㈠ 大數據的價值及商業模式探尋

大數據的價值及商業模式探尋
大數據的價值谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數據背後找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，並對產品和服務進行針對性地調整和優化，這就是大數據的價值。大數據也日益顯現出對各個行業的推進力。 大數據時代來臨首先由數據豐富度決定的。社交網路興起，大量的UGC(互聯網術語，全稱為User Generated Content，即用戶生成內容的意思)內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，目前已進入大數據時代，但現在的硬體明顯已跟不上數據發展的腳步。 以往大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，而現在提及「大數據」，通常是指解決問題的一種方法，即通過收集、整理生活中方方面面的數據，並對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值信息，最終衍化出一種新的商業模式。 雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基於數據交易即可產生很好的效益；其次，基於數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。 未來，數據可能成為最大的交易商品。但數據量大並不能算是大數據，大數據的特徵是數據量大、數據種類多、非標准化數據的價值最大化。因此，大數據的價值是通過數據共享、交叉復用後獲取最大的數據價值。在他看來，未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將大數據變成一大產業。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。
大數據的商業模式
國內網路廣告投放正從傳統的面向群體的營銷轉向個性化營銷，從流量購買轉向人群購買。雖然市場大環境不好，但是具備數據挖掘能力的公司卻倍受資本青睞。 大數據是一個很好的視角和工具。從資本角度來看，什麼樣的公司有價值，什麼樣的公司沒有價值，從其擁有的數據規模、數據的活性和這家公司能運用、解釋數據的能力，就可以看出這家公司的核心競爭力。而這幾個能力正是資本關注的點。 移動互聯網與社交網路興起將大數據帶入新的征程，互聯網營銷將在行為分析的基礎上向個性化時代過渡。創業公司應用「大數據」告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容等，這正好切中了廣告商的需求。 社交網路產生了海量用戶以及實時和完整的數據，同時社交網路也記錄了用戶群體的情緒，通過深入挖掘這些數據來了解用戶，然後將這些分析後的數據信息推給需要的品牌商家或是微博營銷公司。 實際上，將用戶群精準細分，直接找到要找的用戶正是社交內容背後數據挖掘所帶來的結果。而通過各種演算法實現的數據信息交易，正是張文浩為自己的社交數據挖掘公司設計的盈利模式。目前，這家僅僅五六個人的小公司拿到了天使投資。未來的市場將更多地以人為中心，主動迎合用戶需求，前提就是要找到這部分人群。 在移動互聯網領域，公司從開發者角度找到數據挖掘的方向，通過提供免費的技術服務，幫助開發者了解應用狀況。

㈡ 大數據應用六大模式

大數據應用六大模式
捧著金飯碗，第三方大數據公司是如何在數據堆中覓得「金塊」的呢？
「數據挖掘公司的規模不同，影響力不同導致數據挖掘公司的商業模式也有所不同。」南開大學商學院致力於數據挖掘研究的安利平教授在接受商報記者采訪時表示，目前比較盛行的數據挖掘公司多為兩大運營模式：第一種是直接為企業用戶提供其所需求的數據；第二種則是為不同的企業或企業不同的需求，對數據進行分析，提供針對性的信息，以此獲利，如天相投顧就是此類公司之一。
中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟表示，數據挖掘公司一般有六種商業模式值得參考：第一種是以廣聯達等公司為代表的租售數據模式，它們通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。而龐大的「資料庫」則是它們的資產，也是競爭對手難以逾越的門檻；第二種則是以彭博為代表的租售信息模式，它們聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據採集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條；第三種則是數字媒體模式，在電視、紙媒衰落的背景下，新型的數字媒體公司充分發揮大數據技術的優勢，廣泛搜集數據開展精準營銷業務；第四種則是數據使能模式。譬如阿里金融為代表的小額信貸和電影的票房預測等業務，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些業務就難以開展；第五種則是數據空間運營模式，比如近期勢頭強勁的網盤，如果從大數據角度來看，便是因為各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源；第六種則是大數據技術提供商，比如開發語音、視頻等數據處理技術的企業。
數據提供商：服務對象的「首席執行客戶」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，數據挖掘公司應該做的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
從目前的行情來看，大多數數據挖掘公司都主要服務於銀行業、保險業。因為這些行業需求大量客戶數據以此來發展業績，從中獲得盈利。
在中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟看來，大數據可掘金的行業幾乎無處不在，企業對數據的需求已經像毛細血管一樣滲透到各個領域。趙國棟表示，數據挖掘公司要做好大數據，「應該比他服務的公司更了解其客戶，才能深入分析客戶的需求」。如要給一家影院做數據挖掘，就應該調查常來這家影院的消費者，每一個時間段對應什麼樣的消費者，他們對電影的偏好，以及相關消費的偏好等，數據挖掘公司要做的就是深入到消費者中去。
「以前的數據挖掘，只在乎解決企業的技術問題，大數據時代的數據挖掘，則應該是幫助業務部門開拓市場，擴大客戶群體，提供的不只是技術，還包括運營、經營方案等。」趙國棟介紹說，除了市場廣闊，具備數據挖掘能力的公司也是資本的寵兒。
「數據的商機就在於媒體策略與選擇的更加有效性、媒體可利用的效率提高、傳播信息的效率提高等。做到極致，其實數字媒體能夠賣的不僅僅是受眾的眼球，而是其通路的價值。隨視傳媒與多家大型流量媒體夥伴合作，要把『數據』商機和在線銷售通路畫上等號。」沈雁介紹說。

㈢ 大數據公司的盈利方式是什麼

盈利方式是估值。

1.幫助企業建立戰略投資和財務投資的長期財務預測模型，可以使用蒙特卡羅方法，對隨機變數指標按概率分布進行統計模擬分析;

2.運用自由現金流量折現模型、經濟增加值或經濟利潤模型、股利折現模型以及基於市場比率的估值模型等對投資的財務可行性進行分析;

3.對企業自身、投資對象進行不同戰略情境演繹下的估值;

4.對企業圍繞流動資金佔用和投資的融資需求做出融資工具的選擇和安排。

㈣ 大數據平台的運營模式有哪些

這裡面涉及到3個方面的專業常識問題。
第一個是大數據；
第二個是平台，以及大數據平台；
第三個是運營，以及運營模式。
我們先來看第一個問題，大數據。「大數據」的定義很多，也很泛。但是都沒有錯，因為出發點不一樣。有的站在研究的角度，有的站在學術的角度，有的站在市場的角度，那麼比較客觀的定義，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它的特點，首先是它的價值取向，沒有可以利用的、可以挖掘的數據再大也不叫大數據；另外看它的海量和精準性，海量數據不等於大數據；還有就是在線性，再多的數據，如果沒有在線性的特點，那隻能算區域網裡面的陳冗信息。
第二個問題，平台，就是在線化的生態體系，才可以叫平台。如果沒有在線，如果緊緊是孤立存在的，是不能稱為大數據平台的。既然叫平台，而且是大數據平台，其在線化以及基於整個數據的抓取、挖掘和再利用等方面應該有一個整體規劃，這樣的情況下才可以叫平台運營。
第三個問題，對於運營的理解，無論有多少種介紹和解釋，運營都分為宏觀和圍觀的兩種理解。宏觀的，叫綜合運營，是戰略和戰術整體結合的層面；微觀的，叫產品運營，然後再細分為內容運營、用戶運營、活動運營等；
所以，要像搞清楚運營模式，需要前面先定準以上內容。
如果宏觀上的運營模式，主要是看整體商業模式的定位。包括如何推廣、如何獲取數據、如何挖潛數據；如何讓平台贏利，並最終實現平台的價值；
微觀的運營模式，主要是三步走的策略，具體就是拉新、留客、激活、反復再拉新、激活、留客等，不斷地增加粘度、增加客戶的使用感受，增加平台的娛樂性、增強客戶的2次使用和再分享推廣傳播的策略。

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 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。

㈦ 大數據如何驅動商業模式，用戶體驗和精細化

如提問者所言。例：某蔬菜連鎖店，通過對每日銷售的蔬菜種類、數量進行統計，然後得出數版據，可以很好權的指導他第二天的進貨，並通過用VIP，得知用戶的選購愛好和數量，再來進行商業模式的擴展及優化，比如，上門送菜、推行某時間點打折等。
但大數據的信息運行，成本是比較高的，所以，會有很多公司合並另一個公司，並不是真的只要其員工或者其品牌價值，而是要這個公司的用戶數據，以提高用戶體驗，做到精細化推薦。阿里巴巴就是這個典型，通過大肆收購有眾多用戶的企業，來進一步擴大顧客的資料庫，而這個資料庫是他最大的資產。