大数据的商业模式精选(九篇)

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第1篇：大数据的商业模式范文

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Volume、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。（3）金融、航空等行业将完全电子化，比如依托大数据，可以准确预测机票价格的走势。（4）军事安全领域，军事安全的后台支持，卫星系统、数据分析系统等对各类数据的要求更高，对大数据的依赖更高，也有可能是最先实现突破的领域。（5）互联网行业，互联网未来可能向数据服务业迁移，以往通过网站服务、APP赚钱的方式，将是极小的分支。

2.3 基于大数据的商业模式创新维度

从企业层面，商业模式创新将揭示“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中的运用；从“大数据”产业链层面，商业模式创新将沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定基本商业模式类型，洞悉以提供完整解决方案为导向的商业模式创新趋势；从行业层面，商业模式创新提出基于“连接”与“融合”两种新兴商业模式——平台式商业模式和数据驱动跨界模式。

2.4 “大数据”引致的颠覆性创新是应对挑战之策

2008年的金融危机深刻影响了世界，全球贸易的推动力也基本消耗殆尽，世界需要寻找新的出路，美国的突破口是开放政府。美国政府2012年制定了“大数据研发计划”，希望通过提升美国在科学发现、环境与生物医药研究、教育和国家安全等方面的能力，解决美国面临的最具挑战性的问题。

3 基于大数据的商业模式创新方向

3.1 社会化网络环境中的行为机理与社会资本结构

大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成为了一个巨大的、精准映射并持续记录人类行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托，因此，未来的研究应特别重视社会化网络环境中的行为机理研究，特别是新型一体化的社会网络中社会资本结构及其在商务领域中的意义和影响。

3.2 企业网络生态系统及其协同共生机制

大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。计算技术发展的重点已经从信息处理逐步过渡到了信息服务，打造信息服务平台已经变成云计算时代的主旋律。

（1）云平台。

大数据时代，如何架构开放式管理研究平台是企业及政府继续解决的问题之一。云是一种新的方式实现各种技术以及能力的基础。随着现代数据采集如视频监控云的形成和走向云存储，数据的威力越来越大，云的基础设施使得这些大规模的互动、大规模的数据处理、大规模的应用来更好地服务我们，拥有一个弹性的、更加敏捷的基础设施。

（2）大数据、移动应用、CRM走向融合。

由于数据的爆炸式增长，企业能够从这些繁乱的数据中快速获得战略决策信息，这是制胜对手的关键。因而在大数据时展掌握CRM至关重要，而面对大数据的到来，CRM必然走向与大数据、移动应用的融合。移动金融云、电子商务云、物流云等行业云将迅速发展，面向个人的移动云存储、移动云音乐是必然趋势。

3.3 大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略

基于大数据的四个商业价值杠杆：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动；运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；进行商业模式、产品和服务的创新。大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略包括：

（1）基于第三代PaaS平台形成统一的客户视图，实现市场细分。基于大数据与云计算的CRM系统能够深度挖掘目标客户，实现企业各部门的综合管理与应用，建立以客户为中心的营销管理平台，对客户进行细分，帮助企业牢牢抓住对企业最为重要的客户，实现效益最大化。

（2）以客户为导向，确定营销策略，实现对市场营销全过程管理。根据庞杂的客户数据，按照横纵多维方式对企业的客户群体准确分析，筛选出核心目标客户，并且准确传达产品、折扣等信息，能够确保实现“精准”营销。

（3）畅通渠道，重组服务流程，建立稳定客户群。精准营销借助先进的数据库技术、网络通信技术等手段保障和顾客的长期个性化沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，使营销达到可度量、可调控等精准要求，促 进企业长期稳定高速发展。

总之，一方面，大数据技术具有让各种类型的数据变成能够快速获得的有价值信息的优势；另一方面，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，所以，未来的营销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。

3.4 基于大数据的商业模式创新

大数据时代的到来，必将对现代企业运营管理与商务决策带来前所未有的机遇和困惑，基于大数据的商业模式创新则聚焦于在商业活动和管理模式中的综合性作用与影响。基于“大数据”的商业模式创新有三个方面：

（1）“大数据”产业链。整个数据服务产业链由数据生产、传播、获取、存储加工和分析出售等环节组成，各个传统行业将分门别类地属于一个和数个产业链的环节。云计算、物联网、社交网络、移动互联的快速发展让各类数据量急剧增长，面向海量数据的数据挖掘孕育着更多的商业模式创新，数据存储、数据处理与分析、数据应用等大数据产业将快速发展。

（2）平台式商业模式；电子商务中的大数据挖掘将进一步拓展服务商的业务范围，传统商业将充分挖掘大数据的价值，开展精准营销。信息内容服务商将利用大数据开展个性化服务。云平台及移动与CRM的融合将是必然趋势。

（3）数据驱动跨界模式。比如移动互联网将结合LBS与大数据技术，开辟新型业务就海量数据，提供高附加值的数据分析服务，将数据封装为服务，形成可对外开放、可商业化的核心能力，实现商业模式的创新，才能真正实现流量经营。具体创新商业模式如下：

①数据存储空间出租。利用存储能力进行运营，满足企业和个人将面临海量信息存储的需求。具体而言，可以分为个人文件存储、针对企业用户两大类。②客户关系管理。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。飞信充当了不少小商家的初级CRM来使用。③企业经营决策指导。将用户数据，加以运用成熟的运营分析技术，有效改善企业的数据资源利用能力，让企业的决策更为准确，从而提高整体运营效率。④个性化精准推荐。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，就成了有价值的信息。⑤建设本地化数据集市。运营商所具有全程全网、本地化优势，会使得运营商所提供的平台上，可以最大程度覆盖本地服务、娱乐、教育和医疗等数据。⑥数据的搜索。数据检索是一个并不新鲜的应用，然而随着大数据时代的到来，实时性、全范围检索的需求也就变得越来越强烈。⑦创新社会管理模式。对运营商来说，数据分析对政府服务市场上更是前景巨大。美国已经使用大数据技术对历史性逮捕模式、发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量进行分析，从而优化警力配置。

4 大数据与制度变迁

4.1 大数据与社会管理方式变革

大数据将不仅提升企业创新的竞争力，还将会变革社会管理的方式，成为国家竞争的前沿。在公共管理领域，大数据的投入少、收益高且见效最快。美国政府通过大数据网站“Data.gov”，公开了数以十万计的开放数据库，将社会公共数据对任何第三方开放，这对预防犯罪、交通管理、教育、反福利欺诈等都非常有效。美国联邦政府要求各个州都公开相关数据，美国、英国等国家还组建了开放政府联盟，一些国家也在尝试数据公开。由大数据浪潮引致的颠覆性创新必将带来制度变迁（诱致性制度变迁兼有强制性制度变迁）。库克耶和舍恩伯格认为大数据不仅将改变人们的生活和工作，而且将改变人类认识和思考世界的方式。

4.2 大数据的两面性及对“大数据”的规制

从积极方面说，大数据确实已成为数据王国的主线，是下一步信息研究的主要对象，正确评估大数据的商业价值，建立大数据的新兴产业，培育大数据的专业人员，将极大推动社会变革和经济发展。从消极方面看，大数据技术不是万能的，不能解决一切问题，它只是决策的一种量化手段。大数据本身不完全等于理性，决策基于数据分析而并非基于经验和直觉，是一种理性的表现，但更大的理性是人文法则，即重视人民的普遍要求，维护各民族的尊严和文化，尊重人的自由、平等和权利。

5 思考及启示

大数据是一种资源、一种技术，一种工具、一种环境、一种趋势；大数据带来更低的成本门槛，更多的商机，更容易孕育颠覆性创新；大数据缩短大企业与小企业的竞争差距。大数据在给信息安全带来挑战的同时，也为信息安全的发展提供了新的机遇。目前大数据发展的障碍在于数据的“可获取性”也就是数据的开放与共享。数据开放的运动在海外绝对不仅仅是停留在政府层面，商业数据也在开放。开放数据不仅仅是一个知情权的问题，现在还是一个经济问题，是如何推动我国经济的转型升级的问题。在“大数据”时代，数据开放将成为一种必然要求。当然，开放是以保障数据安全和个人隐私为前提的。

一方面，基于大数据的创新或变革浪潮势不可挡，需要推动和促进，另一方面因为大数据的两面性，又要科学合理规制，遵循社会（国际）公德、人道主义、公正与正义、平等互利等友善原则，是分析数据的指导性准则，而如何将之变为具体措施凿实是当前和今后需要思考和亟待解决的问题之一。

参考文献

李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新.中国工业经济，2013，（05）.

覃雄派，王会举，李芙蓉，李翠平，周煊.数据管理的新格局.软件学报，2013，（02）.

冯芷艳，郭讯话，曾大军，陈煜波，陈国清.大数据背景下商务管理研究若干前沿问题.管理科学，2013，（01）.

第2篇：大数据的商业模式范文

关键词：大数据时代 消费者行为变迁 商业模式变革

一、大数据时代消费者行为的变迁

信息技术的快速发展，大数据时代的到来，使消费者有更广泛和多样的信息来源渠道，消费者的选择也更加多样化和个性化，消费者对商业的了解也更透彻。大数据时代的到来，对消费者的行为产生了强烈的冲击，形成了消费者的新特征。

（一）消费者的行为更加理性

传统商业社会，消费者主要通过媒体广告宣传来认识商业，电视广告、报刊杂志等传统媒体是消费者获取商品信息的主要来源。在以互联网为媒介的大数据时代，消费者如果有消费需求，会首先通过互联网来获取与商品有关的信息数据，在详细的了解商品的信息后，才会做出更加理性和审慎的选择。

（二）消费者行为容易受评价影响

传统的商业模式中，消费者主要通过大众媒体的评价与反映判断商品的优劣。大数据时代的到来，使消费者可以直接在互联网渠道发表对商品的使用感受，这种来自消费者自己的真实评价，会成为诱导客户的重要依据。这些评价信息也会被商业数据公司收集，从而形成对某种商品的评价数据源被有效放大。大数据时代来自用户评价的模式影响更广，对消费者起到直接的诱导作用，消费者会在消费前对商品形成先入为主的印象并最终反映为销售量。这种来自消费者的评价会在各种途径传播，对企业的影响也越来越大，有时甚至能够左右某种商品或企业的命运。

（三）消费者不再宣传依赖品牌

传统的商业模式中，品牌的价值在于商品的质量。随着在大数据时代的来临，品牌的重要性在逐渐降低。由于消费者可以通过各种渠道获取商品的信息，从而更容易掌握商品的真实品质，品牌已经不再是衡量商品使用价值的唯一依据。特别是在大型品牌企业逐渐施行外包供应链生产模式的时代，同品牌的产品由于不同的生产地，也可能存在着质量上的不同。由于大数据信息的广泛性和多样性，这些不同很快就会被消费者知晓，使消费者不再迷信大品牌的质量，大数据使消费者对品牌的依赖性大幅降低。

二、大数据时代对商业模式的变革的影响

大数据时代使消费者的消费行为更加趋向理性，也使消费者不再迷信品牌的力量，这一方面给企业的生存与发展带来了压力，另一方面也给企业的创新带来了机遇。只要企业遵从大数据时代的规律就会获得新的成功。

（一）企业应当树立大数据思维

大数据时代的到来，使现代企业必需遵从大数据时代规律，要重视信息的获取与更新，首先，企业的创新方向不再是固定的，企业应当根据大数据分析出的结果及时调整战略方向，从根本上满足消费者的消费需求。其次，建立多种信息来源渠道有重要意义，企业的信息来源不应当迷信于不变的规律，应当随时具有前瞻性，要时刻从不同的角度审视企业的产品和经营策略。第三，数据也是商品，企业应当建立有效的平台来收取行业数据，从而使企业的竞争力始终保持在产业链的高端。

（二）企业应当重视网络营销

由于大数据时代数据传播的快捷性，使企业的营销方式从传统的广告模式向数据化的方向转变。虽然传统的报纸、电视媒体的广告具有权威性，但是以数据库为基础进行分析的互联网将会使企业的信息更有时效性和快捷的传播渠道，网络会使企业充分掌握不同消费者的不同需求，从而开发出更适合消费者的商品。

（三）确立以消费者为中心的商业定位

在大数据时代，消费者的消费行为更加理性和个性化，消费者不再刻意的追求品牌。因此，企业在大数据时代必须更有效的收集消费者的个性化信息，必须重视消费者的浏览记录，消费习惯偏好，从而以消费者为中心，借助有效的数据分析工具，准确了解消费者的实际需求，从而对消费者群体进行定位，开发出更加满足消费者群体的商品。以消费者为中心进行商业行为定位，实现精准营销，是未来的重要商业模式。

（四）提供更加完善的售后服务

在大数据时代，消费者对商品已经有较为深入的认识，消费者尤其熟悉商品的性能、参数、优点和缺点等特征，对于企业来说，营销的重点已不仅仅是把商品介绍给消费者，而是要为消费者提供更加优质的服务，从而为消费者提供解决后续使用问题的有效方案，这样可以使消费者依赖某款商品。例如，手机生产商除了销售硬件以外，更重视的提供手机的软件服务，从而提高手机的附加价值，这种做法是值得企业借鉴和思考的。

（五）加强信息的安全服务

在大数据时代，数据是企业的核心竞争要素之一，企业不仅需要与消费者实时的传递和获取数据，还要保证客户数据的安全，从而维护消费者的隐私，使企业与消费者达到共赢的目的。加强数据安全与维护，对企业和消费者来说都至关重要，特别是在这个开放的互联网平台上，如果没有严密的数据保护措施，导致数据被恶意截取、修改或泄露，可能会危及企业的生存。可以说在大数据时代，保护信息的安全是企业必需重视的问题。

三、结束语

大数据时代使消费者的消费观念发生了质的改变，消费者的消费行为也更加理性，这要求现代企业基于大数据时代的信息传递特征，充分运用数据组织开展产品研发和创新活动，从而切实满足消费者的需求。

参考文献：

第3篇：大数据的商业模式范文

关键词：大数据；资源；竞争；战略思维

1企业迎来了大数据时代

移动互联网和现代信息技术的快速发展，将人们的生产生活带入到了“大数据时代”。根据互联网数据中心（ IDC） 估计，到 2020 年全球数字信息量将增长 44 倍，2011―2012 年全球所创建的数据内容增长了48%，目前全球90%的数据都是在近两年中生成的。“大数据”与“海量数据”“大规模数据”的概念一脉相承，指的是“科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。大数据在改变人们日常生活方式的同时，也显著地影响着企业的营销方式、管理模式、商业模式、竞争情报获取等多方面。有学者认为，大数据增强了企业决策的不确定性和不可预测性，传统的战略论逻辑遭遇到严峻挑战。

2大数据的实质

大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到X取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 互联网周刊―大数据概念“大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的“4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

3大数据下企业的机遇和挑战

3.1大数据创造竞争优势

根据科尔尼咨询公司的IT创新研究，在过去两年中有超过45%的公司实施了商业智能或是大数据计划。进一步研究估计，世界500强中90%以上的公司，在一年之内将至少拥有一项大数据计划。有效利用大数据浪潮，将会使企业获得从上层（战略）到下层（运营）的大量收益。大数据创造的价值，既体现在战略管理中，以提升战略决策能力，又体现在运营管理中，通过流程优化提高运营效率。结合商业模式研究的3种视角，大数据时代商业模式变革所创造的竞争优势主要体现在以下3方面：

3.1.1经济视角――大数据创造经济价值。基于商业模式经济视角，在很多领域中，应用大数据能够促进生产率增长，创造更多的价值，拓展收入流。因为大数据具有提高效率和效益的潜能，使企业既能以较少投入获得较多产出，又能提高产品和服务增加值。例如，在全球个人定位数据行业中，大数据将为服务提供者创造1000亿美元的收入流，为终端用户创造超过7000亿美元的价值。

3.1.2运营视角――大数据创造低成本优势。大数据创造的低成本优势主要体现在商业模式运营层面。

3.1.3战略视角――大数据创造差异化优势。大数据创造的差异化优势主要体现在商业模式战略层面。

4大数据时代，企业经营管理的对策

4.1锤炼数据收集和分析能力

大数据意味着大商机，可以用于强化客户对企业品牌的认知度和忠诚度。换言之，即数据收集能力加上数据分析能力等同于企业智商。精明的现代企业必然会在企业自身的品牌经营管理上狠下功夫。迈阿密大学商学院副教授、大数据经营管理研究专家罗伯特・普兰特曾在《哈佛商业评论》上撰文指出，大数据提供了超越想象的事物―――不受时间限制地对消费者进行360 度全方位观察。大数据使他们可以掌握消费者此前的行为、正在进行的“实时”行为，还可以对未来行为进行预测分析。大数据的出现，使得消费者的整个人生都有可能被追踪、下载、分析。大数据所依据的是消费者真实的行为表现，而不是他们对自己行为的描述。据此提供的全新洞见可以催生出全新的品牌战略。罗伯特・普兰特提出了创建大数据时代品牌管理的

4.2以大数据采集和拥有为基础，挖掘与分析数据价值在大数据时代

传统商业模式将被未来商业发展的终极方向和新驱动力―――个性化所替代。大数据为个性化商业应用提供了充分给养和可持续发展的温床。

4.3注重大数据管理人才培养，提升企业经营管理效率对于企业来说，大数据既是挑战也是机遇，数据掌握的完整程度、跨渠道数据整合能力、数据分析能力等将成为企业实现可持续发展的能力

5结语

理解大数据如何提升企业竞争优势、转变商业模式，是实现大数据价值必不可少的过程。大数据目前还是一个新兴领域，相关研究刚刚起步，且系统性不强。未来基于大数据背景的商业模式研究，应围绕大数据时代商业模式的原型设计、创造性破坏机理、对企业绩效影响的实证研究等方面展开。更为重要的是，开展基于中国情境的大数据商业模式研究，将更具有启发性和导向性。

参考文献：

[1]张建设.大数据： 战略论的终结与社会化决策的兴起[J].企业管理，2012，（10） .

[2]杨刚、李光金.企业战略思维新探： 内涵、过程及要素[J].华东经济管理，2011，（2） .

第4篇：大数据的商业模式范文

因此，可以肯定，掌握了大数据的资源整合类企业，将会成为大数据时代的企业赢家。这类企业是商业生态(价值网)中的“舵手”，通过灵敏地识别市场需求，指挥网络成员协同生产，获得组合创新优势。由于控制了整个网络，此类企业拥有网络收益的剩余索取权，往往获利最为丰厚。

未来的资源整合企业将基于大数据来运作。掌握数据、掌握算法、掌握思维

维克托·迈尔-舍恩伯格等人在《大数据时代》中，将基于大数据的资源整合企业又分为三种：

第一种是掌握数据的企业，这类企业掌握了端口，掌握了数据的所有权；

第二种是掌握算法的企业，负责处理数据，挖掘有价值的商业信息，这些企业被称为“数据武士”；

第三种是掌握思维的企业，他们往往先人一步发现市场的机会，他们既不掌握数据技能，也不掌握专业技能，但正因为如此才有广阔的思维，能够最大程度串联资源，形成商业模式，他们相当于“路径寻找者(path finder)”。

按照各自生产要素的价值性和稀缺性，很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益，三类企业各自有各自的贡献，各自有各自的稀缺之处。

ITASoftware是美国四大机票预订系统，是一个典型的掌握数据的企业，其将数据提供给Farecast这家提供预测机票价格的企业，后者是一个典型的掌握算法和思维的企业，直接接触用户。结果，ITA Software仅仅从这种合作中分得了一小块收益。

Overture是搜索引擎付费点击模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒体，那么Overture则是相当于广告公司，通过算法细分不同的浏览用户，向广告投放企业提供目标用户的付费点击(选出他们最需要的用户)。Overture是典型掌握算法和思维的企业，雅虎、谷歌则是掌握数据的企业。事实上，谷歌的两大金矿AdWords和AdSense技术，都是借鉴了Overture的算法。但是，Overture不能直接接触到用户，没有数据，丧失了话语权，只能获得少量收益，以至于最后被雅虎收购。

基于大数据的资源整合类企业，它们的生态链又将遵循两个法则。

法则一：接触用户的企业总是能够获得最多的收益，这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。

法则二：掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力，最终最有可能成为赢家。

算法可以攻克，也可以购买，事实上，挤入这个行业的企业并不在少数。而思维则存在一种肯尼斯·阿罗所说的“信息悖论”，即信息在被他人知晓前都价值极高，但却无法被证实。一旦公开证实它，又因所有人都知道而失去了价值。

所以，不管思维和算法企业走得多快，只要数据企业随时可以封锁数据源，就依然把握着“杀手锏”。甚至，有的数据企业在看不清楚商业模式时，将数据释放让思维和算法企业进行试错，而一旦试错成功，则收回数据所有权，模仿其商业模式。BAT的数据帝国

在大数据时代，资源整合企业的竞争，将会决定未来商业世界的版图。

在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时，国内互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。

在互联网的大世界中，用户有诸多的入口，可以通过不同的APP上传数据。BAT的原则是，有关吃穿用住行的一切服务商，只要能够增加他们的数据种类和质量，他们通通拿下。

这里，体现出一种典型的“数据累积的边际收益递增效应”，即每多增加一个单位的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长，每增加一个种类的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长。某些时候，BAT甚至根本不考虑数据在现阶段能否变现为收益，仅仅是纳入麾下，等待未来的开发。

现实的情况是，经过了几轮的收购之后，BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口，加之其原来的庞大数据入口，在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内，任何企业想要超越他们，几乎都是不可能的。

BAT不仅是在做掌握数据的企业，也是在做掌握算法和思维的企业。一方面，拥有庞大的商业用户群和拥有用户群消费偏好的大数据，只要具有相应的内容，就可以形成成交、获取收益。另一方面，他们甚至可以开放应用程序接口(APIs)把自己掌握的数据授权给别人使用，这样数据就能够重复产生价值。

这方面，阿里巴巴的百川计划就是一个典型。简单来说，他们向其他厂商的APP免费开放数据，但他们不收费，仅仅需要他们回馈数据作为对价。这个计划实施以后，所有的APP都会是他们的入口。

可以说，BAT的帝国是基于数据建立的。甚至有人预言，数据作为“表外资产”一定会在某个时候被会计准则纳入。因为，相对于无形资产，这种资产的价值更大。

值得一提的是，传统工业经济思维的人根本看不懂大数据时代的商业逻辑。郎咸平曾对阿里巴巴的收购(零售、文化、金融等)提出过质疑，他列举苹果和谷歌收购的案例，认为他们都是在进行专业领域的收购，这是有利于增强竞争力的，但阿里进行的都是多元化收购，是不利于增强竞争力的。

实际上，这是郎咸平没有看懂阿里巴巴商业模式的表现。互联网时代的大多数商业模式，早就脱离了行业的限制，而在某种程度上走向了“大一统”，即“导入流量+大数据分析变现流量”。这种模式里数据就是通用的逻辑，难怪在大数据出现时，维克托·迈尔-舍恩伯格等人就断言，行业专家和技术专家的光芒会被数据专家掩盖住，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。

尽管BAT强悍如斯，但在他们的夹缝中，仍然有一些商机，企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑，那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙？很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。

第5篇：大数据的商业模式范文

(没有边界的互联网时代，唯有融合思维可成就新商业模式)

作者简介

鲍勃·罗德(Bob Lord)睿域公司全球CEO。他起初是一名工程师，后对营销产生了浓厚兴趣。他领导着阳狮集团旗下世界上非常大的数字网络。鲍勃是TED社区的活跃分子，参与创建了Nantucket项目。

雷·维勒兹(Ray Velez)睿域公司全球CTO。他负责软件开发周期研究，从软件的构思到首次推出，他都全权负责。他和花旗集团、福特汽车公司、美国国家橄榄球联盟都有合作，曾在剑桥技术合作公司(Cambridge Technology Partners)工作过。

内容简介

大数据和创意的大众化，互联网思维的发展，下一代科技的呈现，使得身处这个时代的大小企业都不得不快改变现有的商业模式。未来的赢家恰恰不是那些能很快掌握时髦术语的公司，而是专注于消费者体验的公司。

本书作者来自世界特别大的数字营销机构、移动互联网时代非常具有影响力的商业模式创新者—睿域公司。鲍勃·罗德曾任睿域公司全球CEO，雷·维勒兹是睿域公司全球CTO。两位作者指出，在这个消费者说了算的世界，必须彻底改变传统的商业模式，将营销和科技完美“融合”，进而创造出极致的客户体验。

《大融合：互联网时代的商业模式》既分析了思科、奔驰、谷歌、微软、亚马逊、苹果等科技创新型企业的融合实例，也给普通企业画出了商业融合的路线图，解释了云计算、大数据、普适计算、API等在融合中的重要作用。这是一本企业未来生存手册，论何种类型的企业，只要还希望产品营销做得更好、经营获得成功、生意持续兴旺，那么必读此书。

目录

第一部分融合=科技+营销+大数据

第一章没有边界的互联网时代：

新媒体、新科技和新创意的碰撞

互联网时代前后的媒体

互联网时代前后的IT技术

互联网时代前后的创意

别让组织结构妨碍消费者体验

融合型商业模式的五大准则

第二章站在大数据平台，讲好品牌故事

广告狂人之死与创意科技师之生

科技引发创意大爆炸

合作与众包

让品牌意识成为服务意识

第三章大数据创造极致体验

奥巴马如何用数据守住白宫

企业在大数据运用方面任重道远

大数据如何帮你获得三位数的投资回报率

不要站在亚马逊模式的对立面

利用大数据做好定位

第四章云催生绝妙创意

抓住云的真谛

那些著名的云服务提供商-从亚马逊到谷歌

云的两大优势-便宜、快捷

云的第三大优势-催生创意

用云来处理云的问题

第五章营销成为商务，商务成为营销

商店已死，商店万岁

零售商面临的挑战

保持消费者体验的一致性

大型零售商如何创新

中小零售商如何创新

第六章新媒体，新挑战

被移动设备宠坏的顾客如何使用媒体

广告预售阻碍媒体策略创新

智能化广告与原生广告

转变媒体策略，用好新媒体

第七章下一波机遇藏在普适计算之中

未来，可穿戴电子产品将融入生活

被连接的家

基于科技的创意改变生活

企业如何抓住普适计算带来的机遇

/第二部分商业融合路线图/

第八章植入融合思维

融合颂歌

找到有远见的领导者

灵感击毁一切

建一艘大船

画出自己的路线图

运用可视化技术，同时算好账

第九章改变企业结构

首席数据官的成长

自下而上的解决方案

创建跨部门的项目组

在营销和IT部门内设立新职位

奔驰如何处理营销与IT部门间的合作问题

建立合作的文化

第十章改变工作流程

改变评估方式

改变规划模式

改变预算方式

像软件公司那样思考

改变薪酬体系

第十一章敏捷方法实现融合

个体与交互胜过过程与工具

可以运行的软件胜过面面俱到的文档

客户合作胜过合同谈判

响应变化胜过遵循计划

我们如何使用敏捷方法

与海外团队协同工作时，敏捷方法必不可少

如何开始使用敏捷方法

最后的思考

致谢

后记：

第6篇：大数据的商业模式范文

大数据时代的到来是颠覆性变化

“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物！数据化最核心的理念是： “一切都被记录，一切都被数字化”，它带来了两个重大的变化：一是数据量的爆炸性剧增，最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和；二是数据来源的极大丰富，形成了多源异构的数据形态，其中非结构化数据所占比重逐年增大。牛津大学互联网研究所Mayer-Schonberger教授指出，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力——以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。我认为，这种“前所未有的”巨大价值和深刻洞见，并不仅仅来自于单一数据集量上的变化，而是不同领域数据集之间深度的交叉关联，姑且称之为“跨域关联”。譬如微博上的内容和社交关系，Flickr上的图片共享，手机通讯关系，淘宝上的购物记录等数据通过同一个用户关联起来；又如移动手机定位的移动轨迹，车载GPS的移动数据通过同一个地点关联起来。跨域关联是数据量增大后从量变到质变的飞跃，是大数据巨大价值的基础。

大数据会给整个社会带来从生活到思维上革命性的变化：企业和政府的管理人员在进行决策的时候，会出现从“经验即决策”到“数据辅助决策”再到“数据即决策”的变化；人们所接受的服务，将以数字化和个性化的方式呈现，借助3D打印技术和生物基因工程，零售业和医疗业亦将实现数字化和个性化的服务；以小规模实验、定性或半定量分析为主要手段的科学分支，如社会学、心理学、管理学等，将会向大规模定量化数据分析转型；将会出现数据运营商和数据市场，以数据和数据产品为对象，通过加工和交易数据获取商业价值；人类将在哲学层面上重新思考诸如“物质和信息谁更基础”“生命的本质是什么”“生命存在的最终形态是什么”等本体论问题……综上，大数据不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是从数据量、数据形态和数据分析处理方式，到理念和形态上重大变革的总和——大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。

大数据的战略地位

大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。云计算和大数据共同引领以数据为材料，计算为能源的又一次生产力的大解放，甚至可以与以蒸汽机的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。与提升国家竞争力及国民幸福程度密切相关的重大战略都与大数据的分析和利用息息相关，包括与国家安全、社会稳定相关的尖端武器制造与性能模拟实验，和谣言的预警和干预；与国家科技能力相关的等离子即高能粒子实验分析，纳米材料及生物基因工程；与国民经济繁荣相关的经济金融态势感知与失稳预测，精准营销与智能物流仓储；与环境问题相关的全球气候及生态系统的分析，局部天气及空气质量预测；与医疗卫生相关的个性化健康监护及医疗方案，大规模流行病趋势预测和防控策略；与人民幸福生活相关的个性化保险理财方案，智能交通系统等等。数据储备和数据分析能力将成为未来新型国家最重要的核心战略能力。

2012年3月29日，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议”，来推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。2012年5月，我国召开第424次香山科学会议，这是我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议。中国计算机学会、通信学会等于2012年分别成立了“大数据专家委员会”。2012年9月13日，北京航空航天大学联合英国爱丁堡大学、英国利兹大学、香港科技大学、美国宾夕法尼亚大学、美国亚利桑那州立大学、加拿大渥太华大学等共同组建大数据科学与工程国际研究中心。2012年12月13日，在“中关村大数据日”活动会上，由宽带资本、百度、用友、中国联通、联想集团、北京大学、北京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等企业、高校共同发起成立了大数据产业联盟，并在中关村云基地揭牌成立大数据实验室，该实验室以大数据产业孵化基金形态成立，致力于推动学术界大数据创新科技成果产业化以及为相关产业引导注入大数据科技元素。自然科学基金委于2013年3月5日至7日，在上海同济大学举办了第89届“双清”论坛，论坛的主题是“大数据技术与应用中的挑战性科学问题”，与会的有近十名院士。

大数据与商业革命

传统的商务智能已经应用了数据仓库和数据挖掘的技术，对企业自身的数据进行存储、清洗、索引和分析，并能够提供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、市场需求评估等各种基于简单统计和关联挖掘的报表——这些统计结果对于企业自身评估和决策起到了重要的作用。在商务智能时代积累起来的和数据打交道的经验既是大数据新商业模式技术和理念的基础，又有可能束缚大数据商业革命，因为有经验的商务智能人士会不自觉地把大数据分析庸俗化，认为只是传统商务智能针对更大规模数据集的一种平凡推广。

大数据商业模式也可以粗略地分为1.0版本，2.0版本和3.0版本。大数据1.0是指企业自身的产品和服务产生了大量的数据，通过对这些数据进行深入的挖掘分析，改进自身业务，改进后的业务吸引更多用户或客户，产生更大量的数据，形成正向的循环。亚马逊是一个典型的例子，他们利用以“基于商品的协同过滤”为主要代表的一系列推荐算法，帮助用户找到他们可能喜欢的商品。这种精准的个性化服务的背后，是非常复杂的算法和实时大数据处理能力。亚马逊的算法大大提高了用户的黏度和企业的销售额，从而产生了更多有价值的数据，这些数据又帮助亚马逊做得更好。

大数据2.0是指企业用自身业务产生的数据，去解决主营业务以外的其他问题，获得重大的价值；或者引入非企业自身业务的外部数据，来解决企业自己遇到的问题。大数据2.0强调的是数据的外部性。Google曾利用网页搜索词的记录，来预测流感爆发后随时间变化的新增病例数。显然，预测流感趋势这一需求并不包含在记录网页搜索词的初衷中。ZestFinance有一个口号，就是一切数据都是信用数据，实际上，他们大量采集用户在社会媒体上留下的数据，从这些数据中对用户的信用进行判断，预测用户拖延还贷的概率。ZestFinance通过这种分析，能够在低于行业平均拖延还贷率的条件下，进行更快更低成本的贷款发放。显然，用户在社交媒体上产生的数据，并不是ZestFinance自身业务产生的，但是一样可以服务于它的业务。

大数据3.0是一个尚在探索中的商业形态。它首先要求政府和行业，对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生充分认识，出台量化与保障措施。在此基础上，数据运营商出现，形成了以加工粗数据和已有数据产品，产生新的数据产品的“数据客”（Dacker） 。个人、团队和企业通过数据API接口或其他方式付费使用数据产品，数据客、运营商和被加工原料所有者共同分享数据产品的利益。数据市场也可能应运而生，数据和数据产品有可能像今天淘宝集市上的商品被售卖交换。于是，一种新的以数据/数据产品为输入，数据/数据产品为输出的新商业模式诞生，这种模式不同于2B（to business）和2C（to customer）的模式——譬如一款精确位置告知实时空气质量的API接口，既可能被企业和政府使用，也可能被个人使用。为了区分，我们称这种模式为2D（to data）的商业模式。新商业模式的直接后果，就是促进学术团体、企业和政府通过大量异质数据和数据产品产生科学、社会、经济等方面的新价值。

第7篇：大数据的商业模式范文

物流行业可以借互联网、大数据这个契机，利用互联网创新商业模式，是能够让业务再上一个台阶的。

对互联网的体会可以用三个重要的关键词来描述：用户至上、免费模式以及颠覆式创新。

互联网逐渐颠覆很多行业，比如现在很少有人看报纸，大部分人通过上网、看手机了解资讯，这就是互联网对传统媒体行业的颠覆。

大家现在都在谈互联网思维，我对互联网的体会可以用三个重要的关键词来描述：用户至上、免费模式以及颠覆式创新。

首先是用户至上，互联网的游戏规则中，用户最重要。传统商业模式没有用户概念，只有客户概念。一笔买卖完成后，消费者跟商家不再有关系。但在互联网上，商家把商品卖给用户，商家跟用户的关系才刚刚开始。持续不断维护良好用户关系是企业做大做强的关键。良好的用户关系可以给企业带来很好的收益。互联网商业模式主要有三种：广告收入、增值服务以及电子商务。再牛的互联网公司都逃不开这三种模式，而这三种商业模式的前提都是要有足够多的用户。快递行业无论是用户付费还是商家付费都是赚钱的行业，但没有用户参与、不维护用户关系就还是传统行业思维。比如快递每天接触用户，以往的情况是用户手工填单、东西寄出去就没关系了。其实用户资料都已存在快递公司，如果能进一步让用户对快递服务产生良好的认知并在快递这里预存快递运费，这就是向互联网大数据迈进一大步。

第二是免费模式。在现实世界中免费模式似乎不太可能，因为即使免费送水，还需要有运费，人力成本在其中。但是互联网是虚拟经济，并且软件、应用的研发成本固定，所以使用的人越多，人均成本就越趋近于零，这就使得免费成为可能。在互联网生态中，硬件免费也有可能实现，比如预存话费送手机，就是典型的硬件免费。但需要注意的是，硬件免费不是销售价格为零，而是按成本销售，这种销售方式让传统企业无法抵挡。互联网行业中，免费是非常有杀伤力的一种手段。如何在免费情况下赚钱？所以有了“羊毛出在猪身上”模式，即试图把传统行业中别人收费的东西做成免费，从中再找出一个新领域获取利润。对于快递行业而言，一旦拥有用户大数据，除广告收入外，可以根据用户喜好发展电子商务。这也可以说是跨界。

第三是颠覆式创新。在我国，创新的失败率较高，还不容易被接受，尤其是颠覆式创新。比如今天马云成功了，虽然我们看到马云很风光，但是在10年前马云可能被当做一个骗子。颠覆式创新在中国往往被看成搅局者，是不被业界接受的，但往往最有效果。我认为颠覆式创新有两种模式，一个是用户体验创新，即把原有技术做得更简单、更方便，比如微博，把写博客的麻烦成发短信就是微博，用户体验细节的累积，由量变带来质变。比如我常接到快递员电话，但是经常感觉不友好，我觉得这里面蕴含着在用户体验上颠覆的机会。另一种是商业模式颠覆。比如把贵的做成便宜的，把收费的做成免费的，前面讲的免费模式就是商业模式创新形成了颠覆性的力量。所以，企业把用户体验做好，学会免费，学会颠覆式创新，就能利用互联网发展壮大。

第8篇：大数据的商业模式范文

关键词：C2M 商业模式 成本管理

互联网时代对传统制造业提出了新的要求，C2M商业模式随之产生，并正在逐步取代传统制造模式。在C2M商业模式下，由生产商决定生产何种产品转变为由顾客决定生产何种产品，由大规模批量生产转变为定制化生产，顾客与生产商通过互联网平台实现直连，消除了中间流通加价环节，进一步提升顾客的满意度并降低了顾客获取产品的成本。

在C2M商业模式下，定制化生产对企业的经营将会产生一系列影响，设计环节资源投入增加，销售订单管理难度加大，生产管理难度提升，订单交货周期长等不利因素将影响企业的运营效率，导致产品成本的增加，并进一步影响企业的核心竞争力。因此，提升定制化生产的效率并有效管理所增加的成本是企业顺利实施C2M商业模式并构建中长期核心竞争力的关键。

青岛L集团，是一家通过互联网提供量身定制服务的服装生产企业，通过长达十余年的摸索，成功创造了“L模式”，较好地解决了定制化生产效率提升与成本管理的问题。目前，L集团的定制化服装从订单到交货仅需要两周，日产量约2000件，单位成本仅比批量制造高10%左右，利润率提高100%以上。研究L集团的成本管理经验对实施C2M商业模式的企业有较强的借鉴意义。

一、L集团的成本管理实践

（一）充分利用C2M商业模式的优势

实施C2M商业模式的企业在分销、资金管理、库存管理与资产周转管理等环节具备优势，L集团充分利用了上述优势，有效降低了企业成本。

1.消除中间流通环节

企业通过自身的互联网电子商务平台直接对接终端消费者，顾客明确定制化要求并下单后，企业按照要求进行生产，生产完毕后直接发货给顾客。通过消除中间流通环节，企业有效避免了传统渠道的层层加价，消除了分销成本。

2.充分利用客户资金

企业采用“先付款、再生产”的模式，顾客在互联网电子商务平台下单后，需提前支付货款，企业在收到货款后进行生产，并在客户要求的时间内供货。企业日常运营资金主要来源于客户的预付款，运营资金占用大幅度减少，资金使用效率提高，资金成本显著降低。

3.提升资产周转效率

实施定制化生产后，企业针对在制品与产成品实施“零库存”管理，在制品完成后迅速组装，产成品完成后马上出货。库存所占用的资产被快速释放，资产周转效率的提升使单位资产盈利能力迅速增强。

（二）有效控制C2M商业模式的劣势

实施C2M商业模式的企业在设计、生产管理与客户服务等环节存在劣势，L集团采取了一系列的措施，积极应对不利因素，有效管理成本的增加。

1.开发互联网电子商务平台进行设计管理

从2003年开始，企业用了11年的时间，投入2.6亿资金开发了互联网电子商务平台。企业服装制作的历史数据与各类流行设计元素均被收集于该平台的数据库，并有效地建立了人体尺寸与服装版型之间的联系。通过该平台，顾客可进行自主设计，并根据自身的体型数据通过3D打印模式检验实际设计效果。

企业建立平台供顾客自主设计，有效管理了C2M商业模式下增加设计人员的需求；同时，有限的设计资源集中运用于各类设计元素的收集、研究与数据库完善等平台建设上，进一步提升了平台的设计及应用能力。企业有效地管理了C2M商业模式下设计成本增加的不利因素。

2.借助于大数据分析进行智能生产管理

企业借助于大数据分析进行智能生产管理，顾客在互联网电子商务平台下达订单后，订单与制造资源的各项数据被分解为一系列标准数据，通过大数据分析进行分类整理与匹配，并以此为基础进行生产管理。信息系统根据订单的要求自动完成版型、工艺的匹配，面料与辅料的供应整合，自动排程，自动分配工序，自动驱动裁剪；通过扫描材料上基于订单号码的镭射码，各个生产作业点自动获取客户对本工序的要求及相应的作业指导书，按照要求进行生产；信息系统对制造资源进行实时监控，进行动态调整，订单各道生产工序完毕后，通过扫描镭射码完成产成品入库并安排物流。

通过大数据分析的运用，企业有效匹配制造资源与顾客的定制要求，使生产实现高度自动化与智能化，在提供定制化服务的同时也保证了生产效率，减少了生产效率下降的影响，企业有效管理了C2M模式下生产成本上升的不利因素。

3.简化并规范业务，提升员工能力

企业系统梳理了各项业务流程，通过作业指导书予以简化并规范，并在此基础上加大对员工培训，有效提升了员工的复合能力，扩展员工业务覆盖面。以量体环节为例，过去通常由老技术工人操作，主要依靠其个人丰富的经验进行判断，确定服装制作的各项技术参数，是服装定制的关键步骤；但这一模式不可复制，既增加客户服务的难度，也增加企业的成本。在分析与总结各位老技术工人的经验后，L集团自行创造了“22点量体法”，通过测量与采集身体不同部位的22个参数，可自动计算服装制作的各项技术参数，并据此编制了作业指导书。经过简化与规范后，各地营业点的客户服务人员都能有效的进行量体操作，减少了这一环节的专业人员需求，降低了客户服务成本。

简化并规范业务，提升员工能力，降低了对专业人员的需求，提升了员工的通用性，有效减少了人工成本。

4.实施组织机构变革，提升管理效率

针对C2M的商业模式，企业有针对性的进行组织机构变革，通过实施扁平化管理确保快速反应并提升管理效率。首先，为提升管理效率，实施了以业务管理为核心的组织重造，撤销原有的30余个部门，整合为供应链中心、生产中心、客户服务中心、财务中心、信息中心与人力资源中心进行协同管理。其次，消除业务管理层级，实现无层级的“点对点”管理，企业与顾客的各项要求通过系统自动分解并传达到具体作业岗位，由基层员工予以执行；管理者不再管理具体业务，而是聚焦于系统设计、维护、监督与改良，从事支持工作。再次，客户服务中心成为企业的龙头，负责协调与整合企业资源为顾客服务，确保产品按照客户需求进行生产与交付。

实施组织机构变革，提升了管理效率与快速反应能力，企业有效管理了C2M模式下客户服务成本与管理成本上升的不利因素。

二、思考与启示

通过对L集团的成本管理实践的分析，笔者得出关于C2M商业模式下成本管理的几点启示。

（一）要进行系统分析与评估

笔者认为，C2M商业模式是多样化的，不存在标准模式，企业可根据自己的需要选择合适的C2M商业模式及相应的成本管理方案。企业需分析一系列因素，包括但不限于：C2M商业模式的特点、优势与劣势，本行业的顾客的定制化需求、成本结构、生产工艺与零部件标准化程度，本企业的组织架构、现有运作流程及可改变性。在分析的基础上，企业应结合自身的特点选择适合本企业的C2M商业模式，并系统评估该C2M商业模式下的成本结构与可改变性，制订有针对性的成本管理方案。

（二）要加大信息化建设的投入

C2M商业模式下，企业与顾客的直连、快速反应与定制化生产效率的提高，必须依靠海量数据收集、大数据分析与整合、智能计算等一系列信息技术完成。加大对企业信息化建设的投入，构建企业的信息系统平台，实现企业设计、生产、销售与客户服务等环节的自动化与智能化，才能确保企业提升效率并降低管理成本，建立长期竞争优势。

（三）要实施组织机构变革

第9篇：大数据的商业模式范文

在用大数据掘金的世界，谁掌握大数据，并能利用大数据实现真正的变革，谁就能赢得未来。

维克托・迈尔-舍恩伯格等人在《大数据时代》中，将基于大数据的资源整合企业分为三种：第一种是掌握数据的企业，第二种是掌握算法的企业，第三种是掌握思维的企业。

按照各自生产要素的价值性和稀缺性，很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益，三类企业各自有各自的贡献，各自有各自的稀缺之处。

基于大数据的资源整合类企业，它们的生态链又将遵循两个法则――

其一，接触用户的企业总是能够获得最多的收益，这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。

其二，掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力，最终最有可能成为赢家。

不管思维和算法企业走得多快，只要数据企业随时可以封锁数据源，就依然把握着“撒手锏”。甚至，有的数据企业在看不清楚商业模式时，将数据释放让思维和算法企业进行试错，而一旦试错成功，则收回数据所有权，模仿其商业模式。

在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时，国内互联网三巨头BAT（百度、阿里、腾讯）已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。

经过了几轮的收购之后，BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口，加之其原来的庞大数据入口，在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内，任何企业想要超越他们，几乎都是不可能的。

BAT不仅是在做掌握数据的企业，也是在做掌握算法和思维的企业。

尽管BAT强悍如斯，但在他们的夹缝中，仍然有一些商机，企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑，那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙？很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。

在大数据时代，企业规模、资金、生产技术不再重要，品牌也不再拥有神力。获取数据、分析处理数据、挖掘数据价值的能力成为企业的立身之本。（来源：【清华管理评论】微信公众号：tbr2013）

【犀牛财经专栏】

众筹是否会取代风险投资？

世界处处充满变化，投资渠道等金融领域的创新也不断推陈出新。陈与新之间，到底是较量，还是合作，也扑朔迷离，比如众筹与风险投资。

五年前，依赖互联网平台集聚投资者与各类投资项目的众筹，还是一个新生不久的融资方式。

然而，按照目前众筹行业规模一年至少翻番的速度，美国众筹今年在规模上超越风险投资几乎是板上钉钉的事情。

到底什么促进了众筹的爆发性增长？众筹行业自身有好几个特点起着比较重要的作用，分别是规模经济效应、投资人更分散因此更民主、融资速度快与成本低，等等。

众筹会不会取代传统的天使投资人、创业投资与私募股权基金等传统风险投资机构？根据目前的发展，众筹虽然与风险投资业中的早期投资有一定竞争关系，但更多是弥补传统风险投资业的不足，填补以前存在的很多融资空缺。

传统的风险投资提倡专家或者精英投资，更注重技术创新。当然，传统的风险投资机构面对众筹大潮的冲击，也不断地进行战略调整。

中国股权众筹平台自2012年开始迅速发展，是互联网金融中的新兴业务，上升趋势明显。传统专业机构与股权众筹平台进行联合投资的模式在中国的发展空间也非常大。但国内的市场化机制远未发展成熟，金融市场尤其明显。