在大大数据时代,大数据拥有者的商业模式有哪些
大数据时代下的电子商务创新模式
大数据时代下的电子商务创新模式在大数据时代，电子商务领域正迎来一波创新浪潮。
传统商业模式面临着挑战，而新的商业模式也应运而生。
本文将探讨大数据时代下的电子商务创新模式，并分析其对商业生态的影响。
一、个性化推荐模式在大数据时代，通过对用户行为数据的不断收集和分析，电子商务平台能够实现个性化推荐。
通过了解用户的购买偏好、浏览记录、搜索历史等数据，平台能够为用户提供更加精准的推荐商品和服务。
这种模式不仅提升了用户购物体验，也帮助商家提高了销售效果。
二、共享经济模式共享经济是大数据时代下电子商务的一大创新模式。
通过共享经济平台，用户可以将自己的资源（如闲置物品、房屋、车辆等）进行共享，从而实现资源的高效利用和价值最大化。
共享经济平台依靠大数据分析用户需求和供给，匹配最佳资源共享方案，为用户和商家带来了双赢。
三、智能物流模式大数据时代下，智能物流成为电子商务的一大创新模式。
通过借助物联网技术和大数据分析，电子商务平台能够实现货物的实时追踪、路径优化和智能配送。
这不仅提高了物流效率，降低了成本，还提升了用户的配送体验。
四、虚拟试衣模式对于时尚类电商平台来说，虚拟试衣是一种创新模式。
通过使用大数据和人工智能技术，用户可以在网上进行虚拟试衣。
他们只需上传自己的照片即可，然后通过虚拟试衣技术模拟试穿不同的款式和颜色，以选择最适合自己的服装。
这一模式不仅方便用户，也帮助商家减少了退货率。
五、社交电商模式社交电商是电子商务创新模式中的一种。
通过融合社交网络和电子商务平台，用户可以在社交媒体上分享自己的购物心得、推荐好物，并可以通过社交媒体直接购买商品。
这一模式使得用户购物更加便捷、有趣，同时也为商家提供了更多的曝光和销售机会。
六、跨境电商模式随着全球化进程的推动，跨境电商成为一个热门的创新模式。
利用大数据和全球供应链优势，跨境电商平台为消费者提供各国优质商品的订购与直接配送。
这一模式不仅打破了传统贸易壁垒，也为消费者提供了更广阔的选购空间。
大数据时代电子商务创新模式
大数据时代电子商务创新模式随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，电子商务已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
随着大数据技术的兴起，电子商务行业也面临着前所未有的变革和机遇。
大数据时代的到来，为电子商务行业带来了许多新的机遇和挑战，新的创新模式正在不断涌现。
本文将深入探讨大数据时代下电子商务的创新模式，探讨大数据对电子商务的影响和推动作用。
一、大数据时代下的电子商务大数据是指规模巨大、来源多样的信息，大数据时代是指在这些海量数据的支持下进行的商业活动。
在大数据时代下，电子商务的发展和变革已经成为了一种趋势。
大数据时代的到来，让电子商务行业的发展变得更加迅速和高效，也为电子商务提供了更多的创新机遇。
1. 数据分析驱动的电子商务决策在大数据时代下，数据分析成为了电子商务行业不可或缺的一部分。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以更加清晰地了解消费者的需求和行为，为产品的研发、营销策略等方面提供更加准确的决策支持。
通过大数据的深度分析，企业可以发现消费者的潜在需求，发掘新的市场机会，优化商品的定位和推广策略，提高销售效率和精准度。
2. 个性化定制的商品推荐大数据技术的应用，使得电子商务平台能够根据用户的历史搜索、购买行为和偏好，为用户提供个性化定制的商品推荐服务。
通过大数据分析用户行为模式和兴趣爱好，电子商务平台能够为用户提供更加个性化的购物体验，提高用户的购买满意度和忠诚度。
通过个性化定制的商品推荐服务，不仅可以提高用户的购买意愿，还可以提高用户对电子商务平台的粘性，增加用户的购买量和频次。
3. 实时营销和精准广告投放大数据技术的应用，让广告主可以更加精准地实施营销活动和广告投放。
通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，广告主可以在用户的实时需求和行为下进行实时营销和广告投放，提高广告的准确性和精准度。
通过大数据技术支持的实时营销和精准广告投放，广告主可以更加有效地吸引潜在客户，提高广告的点击率和转化率，实现更高的广告效果和投资回报率。
数字化时代的商业模式创新
数字化时代的商业模式创新随着数字化时代的到来，商业模式也在不断地进行创新。
互联网和移动设备的普及，让商业活动不再受到地域限制，同时也提高了消费者对于信息的敏感度和对于个性化需求的追求，推动了商业模式的转型与创新。
本文将探讨数字化时代下的商业模式创新。
一、平台型模式数字化时代下，平台型模式成为了商业模式创新的重点方向。
互联网公司如阿里巴巴、京东、美团等，都是成功的平台型企业。
这种模式下，企业提供统一的平台，将供应商和买家连接起来，促进供需双方的交易，从中获得收益。
这种方式可以提高交易的效率，降低成本，同时方便消费者，提供更加优质的服务和产品。
例如，很多人喜欢在线购物，而淘宝、天猫等电商平台就将不同的商家和产品汇集在一个平台上，消费者可以方便地浏览、选购和支付商品，提高了交易效率和便利性。
此外，平台型企业还可以通过大数据的分析和挖掘，提升服务和产品的个性化程度，更好地迎合消费者的需求，进一步提高企业的竞争力和盈利能力。
二、共享经济模式共享经济是近年来兴起的一种商业模式。
这种模式下，企业将资源（如车辆、房源、办公场所等）和服务共享给用户，用户只需支付使用费用，而不需要购买或拥有这些资源。
共享经济依靠数字化技术的发展，将消费群体联合起来，共享相同的资源和服务。
例如，优步（Uber）是一家享誉全球的共享出行公司，在普及之后改变了人们的出行方式。
乘客通过App预约车辆并进行支付，司机通过这个平台接单，并向平台支付相关的佣金，双方通过这个经济模式共享出行资源。
这种商业模式充分利用了数字技术的优势，提供了普通用户更加便利和灵活的服务，同时也推动了整个出行行业的创新和发展。
三、定制化模式在数字化时代下，消费者更加重视个性化需求，这促使企业将定制化服务作为商业模式创新的方向。
通过分析消费者的需求和偏好，企业可以提供更加个性化、细致的服务和产品，从而获得更好的商业回报。
例如，耐克（Nike）就提供定制化的鞋类服务。
消费者可以选择自己喜欢的材料、颜色和样式，将自己的需求传达给企业，企业可以根据消费者的习惯生产对应的鞋类产品，提供更加个性化的体验和满意度。
互联网经济数字化时代的新商业模式
互联网经济数字化时代的新商业模式在互联网经济数字化时代，新商业模式的出现为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
传统产业在数字化转型的推动下，不断创新和拥抱互联网技术，探索适应数字化时代的商业模式，以满足消费者不断升级的需求。
本文将从以下几个方面具体探讨互联网经济数字化时代的新商业模式带来的影响。
一、O2O模式的兴起随着智能手机的普及和网络支付体系的完善，线上与线下逐渐融合，出现了一批以线上为基础，线下为实体的新商业模式，即O2O（Online to Offline）模式。
以外卖平台为例，用户通过手机APP在线下单，在线支付，然后骑手将外卖送到用户手中。
这种新模式将线下经济与互联网结合，弥合了线上线下的距离，让用户可以足不出户享受到线下商家的服务。
O2O模式的兴起，为传统实体商家带来了新的发展机遇，也为消费者提供了更加便捷的购物方式。
二、共享经济模式的兴起共享经济是数字化时代的又一种新型商业模式。
通过互联网平台，将闲置资源的拥有者与需要这些资源的使用者连接在一起，实现资源的最大化利用。
共享单车、共享汽车、共享办公空间等共享经济模式的出现，使得人们在消费上更加注重使用的便捷性和灵活性，也更加注重资源的共享和节约。
共享经济的崛起，改变了传统的商业模式，提高了物质资源的利用率，也为创业者提供了更多的商机。
三、直播电商模式的兴起在互联网经济数字化时代，直播电商成为一种受欢迎的新型商业模式。
通过直播平台，商家可以展示商品的特点和优势，与消费者进行实时互动，销售商品。
消费者可以直接通过平台参与购物，享受到直播带来的购物体验和优惠。
这种模式打破了传统电商平台商品图片和文字的局限性，提升了消费者在购物过程中的信任感和满意度。
同时，也为商家提供了一种新的销售渠道和推广方式。
四、大数据驱动的商业模式互联网经济数字化时代，大数据成为重要的商业资源。
以大数据为基础的商业模式不断涌现。
通过获取并分析用户的行为数据、消费习惯等信息，企业可以更加精准地了解用户需求，提供个性化的产品和服务。
大数据时代商业模式将发生哪些变革
大数据时代商业模式将发生哪些变革在当今这个数字化飞速发展的时代，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
它不仅改变了我们的生活方式，还对商业模式产生了深远的影响。
那么，在大数据时代，商业模式究竟将发生哪些变革呢？首先，精准营销将成为主流。
过去，企业在进行市场推广时，往往采用广泛撒网的方式，希望能够吸引到潜在客户。
然而，这种方式不仅成本高，效果也难以评估。
大数据的出现改变了这一局面。
通过对海量数据的分析，企业能够精准地了解消费者的需求、偏好和行为习惯。
比如，一家电商企业可以根据用户的浏览历史、购买记录和搜索关键词，为其推荐个性化的商品。
一家餐饮企业可以根据消费者的口味偏好、消费频率和地理位置，推送精准的优惠活动和新品推荐。
这种精准营销方式能够大大提高营销的效果和转化率，同时降低营销成本。
其次，产品和服务的个性化定制将更加普遍。
在大数据的支持下，企业能够收集到大量关于消费者的详细信息，从而实现产品和服务的个性化定制。
以服装行业为例，传统的服装生产往往是大规模标准化的，消费者只能在有限的款式和尺码中选择。
而现在，一些服装企业利用大数据技术，收集消费者的身材数据、风格偏好等信息，为其定制独一无二的服装。
汽车行业也在朝着个性化定制的方向发展，消费者可以根据自己的需求选择配置、颜色和内饰等。
这种个性化定制模式不仅能够满足消费者的个性化需求，提高消费者的满意度和忠诚度，还能够帮助企业减少库存积压，提高生产效率。
再者，供应链管理将变得更加智能化和高效。
大数据能够实时跟踪和分析供应链中的各个环节，包括原材料采购、生产制造、物流配送和销售等。
企业可以通过大数据预测市场需求，从而合理安排生产计划，优化库存管理。
例如，一家家电企业可以根据大数据分析提前预测市场对某种型号产品的需求，提前采购原材料，确保生产的及时性，避免缺货现象的发生。
同时，大数据还能够帮助企业优化物流路径，降低物流成本，提高配送效率。
通过对物流数据的分析，企业可以选择最优的运输方式和路线，确保产品能够快速、准确地送达消费者手中。
大数据时代拼多多盈利模式研究
大数据时代拼多多盈利模式研究一、引言伴随着信息时代的到来，互联网被广泛应用，电子产品随处可见，消费者不再只选择线下商店购买商品，线上自营店也为消费者提供了很大的便利。
我国的电子商务由此飞速发展，促成了电子商务新商机。
现如今，我国电商行业已大致形成阿里巴巴、京东、拼多多三家电商巨头在市场中具有较高垄断地位和竞争力的新格局。
巨大的电商红利，使得电商市场的竞争逐渐激烈，在有些企业成功攻进电商市场的同时，也有许多零售电商企业仅仅是昙花i现，其主要原因在于是否有适合自己的盈利模式，能否实现长期盈利。
在此期间许多线上零售企业为了抢占线上零售市场而盲目发展，没有充分考虑到盈利模式的可行性以及其持续性，忽视了线上零售企业的盈利周期、用户的获取成本、平台运营、供应链建设等方面的问题，单纯以扩大规模和利润为发展目标，导致公司在实际运营中持续亏损，最终导致公司破产。
二、案例分析（一）拼多多发展概况2015年9月，拼多多平台正式上线，其为上海寻梦信息技术有限公司旗下主要产品，是一家专注于C2B拼团的第三方互联网电子商务平台，以其自身独创的拼团模式和平台低价为经营核心，以更好地服务于中国广大的普通消费者为主。
用户通过分享商品链接给家人、朋友，或者跟陌生人一起参与团购，可以以更优惠的价格购买商品。
拼多多一直以来都把更好地服务于广大消费者的实际需求摆在首位，致力于不断给用户群体带来产品优惠，让“多实惠，多乐趣”的产品理念成为现代消费的一种主流，为未来更多的广大消费者提供公平且最具高性价比的产品选择。
2016年7月，拼多多用户量首次突破1亿。
9月拼多多与拼好货宣布合并。
拼好货为拼多多树立以“社交+电商”为自身商业模式的电子商务指明了方向。
2018年7月26日，拼多多在纳斯达克正式上市。
当年的活跃用户规模达到了3.855亿人，成功超过当年京东，成为当下中国第二大互联网电子商务平台。
2019年10月25日，拼多多市值达464亿美元，超过京东市值448亿美元，成为仅次于阿里的第二高电商企业。
人工智能的五5大商业模式
人工智能：未来制胜之道
人工智能最适用于解决什么样的问题？通过分解典 型的商业流程，我们发现，人工智能更易于解决符 合以下特点的商业问题：
● 行业存在持续痛点； ● 商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以
细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得 的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主； ● 商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
人工智能：未来制胜之道
人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支 持知识的“产生—存储—应用—更新”的体系化管 理。例如：在淘宝和天猫，每天有近5万次热线电 话求助。这些海量的语音数据通过人工智能机器的 自我学习，使得机器具备能“听”能“懂”的知识 ，这些知识可以运用到语音交互相关的各个行业和 各个场景，例如：智能客服语音交互、电话呼叫中 心质检、互联网汽车语音命令等等。在一些特定场 景的应用下，例如法院庭审速记，会产生的一些新 的数据，和适应于此场景的新的知识，这些知识又 同时被用来更新语音识别知识库，并被其他应用快 速使用，这也是阿里ET可以打败世界速记亚军的知 识来源。
○ 行业存在持续痛点； ○ 商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可
以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且 获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主 ； ○ 商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
人工智能：未来制胜之道
● 大数据是人工智能战略性竞争优势：
○ 互联网催生了大数据，大数据催生了人工智能；
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的 技术科学。自20世纪50年代以来，三次技术革新浪 潮中，学界和业界对人工智能的理解众说纷纭，科 技和商业的多元化发展导致对人工智能的定义、发 展动力以及表现形式的理解各异。让我们从以下四 个维度来总结和理解人工智能的多种内涵： ● 人工智能的定义：
大数据驱动的商业模式变革
标题：大数据驱动的商业模式变革随着科技的飞速发展，大数据已经成为了商业领域的一个重要驱动力。
它不仅仅改变了企业处理和分析信息的方式，更是重塑了商业模式，推动了企业的创新和增长。
首先，大数据为我们提供了更深入的理解消费者的方式。
过去，我们只能通过有限的统计数据来猜测消费者的行为和需求。
然而，大数据可以收集并分析大量的消费者行为数据，从而揭示出消费者的真实需求和习惯。
这使得企业能够提供更个性化的产品和服务，满足消费者的个性化需求，从而提高客户满意度和忠诚度。
其次，大数据驱动了供应链和物流模式的变革。
传统的供应链和物流模式依赖于人工的预测和计划，这往往会导致延迟和浪费。
然而，大数据可以通过分析历史数据和实时数据，预测未来的需求和供应，从而优化供应链和物流流程。
这不仅可以降低成本，提高效率，还可以减少环境污染，实现可持续发展。
再者，大数据改变了企业之间的竞争模式。
传统的竞争是基于产品的质量、价格、渠道等方面的竞争。
然而，在大数据时代，企业之间的竞争已经演变成了数据的竞争。
谁能更有效地利用数据，谁能更深入地理解消费者，谁就能在竞争中获得优势。
企业需要通过收集、分析和利用大数据来发现新的商业机会，提高企业的竞争力。
此外，大数据也推动了企业内部的组织和管理模式的变革。
传统的组织和管理模式是基于职能和层级结构的，这往往会导致信息传递的延迟和失真。
然而，大数据可以通过实时数据流和数据分析来实时地了解业务状况，从而为企业提供决策支持。
企业需要改变传统的组织和管理模式，建立数据驱动的决策机制，提高决策的准确性和效率。
最后，大数据还推动了商业模式创新。
传统的商业模式往往是基于产品或服务的销售，而大数据驱动的商业模式则更加注重数据服务和数据资产。
企业可以通过提供数据分析和数据咨询服务来获取收入，也可以通过数据共享和合作来建立更紧密的合作关系。
这种新的商业模式不仅可以提高企业的收入，还可以扩大企业的业务范围，提高企业的竞争力。
大数据驱动的商业模式变革
标题：大数据驱动的商业模式变革随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今商业世界的重要驱动力。
它不仅改变了我们获取、处理和利用信息的方式，也正在推动着商业模式的变革。
本文将探讨大数据如何改变商业模式，以及这种变革带来的影响。
一、大数据重塑了市场定位在传统的商业模式中，市场定位往往基于有限的数据和直觉。
然而，大数据为我们提供了更全面、更准确的市场洞察。
通过分析海量的用户行为数据，企业可以更准确地理解消费者需求，从而调整产品和服务策略。
例如，一家在线零售商通过分析用户购买历史和搜索行为，发现消费者对某一类产品有强烈的需求，于是调整了库存和营销策略，成功吸引了更多的顾客。
二、大数据优化供应链和运营大数据可以帮助企业优化供应链和运营，提高效率并降低成本。
通过分析历史数据和实时数据，企业可以预测需求、库存水平和生产能力，从而做出更明智的决策。
例如，一家制造企业通过分析生产数据，发现某些部件的库存过多，于是调整了采购策略，减少了库存成本。
同时，大数据还可以帮助企业提高生产线的效率，降低废品率，从而提高整体运营效率。
三、大数据驱动个性化服务大数据使得企业能够提供更加个性化的服务。
通过对用户数据进行深入分析，企业可以了解消费者的兴趣、偏好和行为模式，从而提供更加精准的产品和服务。
例如，一家旅游平台通过分析用户搜索和购买行为，为消费者推荐最符合他们需求的旅游产品。
这种个性化服务不仅可以提高用户的满意度，还可以增加用户的忠诚度，进而提高企业的收入。
四、大数据推动跨界合作与创新在大数据时代，企业之间的合作与创新变得更加重要。
通过跨界合作，企业可以共享资源、技术和数据，从而创造更大的价值。
例如，一家互联网公司可以通过分析大数据，发现新的商业模式和机会，与其他行业的企业进行合作，共同开发新的产品和服务。
这种合作不仅可以提高企业的竞争力，还可以推动整个行业的创新和发展。
五、结论综上所述，大数据正在推动商业模式的变革，为企业提供了更全面、更准确的市场洞察，优化供应链和运营，提供个性化服务，以及推动跨界合作与创新。
互联网企业商业模式创新的典型案例有哪些
互联网企业商业模式创新的典型案例有哪些在当今数字化时代，互联网企业如雨后春笋般涌现，它们以创新的商业模式在激烈的市场竞争中脱颖而出。
以下将为您介绍几个具有代表性的互联网企业商业模式创新案例。
一、阿里巴巴：电商生态的构建者阿里巴巴无疑是中国互联网商业领域的巨头之一。
其创新的商业模式主要体现在以下几个方面：1、电子商务平台阿里巴巴旗下的淘宝和天猫，改变了人们的购物方式。
通过搭建线上交易平台，连接了商家和消费者，提供了海量的商品选择和便捷的购物体验。
2、支付宝为解决线上交易中的信任问题，阿里巴巴推出了支付宝。
这一第三方支付工具不仅保障了交易的安全，还拓展了金融服务领域，如花呗、借呗等，为消费者和商家提供了更多的资金支持。
3、阿里云阿里云是阿里巴巴在云计算领域的重要布局。
为企业提供强大的云计算服务，降低了企业的技术成本，推动了数字化转型。
4、菜鸟网络构建了全球物流网络，实现了物流信息的实时跟踪和高效配送，大大提升了电商购物的物流体验。
二、腾讯：社交与多元化的融合腾讯在互联网领域的影响力不容小觑，其商业模式创新主要表现在：1、社交平台微信和 QQ 是腾讯的两大核心社交产品，拥有庞大的用户基础。
通过社交平台，腾讯不仅实现了人与人之间的便捷沟通，还为其他业务的拓展提供了流量入口。
2、游戏业务腾讯在游戏领域的布局广泛，通过自主研发和代理运营，推出了众多热门游戏。
同时，借助社交平台的优势，实现了游戏的社交化传播和用户互动。
3、数字内容包括腾讯视频、腾讯音乐等，通过优质的内容吸引用户，并通过会员制度、广告等实现商业变现。
4、金融科技微信支付与支付宝并驾齐驱，在移动支付领域占据重要地位。
同时，腾讯还涉足金融理财等领域。
三、字节跳动：个性化推荐的引领者字节跳动凭借其独特的技术和商业模式创新，迅速崛起。
1、今日头条通过算法实现个性化内容推荐，为用户提供符合其兴趣的新闻、资讯等内容，提高了用户粘性和阅读体验。
2、抖音以短视频为核心，结合创意的拍摄和编辑工具，以及精准的推荐算法，吸引了大量用户。
《大数据时代》的读后感
《大数据时代》的读后感•相关推荐《大数据时代》的读后感（通用7篇）读完一本名著以后，你有什么体会呢？记录下来很重要哦，一起来写一篇读后感吧。
可是读后感怎么写才合适呢？以下是小编整理的《大数据时代》的读后感（通用7篇），欢迎大家分享。
《大数据时代》的读后感1这两年，大数据这个词突然变得很火，不仅出现在互联网公司的战略规划中，同时在中国国务院和其他国家的政府报告中也多次提及，无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
笔者对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。
《大数据时代》从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代下的变革。
这些变革涉及人们生活的方方面面，其影响程度可以与两次工业革命相媲美。
作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点：第一，不是随机样本，而是所有数据，这里要求数据有很多。
第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。
第三，不是因果关系，而是相关关系，这里要求数据要更好。
第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。
第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。
个人认为这本书的精髓部分是第一部分。
第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。
后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。
笔者侧重于从第一部分中的这三个观点谈谈自己的看法。
这三个观点其实就是哲学上讲的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。
首先，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，人们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。
其次，要效率不要绝对的精确。
作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。
如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。
大数据时代的商业模式创新
大数据时代的商业模式创新随着社会的进步和科技的发展，大数据逐渐成为各行各业的热门话题。
数据挖掘、数据分析等概念也成为了商业模式创新的重要组成部分。
那么，在大数据时代，如何利用商业模式创新推动企业发展呢？一、数据为王，商业模式创新为辅在大数据时代，数据已成为企业的重要财富。
无论是互联网巨头还是传统企业，都在不断的积累和分析数据，以此进行商业模式创新。
数据的价值在于它不仅能够帮助企业了解消费者的需求和喜好，还能够帮助企业预测市场趋势和发展方向。
但是，数据仅仅是一个工具，商业模式创新是企业发展的核心。
二、大数据驱动商业模式创新在大数据时代，企业的商业模式创新离不开数据分析和挖掘。
传统企业通过深入了解消费者的需求和行为，进行产品定位和销售策略的制定。
而互联网企业则通过用户数据的分析和挖掘，不断升级优化自身的产品和服务。
例如，BAT三巨头中的阿里巴巴利用大数据分析帮助商家进行推广，通过淘宝的数百万用户数据分析，实现了精准的广告投放，为商家提升了效益；百度通过搜索数据的分析和挖掘，为用户提供更加智能化的搜索服务；腾讯通过社交数据的分析，提高广告投放效率。
三、创新的商业模式在大数据时代，创新的商业模式不仅仅有新的销售方式和渠道，还包括产品和服务的创新。
在传统企业中，一些新产品或服务往往需要通过市场调研和实地考察等手段获取数据，而在大数据时代，这些数据可以通过分析和挖掘来获取。
基于大数据的洞察，企业可以更好的把握市场趋势，提高产品和服务的创新性和普适性。
例如，中国移动利用大数据推出了"和生活"业务，该业务通过用户画像、行为分析和支付数据分析，提供了更加智能化的生活服务；哈尔滨啤酒利用大数据分析，推出了"啤酒+娱乐"的营销模式，增加了消费者对产品的认知度和好感度。
四、安全问题在大数据时代，数据安全问题是一个不容忽视的问题。
企业需要加强数据保护和管理，建立有效的数据安全机制，以避免数据被窃取或泄露。
基于“大数据”的商业模式创新及启示
基于“大数据”的商业模式创新及启示大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。
在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。
标签：大数据；颠覆性创新；平台战略；商业模式创新；规制F491 “大数据”内涵与精髓国际数据公司（IDC）对大数据的定义是：通过高速捕捉、发现或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。
大数据具有总量大、产生速度快、多样化及精确性4V特点（即V olume、Velocity、Variety、Veracity）。
大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测，其精髓是：分析更多数据甚至全部数据而非抽样、追求效率而非绝对精确、重视相关而非因果。
2 “大数据”与颠覆性创新2.1 大数据时代的思维变革计算机时代的核心是计算能力，目的在于提高对数据的处理能力；互联网时代解决了信息移动和连接的问题；而大数据时代，可将世界万事万物通通数据化，让人们在数据利用中优化现实操作和行为，令全球系统的运行更为高效。
牛津大学教授舍恩伯格在《大数据时代》一书中介绍了大数据时代的思维变革，强调全体数据而非随机样本，不是精确性而是混杂性，以及不是因果关系而是相关关系。
2.2 “大数据”引致的颠覆性创新领域继计算机、互联网后，人类正在进入“大数据时代”现代信息社会，大数据正开启一次重大的时代转型。
在诸多领域，大数据浪潮正在引致颠覆性创新（破坏性创新/Disruptive innovation），即通过引入与现有产品相比尚不够好的产品和服务，或者提供比较简单更加便利与廉价的产品，吸引处于次要市场上不太挑剔的消费者，甚至是非消费者。
大数据引致的的变革或颠覆性创新出现在以下几个领域：（1）医疗健康领域，以往的标准化平均值治疗将向精确化、数字化医疗转变。
（2）制造业领域，以3D打印为代表的数据化制造，是一种个性化的、全新的制造方法，它不需要模具，就能够做到不同材料的无缝对接，甚至以往难以制造的东西（比如人体器官），也可以通过数据化方式还原制造。
大数据时代的商业模式创新
大数据时代的商业模式创新一、引言随着互联网的普及和技术的突破，人们的生活方式、工作方式、消费方式等方方面面都得到了极大的改变。
在这个信息化、数字化的时代，大数据成为了商业模式创新的重要突破点。
本文旨在探讨大数据时代商业模式创新的现状和未来发展趋势。
二、大数据与商业模式创新大数据是指存储量超过传统关系型数据库的海量数据，它的特点在于信息量大、千变万化。
而商业模式是指企业通过销售产品或服务来获取收益的方式。
大数据与商业模式之间的关系在于，大数据可以为企业提供更深入的消费者洞察和市场预测，从而从根本上推动商业模式的创新。
1、大数据为商业模式创新带来的新机遇大数据的挖掘和分析可以为企业发现新的商业机会，进而实现商业模式的创新。
特别是在市场细分、消费者需求分析、产品研发以及市场营销等方面，大数据的运用可以让企业做出更加精准的决策和行动，从而提高产品的竞争力以及企业盈利能力。
2、大数据应用于商业模式中的典型案例以阿里巴巴为例，其通过整合电商、零售、生活服务、金融等多个业务形成了自己独有的商业生态系统。
通过大数据分析，阿里巴巴从海量数据中挖掘出消费者的消费习惯、兴趣爱好以及人生阶段等信息，然后针对这些信息开展营销活动，提高产品和服务的质量，从而有效提升了企业的盈利能力。
三、发展趋势大数据时代的商业模式创新方式在不断变化，为了适应市场和消费者的需求，商业模式也不断需要进行升级和转型。
以下是大数据时代商业模式创新发展趋势的几点：1、数据共享与开放随着数字经济的不断发展，许多企业开始重视数据资产的管理和利用。
大数据时代，数据安全、开放等问题也日益凸显。
解决数据安全问题后，数据资产不仅可以在企业内部完成价值的挖掘，还可以在适当的条件下，进行数据资源共享、开放等方式，让更多的企业和行业受益。
2、人工智能与商业模式融合人工智能的出现让大数据的挖掘和分析更加高效、智能化。
人工智能的应用不仅可以让企业更深入地了解消费者需求，还可以为企业提供更适应市场和消费者需求的产品和服务。
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、金融和医疗行业为例，来介绍大数据商业模式的应用案例。
零售行业在零售行业，大数据商业模式的应用主要有以下几个方面：通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以实现智能营销。
例如，根据消费者的购物历史和兴趣，企业可以向他们推荐相关的产品和优惠活动，从而提高销售额和顾客满意度。
库存管理通过分析历史销售数据和市场趋势，企业可以更准确地预测产品的需求量，从而优化库存管理。
数据变现是什么意思啊 (数据变现的途径包括什么)
数据变现是什么意思啊（数据变现的途径包括什么）数字经济时代，数据潮流裹挟着全部人。
假如某位企业高管说“我不准备投资数据和数据分析”，就犹如说“我对客户没爱好”一样。
在大数据时代里面，许多企业手头上都拥有海量的数据在手头上，那么数据变现是什么意思啊?数据变现的途径包括什么?本期数字营销网为您具体解答!一、数据变现是什么意思啊数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较简单的数据变现;而利用数据为业务赋能拥有更简单、专业的资产化流程。
二、数据变现的途径包括什么大数据变现商业模式大体分为九类：1、B2B大数据交易所国内外均有企业在推动大数据交易。
目前，我国正在探究“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。
2、询问讨论报告国内询问报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的讨论员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，例如“市场调研分析及进展询问报告”，这些询问报告面对社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。
3、数据挖掘云计算软件云计算的消失为中小企业分析海量数据供应了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。
云计算服务中SaaS软件可以供应数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
4、大数据询问分析服务以大数据为依据，供应基于管理询问的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等。
5、政府决策询问智库智库就是利用大数据，服务国家进展战略，通过大数据分析提升梳理、整合信息。
中国智库数量从2023年的全球第12位跃居当前第2位。
6、自有平台大数据分析随着大数据价值扩大，大中型企业通过开发、建设自有平台进行分析数据，由数据引导企业内部决策、运营等，起到企业内部价值链增值的作用。
7、大数据投资工具证券市场行为、各类指数与投资者的分析、推断以及心情都有很大关系。
8、定向选购线上交易平台通过这种平台可以保障基础数据平安，大数据定向选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。
大数据时代的商业变革
大数据时代的商业变革在大数据时代的商业变革中，数据的价值被逐渐认识和挖掘，给商业领域带来了深刻的影响和改变。
随着技术的不断进步和应用的普及，企业和组织可以利用大数据来获取洞察、优化运营、增加竞争力，并且创造新的商业模式。
本文将探讨大数据时代带来的商业变革，并从数据驱动决策、个性化定制、市场营销和金融领域等方面进行分析。
一、数据驱动决策在大数据时代，企业和组织可以通过收集、分析和利用大量的数据来进行决策。
传统上，决策多依赖于直觉和经验，但大数据的出现改变了这种情况。
大数据分析可以提供更为客观、准确和全面的信息，帮助决策者做出基于数据的决策。
数据驱动决策的好处是能够降低决策风险，提高决策的科学性和效率，从而帮助企业和组织更好地应对市场竞争和变化。
二、个性化定制随着数据的积累和分析，企业可以更好地了解客户和市场的需求，从而提供更加个性化的产品和服务。
以电商为例，通过对用户的购买历史、浏览行为等数据进行挖掘和分析，企业可以向用户推荐更合适的商品，提高购物体验和满意度。
个性化定制能够满足用户多样化的需求，增强用户粘性，促进销售增长。
三、市场营销大数据时代让市场营销更加精准和高效。
传统的市场营销主要依赖于群体定位和广告投放，但这种方法往往无法精确地找到目标受众。
而在大数据时代，企业可以根据用户的消费行为、兴趣偏好等数据来进行个性化推荐和精准营销。
通过将广告和促销活动定向传递给潜在客户，企业可以提高广告的点击率和转化率，降低市场推广成本。
四、金融领域大数据在金融领域的应用也带来了巨大的变革。
银行、保险公司等金融机构可以通过分析交易数据、用户信息和风险模型等来识别潜在的风险和欺诈行为。
金融科技公司则通过大数据技术创新，提供更加高效、便捷的金融服务，如在线贷款、智能投顾等。
大数据的应用使金融行业更加数字化、智能化，为客户提供更好的金融体验。
总结起来，大数据时代的商业变革主要体现在数据驱动决策、个性化定制、市场营销和金融领域。
大数据时代下的企业商业模式创新研究
大数据时代下的企业商业模式创新研究随着信息技术的快速发展和互联网的广泛普及，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据成为企业竞争的重要资源，企业需要利用数据来发掘商业机会、提升竞争力。
而企业商业模式的创新则是实现这一目标的关键。
一、大数据对企业商业模式的影响大数据的出现改变了企业商业模式的运作方式。
传统企业商业模式主要依赖于产品或服务的质量、价格、广告、渠道等方面的竞争，而大数据则可以从产品设计、生产、销售、售后服务等方面提供更全面、准确、实时的支持。
具体来说，大数据在以下几个方面影响了企业商业模式：1.产品设计和生产通过大数据分析客户需求和行为，企业可以生产更符合市场需求的产品，并根据市场反馈及时进行改善和升级。
2.销售和营销企业可以通过大数据实现更精准的营销和推广活动，提高市场覆盖率和销售额。
例如，通过对客户数据的分析，企业可以确定客户的偏好和需求，精准推送相关产品和服务；同时可以制定个性化的促销活动，提高客户留存率和忠诚度。
3.售后服务大数据可以帮助企业提高售后服务质量和效率。
通过收集和分析客户反馈数据，企业可以及时发现和解决问题，提高客户满意度和口碑，增强品牌影响力。
二、利用大数据创新企业商业模式的案例1.阿里巴巴阿里巴巴是一家以电子商务、移动支付、云计算为核心业务的综合性企业。
阿里巴巴利用大数据分析客户需求和行为，不断完善产品和服务，提高用户粘性和收益。
例如，阿里巴巴的智能客服系统“阿里小蜜”，可以通过对用户问题的分析和归类，提供更加准确、即时的解决方案；同时，阿里巴巴的大数据分析平台“ET DataBrain”，可以协助企业进行数据挖掘和分析，帮助企业发现市场机会，提升运营效率。
2.滴滴出行滴滴出行是中国领先的出行服务平台，利用大数据分析客户出行需求和行为，提供个性化定制的交通出行方案，提高用户出行体验和满意度。
同时，滴滴出行通过对司机和乘客数据的分析，实现更高效的运输调度和配对，提高出行效率和安全性。
大数据对商业模式的影响
大数据对商业模式的影响一、引言随着信息时代的来临，大数据已经成为商业领域中一个非常重要的议题，它的崛起改变了商业模式、商业观念、商业策略和商业实践，推动着商业领域向更智能化、高效化、个性化的方向发展。
二、大数据概述所谓大数据，是指数据量大、速度快、种类多、价值密度低的数据，是人类在信息时代沉淀下的万物数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
大数据的背景包括了互联网的普及、消费者的行为、手机和社交网络等信息来源，这些信息汇集起来对企业和政府等机构的管理和判断都产生了深远影响。
三、大数据对商业模式的影响1. 大数据能够掌握消费者的偏好和需求在过去，企业所进行的市场调研和营销决策都是以经验、感性判断和小批量试错等方式为主。
但如今，大数据的出现却打破了这一传统，它能够精准获取消费者的行为和偏好，并根据这些数据制定出所掌握的市场变化趋势，提高精准营销的反应速度，从而达到更好的经营效果。
2. 大数据能够实现个性化服务大数据能够发掘机构内部过去的数据，分析多个变量之间的关系，从而预测未来可能会发生的事情。
同样的，企业如果能够收集到大量的消费者数据，也能够从中获取每个人的个性化需求，随之提供相应的个性化服务，提高产品或服务的竞争力。
以电商领域为例，正是因为能够通过大数据观察到消费者的消费行为，个性化定制推荐系统能够给消费者带来更好的购物体验，也能够提高消费者的满意度和忠诚度。
3. 大数据能够提高运营效率大数据技术也能够分析公司内部的各种数据，帮助企业运用人工智能和机器学习的技术来实现产品制造、销售等各个方面的效率提升，改变以往的传统管理方式，同时减少人力和物力成本。
4. 大数据能够打造商业新模式受限于人力和资源等因素，以往的企业规模较小，很难承担业务范围超过其本身规模所能承担的负担。
但大数据的出现补充了这一缺陷，使企业能够通过更多的数据来拓展业务，从而在不断扩展的过程中，掀起一场对商业模式的革命性变化。
四、大数据未来发展趋势目前，大数据的应用已经在各个领域逐渐展现出它的庞大潜力，是未来信息技术发展的重要方向之一。
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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，大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。
大数据交易所完成的首批数据交易卖方为市腾讯计算机系统、省数字研究院，买方为京东云平台、中金数据系统。
2015年5月26日，在2015国际大数据产业博览会暨全球大数据时代峰会上，大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《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，并嵌入到企业部的ERP 系统信息流，由数据来引导企业部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业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、论坛依然在出售，诈骗、骚扰、推销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。
大数据时代：现在我们讨论了“大数据”是什么，也已明确了它是一种有着真正未来的趋势，那接下来我们需要探讨的是，大数据的意义在哪里。
大数据能干什么？能带来什么价值？要考量大数据的价值，必须先了解大数据应用的环境。
首先必须说明，“大数据”虽然在这一两年来因为互联网和信息行业的发展而变得异常火爆，但它并不是一个新鲜玩意儿，追寻其历史，我们会发现在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、社会管理等行业都能找到它的足迹，“大数据”的存在已早有时日。
显然，“大数据”不是单一行业的特有概念，要谈论大数据的价值，谈论大数据的应用环境，最合适的做法还是统而合一，无奈术业有专攻或说才疏学浅，上述提到的行业，领域，我均无涉猎，更谈不上研究，因此下文关于大数据的应用环境的讨论，我仅针对大数据在商业方面的应用进行泛泛而谈。
这也恰好印证，大数据的价值和魅力可能很大，但也必须有能力去领悟。
大数据是为解决巨量复杂数据这种趋势而生的。
巨量复杂数据有两个核心点，一个是巨量，一个是复杂。
“巨量”意味着数据量大，要实时处理的数据越来越多，对企业而言最重要的成本付出就是时间成本，而恰恰时间成本是企业最稀缺的资源，今时今日，创新讲的是领先他人，市场讲的是抢占先机，服务讲的是快客户一步，快时代的用户的需实时的，他不愿意等，你不满足他，自有他人会满足，因此企业的策略也必须是实时的，然而企业的策略是依托数据分析结果来制定的，一旦在处理巨量数据上耗费的时间超出了可承受的围之，这意味着企业的策略是落后于市场的。
任何的时延都会使企业蒙受损失，创新落后于人成为微创新，市场被别人抢占只能作为挑战者，服务失去优势造成客户流失，这些都是致命的。
大数据还有一个核心是“复杂”。
“复杂”意味着数据是多元的，不再是过去的结构化数据了，因此我们过去的那一套数据分析的模型，理论已经不管用的，必须针对多元数据重新构建一套有效的分析理论/分析模型，甚至分析行为所依托的软硬件都必须进行革新。