㈠ 大数据的价值及商业模式探寻

大数据的价值及商业模式探寻
大数据的价值谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。 大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。 以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。 未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
大数据的商业模式
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。目前，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。

㈡ 大数据应用六大模式

大数据应用六大模式
捧着金饭碗，第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢？
“数据挖掘公司的规模不同，影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示，目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式：第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据；第二种则是为不同的企业或企业不同的需求，对数据进行分析，提供针对性的信息，以此获利，如天相投顾就是此类公司之一。
中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示，数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考：第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式，它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产，也是竞争对手难以逾越的门槛；第二种则是以彭博为代表的租售信息模式，它们聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条；第三种则是数字媒体模式，在电视、纸媒衰落的背景下，新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集数据开展精准营销业务；第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些业务就难以开展；第五种则是数据空间运营模式，比如近期势头强劲的网盘，如果从大数据角度来看，便是因为各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源；第六种则是大数据技术提供商，比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。
数据提供商：服务对象的“首席执行客户”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
从目前的行情来看，大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩，从中获得盈利。
在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来，大数据可掘金的行业几乎无处不在，企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示，数据挖掘公司要做好大数据，“应该比他服务的公司更了解其客户，才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘，就应该调查常来这家影院的消费者，每一个时间段对应什么样的消费者，他们对电影的偏好，以及相关消费的偏好等，数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。
“以前的数据挖掘，只在乎解决企业的技术问题，大数据时代的数据挖掘，则应该是帮助业务部门开拓市场，扩大客户群体，提供的不只是技术，还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说，除了市场广阔，具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。
“数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致，其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球，而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作，要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。

㈢ 大数据公司的盈利方式是什么

盈利方式是估值。

1.帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;

2.运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;

3.对企业自身、投资对象进行不同战略情境演绎下的估值;

4.对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。

㈣ 大数据平台的运营模式有哪些

这里面涉及到3个方面的专业常识问题。
第一个是大数据；
第二个是平台，以及大数据平台；
第三个是运营，以及运营模式。
我们先来看第一个问题，大数据。“大数据”的定义很多，也很泛。但是都没有错，因为出发点不一样。有的站在研究的角度，有的站在学术的角度，有的站在市场的角度，那么比较客观的定义，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。它的特点，首先是它的价值取向，没有可以利用的、可以挖掘的数据再大也不叫大数据；另外看它的海量和精准性，海量数据不等于大数据；还有就是在线性，再多的数据，如果没有在线性的特点，那只能算局域网里面的陈冗信息。
第二个问题，平台，就是在线化的生态体系，才可以叫平台。如果没有在线，如果紧紧是孤立存在的，是不能称为大数据平台的。既然叫平台，而且是大数据平台，其在线化以及基于整个数据的抓取、挖掘和再利用等方面应该有一个整体规划，这样的情况下才可以叫平台运营。
第三个问题，对于运营的理解，无论有多少种介绍和解释，运营都分为宏观和围观的两种理解。宏观的，叫综合运营，是战略和战术整体结合的层面；微观的，叫产品运营，然后再细分为内容运营、用户运营、活动运营等；
所以，要像搞清楚运营模式，需要前面先定准以上内容。
如果宏观上的运营模式，主要是看整体商业模式的定位。包括如何推广、如何获取数据、如何挖潜数据；如何让平台赢利，并最终实现平台的价值；
微观的运营模式，主要是三步走的策略，具体就是拉新、留客、激活、反复再拉新、激活、留客等，不断地增加粘度、增加客户的使用感受，增加平台的娱乐性、增强客户的2次使用和再分享推广传播的策略。

㈤ 大数据改变商业模式体现在那几个方面

从价值和成熟度两个方面来看，目前大数据发展得比较好并且潜在价值较大的几个行业包括互联网、金融、交通物流、公共管理、批发与零售等。
目前市场上的大数据公司大体分为两类：一类专注于细分领域，做大数据的垂直应用，比如金融大数据、营销大数据、政务大数据、互联网营销大数据、影视大数据等；另一类则倾向于做覆盖各行各业的全域大数据。
在金融领域大数据主要用于提升其运营效率并进行风险管控；互联网领域大数据主要用于精准营销；制造业大数据主要用于提高生产效率，降低生产成本；公共管理领域大数据主要用于提升管理效率，并为管理者提供决策支持；交通与物流领域主要用于提升运营效率。

㈥ 大数据的商业革命

大数据的商业革命
大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征。特别是，最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”量上的进步，还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的变化，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。你用QQ和MSN聊天，在电子商务网站的浏览和购物，用信用卡支付，发微博……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。不论是产生的信息量，可以获取的信息量，还是流通交换的信息量，都一直呈指数增长。
数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时，数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。我们认为，这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。
对于真正的大数据，其价值的增长应该正比于规模的增长，甚至快于规模的增长。
前两个特征主要针对单一数据，下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。我们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。
个性化
在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。随着消费者个体行为数据的爆发性增长，新的商业理论与商业模式不断涌现，无论是精准社会化营销还是基于用户偏好的市场细分，其所指向的趋势是一致的，即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
在信息量指数性增长的同时，消费者获取、过滤、筛选、分析信息的能力却没有相应提高，这必然导致消费者获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。另外，随着时代的变迁，消费者异质性也在不断增大，这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同。
大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土，基于交叉融合后的可流转性数据,以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据，未来的商业可以精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
在以互联网和移动互联网为代表的信息产业，由于用户个体行为数据的可追踪性以及实施个性化的边际成本相对较低，基于个性化的商业应用首先破茧而出。在电商领域，亚马逊率先通过个性化技术为用户进行智能导购，大幅提升用户体验与销售业绩。在不远的未来，个性化技术与应用将全面扩展到人们生活的每一个领域。
随着Google、苹果、腾讯、网络这些互联网巨头企业以及一些第三方数据平台型企业加快数据整合与开放的速度，一定会涌现出以大数据为基础的新商业模式。
2D模式
面向数据的商业模式，简称2D模式，是一种以数据为唯一输入，以向特定受众公开的数据产品为唯一输出的一种商业模式。该模式的核心是数据平台商，它从数据供应商那里搜集数据，提供基本的存储、索引和计算能力，并自行研究开发一系列57数据产品。每一个数据产品在该平台上都以开放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的数据可以开发一个产品，每次引用该产品，可以看到一个指定账户一个月内互动最频繁的十个账户。如果有了一些种子用户，一个互动游戏开发团队可以利用这个产品找到和已有游戏者互动比较强的用户群，并针对他们推广游戏。平台商还可以同时利用多家数据开发产品，有了这些数据，电子商务公司可以自行开发个性化搜索和推荐服务。
与此同时，应用开发团队可以利用这些API接口优化产品或辅助推广，数据产品开发团队可以引用比较粗糙的数据产品，优化推出更好的数据产品并回馈给数据平台。在这个模式中，部分API的访问会产生一定的费用，这个费用会在平台商、数据提供商和数据产品开发人员之间进行分配。政府和行业扮演规范流程和监管数据的作用。
这个模型通过已有数据产品的开放，应用开发人员和数据产品开发人员可以创造出更有价值的应用和数据产品——前者可以为我们带来数据，后者可以为我们带来收入。
而这个数据平台得以产生巨大价值的前提，又是保证数据的全息可见，也就是随时听从各种需求细节，开发出各种各样满足各样各业的API产品。
综上所述，大数据将带领我们进入一个商业智能高度发达的时代，个性化应用将发挥出数据巨大的商业价值，同时2D商业模式将成为大数据的重要发展方向。未来，基于大数据的信息世界将以你为中心。

㈦ 大数据如何驱动商业模式，用户体验和精细化

如提问者所言。例：某蔬菜连锁店，通过对每日销售的蔬菜种类、数量进行统计，然后得出数版据，可以很好权的指导他第二天的进货，并通过用VIP，得知用户的选购爱好和数量，再来进行商业模式的扩展及优化，比如，上门送菜、推行某时间点打折等。
但大数据的信息运行，成本是比较高的，所以，会有很多公司合并另一个公司，并不是真的只要其员工或者其品牌价值，而是要这个公司的用户数据，以提高用户体验，做到精细化推荐。阿里巴巴就是这个典型，通过大肆收购有众多用户的企业，来进一步扩大顾客的数据库，而这个数据库是他最大的资产。