大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
大数据给中国带来的十大商业应用场景
大数据给中国带来的十大商业应用场景2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。
大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。
大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。
现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。
1、智慧城市如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。
政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。
既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。
大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。
利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。
机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。
铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。
大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。
企业大数据应用的商业模式与价值创新分析
企业大数据应用的商业模式与价值创新分析大数据时代的到来，使得企业面临着数据的海洋和泥沙俱下的情况。
如何将数据转化为有价值的信息和知识，成为了商业竞争的核心问题。
而企业大数据应用的商业模式和价值创新，就成为了研究的重点。
本文将就相关问题展开讨论。
一、企业大数据应用的商业模式1. 直接收费模式这是大多数企业实行的商业模式。
通过向客户收费，获取商业收入。
例如：淘宝向商户收取手续费，百度通过搜索广告收费等。
但是，这种模式在大数据应用中往往会遇到一些难题。
客户很难确定收费标准，因为数据会不断变化。
同时，由于数据的廉价和易复制性，企业之间的竞争也非常激烈。
因此，在大数据时代，企业需要创新出更为差异化的收费模式。
2. 数据服务模式这是一种以数据服务为主要产品，将数据应用到各个领域的商业模式。
例如：在线教育机构通过数据分析和推荐算法提供精准学习服务，滴滴出行通过大数据分析优化司机和乘客的匹配等等。
这种商业模式可以帮助企业实现利用数据创造价值的目标。
3. 广告收入模式这是一种以广告收入为主要收入来源的商业模式。
例如：头条新闻、今日头条、抖音等通过大数据挖掘用户兴趣和行为，实现定向广告投放，获取商业收益。
但是，在大数据时代，广告的质量和效果更加重要。
因此，企业需要适度投资研发，提高广告质量水平，吸引更多的广告客户。
二、企业大数据应用的价值创新1. 高效数据分析在大数据时代，数据量爆炸性增长，需要企业投资巨额资金来处理和分析数据。
因此，高效数据分析成为了企业价值创新的关键之一。
例如：工业企业使用机器学习算法分析生产线数据，提高生产效率；金融机构利用大数据风险控制系统，提高风险控制水平。
通过高效数据分析，企业可以更好地利用数据来创造价值。
2. 数据交互与共享在大数据时代，不同企业拥有的数据格式不同、分布不同，如果能够实现数据的交互与共享，就能够提高数据的利用效率。
例如：医疗领域的患者数据，各家医院可以共享，以提高医疗保健水平；地图、导航等应用可以通过不同企业提供的数据，实现更准确的导航服务。
大数据的利与弊
大数据的利与弊引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是海量的、多样化的、高速增长的数据集合，这些数据集合可以被用于分析、判断和决策。
然而，尽管大数据带来了许多机会和好处，但它也存在一些潜在的问题和挑战。
本文将详细探讨大数据的利与弊。
正文：一、大数据的利1. 提供商业价值：大数据可以匡助企业更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更精准的营销策略。
通过分析大数据，企业可以识别出新的市场机会，提高产品和服务质量，并实现更高的竞争力。
2. 促进科学研究：大数据为科学研究提供了前所未有的机会。
科学家可以利用大数据分析技术来挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，从而推动科学的发展。
例如，在医学领域，大数据分析可以匡助科学家发现新的疾病治疗方法和药物。
3. 改善公共服务：政府可以利用大数据来改善公共服务的效率和质量。
通过分析大数据，政府可以更好地了解公众需求，优化资源配置，提高政府决策的科学性和准确性。
例如，交通部门可以利用大数据分析来优化交通流量，减少交通拥堵。
4. 支持智能城市建设：大数据可以为智能城市的建设提供支持。
通过采集和分析大数据，智能城市可以实现更高效的能源利用、智能交通管理、智慧环境监测等功能，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
二、大数据的弊1. 隐私问题：大数据的快速发展给个人隐私带来了新的挑战。
大数据分析可能会采集和分析个人的敏感信息，如个人偏好、消费习惯等，从而侵犯个人隐私权。
这引起了对数据安全和隐私保护的耽忧。
2. 数据质量问题：大数据的质量对于分析和决策的准确性至关重要。
然而，由于数据的来源和采集方式的多样性，大数据中可能存在大量的噪声和错误。
如果数据质量不可靠，分析结果可能会产生误导，从而导致错误的决策。
3. 技术挑战：大数据的处理和分析需要强大的计算和存储能力。
同时，大数据分析还需要高水平的专业知识和技能。
这意味着企业和组织需要投入大量的资金和人力资源来构建和维护大数据分析系统，这对于一些中小型企业来说可能是一个巨大的挑战。
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电器管理。
通过APP用户的生活习惯收集大量数据，然后进行数据的分析、挖掘和建模。
利用数据分析结果，为用户提供定制化服务和产品，比如提醒用户冰箱中的过期食品、语音控制家电等。
2. 汽车企业丰田丰田通过大数据实现全球功能车型的量产，加强自动驾驶的SKU识别能力，并提高在自动驾驶、交通、智能制造、垃圾分类等多方面的技术基础。
大数据带来六种全新商业模式
大数据带来六种全新商业模式人们认为“数据是新型石油”，一种需要企业加以利用和改进的天然资源。
这是事实还是炒作?Mohamed Zaki 解释说，虽然许多公司已经从大数据中获益，但这也提出了严峻的挑战。
政府机构已经宣布加快大数据研究，而且根据Gartner 公司的调查，2013 年64%的公司正在投资——或打算投资大数据技术。
Gartner 公司也指出虽然企业相信大数据的优势，许多公司也正在从大数据中获取利用价值。
但问题是他们往往倾向于数据收集方面的技术，而没有思考大数据如何才能创造价值。
大数据正在为大型公司和小型企业创造价值。
成熟企业在很多领域利用大数据技术提升他们的业务和服务，另一方面，初创企业也正在利用大数据开发许多创新产品和商业模式。
在剑桥服务联盟，一个制造部门的研究所，我们与众多行业中的杰出企业接触时，看到与大数据有关的重要机会和挑战。
以一家制造、销售、租赁其产品并提供保养和维修服务的公司为例。
它的产品包括收集了大量数据的传感器，使公司能够进行远程监测并诊断问题。
如果该数据与现有的业务数据，先进的工程分析手段和前瞻性的商业情报相结合，该公司就可以提供一个“状态监测服务”，能够分析和预测设备故障。
对于客户来说，意外的宕机就会成为过去，维修成本会降低和两次服务之间的间隔期也会延长。
智能分析，甚至可以告诉企业如何更高效地使用设备。
原始设备制造商(OEM)和经销商认为这种方法是提高他们的配件和维修业务的新方式而且也能增加配件的销售。
它也能加强与现有客户的关系，吸引需要保养维修服务的新客户。
在一个完全不同的领域，一场教育革命正在进行中。
大数据正在巩固一种新的被称为“能力教育”的学习方式，这种教育模式正在美国的高校推广。
一批高校利用大数据技术个性化地开发他们的课程，每个学生都可以随时随地学到他们喜欢的课程并取得进步。
以前的课程模式是，学生们必须在学年开始的时候到学校报到，不管他们的个人水平如何，他们都要努力学习课程直到毕业。
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析如何利用数据赚钱？有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。
因为大数据就是「大数据」。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。
大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。
大数据的商业模式可划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。
大数据不像电子商务、网游那样有着「直接明确」的商业变现模式。
没有直接的变现商业模式不代表没有商业模式。
人类对科技新兴产业以及新兴技术的探索是永无止境的。
在最近两年间，中国诞生了大大小小超过400家的大数据新创公司，大数据的应用更是拓展到了我们生活、工作和学习的方方面面，更多的大数据商业变现模式也在逐渐的被发现和应用，部分大数据公司已经可以扭亏为盈，甚至可以实现盈利。
现在问题来了，大数据的商业模式到底是什么？如何利用大数据赚钱呢？今天就分享大数据商业模式以及优势。
首先展示一个常见的大数据平台架构图1：量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。
图2 极星大数据分析平台架构整套架构体系里，在每个不同的层级，都分别用了不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等等。
关于大数据架构的设计和各个大数据技术的作用，在此不做一一细表。
为什么要把大数据的架构一开始就抛出来呢？很简单，大数据所有商业变现模式，都是围绕这大数据架构展开的，不同的企事业单位、应用场景的不同，那么大数据架构也有所不同。
中国十大成功商业模式解析
中国十大成功商业模式解析商业模式是指企业如何组织资源、经营活动以及创造价值的方式和方法。
中国在过去几十年中取得了惊人的经济发展，涌现出许多成功的商业模式。
下面将从不同领域选取中国十大成功商业模式进行解析。
一、BAT模式BAT指的是中国互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯。
BAT模式以互联网为基础，搭建了广泛的生态系统，涵盖了引擎、电子商务、社交媒体、在线支付等多个领域。
他们通过整合各类资源，提供一站式的互联网服务，快速占领市场份额，成为全球最有竞争力的公司之一二、共享经济模式共享经济模式是近年来兴起的一种商业模式，通过互联网技术将闲置资源与需求方连接起来，形成资源共享的新模式。
例如共享单车、共享汽车、共享办公空间等。
共享经济模式解决了资源浪费和过度消费的问题，为人们提供了更加便利和低成本的服务，并推动了经济的可持续发展。
三、线上线下混合模式四、物联网模式物联网是指通过物理设备和传感器的互联网连接，实现设备之间的数据交换和通信。
物联网模式将传统领域中的设备进行智能化改造，如智能家居、智能城市等。
通过物联网技术，提高了生产效率和用户体验，创造了新的商业机会。
五、创意设计模式创意设计模式通过提供独特、有创意和符合消费者需求的产品和服务，赢得市场竞争优势。
中国传统文化和手工艺博大精深，许多企业通过融合传统与现代的设计理念，推出具有高附加值和文化内涵的产品，吸引了国内外消费者。
六、O2O模式O2O模式（Online to Offline）是指将线上和线下商业模式进行有效整合和结合，通过线上平台引流到线下商铺进行消费。
例如美团外卖、饿了么等在线外卖平台，通过线上订单和线下配送，满足了人们对于方便、快捷的需求。
七、大数据模式八、健康养生模式随着人们生活水平的提高和健康意识的增强，健康养生模式已经成为一个新的商业机会。
包括健康食品、健身器材、保健品等。
中国具有丰富的中医养生文化，许多企业通过结合传统中医理论和现代科学技术，推出健康和养生相关产品，受到了广大消费者的青睐。
大数据的利与弊
大数据的利与弊引言概述：大数据是指规模庞大、复杂多变的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察。
大数据的出现给各行各业带来了巨大的变革，但同时也带来了一些问题和挑战。
本文将从五个方面探讨大数据的利与弊。
一、提供商业洞察力1.1 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业从庞大的数据中快速提取有关市场趋势、消费者偏好等信息，从而更快做出决策。
1.2 发现新的商业机会：通过对大数据的分析，企业可以发现市场中的新机会，及时调整产品策略和市场定位，从而获得竞争优势。
1.3 提升客户体验：大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求，个性化推荐产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
二、优化运营效率2.1 提高生产效率：通过对大数据的分析，企业可以优化生产过程，减少资源浪费，提高生产效率和质量。
2.2 降低成本：大数据分析可以帮助企业发现成本效益低的环节，进而进行优化，降低企业运营成本。
2.3 预测需求：通过对大数据的分析，企业可以更准确地预测市场需求，避免库存积压或供应不足的情况，提高供应链的效率。
三、推动科学研究与创新3.1 加速科学研究：大数据分析可以帮助科学家更快地分析海量数据，发现新的科学规律和研究方向，推动科学研究的进展。
3.2 促进创新：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而推动产品和服务的创新。
3.3 支持决策制定：大数据分析可以为政府和组织提供决策支持，帮助其更好地制定政策和规划，推动社会发展。
四、数据隐私和安全问题4.1 数据泄露风险：大数据的应用涉及大量个人和机密数据，一旦数据泄露，可能导致严重的隐私问题和经济损失。
4.2 数据滥用风险：大数据的分析结果可能被滥用，例如用于歧视性定价、个人画像等，对个人权益造成损害。
4.3 数据安全挑战：大数据的存储和传输面临着安全挑战，黑客攻击和数据篡改等威胁也日益增加。
五、技术和人才需求5.1 技术挑战：大数据的处理和分析需要先进的技术支持，包括高性能计算、分布式存储等，对技术的要求较高。
大数据时代下的十大商业模式趋势
大数据时代下的十大商业模式趋势趋势一从碎片化的数据到大数据《大数据》这本书揭示了这样一个规律：大数据的核心是预测，大数据将为人类的生活创造出前所未有的可量化的纬度，大数据已经成了新发明新服务的源泉，大数据已经进入了人们的生活、工作、学习、包括我们的业务。
但大数据不等于海量数据。
海量数据只是金矿银矿，但不是金银财宝本身，而数据的精准挖掘才是冶金炼银之术。
趋势二从传统服务到云服务现实的商业世界中已经充满了“云”，它们共同的特征就是都可以通过瘦客户端，例如手机、电脑浏览器、平板电脑，基于互联网来完成原本需要大量存储或是运算资源的计算服务。
百度率先开启个人云的T时代，免费赠送2T存储空间，存储数十万张照片、数十万首歌曲，数百小时的视频。
苹果公司于2013年全新推出的云协作的服务iWork for iCloud，便捷的操作使所有的公司员工可以同时修改、编辑甚至批注存储在云上的工作文档，实现随时随地办公。
云计算可以极大地提高效率，承载5000亿的余额宝，为超过3000万的互联网用户提供货币基金理财服务，每秒处理11000笔实时交易请求，140分钟完成3亿笔交易数据清算，30分钟完成传统银行8小时的清算工作。
如此庞大的余额宝，谁是它的幕后推手?除了天弘基金，就是阿里云。
趋势三从传统零售终端到平台型企业如果你到商店去买东西，店主和消费者之间的关系就是单边市场，银货两清以后没留下什么东西;但是双边市场，比如淘宝，它不见得拥有商店，只关心一方跟另一方之间的关系，利用平台完成过去根本不能想像的事情。
平台分为交易平台、媒体平台、支付平台，还有软件平台。
平台型企业的特点是免费、开放、服务最大化。
趋势四从基于PC到基于移动互联网如今，移动互联网确实越来越受到商业世界的重视。
以金融为例，大约在10几年前所有银行都进入了PC互联网，两三年前所有的银行都开始走入移动互联网了。
马化腾做得这么成功，他仍然认为移动互联网的功能不能忽视，所有产品都要紧紧抓住移动互联网。
商业决策中大数据的利与弊
商业决策中大数据的利与弊随着科技的不断进步，大数据已经成为商业决策中不可忽视的重要因素。
大数据的利与弊对商业决策产生了深远的影响。
本文将探讨大数据在商业决策中的利与弊，并分析其对商业决策的影响。
一、大数据的利1. 提供准确的市场洞察力大数据可以通过对海量数据的分析，提供准确的市场洞察力。
商家可以通过分析消费者的购买习惯、兴趣爱好等信息，了解市场需求和趋势，从而制定更精准的市场营销策略。
这有助于提高产品的销售量和市场份额，并增加企业的竞争力。
2. 优化供应链管理大数据可以帮助企业优化供应链管理。
通过对供应链中的各个环节进行数据分析，企业可以更好地预测需求、控制库存，并优化物流和运输等环节，从而降低成本，提高效率。
这有助于企业提供更快速、更准确的交付服务，增强客户满意度。
3. 改进产品研发大数据可以为企业提供更多的产品研发信息。
通过分析消费者的反馈和需求，企业可以了解消费者的偏好和需求，从而优化产品设计和功能，提升产品的竞争力。
此外，大数据还可以帮助企业发现新的市场机会，推动创新和发展。
二、大数据的弊1. 隐私泄露风险大数据的分析需要收集和处理大量的个人信息，这可能导致隐私泄露的风险。
如果个人信息被滥用或泄露，将对消费者造成不良影响，甚至引发法律纠纷。
因此，企业在使用大数据时，需要加强对个人信息的保护，确保合法合规。
2. 数据质量问题大数据的质量直接影响到商业决策的准确性和有效性。
如果数据质量不高，分析结果可能会出现偏差，导致决策失误。
因此，企业在使用大数据时，需要确保数据的准确性、完整性和一致性，以提高决策的可靠性。
3. 技术和人才需求大数据的分析需要先进的技术和专业的人才支持。
企业需要投入大量的资源和精力来建立和维护大数据分析系统，并培养专业的数据分析人才。
这对于中小型企业来说可能是一项巨大的挑战，因为他们可能没有足够的资源和能力来应对这些需求。
三、大数据对商业决策的影响大数据的利与弊对商业决策产生了深远的影响。
大数据应用的商业模式分析
大数据应用的商业模式分析一、引言近年来，大数据技术已成为转化数字信息为可视化结果和具体应用的瑰宝，其广泛应用于各行各业，包括银行、医疗、零售、物流、交通等。
然而，大数据应用的商业模式依旧是一个新兴领域，目前仍存在很大的探索空间。
本文将从商业模式的角度来探究大数据应用商业模式的分析。
二、大数据的商业模式1. 数据服务商业模式数据提供商，可以从各种方式为企业提供基于大数据的数据服务。
如数据采集，前期处理、存储、分析等工作。
数据提供商可针对不同的客户需求提供定制化服务。
例如，根据需求提供特定数据集、数据分析付费服务或数据集的高级分析。
此类企业以“互联网+”的商业模式为核心，通过强大的技术和优秀的服务质量获得巨大的商业价值。
2. 数据产品商业模式通过大数据技术，生产出数据为核心的产品。
更精细耐心的数据分析，可以以客户数据为主导设计的具有智能性和应用性的数据产品。
针对不同的客户需求，数据产品根据企业的不同需求做出相关的优化和定制化服务，只需向客户开放使用即可。
此类模式使客户在数据方面获得有效的帮助，让客户真正地使用数据来解决实际问题，获得了巨大的用户量和商业价值。
3. 数据平台业务模式数据平台业务模式倾向于开发通用的数据产品，可以满足大部分客户的需求。
通过数据的挖掘和分析，洞悉市场需求和用户习惯，开发满足广泛范围的目标用户需求的数据产品。
数据平台是一个对开发者，客户和用户都有利的生态市场，让开发者和客户流通在文字撰写、数据定义、服务维护等方面，从而为用户提供服。
从而让开发者、客户和用户流通在数据定义、服务维护等方面，以创造更高的数据价值。
三、商业模式的优势1. 利润空间大数据产品和服务的生产成本相对较低，销售价格较高，具有很大的利润空间。
此外，随着大数据市场不断扩大，市场需求不断增长，数据服务商、数据产品商和数据平台企业都将获得更多的市场机会，并成为最成功的商业领域之一。
2. 基于技术的优势大数据商业模式的主要优势之一是基于云计算和大数据的技术优势。
大数据变现的九种商业模式
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。
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。
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。
一、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。
二、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，比如“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。
三、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。
大数据背后的商业模式
大数据背后的商业模式近年来，“大数据”这个词语已经成为了商业、科技等领域的热门话题。
随着技术的不断发展，我们获取数据的方式越来越简单，数据传输和存储的成本也越来越低。
大数据轻易地解析了人类的行为模式，自然，各种商业模式也应运而生。
一、大数据的商业模式商业模式本身没有固定的模式，但是有些商业模式是比较稳定的，可以归纳如下：1. 数据交易平台数据交易平台是大数据最常见的商业应用模式之一。
该模式通常是通过创建一个平台，集成大量的数据资源，为企业和个人提供数据服务。
这些数据资源可以由第三方或平台自己拥有，并以数据的流量为收入核心。
2. 企业顾问或服务大量的数据资源，使其能够提供定制化的企业顾问或服务。
企业顾问或服务的收费通常与数据服务的收费方式相似，以数据访问量和订阅费为主。
这些顾问或服务的目的是帮助企业从海量的数据中发现更有价值的信息和机会。
3. 数据分析或挖掘服务数据分析或挖掘服务是大数据中的另一种商业模式。
这种服务可以帮助企业从数据中挖掘出有关其目标客户、行业和市场趋势的信息，以支持其决策。
4. 数据整合和管理数据整合和管理是一个重要的商业模式，这是因为数据的价值在于如何整合和查询。
这种服务的目的是帮助企业从数据的迷雾中发现数据的有价值信息和机会。
二、数据驱动的商业模式大数据是否真的是商家的金蛋母鸡？我们可以看看现代的商业战略，几乎所有的商业活动都建立在大量的数据上。
但是，数据到底如何驱动商业模式呢？1. 通过数据改变企业的运营模式数据的积累、分析和应用为企业带来了很多运营机会。
比如，一些企业通过可视化的大数据流程来改变自己的业务运营流程，将业务的运营效率提高数倍甚至数十倍，大大提高了企业的效益。
2. 选择最佳的市场策略通过数据的分析，企业可以更好地掌握市场信息，发现市场机会，制定更有针对性的市场策略。
这种策略可以通过分析特定数据源来制定。
3. 改进产品设计和销售通过分析客户情况，可以更好地了解客户的心理需求和喜好。
大数据时代的商业模式研究
大数据时代的商业模式研究在互联网时代，大数据已经成为商业竞争的重要资产。
大数据能够为企业提供精准的市场调研和数据分析，使企业更加了解消费者，把握市场动态，从而为企业提供商业价值。
本文将对大数据时代的商业模式进行探讨，分析大数据在商业模式中的应用，以及大数据模式的优势和不足。
一、大数据在商业模式中的应用1.精准的市场调研在互联网时代，消费者的购买行为、偏好和心理习惯通过数据采集和分析可以找到规律，从而得出市场调研。
通过大数据分析，企业能够了解到消费者在购买时关注的点，理解消费者的需求，从而改进产品和服务，提高客户满意度。
2.高效的广告投放在互联网上进行广告投放，可以更加精准地定位目标人群，从而提高广告的转化率，降低广告费用。
而大数据可以提供更加精准的用户画像，帮助企业了解用户购买偏好和行为，从而针对不同的用户群体制定不同的广告策略，从而提高广告效果。
3.预测市场走势大数据分析可以通过消费者的不同选择，解读未来的市场走势，从而预测未来的趋势和预测销售量。
同时，大数据能够实时地监控市场的变化，从而帮助企业及时调整市场策略，把握时机。
4.客户关系管理大数据分析可以帮助企业了解客户的需求、喜好和反馈，从而实现客户关系管理。
大数据可以对消费者进行分类，根据不同类型的消费者，提供不同的服务和产品。
同时，客户反馈也可以帮助企业进行改善和创新。
二、大数据商业模式的优势1.提高商业效率大数据提供了实时数据分析，从而帮助企业及时发现问题并作出调整。
大数据还可以帮助企业优化运营流程，提高工作效率，降低成本。
2.精准的营销和服务大数据能够帮助企业找到目标人群并了解其需求和喜好，从而针对性地推广产品和服务，提高转化率。
同时，大数据还可以提供个性化的服务，满足不同消费者的需求。
3.实现创新大数据可以帮助企业快速了解市场需求和趋势，从而更好地研发和推出新产品。
同时，大数据还可以通过不断更新消费者画像，帮助企业不断优化产品和服务。
大数据技术的商业模式分析
大数据技术的商业模式分析随着科技进步和数字化程度加深，大数据技术的应用正在逐渐变得日常化。
各种企业开发了大量针对大数据的商业模式，这也使得大数据技术在商业领域获得了广泛关注。
本文主要探讨大数据技术的商业模式，并分析其存在的问题和发展趋势。
一、大数据市场趋势大数据市场分为硬件、软件和服务三个部分。
数据中心、存储硬件、通信设备、服务器、网络设备、计算机软件、数据仓库和分析软件、数据挖掘和分析工具、咨询和系统集成服务等都属于此范畴。
市场上各有千秋的主要参与方是Google、IBM、SAP、Oracle、Microsoft、Cisco、Siemens、Intel、EMC、HP、Dell、Ericsson、Alcatel-Lucent、NEC、Fujitsu、Nokia-Siemens等，部分厂商在此建立了自己的大数据生态系统，例如Oracle、IBM等。
但是，大多数的厂商是属于传统的硬件、软件和服务三个领域中的某一个领域的龙头企业，例如戴尔、HP、EMC等。
二、大数据商业模式分析1. 数据销售随着智能设备的广泛使用，个人数据的数量和分散度越来越高。
数据销售作为一个以数据为核心的商业模式，鼓励用户向平台上传数据，平台再将数据出售给想要使用它的企业用户。
这种收集和出售的方法从根本上违反了隐私权，因此受到了广泛的骂声。
虽然该模式存在一定的问题，但实际上已经成为了一些可以快速和自动化地生产数据的企业的主要收入来源。
2. 数据租赁数据租赁商业模式是将交易数据集中在平台上，提高交易效率和安全性。
在这种模式中，平台不会直接对数据进行出售，而是会将大型数据集注入它的竞争性大型数据库中，然后向客户出售访问对这个数据的权利。
通过这种方式，企业可以得到更多的信息，并且能够进行详细的分析。
3. 数据交换数据交换商业模式是企业通过数据交换平台共享数据。
其中每个企业可以将其数据贡献到平台上，其他企业可以在平台上找到相应的数据并与之交换。
大数据 为您开启新的商业模式
大数据为您开启新的商业模式大数据为您开启新的商业模式随着信息技术的迅速发展和人类社会的不断进步，大数据已成为当今商业领域中的热门话题。
大数据是指海量、高速、非结构化的数据集，通过采用先进的计算、存储和分析技术，可以帮助企业从数据中发现模式、趋势以及潜在价值。
本文将探讨大数据如何为商业打开新的模式，并深入剖析其中的优势和挑战。
一、大数据的商业模式价值1. 创新产品和服务大数据分析能够为企业提供更深入的市场洞察，帮助企业了解消费者需求、偏好和行为模式。
借助于大数据的支持，企业可以开发出创新的产品和服务，满足消费者不断变化的需求。
通过了解消费者，企业能够做出准确的预测，提前进行市场调整，从而取得更大的竞争优势。
2. 个性化营销和客户关系管理大数据的分析能力使企业能够实现个性化的营销和客户关系管理。
通过收集和分析大量的消费者数据，企业可以更准确地识别潜在客户，并根据其特定需求和兴趣提供个性化的服务和产品。
这样一来，企业能够更好地满足客户需求，提高客户忠诚度，并最终获得更高的销售额和收益。
3. 智能决策与战略规划大数据分析可帮助企业制定更加准确和科学的决策。
企业可以基于大数据的分析结果进行精确的市场预测和战略规划，从而更好地适应市场的变化和竞争环境。
通过大数据分析，企业可以及时发现问题和机会，并据此制定相应的应对方案，提高企业的决策效率和灵活性。
二、大数据所面临的挑战1. 数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
大数据中蕴藏着大量的个人和商业敏感信息，一旦泄露将会带来严重的后果。
因此，企业需要加强数据存储和传输的安全性，采取有效的措施来保护和管理数据，并合规处理遵守相关的法律法规。
2. 技术和人力资源大数据的分析和应用需要企业投入大量的技术和人力资源。
企业需要拥有具备数据分析能力和专业知识的员工，同时还需要先进的技术设备和软件工具来支持大数据的处理和分析。
因此，企业需要进行适当的技术培训和人员配置，以确保大数据能够发挥其最大的商业价值。
大数据的四大盈利模式,和不得不面对的行业问题
大数据的四大盈利模式,和不得不面对的行业问题为了写这篇文章，我专门去网上寻找了关于中国大数据市场规模的相关报告，其中找到了2份，我想先和大家来解读一下这2份报告。
1、联合国2012年5月对外发布了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书报告显示，2014年，全球大数据市场增长速度达53%，总体规模为285亿美元。
到2017年，全球大数据市场收入将达500亿美元，这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。
中国市场情报中心有关统计显示，2012年中国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，到2018年，中国大数据市场规模将达到463.4亿元。
2、易观智库：《中国大数据整体市场趋势预测报告2014-2017》根据EnfoDesk易观智库发布的《中国大数据整体市场趋势预测报告2014-2017》数据显示，2014年进入大数据应用市场的快速增长期，增长速度将接近30%。
预计2016年国内大数据市场规模总量将突破100亿人民币。
其中线上市场主要包括互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场；线下市场主要包括IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场，不包括大数据基础设施服务市场规模。
现在问题来了，学挖掘机到底哪家强？不对，我想说的是，这么多关于大数据市场规模的预测摆在面前，我们到底该相信谁？谁更准确些？这两份报告里，如果真的要选出一份更客观的报告的话，我会选择易观智库发布的报告。
联合国发布的报告一来是因为年份比较久远不太符合目前大数据市场的发展变化，二来它主要说的是全球大数据的市场规模。
其实大数据的市场规模是很难预测的，大数据行业和电子商务、网络游戏公司还不同，网络游戏公司喜欢晒流水，晒收入。
虽然也有水分。
而且上市公司也多，把几家巨头游戏公司的财报加在一起，大概就能预估出来，电子商务也一样。
大数据市场规模不好预估，一来是所有互联网企业其实都有大数据业务，那么它到底算不算在市场规模里？二是大数据除了新三板外，没有一家企业在创业板、港交所或纳斯达克上市，他们不发布财报，所以很难预估。
大数据时代下的企业商业模式创新
大数据时代下的企业商业模式创新在大数据时代，企业商业模式发生了革命性变化。
随着信息技术的快速发展和全球化的加速，企业需要在不断变化的市场环境下不断创新自己的商业模式，才能保持竞争力。
一、大数据对企业商业模式的影响随着数字化和物联网技术的发展，企业可以获得大量数据，并从中获取商业价值。
这些数据不仅可以帮助企业了解市场需求和客户行为，还可以帮助企业提高生产效率和降低成本。
因此，在大数据时代，企业可以基于数据进行商业模式创新。
二、基于大数据的商业模式创新1. 个性化服务利用大数据分析技术，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
例如，淘宝可以根据用户的购买历史和行为习惯，推荐适合的商品。
而滴滴出行可以根据用户的出行记录和位置，为用户提供个性化的接送服务。
2. 平台模式利用大数据技术，企业可以构建交易平台，是传统企业转型数字化的重要方式。
例如，阿里巴巴和京东是典型的电商平台，可以帮助小企业将产品推向全球市场。
而蚂蚁金服则通过支付宝等应用构建了一个庞大的金融生态系统，帮助用户实现金融服务的全面覆盖。
3. 互联网+模式利用互联网和大数据技术，企业可以在传统产业中创造新的商业价值。
例如，百度外卖可为消费者提供网上点餐的服务，京东到家可以基于智能化物流系统将快递送达到家门口。
众筹、共享经济等互联网+模式也得到快速发展。
4. 产品定制利用大数据分析技术，企业可以了解客户需求，制定定制化的产品。
例如，房地产开发商可以根据客户需求定制房屋装修方案，提供个性化的服务。
而一些汽车品牌也开始提供定制化的汽车购买方案。
三、总结在大数据时代，企业需要不断创新商业模式，提升自身核心竞争力。
利用大数据的优势，企业可以更好地了解市场和客户，提高生产效率和降低成本，并创造新的商业价值。
大数据不仅为企业带来更多机遇，也对企业提出新的挑战。
企业需要不断提升自身技术和管理水平，以适应大数据时代的发展要求。
工业大数据的价值及商业模式
工业大数据的价值及商业模式随着科技和产业的快速发展，人们对大数据的需求越来越大，特别是在工业领域，工业大数据的价值越来越被人们所重视。
工业大数据涉及到生产、销售、物流等各个领域，通过对这些数据的收集、处理和分析，可以帮助企业提高生产效率、优化生产方案、降低管理成本，实现产业升级。
一、工业大数据的价值1. 生产过程的优化工业生产过程是一个非常庞大而复杂的系统，涉及到物流、供应链、产品设计、生产管理等多个方面。
通过对这些数据的收集和分析，可以获得生产过程的实时数据，进而优化生产过程。
比如，可以发现生产过程瓶颈所在，找到优化方案，提高生产效率，增强企业竞争力。
2. 产品质量的提高工业生产一直在努力提高产品质量，通过对大量生产数据的分析，可以了解生产所涉及到的各种复杂因素，从而发现影响产品质量的因素，实现对产品质量的控制。
比如，可以发现某种原材料的供应商存在产品不稳定的问题，可以及时调整，提高产品的稳定性和可靠性。
3. 降低运营成本通过对大数据的分析，可以找到生产过程中的浪费和资源不足的问题，找到解决问题的方案，减少物料和能源的浪费，降低生产成本。
同时，分析物流和供应链管理的数据，可以为企业提供更优化的物流和库存管理方案，进而降低运营成本。
4. 产品销售在销售环节中，利用大数据可以更好地了解客户需求和市场变化，及时调整产品线，开发新的产品，提高销售效率和销售额。
通过数据分析，可以获得客户的信息，分析客户的购买行为和偏好，深入挖掘客户潜在需求，提供更优质的服务。
二、工业大数据的商业模式1. 基于数据的服务数据收集和处理是企业的一项基本服务，多个企业可以通过共享数据实现互利共赢，提升整个行业的效率和水平。
比如，数据收集公司可以向工业企业提供数据收集和处理服务，在处理后再将数据提供给其他企业，实现企业之间数据的共享。
2. 数据运营模式企业可以将工业大数据转化为资产，将数据作为产品进行销售。
这种模式可以提供个性化服务，在数据收集和处理后，进行分析和挖掘，得到具有商业价值的数据产品，以商品的形式向企业和个人出售。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析如何利用数据赚钱？有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。
因为大数据就是「大数据」。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。
大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。
大数据的商业模式可划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。
大数据不像电子商务、网游那样有着「直接明确」的商业变现模式。
没有直接的变现商业模式不代表没有商业模式。
人类对科技新兴产业以及新兴技术的探索是永无止境的。
在最近两年间，中国诞生了大大小小超过400家的大数据新创公司，大数据的应用更是拓展到了我们生活、工作和学习的方方面面，更多的大数据商业变现模式也在逐渐的被发现和应用，部分大数据公司已经可以扭亏为盈，甚至可以实现盈利。
现在问题来了，大数据的商业模式到底是什么？如何利用大数据赚钱呢？今天就分享大数据商业模式以及优势。
首先展示一个常见的大数据平台架构图1：量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。
图2 极星大数据分析平台架构整套架构体系里，在每个不同的层级，都分别用了不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等等。
关于大数据架构的设计和各个大数据技术的作用，在此不做一一细表。
为什么要把大数据的架构一开始就抛出来呢？很简单，大数据所有商业变现模式，都是围绕这大数据架构展开的，不同的企事业单位、应用场景的不同，那么大数据架构也有所不同。
大数据架构图也是大数据产业链的核心。
美国投资公司FirstMark Capital的Matt Turck每年都会更新北美的大数据产业链版图，依据也是以大数据架构平台为基础的。
投资人在投大数据项目的时候，也会让创业者在这个图谱上指出自己公司所对应的层级，层级既代表了行业地位，也代表了商业模式。
我们完全可以这么认为：整个大数据架构图谱上，每一块都是机会，每一块都能产生商业价值。
所以这篇文章里，我们将从大数据架构的角度，去说说大数据的商业变现模式。
基础设施，输出技术能力获取商业价值搭建一个大数据平台、搭建政务云平台都是基础设施典型的应用。
把大数据当作基础设施来建设，费用主要产生在“建设”和“维护”上。
建设方面又可以分为整体建设和部分建设，这一部分的商业价值在于输出技术能力，由于输出技术的多少不同，收取的费用也不同。
做这一块的公司很多，比如说百分点、阿里数加、亚信数据等等。
甲乙双方的合作方式可以按照年签、可以按照项目来签订，具体的金额都是上百万的。
随着甲方数据业务的不断增加，大数据基础设施也需要扩容和维修，这个时候就会产生新的费用。
我们可以把基础设施当作把“大数据技术”进行打包卖，而基础设施往往都是定制化的，不同的单位和公司都不同。
大数据处理技术、商业化大数据技术前面我们说过，大数据架构是一个整体，而每一个层级上都会用到不同的软件或者技术。
当技术应用到商业活动上，技术和软件都是需要商业化才能支撑下去的。
虽然大数据的众多技术（例如Hadoop、Spark）都有开源版本，但是开源版本在实际业务中也有很多局限和安全因素，于是出现了将Hadoop商业化的公司，比如Hadoop的三驾马车公司Cloudera、Hortonworks、MapR。
这3家美国大数据公司都通过将Hadoop商业化找到了新的商业模式，从而获得了巨大的商业价值。
其中，Cloudera、Hortonworks已经在纽交所挂牌上市。
在中国，做Hadoop商业化做得比较好的公司是星环科技。
使用Hadoop商业化版本的好处在于，Hadoop开源的是个通用的版本，而Hadoop商业化版本会增加更多的套件，而且在更新维护方面也有专人负责，安全性能也会更高一些。
除了将Hadoop商业化，在大数据架构上所有用到的技术和软件也都是分别有不同的商业公司在做的。
比如上海的Kyligence公司，他们所提供基于Apache Kylin的企业级智能分析平台及产品。
Kylin处于大数据架构的分析层，也可以和其他技术组合成新的商业化大数据平台。
数据库、数据可视化产品等大数据架构里的技术，目前也都纷纷实现了商业化。
典型的企业有巨杉数据库 SequoiaDB、Tableau、Oracle、MongoDB等。
数据源增值、数据源整合和数据API数据源层也产生众多的商业模式，比如说数据增值。
数据增值的模式是什么呢？数据源增值是一种合作授权然后分成模式。
这种模式在通信运营商用得比较多。
一句话介绍就是你手里有多少数据，我拿来这些数据去做个什么市场活动，产生了商业费用咱两分成就是了。
数据源整合这一块，我比较了解的是因特睿软件和博为软件。
他们可以帮助政府、企事业单位来打通“数据孤岛”，自己扮演的是一个“管道”的角色，让数据流动起来，整个过程中是以第三方的身份参与的，只是帮助甲方解决数据整合流通的问题。
这个合作模式大多数是亦“项目制”进行的。
数据源这一块还有一个数据爬取和数据采集的模式。
无论数据爬取还是数据采集，商业模式都在于“工具”。
比如八爪鱼就是一款数据爬取的工具，你可以免费使用一些功能，但是也有部分收费的功能。
数据API就比较有意思了，这里的商业模式有点像我们日常生活中的“水”和“电”，你通过API调取了多少数据，就付多少的费用。
当然，前提是这些数据是合法及安全的。
目前网上也有很多免费的数据API供开发者调用，聚合数据主要做的就是数据API。
随着国家《网络安全法》的实施，买卖个人信息属侵权，贩卖50条可入罪，网络运营者不得泄露其收集的个人信息；中介买卖交换个人信息也算侵权；提供个人信息违法所得5000元以上可入刑。
那么大数据交易所交易的又是什么呢？其实他们的业务里，大部分商业模式属于数据增值模式，也有数据标注、数据源整合和数据API模式。
单纯的数据源是不能够交易的，这里的交易只是一种说法。
咨询类型的商业模式，数据调研及数据报告这一类的公司其实在大数据时代之前就存在了。
比如麦肯锡、波士顿咨询、易观和艾瑞。
他们的最终输出的商业价值是数据报告。
数据报告的价值在于其分析的结果具有总结性和前瞻性。
数据报告的合作方式，一种是委托式调研出报告，一种是行业研究定期出报告，需要看到详细报告的企业，需要付费来获取。
很多情况下，咨询机构会通过互联网的渠道放出报告的一部分，如果你想看到报告的全部，需要付费获取。
当然了，也有不少公司是利用数据报告来做企业品牌PR宣传的。
数据报告这种商业模式也存在一定的诟病，在此不作细表。
数据查询，将数据变成一种产品查询类的大数据产品很多，比如天眼查、启信宝、新榜、清博大数据这些新型的公司。
天眼查是一款服务于个人的企业工商数据信息查询系统，启信宝提供全国企业信用信息查询服务，新榜、微信指数上可查到微信公众号的价值，请博大数据还做了大数据舆情分析。
当用户需要查询数据和信息时，部分数据为公开免费的数据，而更详实、相关联的数据则需要用户成为会员，可以按次查询收费，也可以按时间段查询收取费用。
数据查询的意义在于数据具有指导性，可以找到更多相关的信息。
这对调研机构、投资人、征信机构来说是非常有用的。
数据平台管理DSP、广告精准推送、精准营销在广告营销领域，大数据早已成为「神器」。
在广告营销方面，大数据起到的作用是“助力型”的催化剂。
花更少的钱获得更多更具价值的客户，这是大数据的体现。
在广告营销方面，晶赞科技、秒针系统、Admaster精硕科技都处于领先且完善的地位。
数据量越大，机器学习的算法越准确，所触达的用户及质量也会越好，广告营销的效果也会越好。
数据是数字营销的关键，基于大数据的营销应用，让未知可知，让隐见显见，让过程无过。
在4A广告公司，或者部分广告营销公司里，大数据是他们的核心竞争力。
大数据营销产生的价值（如节约的费用、创造的收入）一般是由广告公司和甲方一起来分成的。
也有很多公司是把大数据做成了DSP平台，需求方按需付费。
商业运营工具——移动统计分析、店铺分析移动互联网的产生的数据量是呈爆发式而增长的，2013年左右，中国做移动统计分析工具的企业也就三四家，比如Talkingdata和友盟。
但是今天你去数数看，做移动互联网应用统计分析、APP数据管理的公司不下20家，包括腾讯、阿里巴巴、亚马逊、谷歌、百度等这些老牌的互联网企业，都纷纷的推出了自家的移动互联网统计分析工具，这也说明，在现在的世界里，移动互联网数据是个关键，移动互联网数据非常非常值钱。
移动统计分析工具一般情况下是按照时间段来计费的，比如咱们签约一年，我按月给你付费使用；也有免费使用部分功能，能够查到部分数据，而其他更重要的数据和分析结果是需要付费才能使用的。
还有淘宝卖家天天都在用的生意参谋、店铺分析工具，也都是商业运营中必不可少的工具。
这种工具的商业模式和移动统计分析工具相同，基础数据功能免费，更详实的数据和工具需要付费。
日志分析、监控预警类数据平台和产品说起日志分析，就不得不提Splunk。
Splunk的产品可以实时对任何APP、服务器或网络设备的机器数据进行索引、监控与分析，并将结果生成图形化报表，在此基础上帮助客户避免服务性能降低或中断。
Splunk面向的是细分市场，分析Machine Log，并在上面集成了完整的专用模块。
它的核心竞争力应该是领域知识和抽象，以及相关的优化和功能，而不是大数据。
Splunk的商业模式和软件商业模式大致相同，你需要用到，那你就购买。
金融方向，利用大数据来授信防止羊毛党大数据在金融方向的应用就更加广泛了，基础设施肯定要架构，数据源肯定要存储，除了技术方向之外，大数据在征信、反欺诈、P2P互联网金融、保险、理财产品上都大有作为。
目前，所有的中国银行都部署了大数据架构，同时也将大数据当作自身的软实力。
垂直领域的应用，用大数据改造传统行业说到大数据在垂直领域的商业模式，那就更多了。
足球、汽车、房产、影视、工业、医疗等等，凡是你能想到的行业，几乎都可以利用大数据是实现互联网+。
举个例子，比如说专注家电品牌数据分析的星图数据和奥维云网，通过数据，他们可以帮助家电企业提前预测下一季的爆款产品，也可以分析出目前市面上家电的售卖情况以及渠道的销售情况等等。