大数据的商业模式
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大数据的商业模式范文第1篇
智能制造的核心是信息物理系统（CPS，Cyber-Physical Systems），通过传感网紧密连接现实世界，将网络空间的高级计算能力有效运用于现实世界中。在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统；智能服务将智能产品与状态感知、大数据处理等技术结合，改变了产品的现有销售和使用的模式。由此可见，在智能制造中大数据支撑着“产品创意―设计―生产―消费―服务”各环节，并且将影响和改变产品的物理特性与物理形态，其影响范围、能力和形态大大区别于已有的仅限于互联网环境的商业模式。
在智能制造中，生产模式转换为柔性动态组织模式，生产设备按照指令智能操作，产品形态变得更加丰富，消费形态满足了人们提出的个性化需求，因此，智能制造将激发许多新的挑战。成百上千万个运行参数按照不同频率发送，瞬时密度可能达到每秒10万条记录，甚至更高；成千上万台设备持续几年到几十年的使用和维修数据非常庞大，现行关系型数据库难以承受；大数据涉及到众多专业知识，需要集成各种专业分析工具才能实现有效的挖掘等，诸如以上的各类问题必然需要对大数据的运行效率提出严苛要求，还要综合平衡度量系统吞吐率、并行处理能力、计算精度与作业能耗等多种效能因素，同时，工业互联网是一个复杂的巨系统。智能制造需要对复杂事件的对象所涉及的行为和状况、时间、地点和起因等关键要素，具有及时、全面、精准的了解，并随着事件的演化对其要素的动态性可以及时地捕获和感知。因此，智能制造面临数据关联耦合关系极为复杂，更面临跨行业、跨领域的大数据带来的挑战。
不同的工业企业都面临着大数据成本和时间效应问题。目前，全国各地都在建设大数据中心，成本很高。以光大银行大数据中心为例，其一次性建设成本高达2.3亿元，每年运行维护成本约4 900万元。相比之下，阿里云数据中心项目在河北张家口建设，项目总投资约180亿元。
大数据的商业模式范文第2篇
【关键词】大数据；技术应用；商业模式；涉及路径
一、前言
随着数字技术的全球化的发展和应用，企业的组织环境也产生了新的变化，并因此引发了一些大的变革和挑战。各个行业也逐渐认识到商业模式对于企业的重要价值，但理论界对于商业模式设计的研究还大多停留在理论或者说概念性层面上，缺少实际的知道价值，本文通过对基于大数据技术应用的现有商业模式进行梳理，并引向实际，希望可以丰富现有的商业模式以及创新的理论体系。
二、大数据技术研究的现状和趋势
随着信息、网络、移动设备技术的蓬勃发展，“大数据”时代也随之而来。根据经济研究发现大数据已经为部分领域带来了颠覆性的变化。同时大数据技术应用的关键性也已经被广泛认同，而学术界对于大数据技术应用的研究，主要体现在以下几个方面：第一，大数据的基础问题，包括其基本概念、特征描述、模型结构、理论体系等方面的内容。第二，大数据处理问题，包括其格式转化转移、数据挖掘方法、算法设计发展以及IT构架变革等方面的内容。第三，大数据的安全问题，包括数据安全储存、实时安全和安全监管等方面的内容。第四，大数据技术应用的商业化问题，主要是对大数据技术在行业中的案例分析，此部分商业化的研究还处于起步阶段，还需要深化探究。
三、基于大数据技术应用的商业模式设计路径
1.来自于价值潜力的顾客价值主张设计
顾客的价值主张即为企业对于服务对象的价值选择以及确认，这是企业存在和发展的导向。具体需要考虑的是“顾客问题属性定位”以及“顾客规模定位”两个方面。“顾客问题属性定位”首先必须考虑的是顾客的价值类型，企业需要满足顾客，使顾客从中获得享受。顾客问题属性定位需要企业做好对于顾客问题的评估，注重业务针对的对象，判断出其重要性。以技能培训领域为例，我们需要以在线学习瓶体为载体，来满足顾客需要。首先，通过对学习者、用人单位的注册信息进行大数据技术处理，可以有效的掌握供需市场的顾客价值主张。其次，通过对于学习者在线学习记录分析比较，可以清晰反映出学习者的优势和不足，更准确的满足学习者的需求。这就是顾客价值主张设计，可以通过大量的数据分析出顾客的价值潜力以及对顾客的各方面需要进行清晰明确的了解和掌握，更好的满足客户。
2.关于主要顾客价值主张的顾客问题解决方案设计
顾客问题解决方案，是企业对于顾客个性化的需求提供更深层次的支持。它将不仅仅是对于某种产品或者服务，而是由企业之间合作对顾客工作状况以及他们的消费信息分析考虑，为顾客提供延伸性的个性化服务。顾客问题解决方案可以决定此种工作情景对客户的吸引力，测算出企业提供的工作情景能够吸引到客户的概率的大小。这种效果具有隔离效应，能够有效的防止别的竞争者的模仿竞争。它的决定性因素是产品功能和工作过程的丰富性，能够在不同的方案中兼顾顾客的各种问题，其兼顾的种类越多，方案的吸引力也就越大。而工作过程的丰富性则是顾客获得其价值的全过程包括购前的沟通服务、得到产品和服务、售后问题解决以及信息反馈等各个环节，其工作过程越丰富其方案吸引力也就会随之增强。
3.企业价值获取维度的设计
第一，盈利模式。营利模式是企业实现营收的方式，并非单一的财务报表中的具体数字。需要明确其产出的圈地业务以及收割业务。前者是一种补偿性项目，其服务对于顾客来说是免费或者低价的，拥有很强的迷惑性，后者才是企业真正的收益点，需要拥有合理的定价方式和收费方式。盈利模式的设计需要企业对这两种业务进行合理适当的安排，以圈地业务吸引大批客户，主攻收割业务，使企业达到最理想的盈利效果。第二，内部运营系统。内部运营系统是在确保企业独特性的前提下，对产出规模进行扩张的支撑能力。其大小取决于扩张方式和关键资源的复制效率。具体来说，企业的运营系统效率决定了情景产能的冗余，并最终由主流城中短板环节决定。如果短板环节的运行方式与其他企业同一环节的模式并不相同，且效率显著提高，则该企业的情景产能就有较大的冗余。第三，外部合作网络。因为顾客价值是顾客在获取价值过程中产生的满足感，可以看出企业全体都参与了“顾客蛋糕”的制作，因此对于核心企业（合作网络的发起者）来说，面临着各企业“获取”和“贡献”的平衡问题。对于获取，核心企业需要通过“压价”和“升值”来阻止顾客价值过多的流入合作企业的情况，对于贡献，则需要扩大合作范围以提升合作网络的适当水平。
四、总结
商业模式是为了企业保持持续盈利的方式，因此就必须确定顾客缺失存在需要企业解决的问题，然后由企业提出方案来解决，由此形成的工作情景，能够使顾客的问题或价值得到满足。因此，商业模式设计需要企业来创造客户价值，并实现价值努力挖掘并满足顾客需要。
参考文献：
大数据的商业模式范文第3篇
[关键词]大数据；商业模式；创新
[DOI]1013939/jcnkizgsc201643036
20世纪90年代以来，随着信息、通信技术的的发展、交汇和融合，新的商I模式层出不穷，涌现出一大批依靠商业模式创新而成功的企业。这些商业模式创新的典范，大都与无限接近消费者有关，与跨界有关，都直接或间接地与信息数字化技术和互联网有关。商业模式创新登上了企业创新的中心舞台，“大数据”成为商业模式创新的基本时代背景。
1“大数据”的特点
11海量数据
从B、KB、MB、GB、TB，到PB、EB、ZB、YB等，数字宇宙的边界不断扩大。有数据显示，自从人类发明印刷术以来，过往上千年的印刷材料也只相当于200PB，而在五年前的2011年一年，全球就新产生了约18ZB的数据，而且一直在增加，有人统计，2012年全世界大约每天产生约18ZB的数据。“大数据”的数量之大是一个不断发展的概念，对这些海量数据的存储和处理，已经大大超过了传统企业IT架构的承载能力，这也说明，企业IT架构与IT产业的重新布局将是新一轮创新的方向之一。
12多来源数据
企业内部的经营交易信息，物联网世界中商品、物流信息，互联网世界中人与人之间的交互信息、位置信息等是大数据的三个主要来源。尽管企业的IT部门已经非常熟悉挖掘和分析结构化的交易数据，但它们通常还不具备和处理增长速度更快的非结构化数据的能力，只有利用专业化的大数据分析技术才能从中揭示出以前很难或不可能确定的重要关联。
13实时处理特点
对实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术的本质差别之一，特别是涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据。例如：早在1981年时，一个千兆字节的内存大约需要30万美元，而今天只要10美分。这使得以实时处理作为价值创新点的商业应用成为可能，而实时或近似实时的信息处理与运用能使一个公司比其他竞争对手更加敏捷。
14低密度高价值特点
“大数据”背后隐藏着极高的经济意义和经济价值。但是，这种价值隐藏在浩瀚的数据当中，需要多种来源的数据的参照、关联和对比分析，需要独到的思维、高超的技术来对其进行类似“沙里淘金”的挖掘。“大数据”已经成为这个时代企业变革和创新的基本思维起点。
2“大数据”所引发的商业模式创新
21基于“大数据”的价值主张创新
（1）洞悉消费者的真实需求。消费者的真实需求具有隐蔽性、复杂性和易变性。而大数据使得企业获得消费者的真实需求成为可能：人类的细微行为会直接暴露内心的真实想法，因而在互联网世界，企业可以运用来自内置于产品中的传感器数据，了解商品在真实世界里的使用情况。
（2）对消费者进行准确划分。传统企业对消费者的划分一般是以地理位置为依据，而“大数据”可以实现越来越接近消费者真实需求的细分方式。从本质上讲，世界上有多少人就有多少种兴趣、偏好和需求，每个人都是一个细分市场，“大数据”正在使企业向“微市场”化迈进。
（3）产品的即时、精准、动态定位。大数据的实时个性化以及多来源、多格式数据的快捷综合对比分析能力使数据的收集、整理、分析、反馈、响应可以在瞬间完成，使得企业随时随地圈准用户群并满足他们的真实需求和潜在需求成为可能。
22基于“大数据”的收益模式创新
许多商业模式创新都是建立在消费者对商品需求的本质是使用商品而非拥有商品本身之上。例如：出售模式改为出租模式，与此相对应的收益模式从一次性支付向“微支付”转变。当然，使用这一收费模式的前提是使用过程可被记录和量化，而“大数据”正好可以实现使用过程、频率、强度的实时监控和记录，所以，这也就为新形式下商业收益模式的创新开辟了新的思路。
23基于“大数据”产业链的商业模式创新
以数据产品为中心的创新。由于数据、信息、知识获得时间的专有性和获得知识专有性程度的不同，决定了各自在价值创造中所依赖的关键资源不同，从而也就决定了拥有不同核心资源和能力的企业在价值链上的不同定位。比如我们可以根据各自不同的定位将其分为数据租售模式、信息租售模式、知识租售模式。在数据租售模式下，我们主要主张向客户提供原始数据的租售，它的关键步骤是数据的采集、传输和整理。在信息租售模式下，我们主要主张向客户提供代表某种主题的相关数据集，关键步骤在于把原始数据与其背景意义相结合、整合、提炼、萃取，进而使数据的价值更高。在知识租售模式下，我们主要主张为客户提供一体化的业务问题解决方案，关键步骤在于将大数据与行业知识的利用相结合，通过行业专家，深度介入客户的业务流程，提供业务问题解决方案。
24基于“连接”和“融合”的商业模式创新
241连接“大数据”的平台式商业模式
这种模式下主要通过连接和聚合来降低平台参与者各方的交易成本。比如说互联网可以以某种方式把大量客户吸引到自己的平台上，通过提供双边或多边的客户价值，使得他们彼此相互转化和相互传递来创造价值；或者借助互联网这个平台，提供多行业、多企业的合作机制，聚集海量的数据，然后通过数据挖掘、分享、运用来创造和传递价值；再或者通过提供技术开发的基础条件，吸引技术相关各方的参与，从而实现分散的、互补技术优势的高效利用。
242融合“大数据”的数据驱动商业模式
（1）上行驱动商业模式。由于“大数据”的发展，使得很多资源开始商品化，比如数据的商品化、“大数据”服务的商品化、“大数据”技术的商品化。这些形式的出现都是由于在“大数据”产业链之外，不少企业在它们正常的经营过程中，由于自身不断地积累了大数据资源加上保留并发展了先进的大数据技术而逐步发展起来的。
（2）下行驱动商业模式。这种模式下的创新则是由于像那些互联网公司利用大数据和大数据技术的优势，开拓行业之外的新业务，以完全不同的方式解决某种传统业务问题，实现跨界经营，从而成为这一传统行业的破坏性创新者，或者创造出一个全新的产业。
（3）全方位扩张商业模式。这种模式的创新典例当数Google。它的扩张包含了“大数据”产业的垂直整合、价值链扩张、行业融合，它兼具客户平台、数据平台、技术平台特征，它的业务布局，从应用（如地图搜索）、平台（如Google play 应用店）、操作系统（如Android）到硬件（如手机、平板电脑、谷歌眼镜等）。
3结论
以“大数据”为线索，对自身商业模式进行重新审视、设计与创新，是当今企业实现虚拟世界与物理世界的匹配、历史数据与即时数据的匹配、行为方式与情境的匹配，它使得许多“不可能”成为“可能”。“大数据”不仅带来一种新的战略资源和核心能力，而且它还可以实现企业乃至整个社会资源的控制、利用、配置方式的虚拟化和开放化，提高资源的利用效率和经济的运行效率。“大数据”意识、“大数据”情怀应该成为当今商业模式创新领导者的基本知识准备。
参考文献：
大数据的商业模式范文第4篇
[关键词] 大数据分析；电子商务发展；策略研究
一、引言
大数据时代的全面来临，凭借大数据分析、预测功能，为电子商务发展创造了良好契机。依托大数据分析，商品推荐产生了个性化、精准化的商业模式，电商企业运营方式不断推陈出新[1]。然而，大数据时代电商企业同样面临着掌握大数据、驾驭大数据、数据安全防护等方面的挑战。由此可见，对基于大数据分析的电子商务发展策略开展研究，有着十分重要的现实意义。
二、大数据下的电子商务
全球权威科学期刊《自然》于 2008 年推出将大数据作为封面的专刊，着重关注数据给各个行业领域带来的影响。2012 年，联合国大数据政务白皮书《大数据下的机遇与挑战》，提出了大数据时代已全面到来，大数据对于各国而言既带来了机遇也带来了挑战。2014 年，我国政府工作报告中首次提到了大数据一词，并将大数据界定为一种基础性战略资源，可为预防、调查、决策等事务提供有力依据。在大数据时代下，依托可靠的大数据采集、分析，可进一步推动电子商务价值创造朝精准化方向发展。不管是电商平台、移动终端还是相关第三方服务平台，只要期间电商企业与消费者产生了交集，便会形成一系列电子商务数据，而这些庞大的信息数据是传统处理分析手段所难以有效处理利用的[2]。同时，电子商务数据还具备高度多样化的特征，其中不仅包含了消费者的个人信息，还包括了消费者的评论、反馈意见等等，数不胜数。以电商企业网络为例，消费者消费行为意向收入大数据，当电商企业对采集的大数据开展分析，并获取消费者消费行为意见相关影响因素时，电商企业便可进一步为消费者提供有针对性的服务，使消费者选择电商企业的产品。大数据时代，过去被认为是无过多价值的信息数据极可能经由大数据分析，为电商企业提供尤为准确、及时的消费者信息，进一步为电商企业营销活动开展提供有力支撑。
三、大数据为电子商务发展带来的机遇和挑战
(一)大数据为电子商务发展带来的机遇
1.大数据使商品推荐趋向于个性化、精准化，进一步推进商业模式创新。通过对庞大的消费者行为数据开展分析，研究个性化、精准化地开展广告推送、推广服务，建立相较于当前广告、产品推广形式性价比更突出的新型商业模式，向消费者推荐他们切实需求的产品，进一步有效提升电商企业销售量。
2.大数据为电商企业整合优质产品信息。以淘宝、天猫电子商务平台为例，基于对平台数据信息的整合，结合商品购买情况及浏览数据筛选出时下热门或优质的产品，形成有力的电商企业与消费者的产业链信息，形成强有力的数据处理能力，为消费者产品检索提供有效便利。
3.大数据为电商企业提供细化服务。电商企业通过对大数据开展采集、分析，推进供应链上下游有效协调，以达成信息资源的优化共享，进一步促进电商企业在市场管理、产品营销、技术研发等全面环节的转型升级，打造全新的覆盖面广的营销平台，以吸引更多的消费者，增强企业市场竞争力。
(二)大数据为电子商务发展带来的挑战
1.电商企业面临掌握大数据的挑战。大数据时代下，电商企业要想实现进一步发展，离不开大数据的有力支持。对于电商企业来说，很大程度上谁先掌握了大数据便意味着谁先拥有了核心竞争力的有力武器，便意味着谁先拥有了致胜的法宝。
2.电商企业面临驾驭大数据的挑战。电商企业要对各式各样大数据开展分析，不可仅凭直接开展经营决策制定，应尽可能对所有与消费者关联的业务数据开展分析，以达成对消费群体的有效维护，并吸引他们买入更多产品，如此以来，很大程度为电商企业开展全新信息化投资、建设带来了挑战。
3.电商企业面临数据安全防护的挑战。各式各样数据的汇集，包含电商企业的运营数据，消费者个人信息等等，这些数据均被电商企业收集于企业数据库中，由此对电子商务如何开展好对该部分数据的安全防护工作带来了挑战。
四、大数据时代下电子商务发展策略
(一)利用大数据，打造电子商务数据信息平台
在市场经济逐步深入背景下，电商企业要想在日趋白热化的市场竞争中脱颖而出，利用好大数据至关重要。近年来，各式各样应用软件推陈出新，很大程度上推进了移动电子商务的发展，大数据库中收录了更多更精准的用户信息、用户定位。电商企业通过对大数据的科学合理利用，打造电子商务数据信息平台，旨在增强电商企业对大数据时代的适应性。鉴于此，电商企业应当强化对云计算技术的引入，并于短时间内对海量数据信息开展实时动态筛选、分析、处理，从而将数据信息切实转化成企业自身有效资产。与此同时，电商企业应强化对数据的分析、整合，达成对大数据的有效利用，通过对消费者消费行为习惯偏好的有效掌握，进一步为电商企业制定运营策略、确立目标消费群体、提升市场占有率、改善经济收益等提供有力支撑[3]。
(二)利用大数据，推动电子商务精准营销
精准营销指的是电商企业对消费者个性化需求予以满足，借助网站推荐系统自动向消费者推荐商品，同时开展个性化商品筛选的过程。基于精准营销支撑，可为消费者提供更便捷、更人性化的消费体验。现阶段，大部分电商企业还尚未构建有企业自身个性化的推荐系统，抑或企业采用的推荐系统尚不十分成熟，更未与大数据开展有效结合。如此一来，最终使推荐效率、推荐精准度均不尽如人意。以电商企业网络广告为例，大数据时代，网络广告在网络营销中可起到至关重要的作用。现如今，电商企业面对的消费者数据不断增多，电商企业应当基于现有营销数据平台，建立更为科学完备的个性化推荐系统，推进实时动态对广告受众开展分析，依托大数据分析，充分结合消费者个性兴趣偏好制作广告开展精准营销，为消费者提供更高质量的服务，与消费者构建和谐融洽的关系，增强消费者忠诚度。于此方面，阿里巴巴、淘宝、天猫中的“找相似”、“找同款”、“看了又看”等广告营销便为广大电商企业提供了很好的示范。
(三)利用大数据，推进商业模式创新
伴随互联网在商业领域的广泛推广及大数据时代的到来，商业模式不断推陈出新，较具代表性的商业模式有O2O、O2P 等。其中，O2O(Online To Offline)，指的是将线下机会与线上电子商务进行结合，使线上电子商务转变成线下交易平台的一种商业模式。O2P(Online To Partners)指的是借助移动互联网技术手段，达到具备本地化、社交化特征的线上线下互动电商平台，以实现渠道朝社区化、乡镇网点全覆盖，不同品牌类型的同时运作。通过建立多方参与多方共赢的格局，构筑具备核心竞争力的互联网生态圈，转变成相关标准定义者与游戏规则制定者。不管是哪一种新型商业模式，均应当紧紧围绕消费者，并对一系列端口数据开展优化整合，实现数据信息的实时推送。
(四)开展好数据处理工作，确保数据隐私的安全
近年来个人隐私遭受窃取、重要信息被不法篡改等现象屡见不鲜。倘若数据信息难以得到切实安全防护，大数据便会转变成广大消费者的恶梦，对消费者日常生活造成极大的负面影响。鉴于此，电商企业应当提高对数据安全防护的重视度，依托大数据技术对数据安全状况开展实时监控，结合各种风险实际情况有针对性的采取科学的安全防护及精准化的预防措施，一方面要防范数据信息泄漏给电商企业带来的法律上不利影响，另一方面要防止过度开发或者越界营销可能引发的侵犯消费者隐私的一系列纠纷。此外，电商企业还应当强化对大数据中涉及的消费者个人隐私的安全防护，防止出现信息泄漏、信息倒卖等情况；最后，要及时了解国家关于个人信息保护的法律、政策规定，迅速开展经营策略优化调整[4]。
五、结束语
大数据分析并非偶然形成的，而是当今世界信息技术与网络技术迅猛发展的产物，对不同行业领域可起到至关重要的影响，电子商务亦不例外。鉴于此，相关人员务必要不断钻研研究、总结经验，清楚认识大数据以及电子商务的特征内涵，全面分析大数据为电子商务发展带来的机遇和挑战，结合电子商务发展实际情况，“利用大数据，打造电子商务数据信息平台”、“利用大数据，推动电子商务精准营销”、“利用大数据，推进商业模式创新”、“开展好数据处理工作，确保数据隐私的安全”等，积极促进大数据时代下电子商务有序健康发展。
[参考文献]
[1]飞，张攀.大数据背景下电子商务与快递业联动发展策略研究[J].物流科技，2014，37(6)：25- 28.
[2]魏斐翡.ECLHadoop：基于 Hadoop 的有效电子商务物流大数据处理策略 [J]. 计算机工程与科学，2013，35(10)：65- 71.
[3]郑旸，于立.大数据环境下的电子商务发展的 PESTEL模型分析[J].农村经济与科技，2016，27(8)：131- 132.
大数据的商业模式范文第5篇
大数据充其量是一种信息时展过程中出现的一种新事物，并不能够一哄而上的认为它是新时代的全部价值蕴含体。互联网时代的一个最突出的特点，就是在没有找到一个合适的管理手段时，所有的数据性依托都建立在假设上，这种假设的前提，本身就是一个探索的过程，所以，在还没有找到一个合适的运营模型时，所谓的数据验证运营的合理性，或者数据作为风控的唯一依据，在逻辑上是说不通的。
举个例子，网贷能够安全高效的运营，最重要的手段就是风控的完善性。我们之所以认为数据对于网贷平台如此重要，最突出的原因就是，互联网时代的商业模式的线上运营，数据的显性特点非常明显。因为其流程的精细化完全是在线上操作的，每一个步骤都要以一种凭借去运转，而数据就是这种天然的凭借。网贷平台的精细化流程体现在投融资双方的信息审核、项目审核、融资方的征信、风控、甚至担保公司的资质、账户资金管理、手续费收取等诸多环节；另外一个重要的特点是用户是否得到了良好的体验。这些细化的流程都是网贷平台绕不过去的门槛，每个精细化的流程除了数据作为凭借外，当前可供凭借的能够在风控方面予以倚赖的有效化载体，还没有出现。所以，这也是我们为什么将数据拔高到“宝藏”的原因，以致让我们感觉到数据似乎是当前一切互联网商业模式的终极价值源。
但是，并不是所有的数据都是有价值的。数据的产生其实就是行为的记录，但是别忘了人类行为本身就具有很多的盲目性或者说不可预测性。当你在某个电商网站买了一种商品，那么当你浏览另外一些网站的时候，这个历史购买行为将成为你被追踪的凭借，推荐你同样的商品，而你对这样的商品已经无甚兴趣了；另外，我们应该知道，人类行为的特征具有时效性，过了这个点，所有的行为方式都已经成为了历史，用一种历史的数据来勾勒即时性的消费特征，这种成功的概率有多大就值得商榷了。
