方面的作用。同时，还将探讨大数据采集与处理技术以及相关工具和技术在实际应用中的案例。最后，我们将总结现有应用效果及问题，并展望未来大数据分析的发展方向及挑战，并提出如何完善大数据分析在商业中的应用。
1.2 文章结构
本文共分为五个部分。除引言外，第二部分将介绍大数据分析在商业中的应用，
包括商业趋势分析和客户行为模式识别，以及数据驱动决策的重要性。第三部分将详细探讨大数据采集与处理技术，包括数据采集方式及工具、数据清洗和预处理方法以及数据存储和管理技术。第四部分将介绍大数据分析的工具与技术应用案例，包括机器学习算法在商业中的应用、可视化工具对数据分析的影响以及实时数据处理技术在客户行为预测中的作用。最后一部分是结论与展望，总结现有应用效果及问题，并展望未来大数据分析发展方向及挑战，并提出如何完善大数据分析在商业中的应用。
1.3 目的
本文旨在全面介绍大数据分析在商业中的应用，并突出洞察商业趋势和客户行为模式方面的重要性。通过对各种相关技术和工具的说明和案例的呈现，希望读者能够对大数据分析有更深入的了解，并且能够明确其在商业决策和市场营销中的作用。同时，本文也将探讨大数据分析发展的趋势与挑战，并提出一些完善大数据分析应用的建议。
大数据的6大应用场景
大数据的6大应用场景
介绍
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各个领域中的热门话题。利用大数据可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。本文将探讨大数据的6大应用场景，包括营销、金融、医疗、物流、智慧城市以及农业。
营销
大数据在营销领域有着广泛的应用和影响。通过大数据分析，企业可以更好地了解目标客户的喜好、购买习惯和行为特征。基于这些数据，企业可以进行精准的广告投放、个性化营销和客户细分。以下是营销领域中大数据的几个常见应用场景：
1. 个性化推荐
大数据分析可以帮助企业了解用户的兴趣和偏好，从而给用户提供个性化的推荐。例如，电商平台可以根据用户的购买历史、浏览记录和社交媒体行为，推荐符合用户兴趣的商品。
2. 地理定位营销
利用用户的地理位置数据，企业可以向用户发送与其当前位置相关的优惠信息。例如，当用户经过某家商店时，可以收到该商店提供的特别折扣。
3. 社交媒体分析
通过大数据分析社交媒体中的用户行为和互动数据，企业可以了解用户的观点、情感和态度，进而优化其市场营销策略。例如，一些企业可以通过分析用户发表的帖子或评论，了解用户对其产品或服务的反馈和意见。
金融
金融领域对于大数据的应用也非常广泛。大数据技术可以帮助金融机构更好地管理风险、提高业务效率和创新金融产品。以下是金融领域中大数据的几个常见应用场景：
1. 风险管理
金融机构可以利用大数据技术对大量的交易数据和市场数据进行分析，识别潜在的风险和异常情况。通过及时发现和处理风险，金融机构能够降低损失并保护投资者的利益。
2. 反欺诈
大数据平台运营模式
大数据平台运营模式
大数据平台是指通过采集、存储、处理和分析海量数据来获取有价值的信息和洞见的技术和系统。在大数据时代，各类企业和组织面临着日益增长的数据量和多样化的数据来源，因此需要建立强大的大数据平台来应对这些挑战，并为业务决策提供支持。
大数据平台的运营模式可以根据服务对象和数据处理方式来进行分类。以下是几种常见的大数据平台运营模式：
1. 数据中心模式：数据中心是一个大型的数据存储和处理中心，企业或组织将数据存储在数据中心中，并通过专用的服务器和存储设备进行数据处理和分析。这种模式适合数据量较大的企业和组织，可以提供高性能和高可用性的数据处理服务。
2. 云计算模式：云计算平台是指运营商通过虚拟化和分布式计算技术提供的可弹性、高性能和可靠的大数据处理服务。用户可以按需使用计算资源和存储空间，并根据业务需求进行扩展或收缩。云计算模式具有成本低、灵活性高和可扩展性强的特点，适用于各类企业和组织。
3. 数据处理服务模式：数据处理服务模式是指提供数据清洗、数据挖掘、数据分析和可视化等数据处理服务的模式。企业或组织可以将原始数据交给数据处理服务商进行数据清洗和分析，从而获取有价值的信息和洞见。这种模式适用于那些不具备大数据处理和分析能力的企业和组织。
4. 数据交易平台模式：数据交易平台是指提供数据交易服务的平台，企业或组织可以将自己的数据进行交易，也可以购买其他企业或组织的数据。这种模式可以促进数据共享和合作，提高数据利用率和价值。
大数据平台的运营模式需要考虑以下几个方面：
1. 数据安全和隐私保护：大数据平台需要建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保用户数据的安全和隐私不会被泄露或滥用。
互联网新媒体的商业化模式与创新
互联网新媒体的商业化模式与创新互联网时代的到来，深刻改变了传统媒体的格局和运营模式，同时也孕育了新媒体。新媒体的出现，不仅提供了更为广泛、更迅速、更直观、更便捷的信息获取方式，而且也带来了全新的商业模式。互联网新媒体的商业化模式与创新，正是困扰着新媒体企业家们的头等难题。接下来，就由我来就这一话题与大家一同探讨。
一、互联网新媒体的商业化模式
互联网新媒体的商业模式多种多样，大致可分为以下几种：
1. 广告变现模式
广告变现模式是目前最为主流的一种商业模式，它主要通过广告的展示、点击和观看来获得收入。新闻网站和视频网站广告变现模式已经相当成熟，这也是让这些企业在互联网上迅速崛起的重要原因。但要注意的是，这种模式需要对广告主有一定领域的了解，才能够准确投放广告，否则会被用户所反感。
2. 付费内容模式
付费内容模式则是通过提供一些高质量、有价值的内容来获得收益。这种方式可能会对用户造成一定程度的困扰，但是如果能够准确评估用户的需求，提供针对性的内容，还是能够得到用户的认可的。
3. 社交电商模式
社交电商模式是近年来发展较快的一种商业模式。企业通过社交平台和电商平台的结合，在社交交流的时候顺带引导用户的消费，借助社交网络巨大的流量和用户传递能力，快速扩大市场份额。如某些商城网站依托微信朋友圈、微博等社交平台，实现了社交电商的蓬勃发展，其成功模式值得其他企业家和行业官员借鉴。
二、互联网新媒体的商业化创新
面对激烈的市场竞争和用户消费升级的压力，互联网新媒体不断探索创新，以提高商业化水平。
1. 利用大数据分析和人工智能推荐精准内容
解读大数据时代的商业模式
解读大数据时代的商业模式
大数据时代的到来，给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。商业模式的创
新成为企业迎接大数据时代的关键。在这个信息爆炸的时代，企业如何利用大
数据来进行商业模式的创新，成为了当务之急。
什么是大数据商业模式
在解读大数据时代的商业模式之前，我们先来了解一下大数据商业模式的基本
概念。
大数据商业模式的定义
大数据商业模式是指企业通过收集、存储和分析大量的结构化和非结构化数据，将其转化为商业价值的一种商业模式。
大数据商业模式的要素
大数据商业模式主要包括以下几个要素：
1.数据获取：企业通过各种途径获取大量的数据，包括传感器、社交媒体、
移动设备等。
2.数据存储：企业需要建立强大的数据存储和管理系统，以便有效地存储和
管理大量的数据。
3.数据分析：企业需要进行数据分析，以提取有价值的信息和知识，从而帮
助企业决策和创新。
4.商业变革：基于数据分析的结果，企业需要进行商业模式的创新和变革，
以适应大数据时代的需求。
大数据商业模式的优势
大数据商业模式具有以下几个优势：
1.减少不确定性：大数据分析可以揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助
企业更准确地预测市场变化和消费者需求。
2.提高效率：大数据分析可以优化企业的运营和流程，提高生产效率和资源
利用率。
3.创新产品和服务：大数据分析可以发现新的市场机会和需求，帮助企业创
新产品和服务。
4.个性化营销：通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，
从而为他们提供个性化的产品和服务。
大数据商业模式的应用案例
大数据商业模式在各个行业都有广泛的应用。下面，我们将以零售、金融和医
数字产业的七种典型商业模式
数字产业的七种典型商业模式数字产业总共有七种典型的商业模式：传统模式、开源模式、业务外包模式、混合型模式、混合型+模式、服务形式的软件模式和互联网模式。
一、传统模式
传统商业模式最典型的案例是SAP。数字产品一经购买就被赋予了永久使用权，具体的盈利方式为进场费（每个用户一次性支付一定的费用）加停车费（升级版权费及维护费，每年按客户收取的的升级版权费和维护费）。从数字产品提供方的角度来看，这种商业模式中客户一旦购买了数字产品的使用权，从此以后会有不断的资金流订购费。对于运营状况比较好的数字产品提供方而言，授权收入（也就是进场费的收入）应该处于盈亏平衡的状态，大量利润实际上从软件维护过程中也就是停车费中获得。
图1 传统模式
二、开源模式
开源软件模式最近一直在快速发展。究其原因，开源模式的客户尝试门槛费用几乎降为零。但在这种情况下，开源数字产品的公司仍然挣扎求生，实际盈利的企业很少。传统的支付和维护是数字产品提供方的生命线，但这些很难货币化。传统的各支持服务都很难直接销售，因为除了改变咨询时间和回复速率，这一部分的附加值很低。一些开源的数字产品提供方，试图同时提供及时服务和实体软件，作为一种比传统软件服务更高级的服务，在免费软件的基础上提供额外付费的高级功能。我们发现，除了Red Hat之外，盈利的企业很少。
图2 开源模式
三、业务外包模式
数字产品提供方会发现，有时候管理数字产品的费用大大高于购买软件的费用，因此一些公司倾向于将数字产品进行外包式管理。在这种商业模式，与第一种模式雷同的是，数字产品依旧是由企业授权无限期使用，顾客依旧支付维护费用。但其区别在，外包公司的人力费用要比管理软件的费用低，因此由印度等地的外包公司来从事管理软件的活动，且收取的管理费要少于客户自己的维护费用。外包公司
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大数据”的七种商业化模式
移动互联网时代，大数据爆发后带来大量流量，运营商将经营重心从话务量转向流量。然而一方面面临着数据流的附加值被互联网公司赚走，沦为管道化的尴尬；另一方面运营商无差异的“管道”运营正在导致运营商间的价格竞争，降低盈利能力；而为了促进用户使用数据业务而推出的一系列包含较高流量的套餐，再加上QQ等应用长期“空挂”在线，低效流量占据“管道”的大量资源，出现了客户感知低、收入流量增长不平衡的局面。
但从另一个角度看，大流量中包含的海量数据，也是产业链上其他环节望尘莫及的。如果能再加上高效的信息分析能力，将帮助运营商在日益激烈的市场竞争中准确决策，深度挖掘数据的价值，提高流量经营的质量。
运营商手中拥有着庞大数据。除了常规的年龄、品牌、资费、入网渠道，终端的IMEI、MAC、终端品牌、终端类型等基础
信息外，互联网、移动互联网、物联网、云计算的兴起以
及移动智能终端的快速普及，运营商的网络正在被更完整的用户数据。例如何时何地上网、上网的内容偏好、各种应用的驻留时间、手机支付信息等等。
在内部运营中，运营商已经从这些庞大的用户数据中，可以分析出不同用户的行为习惯和消费喜好，并应用于在精细化营销基础上。然而就流量经营而言，就这是远远不够的。就海量数据，提供高附加值的数据分析服务，将数据封装为服务，形成可对外开放、可商业化的核心能力，实现商业模式的创新，才能真正实现流量经营。
1、数据存储空间出租
利用存储能力进行运营，满足企业和个人将面临海量信息存储的需求。具体而言，可以分为个人文件存储、针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的 API，用户方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水电一般按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等等。运营商也推出了相应的服务。前者如中国移动彩云业务；后者如传统的IDC。
2、客户关系管理
对中小客户来说，专门的CRM 显然大而贵。飞信充当了不少小商家的初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在
群朋友圈里发发新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等等。运营商可以在此基础上，推出基于数据分析后的客户关系管理平台，按行业分类，针对不同的客户采取不同的促销活动和服务方式，提供更好和更有针对性的服务，再提供线上支付通道打通，形成闭环，就是一个特别实用和便捷的客户关系管理系统。
3、企业经营决策指导
将用户数据，加以运用成熟的运营分析技术，有效改善企业的数据资源利用能力，让企业的决策更为准确，从而提高整体运营效率。如，某店卖牛奶，通过数据分析，知道在本店买了牛奶以后常常会再去另一店买包子，人数还不少。那么这店就可以考虑在家店可以与包子店合作；或是直接在店里出售包子。
4、个性化精准推荐
“垃圾短信”是为客户所最为厌烦的。之所以为垃圾，不过是因为收到的人并不需要。而被人认为成垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，就
成了有价值的信息。比如在日本麦当劳，用户在手机上下载优惠券，去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运
营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，
去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
5、建设本地化数据集市
运营商所具有全程全网、本地化优势，会使得运营商所提供的平台上，可以最大程度覆盖本地服务、娱乐、教育和医疗等数据。典型的应用是中国移动“无线城市”。以“二维码账号体系 LBS 支付关系链”的闭环体系推动，带给本地化数据集市平台多元化的盈利模式。
6、数据的搜索
数据检索是一个并不新鲜的应用，然而随着大数据时代的到来，实时性、全范围检索的需求也就变得越来越强烈。商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即
实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动之“盘古搜索”。
7、创新社会管理模式
对运营商来说，数据分析对政府服务市场上更是前景巨大。美国已经使用大数据技术对历史性逮捕模式、发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量进行分析，从而优化警力配置。在中国，运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作范围中使大数据技术发挥更大的作用。