時間：2023-08-29 16:44:32
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇大數據的商業模式，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
[DOI] 10.13939/ki.zgsc.2016.28.149
1 大數據推動信息服務業發展
2016年是實施國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的開局之年，也是信息技術服務業融合創新、轉型發展的關鍵之年，而大數據在信息服務業轉型發展中所扮演的角色越來越關鍵。
1.1 大數據產業政策接連出臺，推動信息服務業提檔增速
國家政策大力支持信息服務業特別是大數據產業的發展。2015年，國務院了《關于促進云計算創新發展培育信息產業新業態的意見》《促進大數據發展行動綱要》，明確提出了大數據發展的重點方向和路徑。工業和信息化部《云計算綜合標準化體系建設指南》，促進信息服務業朝標準化、體系化快速邁進。同年5月，國務院印發《關于大力發展電子商務加快培育經濟新動力的意見》，從大數據的應用角度提出積極利用移動互聯網、地理位置服務、大數據等信息技術提升流通效率和服務質量，深化信息技術在生產制造各環節的應用。
在國家政策的引導下，各地方政府加快出臺相應政策措施，加大對云計算、大數據服務的扶持力度。2014年貴陽市成立貴陽大數據交易所和國家級大數據產業發展集聚區，吸納51支創客團隊、360多家大數據及關聯企業，帶動貴州省2015年大數據電子信息產業規模總量達到2000億元、增長37%。2013年，武漢高科集團與國家信息中心合作在光谷聯合打造國家級大數據產業基地。2015年武漢東湖大數據交易中心網上平臺上線。
1.2 大數據相關業務增速超過信息服務業整體增速
2015年我國信息技術服務產業規模保持較快增長，基于移動互聯網、物聯網、云計算、大數據的新業態、新業務、新服務快速發展，帶動產業鏈向高端不斷延伸。2015年全年，信息服務實現收入22123億元，同比增長18.4%，增速較傳統軟件產品和嵌入式系統軟件分別高出2和6.2個百分點。
2015年中國軟件業務收入前百家企業中出現了以阿里云、京東為代表的新興技術服務企業，這些企業大力培育和發展云計算、大數據服務，快速向產業高端環節延伸拓展。以阿里云為例，2015年全年實現營收23.41億元，季度平均增速達到28.33%，遠遠高于信息服務業整體增速。
1.3 大數據必將帶動未來信息服務業升級發展
大數據是指那些數據量規模巨大到無法通過人工或者計算機，在合理時間內截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的形式的信息。經過特殊技術處理后，這些數據可以提供以前信息服務業無法提供的關鍵信息，例如判斷商業趨勢、判定質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等。
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的關鍵節點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、電子商務不斷產生數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。為大數據產業提供存儲、處理等芯片硬件與集成設備，特別是一體化數據存儲處理服務器、內存計算等行業領域將迎來新一輪的發展。在軟件與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從“業務驅動” 轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態并迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
2 大數據信息流程各節點的典型企業和運營模式
大數據不僅為信息服務業注入新的發展動力，還將為信息服務業帶來深刻的變革。“深刻”二字除了表現在技術的突破外，還表現在以下兩個方面。一方面，原有的流程分工已經不能適應大數據背景下的信息服務業發展，傳統信息服務業的某些技能和企業會貶值乃至消失；另一方面，而更多新的崗位和企業將崛起，參與和改變原有信息服務業的產業分工。從在大數據的背景下看信息的運行流程。如下圖所示。
大數據背景下的信息服務業產業分工流程
大數據技術出現之前，信息服務業有著成熟的盈利模式和商業模式。隨著大數據的發展，這些企業會根據行業分工的變化，對自己的運營模式進行細微的調整。下面按照信息的處理流程為順序，分別介紹每個環節上的典型企業的運營模式。
2.1 局部信息搜集環節
某些特定領域的信息價值比較富集，往往需要傳統信息搜集的企業提供信息搜集的技術服務。但不同于傳統的IT技術服務模式，大數據的發展為這種服務模式帶來潛移默化的改進。
考慮到今后大數據的運營收益，這個環節的新興企業往往主動降低報價甚至完全免費提供服務；而業主往往同意在不改變數據所有權的前提下，讓這些企業擁有數據的獨家開發利用權力。例如目前政府的一些信息化惠民項目，以及前段時間非常火爆的邁外迪、樹熊網絡等提供免費Wi-Fi的O2O概念企業。
值得注意的是，信息搜集不直接創造價值，信息搜集必須通過其他環節的參與配合創造價值。在未來盈利不明朗的情況下，這種商業模式的報價不能太低。
2.2 眾包信息搜集環節
眾包是指一個企業把要完成的工作，交給外部非特定的大眾完成。這個環節的企業，在用戶有強烈參與意愿和低成本搜集條件的前提下，多采用UGC（User Generate Content）的商業模式。例如用戶在使用百度地圖導航服務的同時，不知不覺地無償提供了自己的機動車的速度和位置信息。這些信息成為了這類企業提供更精準的交通信息的基礎數據。類似的企業還有迅雷下載、51信用卡管家、支付寶線下收單業務等。
眾包環節的商業模式應當注意，以下兩點。第一，“普通大眾”的參與意愿。只有讓用戶在無意識中低成本的完成眾包任務，才能實現“我為人人，人人為我”的商業模式。第二，眾包環節的信息搜集成本應當足夠低。低成本是來源于模式創新，而不是成本的節約；模式創新換來的低成本，為某些企業的補貼行為提供成本空間。
值得關注的是，眾包環節的大部分企業，目前都在貼成本做大數據規模，幾乎都沒有實現盈利。
2.3 信息預處理和整理環節
大數據背景下，信息服務業所承載的信息量激增，增量往往是尚未結構化的數據。而信息預處理和整理環節企業需要做的，就是將這些數據整理成結構化的可視數據。
信息的預處理和整理一般由程序完成，程序的特點是一旦研發完成投產，邊際成本幾乎為零。因此該環節的企業選擇商業模式的時候，幾乎無一例外地采取邊際成本模式。即一開始就投入資金進行軟件開發，投產后通過快速發展客戶攤薄研發成本，確立競爭優勢。占領一定市場份額后，這類型的企業往往通過免費加增值的盈利模式獲得收益。
美國的Salesforce公司就是一家基于云計算的SaaS銷售支撐服務和數據處理服務商的綜合體。它一方面通過服務為用戶積累了大量進貨、銷售、庫存、客戶關系、產品管理等基礎數據；另一方面打通這些孤立數據的關聯，提供可視化的數據報表分析、趨勢判斷、銷售機會提醒等服務。Salesforce憑借銷售SaaS和數據處理服務，市值已經逼近500億美元。
阿里巴巴的“友盟+”也是類似的一家從事全數據服務的企業，它所服務的領域是移動互聯網。“友盟+”目前覆蓋9億的用戶，每天搜集的數據多達數百億條。企業的任務就是用模塊化的程序組件把信息量極低的數據串聯起來成為結構化數據，降低了存儲空間，提升了信息的價值密度。
國內還有一些中小科技型企業為客戶進行定制化、私有化的開發部署，把不同系統的數據進行合并成全局數據視圖。該類型企業通過提供IT技術服務獲得服務報酬，邊際成本不為零，其商業模式和盈利模式比較傳統。
2.4 信息交易整合環節
信息的所有者擁有信息但并不具備開發利用的意愿和能力，信息的需求者具備開發利用的能力和意愿，但是缺乏必要的數據。例如，電商企業需要用戶的上網行為數據，農業企業需要氣象部門的預報數據，金融企業需要稅務工商司法的征信數據。這個矛盾在信息膨脹之前并不明顯，但隨著大數據的來臨，需要交換和整合的數據規模，大到足以滋生出一個數據交易和整合的市場。
數據交易的市場往往以電子化交易平臺的形式出現。例如北京星圖數據公司的大數據開放平臺“蜂巢（DataComb）”不僅開放了北京星圖的自有大數據，還能兼容第三方數據源和數據開發者。平臺將數據明碼標價，交易形態豐富，旨在拉攏撮合信息的供求雙方，打造一個開放的數據集市。盈利模式上，企業自身作為信息交易的撮合者，一般按照交易金額的百分比抽取傭金，采用的是變相稅收的盈利模式。
這個環節的企業在運營的時候，應當注意：
第一，信息交易的隱私保護和數據清洗。政府和其他信息擁有者希望市場走向開放，但有在很大程度上對自己的信息持保留態度，應當從交易整合的規則、規范上打消信息擁有者的顧慮，才能開啟一個開放自由的市場環境。
第二，積極營造黑洞效應。交易涉及供需雙方，交易市場是一個典型的雙邊市場。初期應當零成本甚至貼成本的手段，使交易標的物快速的豐富起來；到了一定階段，平臺上待交易的信息會越來越多，運營的成本會越來越低；最后，數據富集到一定程度，會像黑洞一樣，吸引著其他數據聚攏，形成黑洞效應。
2.5 數據分析挖掘環節
數據的分析和處理，是大數據產業最具特色的一個環節。此環節的企業提供服務的形式有兩種：一種是提供數據處理工具；另一種是直接幫用戶處理數據。他們往往利用軟件的邊際成本遞減特性，快速推廣客戶攤低成本，實現盈利。
例如國內的華院數據、天津天才博通科技、神舟通用、杭州合眾信息等，他們提供定制化的分析挖掘工具，為客戶安裝部署后，客戶就可以對數據進行分析和挖掘。由于這類企業的邊際服務成本不為零，只能通過技術服務盈利，商業模式和盈利模式比較傳統。
值得關注的是近期開源的兩大人工智能工具：Google的人工智能開放平臺TensorFlow和Facebook的人工智能工具Torch。他們采用免費加增值的商業模式。在完善的知識產權保護制度下，他們一方面開放技術擴大市場份額，促使產品迭代升級；另一方面充分利用GNU協議約束實現企業盈利。這種模式有時稱為“開源模式”。
2.6 管理環節
具有利用價值的信息，都需要經過管理環節，提供給需求方換取價值。對于數據成果變現容易的企業，他們可以直接銷售數據結果，獲得收益。例如，美國的Climate Corporation（后以10億美元價格被孟山都收購），把天氣數據直接銷售給農業企業用于預測災害發生概率和農業產量，進而還能向農戶銷售保險。
但對于大部分的大數據企業而言，信息資源直接變現比較困難，它們往往采取兩種商業模式進行變現：數據整合模式和占領入口模式。
2.6.1 數據整合模式
采用平臺化資源整合商業模式的企業，將自身定位為數據的整合者。它們一方面積極從企業或政府（以購買或者分成或者以項目建設形式）搜集擴充大量自有數據；另一方面擴大社會合作，從社會的企事業單位吸納大量的數據信息，這些數據經過整合后成為有價值的交易標的物，例如經過清洗經濟交通規劃數據和統計報告。此環節的企業通過把控數據和交易過程（現金流、信息流、用戶資料等），獲得話語權和分紅權。典型的企業包括貴陽大數據交易所、武漢東湖大數據交易中心、華中大數據交易所、九次方、數據堂等。
以國資背景的貴陽大數據交易所為例，截至2015年底，貴陽大數據交易所已經整合了100多家大數據公司的數據，整合數據總量超過10PB。截至2015年底，貴陽大數據交易所交易額突破6000萬元，所整合的數據門類包括涉及國計民生的35個門類。以民間資本背景的九次方為例，九次方分別與騰訊、湯森路透的合作提供企業征信查詢和圖表查詢，每次的收入五五分成。
值得關注的是，此環節的服務形式有所創新。信息形式不僅是直接下載數據或報告，也可以采用API接口的方式，讓企業按需調用、按需付費。這意味著信息的需求方，信息獲取的門檻大幅降低而且確保了數據實時性。
這類企業的盈利模式一般采用變相稅收模式，即將收入分配給提供整合數據的合作方，自己保留一部分傭金。
值得注意的是，國有企業往往借助政策扶持，定位為平臺化的數據整合者，從管理環節進入大數據信息服務業。
2.6.2 占領入口模式
與實力雄厚的國資背景企業不同，民營企業進入管理環節的時候，往往找準一個垂直領域，采用占領入口的商業模式。他們在某個垂直領域做到行業第一，然后深入發掘該領域數據的商業價值，或者通過廣告換取收入。
例如提供航班交通信息查詢的“航旅縱橫”和“飛常準”等App運營企業。他們調用民航航班數據，為大家預測準點率，結合乘機人數據，為大家辦理值機等。類似的還有提供淺信用查詢服務的 “企查查”和“企+”等App運營企業。
這類企業的盈利模式一般采用“零和”的廣告盈利模式，即通過提供免費低價服務吸引大量用戶，在用戶使用服務的時候插入廣告，換取收益。廣告的多少和用戶體驗的好壞，形成一對零和博弈。
2.7 跨界應用環節
信息是中性的，信息不創造價值。但基于正確的信息進行資源的優化配置，相比起靠感覺和經驗做出的資源配置，能降低錯誤決策的成本浪費，從而創造價值。在大數據的背景下，越來越多行業企業意識到，應當從靠經驗驅動的決策模式，轉變為靠數據驅動的決策模式。隨著決策模式的轉變，越來越多信息服務業的企業從而也獲得了跨界經營的話語權。他們憑借手上的關鍵信息，參與其他行業的利潤分成。他們一般采用的商業模式為產業鏈滲透模式。以向精準營銷界跨界的TalkingData為例，TalkingData后臺能根據用戶的游戲行為數據判斷用戶的特征屬性，但TalkingData不直接銷售報告或數據，而是主動尋求與招商銀行合作，開展跨界營銷活動。跨界營銷為招商銀行節約了營銷成本，而招商銀行也愿意支付給TalkingData一定的營銷費用，雙方互惠共贏。
以向金融領域跨界的美國Zestfinance公司和中國同盾公司為例，它擁有傳統銀行的信貸數據（如賬戶數、信貸歷史、違約數、流水）及其他結構化的數據（如交租情況、搬家次數等），在關聯了貸款人的身份信息與線上行為后，可為銀行和典當行提供量化的信用風險分析。
以向安全領域跨界的Palantir公司為例，Palantir幫助CIA、FBI等情報機構處理成千上萬個數據庫，快速找出與恐怖襲擊、疾病災害等有關的潛在威脅。很多銀行和對沖基金客戶，也找Palantir幫助預測欺詐行為。
更多可供大數據進行跨界滲透的領域還有醫療、交通、金融、電子商務、零售、通信、政府公共服務等。
3 結 論
借助國家地方政策的推動，隨著大數據、物聯網、云計算、機器學習等技術的發展，信息服務業正在經歷前所未有的升級轉型和流程再造。在新的產業鏈上，尋找與企業基礎相匹配的轉型切入點，設計與企業優勢相匹配的商業模式，才能在大數據背景下的新一輪信息服務業競爭中贏得一席之地。
參考文獻：
[1]菲利普?科特勒.營銷管理[M].10版.梅汝和，梅清豪，周安住，譯.北京：中國人民大學出版社，2001.
“大數據”的內涵及零售企業大數據源的內容
（一）“大數據”含義及特征
“大數據”是指大小超出了一般數據庫軟件收集、存儲、處理和分析能力的大容量數據集（Bill Franks，2013）；其“大”不僅指數據規模大，還指通過對海量數據整合和分析發現新知識，轉化為商業優勢，帶來大價值、大利潤和大發展。“大數據”一般包括四個特征（四個V）：一是數據量大（volume），數據量級別以EB和ZB計算；二是數據類型多樣（variety），除了傳統結構化數據，還涵蓋文本、圖片、音頻、視頻、評論、地理位置信息等半結構化和非結構化數據；三是數據價值高、密度低（value），利用大數據技術對海量的數據進行挖掘，發現數據背后隱藏的價值；四是實時處理（velocity），“大數據”通常以數據流的形式動態、快速產生，具有很強的時效性，要求對數據進行有效和適時的處理。
（二）零售企業大數據源的內容
1.大交易數據。即零售企業內部因交易產生的數據，主要指來源于企業ERP、SCM、CRM和WEB交易系統并以SQL數據庫來存儲的數據，可以分為企業營銷數據、企業管理數據兩部分。前者是將企業產品或服務轉移到顧客身上所產生的數據，有顧客數據、銷售數據、價格數據、產品數據、市場競爭數據等；后者是對企業的產品、人員、設備進行管理而產生的數據，有財務數據、運營數據等。
2.大交互數據。主要是來自互聯網、移動互聯網中人與網站、人與人交互產生的數據，主要包括消費者在零售企業電子商務網站上進行商品搜索、瀏覽、比較、購買時產生的點擊流數據、來自社交網絡和即時通訊軟件的分享推薦、交流溝通、咨詢等社交數據，涵蓋視頻、即時通訊記錄、錄音、圖片、帖子、點擊動作等各種類型的非結構化數據。
3.感知數據。主要來源于物聯網中的傳感器、RFID、GPS芯片、觀測設備等檢測到的關于零售企業產品、設施、路線布局、柜臺設置和顧客等信息的數據，包括傳感數據、RFID數據、觀測數據和由含有GPS芯片的各種智能終端等產生的地理位置信息數據。
“大數據”驅動的零售企業商業模式創新內容
顧客價值主張創新是“大數據”驅動的零售企業商業模式創新的核心內容。顧客價值主張是對顧客真實需求的深刻描述，是企業經營活動的起點，只有明確了企業的顧客價值主張，企業才能開展其他的活動（魏煒、朱武祥，2009）。“大數據”驅動的顧客價值主張創新，主要包括：
（一）以實現顧客個性化價值為戰略目標
零售企業應以實現顧客個性化價值為戰略目標，通過布局“大數據”戰略，利用大數據技術整合和分析容量巨大、類型多樣的數據，全面洞察顧客的需求偏好和購買行為，精準搜尋目標顧客，實時為顧客提供個性化的產品、服務和體驗，保證顧客對企業活動的個性化、深度化參與，促使顧客個性化的價值主張得以實現。
（二）精確地洞悉顧客的真實需求
零售企業應利用基于大數據分析技術的平臺，將顧客個性化參與融入傳統價值鏈活動中，實時儲存和整合顧客的大交易數據、大交互數據和感知數據，通過數據分析挖掘顧客真實需求信息，勾勒出一個360度顧客全景視圖，獲得全面、精確的顧客真實需求信息，設計精準、實時的需求響應系統，滿足顧客個性化需求。
（三）精確到個體的顧客細分
零售企業應利用“大數據”獲得全面精確的顧客需求和購買行為信息，借助大數據分析工具從多種不同的維度對顧客進行更精準的細分，形成每個顧客的購買需求、購買行為、購買偏好和購買決策的信息，從而實現對顧客的個性化營銷。
（四）實時精準的定位
零售企業應通過大數據技術收集、整理、分析和反饋來源眾多、類型多樣的顧客數據，實時模型化顧客的行為，隨時隨地精準定位顧客潛在需求，快速精準識別顧客購買決策，主動推薦產品或服務促進交易的完成，實時滿足顧客需求。
“大數據”驅動的零售企業商業模式創新的支撐條件
（一）創新的運營支撐條件―關鍵業務和流程創新
1.體驗創新。零售企業需要利用大數據技術不斷優化顧客的購物環境和購物內容，更加地符合顧客的購買習慣，更好地滿足顧客的心理訴求和體驗偏好，提高顧客體驗水平。一是構建顧客體驗分類模型。通過大數據技術收集和分析顧客購物過程中與企業及其產品的每一次接觸行為數據，依此判斷和評估顧客的購物體驗狀況，從中提取關鍵性的顧客體驗指標，并對其指標進行聚類分析，歸納出顧客體驗的主要類型，構建顧客體驗差異分類模型，針對主要顧客進行深入的購物體驗調查，依據調查結果進行業務流程設計，針對顧客交易過程中因體驗不佳放棄購買的環節進行再設計，改進顧客購物流程和環境，提高顧客體驗水平。二是構建顧客流失監測與預警模型。運用大數據技術，收集和分析流失顧客的行為特征和流失成因等信息，構建顧客流失監測與預警模型，提前發現流失顧客狀況，及時、主動地關懷和挽留顧客，降低顧客流失率。
2.營銷創新。零售企業需要構建顧客購物行為模型，主動推薦個性化服務，實行精準營銷。一要借助大數據技術，整合顧客需求、行為偏好的數據，根據數據分析結果構建顧客購物行為模型。二要在實時更新顧客購物行為模型基礎上，主動向顧客提供優質的體驗和關懷，精確推薦符合顧客需求的個性化產品或服務，實現精準營銷，滿足顧客個性化需求。三要實行全渠道營銷。利用盡可能多的渠道與顧客互動（李飛，2013），除實行電商化策略外，還應通過網上店鋪、移動店鋪發起地面活動，邀請顧客到實體店消費、參加節日主題活動等，把網絡購物和實體店購物體驗完美融合起來，以滿足顧客購物、娛樂和社交的綜合體驗需求，實現全方位的營銷。
3.供應鏈管理創新。零售企業需要利用大數據分析技術將供應鏈所有環節（供應商平臺、交易系統、倉儲管理系統、運輸管理系統、數據分析系統等）整合在一個供應鏈平臺上，統一管理、全面共享各環節數據，實現供應鏈管理創新，包括根據顧客購物行為模型，控制企業產品的采購和銷售；推動大規模產品定制預售活動；建立一套科學的庫存管理預警機制，保證庫存、價格信息的實時更新等。
（二）創新的資源支撐條件―關鍵資源能力創新
1.大數據分析技術。主要包括：大數據收集。零售企業需要運用大數據收集工具及不同收集方法，收集各種顧客需求偏好和購物行為的數據。大數據存儲、集成及預處理。零售企業需要利用云存儲的數據倉庫系統對大交易數據、大交互數據和感知數據進行解析、清理和重構等，對缺失值、重復數據和噪聲數據、異常數據進行有效處理，并按主題進行數據組織，便于數據查詢和實時訪問，為零售企業提供數據共享，提高企業經營決策效益（譚磊，2013）。大數據組織。零售企業需要對進行包括數據轉化、數據抽取兩方面的大數據組織（徐國虎、孫凌，2012）。數據轉化是對數據進行預處理后，將結構化、半結構化、非結構化數據進行過濾或映射轉化為模型和索引，提煉出有意義數據；數據抽取是檢測數據的相關性，以發現關聯的數據所蘊含更大的價值特征，從顧客行為數據和產品銷售數據的關聯性中，分析不同群體顧客購買模式。大數據挖掘和應用。零售企業需要通過挖掘顧客行為、需求和消費偏好等數據，實現顧客分類模型和顧客流失模型、基于位置和時間的精準化推送、產品關聯推薦、市場交叉銷售、預測顧客再次購買、商場布置、貨架布置、貨存安排、企業輿情分析等應用安排（惠琳，2014）。
2.商業洞察能力。商業洞察能力的本質是將大數據資源轉化為企業預見力和決策力。零售企業需要在本企業市場、投資、運營等部門共同協作下，利用“大數據”預測顧客潛在需求和市場機會，指導企業的業務決策，將數據精確度和決策粒度相結合，優化企業經營管理方案。
3.大數據成果共享能力。大數據成果共享力直接影響零售企業的經營質量和經營效益。零售企業需要通過大數據戰略部署，重新定位大數據分析部門的功能，通過將大數據分析部門和IT部門定位為大數據技術和成果服務提供者；加強大數據共享平臺建設；不斷完善大數據成果共享機制，打破信息部門、營銷部門、客服部門、供應鏈部門和銷售部門等各部門間的數據壁壘，實現跨部門顧客購買行為和需求偏好數據的共享等措施，增強大數據成果共享能力，實現精準營銷和立體營銷。
[關鍵詞]大數據;營銷模式;商業模式
[中圖分類號]F713.5 [文獻標識碼]A [文章編號]1672-2426（2014）12-0063-06
一、理論綜述
在過去的數年中，信息技術在社會、經濟、生活等各個領域不斷滲透和推陳出新，在移動計算、物聯網、云計算等一系列新興技術的支持下，社交媒體、協同創造、虛擬服務等新型應用模式持續拓展著人類創造和利用信息的范圍和形式。新興信息技術與應用模式的涌現，使得全球數據量呈現出前所未有的爆發式增長態勢（Lynch，2008）。全面基于信息和網絡的生產和創新模式，正在將人類社會帶入“第三次工業革命”時代（Rifkin，2012）。作為計算機時代的核心――計算能力，其主要目的在于提高對大量數據的處理功能，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值的信息，最終衍化出一種新的商業模式，本文主要是分析在大數據條件下，企業市場營銷模式的轉變，從大數據理論與特征出發，探討大數據對于商業的價值，以及大數據趨勢下企業市場營銷模式的轉變。
（一）大數據時代營銷與企業的營銷模式
大數據是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據，數據量通常在10TB以上。在當今社會互聯網普及和發展快速的情況下，社會化應用以及云計算，使得網民的網絡痕跡能夠被追蹤p分析等，而這個數據是衡量的以及可變化的，企業或第三方服務機構借助這些數據為企業的營銷提供咨詢、策略、投放等營銷服務的行為稱為大數據營銷。企業的營銷模式是營銷戰略和各種策略的集合，是企業開展業務的特定方式。
（二）國內外相關理論研究
Bug hin et al.（2011）指出大數據可以通過信息透明化釋放巨大的價值，大數據時代會產生新的管理規則，并提出數據導向競爭優勢的概念。Brown et al.（2011）指出大數據所帶來的巨大影響是可以改變游戲規則，企業的成功不僅僅取決于新技術而且取決于關于大數據時代如何發展的新思維：一個受大數據影響的擴展了的管理實踐循環以及大數據對潛在的、破壞性的、新的商業模式的作用;進而指出：徹底定制化（Radical Customization）、永恒的實驗（Constant Experimentation）和新奇的商業模式（Novel Business Models）是公司在捕捉和分析海量數據時代競爭的新標記。
大數據時代消費者和網民的區分逐步一體化，企業的疆界日漸模糊，數據越來越成為核心的資產，并將對企業的業務模式產生深刻影響，甚至重構其組織和文化;商業活動的各個領域在這場運動中都不能置身事外（McAfee、Brynjolfsson，2012）。對于大數據這個概念，國際數據公司（IDC）將其定義為：通過高速捕捉、發現或分析等途徑，從大容量數據中提取價值的一種新的技術架構。大數據的核心一般認為是基于相關關系分析法的預測，其精髓不是抽樣、絕對精確和因果，而是分析更多數據甚至全部數據、追求效率、重視相關。本文認為大數據是對海量數據進行管理、分析、挖掘以支持決策的理論、方法、技術的統稱。
（三）傳統企業營銷模式的制約因素
傳統企業營銷模式的制約因素主要體現為：營銷市場環境，如市場營銷環境通過市場內容的不斷擴大和自身因素的不斷變化，對企業的營銷活動發生影響，同時企業的營銷環境依賴于市場環境正常進行。消費群體，如有購買力和欲望的現有及潛在消費群體分布非常廣泛和分散，且具有多變性。調研方式，如企業的調研活動通過市場觀察、訪談、電話訪問或發放問卷等形式展開時，需要大量人、財、物的投入，周期較長，難以進行廣泛調研且不具代表性等。營銷廣告，如營銷廣告主要是通過電視、報紙、雜志等形式對受眾進行聽覺、視覺刺激，把信息強加給受眾。營銷策略，如企業針對一個目標市場會利用一個組合策略，通常使用4P’s組合策略，以達到企業的市場目標，但是該組合強調必須以適當的產品、適當的價格、適當的渠道和適當的促銷手段，將適當的產品和服務投放到特定市場。營銷理念，如企業做市場營銷的條件是產品供過于求和市場競爭的加劇，所以市場營銷的理念僅僅是銷售產品，滿足客戶需求。
二、大數據的特征及其商業價值
（一）大數據的特征
大數據的“大”，不同于以往數據的顯著特點表現在“4V+1C”：第1個V是Volume，即高容量，TB～ZB級;第2個V是Velocity，高速度，實時處理，數據量增長越來越快，需要處理的速度和響應的時間越來越快，對系統的延時要求相當高;第3個V是Variety，多類型、多格式，包括結構化、半結構化和非結構化數據;第4個V是Vitality：分析和處理模型必須快速變化，因需求在變;1C是Complexity，處理和分析的難度非常大，處理、升級或利用大數據的分析手段比處理結構化數據要復雜的多。大數據營銷的特點主要表現在以下幾個方面：
1.提高個性化。主要是通過對大數據的分析來更加有針對性的了解客戶的需求，使為客戶提供的服務更加個性化和有效。
2.數據驅動的營銷。隨著原始數據的不斷堆積，大數據平臺已經出現，為營銷人員更好地了解客戶提供了大量的信息。在這些信息數據的驅動下，營銷人員才能夠真正了解客戶的真實需求，并通過滿足這些需求來提升客戶體驗。
3.預測分析能力。大數據的累積使得營銷人員可以通過外部和內部兩個系統的數據來分析客戶當前和未來的購買行為。外部系統指的是web和社交媒體等，內部系統指的是CRM和購買歷史記錄等。通過這些數據的組合分析可以推動現有的產品和服務的銷售并同時帶來更好的產品服務的改進。
4.虛擬活動能力。通過大數據模擬可將人們的一些創新性的營銷想法進行虛擬的市場測試，這種虛擬的測試消除了在真實市場中存在的風險，節約了成本費用。同時因為所使用的數據是來自真實世界的，因此虛擬測試結論具有較強的可靠性。通過不斷地測試、挑戰和重新測試，直到這些營銷想法成為實際的活動――其有效性隨后可以使用營銷后分析來測量。
5.不僅僅適用于大型企業。大數據分析需要的成本較少，因此這一發展趨勢不只是針對大企業有效，對于小企業來說同樣可以運用已有的軟件工具從存儲、管理、分析和可視化數據中分析獲得很大的優勢。因此，在這方面，小型企業與大型企業處于公平競爭的環境中。
（二）大數據的商業價值
1.大數據的來源與應用。大數據是由海量交易數據、海量交互數據和海量數據處理三種技術應用匯聚而成。以淘寶網為例，淘寶網的數據以及流量產生的核心是圍繞著買賣雙方的交易展開的，以此向外擴展，衍生出海量的相關數據與信息。同時，也正因為這些數據、信息都與交易相關，因此也形成了極具商業價值的數據信息，為淘寶轉型為電商“生態圈”的基礎服務提供商、數據服務商進行數據開發與銷售奠定了基礎。通過對用戶網上消費行為的全流程追蹤，淘寶數據的產生從大范圍上可以劃分為三種。第一種是來自淘寶網外部的數據，主要包括相關的廣告點擊、搜索引擎的搜索數據、SNS上的推薦與鏈接、關聯軟件的操作與推薦。第二種是直接訪問帶來的相關數據，包括瀏覽器訪問、軟件訪問等。第三種也是最大的數據來源，即淘寶網內部的數據產生，這些數據的產生與買賣雙方的交易密不可分，同時也圍繞著這種交易產生了相關的信息與數據，包括內部搜索、站內SNS社區、頁面瀏覽與點擊、會員及用戶相關頁面、購買與交易數據、后臺管理數據以及即時通訊數據信息等。
這些數據通過存儲、分析、運算和管理，可以用來優化自身的產品、服務、界面和管理。此外，在具備極大商業價值的數據與信息方面，淘寶對外界至少還能提供三類。第一類針對消費者，主要包括各種商品與店鋪以及促銷信息，是便利其購物與消費的數據信息;第二類針對賣方以及店鋪，主要包括媒體接觸及使用行為、網絡使用行為、消費者的消費行為、行業競爭及市場發展的數據與信息等，是可以有效提升商品銷售效果以及其店鋪管理的數據信息;第三類主要包括購買數據、消費者行為數據、銷售數據、交易數據等，是可以幫助社會及第三方機構了解電商企業和淘寶相關的數據及信息。
2.大數據所帶來的商業價值。大數據時代帶來了思維、商業、管理的大變革，在商業的變革中，對大數據進行挖掘所產生的商業價值日益激增，基于大數據的幾個商業價值方面的杠桿有：通過運用大數據來模擬實境，探索新的需求以及提高投入回報率;分析顧客群體，進行量體裁衣，對每個不同群體采取獨特而富有針對性的行動;提高大數據成果在各個相關部門的分享率，進而提高整個產業鏈條和管理鏈條的回報率;進行商業模式、服務和產品的創新等方面來實現由大數據所帶來的商業價值，如圖1所示。
在諸多領域，大數據浪潮正在引致顛覆性創新，即通過提供相對簡單卻更加廉價與便利的產品，或者引入遜于現有產品的產品和服務，誘導次要市場上不太挑剔的消費者，抑或非消費者。根據McGuire et al.（2012）的闡釋，大數據通過五種途徑獲得新競爭優勢，即精密的分析、更多的交易信息數字化、針對更窄細分市場量身定做的服務和產品、信息透明化、以及服務和產品的前瞻性開發。大數據的價值模型如圖2所示。
三、大數據時代的商業模式
商業模式反映了企業如何創造價值、傳遞價值和獲取價值。商業模式一般涉及九方面要素，大致覆蓋了商業模式的四個主要方面，如表1所示。商業模式猶如一個戰略藍圖，可以通過企業組織結構、系統和流程來實現。
商業模式的九要素之間相互作用、相互決定：同樣的渠道通路可以擁有不同的核心資源、不同的關鍵業務、不同的成本結構等。相同的價值主張不必通過相同的渠道通路去實現。商業模式只要有一個構成要素不同，就意味著是不同的商業模式。事實上不僅如此，在動態變化的市場系統中，為了應對變化多端的新環境，商業模式也必須靈活多變。市場環境的變化和生產技術的發展，會使曾經成功的商業模式受到挑戰。所以，新興技術的推動、市場需求的改變、行業垂直整合、競爭對手的模仿、企業家精神等因素都可能推動企業進行商業模式的創新。
以大數據為線索，重新審視自身商業模式并進行創新設計，是當今企業在整體結構性方面獲取差異優勢的重要來源。一方面，讓各種類型的數據轉變成可以快速獲得的有價值信息，這是大數據技術具有的優勢;另一方面，全息可見的消費者個體行為和偏好數據以及基于交叉融合之后的可流轉性數據。所以，未來的營銷可以根據每位消費者獨特的偏好與興趣，為他們精準地提供專屬性的個性化服務和產品。大數據不僅帶來一種新的核心能力和戰略資源，而且還可以實現企業界乃至整個社會資源的利用、控制、配置方式的開放化和虛擬化，提高經濟運行率和資源利用率。
四、大數據時代企業營銷模式的革新
（一）大數據時代企業營銷模式的演變
大數據時代不斷催生新的理念和商業經營模式，大數據是面向用戶、面向業務和應用的一種思維，一種戰略，基于科學的數據進行決策已經成為大數據時代經營的新型模式。傳統的消費者行為分析的營銷模型“AISAS”在不斷變化的大數據時代，轉變成了“TSPS”的新型模式，這種新路徑更多的被應用在網購的營銷模式中，如圖3所示。
（二）大數據時代帶來的營銷變革
通過對大宗用戶數據進行一系列的整合、分析、開發與積累，營造出新型產品的運營和營銷模式，像Google、Facebook、Twitter、Amazon等公司都已在大力推進這些業務模式。大數據可以幫助企業優化營銷策略：通過分析用戶的社交媒體活動，企業可以向用戶推薦消費者感興趣的產品或者服務，通過公開社交數據，企業可以有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動，在了解用戶消費趨向的同時，可在相應地區增加相關產品庫存，通過社交媒體的監控將能夠針對用戶需求的產品提前備貨。
在大數據的幫助下，商家能夠實現真正的消費者個性化，而不僅僅是劃分不同的群體。大數據可以幫助企業做得更加精準，可以精確到人，在云端的數據庫中，所有用戶都以標簽屬性的形式存在。用戶在現實生活中的行為，如瀏覽、訂閱、搜索、產品應用等被數據庫記錄和分析。在云端，這些行為可以轉化為用戶的性別、年齡、收入、城市、愛好、品牌偏好等清晰化屬性標簽。進而一些門戶網站如搜狐等可以以這些標簽為依據，幫助廣告主開展更加有效的各類營銷活動。互聯網的高速發展為現代企業創造了無限的空間和可能，在利用網絡這個平臺上，大數據將會為營銷帶來更大的機遇。
1.統一的客戶視圖形成于第三代PaaS平臺，以此為基礎實現市場細分。CRM系統（客戶關系管理系統）是基于云計算與大數據建立起來的，這一系統可以深度挖掘目標客戶，幫助企業實現各部門之間的綜合應用與管理，建立客戶中心導向的營銷管理平臺，對客戶群體進行細分，幫助企業有效掌握最為重要的客戶，以便實現效益最大化。沃爾瑪、麥當勞、家樂福等知名企業的一些主要門店都著眼大數據，在店內安裝了搜集運營數據的裝置，可以跟蹤店內客流、客戶互動和預訂情況，因此研究人員可以對餐廳設計、菜單變化和顧問意見等對銷售額和物流的影響進行建模。這些企業可將這些交易記錄與數據相結合，還可運用大數據工具展開分析。通過獲取社交數據、網站瀏覽數據和地理追蹤數據等更豐富的消費者數據，公司可以據此繪制出更加完整的消費者行為。大數據技術能充分有效管理顧客各方面的信息并進行深度挖掘。
2.確定營銷策略時以客戶為導向，對市場營銷實現全過程管理。對企業的客戶群體進行準確分析時，可以按照橫縱多維方式，根據龐雜的客戶數據，篩選出核心目標客戶，并且能夠準確傳達產品、折扣等信息，確保實現“精準”營銷。例如一位顧客進入店鋪后，零售商可以運用大數據技術搜索數據庫，發現這位顧客是其需要留住的有價值顧客，進行精準的顧問式營銷。
（1）基于客戶行為分析的產品推薦。產品推薦包括兩個重要方面，一個方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷售;另一個方面是基于客戶社交行為分析的社區營銷。前者根據客戶信息、交易歷史和購買過程等行為軌跡的歷史數據與統一商品其他客戶的行為數據進行行為的相似性分析，從而為客戶推薦產品。比如我們在網購行為中常見的提示：瀏覽（購買）了這一商品的客戶還瀏覽（購買）了哪些商品等。后者是通過分析客戶在微博、微信、社區等網絡平臺上所關注的興趣、愛好等數據，投其所好，為其推薦相關產品。通過這種客戶行為的數據分析可以使得產品推薦更加的精準化、個性化。傳統企業可以通過對本企業內部的客戶交易數據、公司自有電子商務網站數據等的分析來實現企業直銷渠道的產品推薦，也可以通過大型電子商務公司和社區網絡的產品推薦系統來提升銷售量。
（2）基于客戶評價的產品設計。客戶評價包括很多方面，有對產品的滿意程度的評價，對物流效率的評價、對服務質量的評價等，同時也有對于產品的外觀、包裝、功能等方面的體驗評價，與此同時，客戶會針對這些方面的不足提出一些有針對性的改進意見。有效采集和分析這些客戶評價數據將有助于企業改進產品的外觀、性能和服務，同時有助于企業建立以客戶為中心的產品創新體系。
（3）基于數據分析的廣告投放。在澳大利亞，一家名為Millward Brown的市場研究公司正在利用網絡攝像頭監控人們對電視商業廣告的面部反應，真正做到看“臉色”來做營銷。而DSP（Digital Signal Processing，簡稱DSP）為廣告主提供包括廣告投放試驗、時段分析和效果分析等在內的數據分析服務。“例如，依托數據平臺記錄每次用戶會話中每個頁面事件的海量數據，可以在很短的時間內完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特征的試驗。當試驗表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點擊行為，這個更改和優化就可以實時實施。再如，根據廣告被點擊和購買的效果數據分析，根據廣告點擊時段分析等，針對性進行廣告投放的策劃。”（趙剛，2013）
（4）基于數據分析的產品定價。合理的進行產品定價需要進行數據試驗和分析。將客戶按照其對產品價格的敏感度進行分類，同時測量不同客戶群對價格變化的直接反應和容忍度，進而為產品定價決策提供參考。大數據分析使全球零售業巨頭沃爾瑪獲益。通過對消費者購物行為進行分析，公司發現男性顧客購買嬰兒尿布時，通常會順便搭配幾瓶啤酒來犒賞自己，于是推出了將啤酒和尿布進行捆綁式銷售的促銷手段。如今，這個“啤酒+尿布”的數據分析成果也成了大數據技術運用中的經典案例。
（5）基于物聯網數據分析的產品生命周期管理。“條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術能將產品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數據能夠幫助企業在供應鏈的各個環節跟蹤產品，收集產品使用信息，從而實現產品生命周期的管理。”（趙剛，2013）這種管理在物流行業得到了廣泛的應用，如UPS快遞的最佳行車路徑其多效地利用了地理定位數據。為了使總部能在車輛出現晚點的時候跟蹤到車輛的位置和預防引擎故障，它的貨車上裝有傳感器、無線適配器和GPS。同時，這些設備也方便了公司監督管理員工并優化行車線路。UPS為貨車定制的最佳行車路徑是根據過去的行車經驗總結而來的。2011年，UPS的駕駛員少跑了近4828萬公里的路程。
3.暢通渠道，重組服務流程，建立穩定客戶群。通過運用大數據，企業可以從市場競爭者的產品、促銷等數據，從外部環境的數據，例如天氣、重大節日、國家大事、熱門話題、社交媒體上人們的情緒中先導性的預測到外部形勢的演變，從而選擇正確的應對方式。此外，大數據可以用于客戶流失預測。比如，針對客戶投訴增多、客戶評價負面、購買量減少等現象，可以根據客戶行為模型，運用這些客戶數據，對于客戶流失的可能性進行預測，進而采取相應的措施。
通過運用通信技術和先進的數據庫技術，可以實現與顧客的長期個性化交流，不斷滿足客戶的個性化需求，實現精準營銷。這種營銷可以為企業建立穩定忠實的顧客群體，實現客戶增值的鏈式反映，是營銷達到可調控、可度量的精準要求。大數據已經展現出巨大的作用和非凡的前景，但是，大數據營銷仍面臨較多問題與挑戰。面臨的首要問題是技術難題，畢竟現在還處于大數據技術的活躍前期，各方面技術尚不夠完善，各項工具需要進一步改進。然而實際情況是，大數據營銷一旦真正啟動，你面臨的不僅僅是工具和技術問題，還有更重要的是轉變組織架構和經營思維，真正參與挖掘這座數據金礦。
大數據時代下的企業營銷模式正在面臨著空前的機遇與挑戰，在大數據環境里，企業在不斷地創造和革新出符合時代需要的營銷思維和營銷模式，建立在客戶響應和分析需求行為的基礎上，挖掘大數據的價值，創建個性化的營銷策略，源源不斷地為企業帶來巨大的市場價值和商業價值，使企業擁有持續的競爭優勢，幫助企業建立制勝未來的核心競爭力。本文側重于理論分析，在今后的研究中應進一步加強實證部分的研究。
參考文獻：
[1]馮芷艷，郭訊話，曾大軍，陳煜波，陳國清.大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[J].管理科學學報，2013，（1）.
[2]杰里米?里夫金.第三次工業革命[M].北京：中信出版社，2012.
[3]李文蓮，夏健明.基于“大數據”的商業模式創新[J].中國工業經濟，2013（5）：83-95.
[4]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，50（1）：146-169.
[5]覃雄派等.數據管理技術的新格局[J].軟件學報，2013，24（2）：175-197.
[6]王珊，王會舉，覃雄派，周@.架構大數據：挑戰、現狀與展望[J].計算機學報，2011，34（10）：1741-1752.
自從克里斯?安德森的互聯網劃時代巨著《長尾理論》出版之后，數字時代“無成本復制”的秘密從此公之于世。電子商務開始“無限復制”貨架，使消費者順利達成營銷的四大終極目的之一：選擇最大化。而其他尚未找到這樣直截了當的商業模式的互聯網企業，也因此對免費商業時代感同身受。
然而，免費的商業模式并非數碼時代的首創，早在傳統媒體報刊、廣播、電視出現的時代，這個曾經的（輕資產）“新”媒體產業就發明了由第三方（廣告商）買單的免費商業模式：觀眾可以免費獲取需要的信息與娛樂，而廣告商也借此將商業信息傳遞給目標受眾。進入互聯網時代，我們再次迎來了數碼化的新媒體，不過這看似超前的技術手段卻并沒有更新“老”媒體的商業模式，迄今為止幾乎有點營收的在線商業，如搜索、視頻網站，依然與廣告脫不了干系；而這個已經由單向傳播晉級為雙向互動的數字載體，除了在主要針對“三低”（低學歷、低收入、低年齡）人群的游戲上尋得了一些非廣告類微薄收益之外，并沒有實質性的商業模式創新。
我們都知道數碼時代回避不了免費的商業模式，你不免費別人也不一定與你看齊，看一下APP市場就不難看出：今天你若再給任何風險投資VC描繪一個收費APP商業模式，幾乎沒人會有任何耐心聽你講完，因為免費APP都不一定有任何被人下載的機會，更不用說收費APP了。科技進步了而商業思維依然滯后，這其實是很悲催的一件事。
免費的本質
既然當今的“免費”商業模式仍是裝入新瓶的舊酒，我們不妨先耐下心來了解一下經典的“免費”商業模式。既然是商業，那肯定不是真正免費的，商家只是以“免費”為手段，再從不免費的部分把錢掙進來。在克里斯?安德森的又一巨著《免費―商業的未來》中，將免費的商業模式歸結為四類，假如我將其進一步簡化的話，其實它只有兩種形式：1.供應方（商家）直接從接受免費產品或服務的顧客身上，通過非免費產品或服務獲利。比如限時免費試用的軟件、買手機送話費（或預付話費送手機）等等；2.供應方（商家）為顧客提供免費產品/服務，但從第三方身上獲得補貼來獲利。如傳統媒體與新媒體的廣告貼補模式；又如免費贈送給廣大用戶的Adobe PDF閱讀軟件與收費的Adobe PDF文件制作軟件，因為閱讀軟件的廣大安裝基礎，使部分人愿意為這個人群去制作Adobe PDF文件，那就得購買Adobe PDF制作軟件。
以上這兩種就是真正意義上的“免費”商業模式，也就是顧客可以獲得免費的商品或服務（雖然在其他產品上有可能會有真實的付出；或者其他人會因為你消費了這份免費而產生潛在的獲利，這個第三方會由此為你買單）。以上這兩種商業模式正是狹義的“免費”商業模式。縱觀當今數字時代的種種創新商業應用，如衛星導航、在線游戲、移動互動社交等，只要是免費的，都沒有突破這兩種狹義的免費商業模式。
微利模式
而廣義的“免費”商業模式還包括“微利”模式，也就是讓顧客付出自己視為可以忽略不計的價格來獲取有用的商品或服務。在傳統經濟時代，“一元”商店Dollar Store就利用了顧客的這種消費心理學特征；在移動互聯時代，喬布斯創新型的“一元一歌”iTune、“一元一App”App Store也很好地利用了這一基于消費心理學的“微利”模式。可惜的是，即使蘋果自己都沒有完全看透“微利”模式的本質，在其他國家推出時，簡單粗暴地將相關歌曲與APP一美元定價直接兌換成了相應的當地貨幣，這在中國就變成了6元多人民幣。這個定價絕對沒有低到中國人可以“忽略不計”的心理防線之下，由此這個在美國獲得巨大商業成功的新模式在中國與其他國家遇冷也就不言而喻了。
即使在傳統媒體中有線電視已經達成的“微利”點播模式，在數字時代連復制都沒有真正做到，我們以凡事應該“免費”的思維格局出發，替受眾做了決定：直接以“免費加廣告”替代了“微利”模式。只有兩個內容與荷爾蒙相關的特殊傳媒業――體育與性――才真正利用到了數字平臺的匿名與便捷，真正在數字時代實現了比傳統媒體時代更輝煌的成就，無論是第三方廣告補貼的狹義免費模式，還是“付了就看”的“微利”模式，也就是廣義免費模式。
在以上我們所討論的狹義、廣義“免費”商業模式中，還沒有任何從商業模式設計上超越傳統產業的真正創新出現。那么數字時代，尤其是移動互聯時代，已經養成的“免費”獲取習慣是否能給我們帶來全新的盈利模式？答案是肯定的。雖然眾多的新穎盈利模式尚有待開發，但目前至少有一項已經初現端倪，這就是“大數據”。大數據將為我們歸納總結出前所未有的消費行為洞察力，從而為市場營銷者提供最可能完善的決策資訊，這遠比做廣告要高明得多。假如說盲目“傳播”是傳統工業時代的主要營銷手段，那么有針對有選擇的“互動”將是數字時代的特征，大數據為此提供了可能。未來應該會有越來越多的免費商業模式將重心從廣告移向大數據，當然前提是你能真正理解大數據對為此買單的第三方的真實價值。
(沒有邊界的互聯網時代，唯有融合思維可成就新商業模式)
作者簡介
鮑勃·羅德(Bob Lord)睿域公司全球CEO。他起初是一名工程師，后對營銷產生了濃厚興趣。他領導著陽獅集團旗下世界上非常大的數字網絡。鮑勃是TED社區的活躍分子，參與創建了Nantucket項目。
雷·維勒茲(Ray Velez)睿域公司全球CTO。他負責軟件開發周期研究，從軟件的構思到首次推出，他都全權負責。他和花旗集團、福特汽車公司、美國國家橄欖球聯盟都有合作，曾在劍橋技術合作公司(Cambridge Technology Partners)工作過。
內容簡介
大數據和創意的大眾化，互聯網思維的發展，下一代科技的呈現，使得身處這個時代的大小企業都不得不快改變現有的商業模式。未來的贏家恰恰不是那些能很快掌握時髦術語的公司，而是專注于消費者體驗的公司。
本書作者來自世界特別大的數字營銷機構、移動互聯網時代非常具有影響力的商業模式創新者—睿域公司。鮑勃·羅德曾任睿域公司全球CEO，雷·維勒茲是睿域公司全球CTO。兩位作者指出，在這個消費者說了算的世界，必須徹底改變傳統的商業模式，將營銷和科技完美“融合”，進而創造出極致的客戶體驗。
《大融合：互聯網時代的商業模式》既分析了思科、奔馳、谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果等科技創新型企業的融合實例，也給普通企業畫出了商業融合的路線圖，解釋了云計算、大數據、普適計算、API等在融合中的重要作用。這是一本企業未來生存手冊，論何種類型的企業，只要還希望產品營銷做得更好、經營獲得成功、生意持續興旺，那么必讀此書。
目錄
第一部分融合=科技+營銷+大數據
第一章沒有邊界的互聯網時代：
新媒體、新科技和新創意的碰撞
互聯網時代前后的媒體
互聯網時代前后的IT技術
互聯網時代前后的創意
別讓組織結構妨礙消費者體驗
融合型商業模式的五大準則
第二章站在大數據平臺，講好品牌故事
廣告狂人之死與創意科技師之生
科技引發創意大爆炸
合作與眾包
讓品牌意識成為服務意識
第三章大數據創造極致體驗
奧巴馬如何用數據守住白宮
企業在大數據運用方面任重道遠
大數據如何幫你獲得三位數的投資回報率
不要站在亞馬遜模式的對立面
利用大數據做好定位
第四章云催生絕妙創意
抓住云的真諦
那些著名的云服務提供商-從亞馬遜到谷歌
云的兩大優勢-便宜、快捷
云的第三大優勢-催生創意
用云來處理云的問題
第五章營銷成為商務，商務成為營銷
商店已死，商店萬歲
零售商面臨的挑戰
保持消費者體驗的一致性
大型零售商如何創新
中小零售商如何創新
第六章新媒體，新挑戰
被移動設備寵壞的顧客如何使用媒體
廣告預售阻礙媒體策略創新
智能化廣告與原生廣告
轉變媒體策略，用好新媒體
第七章下一波機遇藏在普適計算之中
未來，可穿戴電子產品將融入生活
被連接的家
基于科技的創意改變生活
企業如何抓住普適計算帶來的機遇
/第二部分商業融合路線圖/
第八章植入融合思維
融合頌歌
找到有遠見的領導者
靈感擊毀一切
建一艘大船
畫出自己的路線圖
運用可視化技術，同時算好賬
第九章改變企業結構
首席數據官的成長
自下而上的解決方案
創建跨部門的項目組
在營銷和IT部門內設立新職位
奔馳如何處理營銷與IT部門間的合作問題
建立合作的文化
第十章改變工作流程
改變評估方式
改變規劃模式
改變預算方式
像軟件公司那樣思考
改變薪酬體系
第十一章敏捷方法實現融合
個體與交互勝過過程與工具
可以運行的軟件勝過面面俱到的文檔
客戶合作勝過合同談判
響應變化勝過遵循計劃
我們如何使用敏捷方法
與海外團隊協同工作時，敏捷方法必不可少
如何開始使用敏捷方法
最后的思考
致謝
后記：
大數據時代的到來是顛覆性變化
“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物！數據化最核心的理念是： “一切都被記錄，一切都被數字化”，它帶來了兩個重大的變化：一是數據量的爆炸性劇增，最近兩年所產生的數據量等同于2010年以前整個人類文明產生的數據量總和；二是數據來源的極大豐富，形成了多源異構的數據形態，其中非結構化數據所占比重逐年增大。牛津大學互聯網研究所Mayer-Schonberger教授指出，“大數據”所代表的是當今社會所獨有的一種新型的能力——以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。我認為，這種“前所未有的”巨大價值和深刻洞見，并不僅僅來自于單一數據集量上的變化，而是不同領域數據集之間深度的交叉關聯，姑且稱之為“跨域關聯”。譬如微博上的內容和社交關系，Flickr上的圖片共享，手機通訊關系，淘寶上的購物記錄等數據通過同一個用戶關聯起來；又如移動手機定位的移動軌跡，車載GPS的移動數據通過同一個地點關聯起來。跨域關聯是數據量增大后從量變到質變的飛躍，是大數據巨大價值的基礎。
大數據會給整個社會帶來從生活到思維上革命性的變化：企業和政府的管理人員在進行決策的時候，會出現從“經驗即決策”到“數據輔助決策”再到“數據即決策”的變化；人們所接受的服務，將以數字化和個性化的方式呈現，借助3D打印技術和生物基因工程，零售業和醫療業亦將實現數字化和個性化的服務；以小規模實驗、定性或半定量分析為主要手段的科學分支，如社會學、心理學、管理學等，將會向大規模定量化數據分析轉型；將會出現數據運營商和數據市場，以數據和數據產品為對象，通過加工和交易數據獲取商業價值；人類將在哲學層面上重新思考諸如“物質和信息誰更基礎”“生命的本質是什么”“生命存在的最終形態是什么”等本體論問題……綜上，大數據不是數據量的簡單刻畫，也不是特定算法、技術或商業模式上的發展，而是從數據量、數據形態和數據分析處理方式，到理念和形態上重大變革的總和——大數據是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。
大數據的戰略地位
大數據被認為是繼信息化和互聯網后整個信息革命的又一次高峰。云計算和大數據共同引領以數據為材料，計算為能源的又一次生產力的大解放，甚至可以與以蒸汽機的使用和電氣的使用為代表的第一次工業革命和第二次工業革命相媲美。與提升國家競爭力及國民幸福程度密切相關的重大戰略都與大數據的分析和利用息息相關，包括與國家安全、社會穩定相關的尖端武器制造與性能模擬實驗，和謠言的預警和干預；與國家科技能力相關的等離子即高能粒子實驗分析，納米材料及生物基因工程；與國民經濟繁榮相關的經濟金融態勢感知與失穩預測，精準營銷與智能物流倉儲；與環境問題相關的全球氣候及生態系統的分析，局部天氣及空氣質量預測；與醫療衛生相關的個性化健康監護及醫療方案，大規模流行病趨勢預測和防控策略；與人民幸福生活相關的個性化保險理財方案，智能交通系統等等。數據儲備和數據分析能力將成為未來新型國家最重要的核心戰略能力。
2012年3月29日，美國政府宣布了“大數據研究和發展倡議”，來推進從大量的、復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力。2012年5月，我國召開第424次香山科學會議，這是我國第一個以大數據為主題的重大科學工作會議。中國計算機學會、通信學會等于2012年分別成立了“大數據專家委員會”。2012年9月13日，北京航空航天大學聯合英國愛丁堡大學、英國利茲大學、香港科技大學、美國賓夕法尼亞大學、美國亞利桑那州立大學、加拿大渥太華大學等共同組建大數據科學與工程國際研究中心。2012年12月13日，在“中關村大數據日”活動會上，由寬帶資本、百度、用友、中國聯通、聯想集團、北京大學、北京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等企業、高校共同發起成立了大數據產業聯盟，并在中關村云基地揭牌成立大數據實驗室，該實驗室以大數據產業孵化基金形態成立，致力于推動學術界大數據創新科技成果產業化以及為相關產業引導注入大數據科技元素。自然科學基金委于2013年3月5日至7日，在上海同濟大學舉辦了第89屆“雙清”論壇，論壇的主題是“大數據技術與應用中的挑戰性科學問題”，與會的有近十名院士。
大數據與商業革命
傳統的商務智能已經應用了數據倉庫和數據挖掘的技術，對企業自身的數據進行存儲、清洗、索引和分析，并能夠提供包括客戶價值評價、客戶滿意度評價、服務質量評價、營銷效果評價、市場需求評估等各種基于簡單統計和關聯挖掘的報表——這些統計結果對于企業自身評估和決策起到了重要的作用。在商務智能時代積累起來的和數據打交道的經驗既是大數據新商業模式技術和理念的基礎，又有可能束縛大數據商業革命，因為有經驗的商務智能人士會不自覺地把大數據分析庸俗化，認為只是傳統商務智能針對更大規模數據集的一種平凡推廣。
大數據商業模式也可以粗略地分為1.0版本，2.0版本和3.0版本。大數據1.0是指企業自身的產品和服務產生了大量的數據，通過對這些數據進行深入的挖掘分析，改進自身業務，改進后的業務吸引更多用戶或客戶，產生更大量的數據，形成正向的循環。亞馬遜是一個典型的例子，他們利用以“基于商品的協同過濾”為主要代表的一系列推薦算法，幫助用戶找到他們可能喜歡的商品。這種精準的個性化服務的背后，是非常復雜的算法和實時大數據處理能力。亞馬遜的算法大大提高了用戶的黏度和企業的銷售額，從而產生了更多有價值的數據，這些數據又幫助亞馬遜做得更好。
大數據2.0是指企業用自身業務產生的數據，去解決主營業務以外的其他問題，獲得重大的價值；或者引入非企業自身業務的外部數據，來解決企業自己遇到的問題。大數據2.0強調的是數據的外部性。Google曾利用網頁搜索詞的記錄，來預測流感爆發后隨時間變化的新增病例數。顯然，預測流感趨勢這一需求并不包含在記錄網頁搜索詞的初衷中。ZestFinance有一個口號，就是一切數據都是信用數據，實際上，他們大量采集用戶在社會媒體上留下的數據，從這些數據中對用戶的信用進行判斷，預測用戶拖延還貸的概率。ZestFinance通過這種分析，能夠在低于行業平均拖延還貸率的條件下，進行更快更低成本的貸款發放。顯然，用戶在社交媒體上產生的數據，并不是ZestFinance自身業務產生的，但是一樣可以服務于它的業務。
大數據3.0是一個尚在探索中的商業形態。它首先要求政府和行業，對數據質量、價值、權益、隱私、安全等產生充分認識，出臺量化與保障措施。在此基礎上，數據運營商出現，形成了以加工粗數據和已有數據產品，產生新的數據產品的“數據客”（Dacker） 。個人、團隊和企業通過數據API接口或其他方式付費使用數據產品，數據客、運營商和被加工原料所有者共同分享數據產品的利益。數據市場也可能應運而生，數據和數據產品有可能像今天淘寶集市上的商品被售賣交換。于是，一種新的以數據/數據產品為輸入，數據/數據產品為輸出的新商業模式誕生，這種模式不同于2B（to business）和2C（to customer）的模式——譬如一款精確位置告知實時空氣質量的API接口，既可能被企業和政府使用，也可能被個人使用。為了區分，我們稱這種模式為2D（to data）的商業模式。新商業模式的直接后果，就是促進學術團體、企業和政府通過大量異質數據和數據產品產生科學、社會、經濟等方面的新價值。
互聯網是一種思想，是一種武器。未來很多企業都要利用互聯網，離不開互聯網。
物流行業可以借互聯網、大數據這個契機，利用互聯網創新商業模式，是能夠讓業務再上一個臺階的。
對互聯網的體會可以用三個重要的關鍵詞來描述：用戶至上、免費模式以及顛覆式創新。
互聯網逐漸顛覆很多行業，比如現在很少有人看報紙，大部分人通過上網、看手機了解資訊，這就是互聯網對傳統媒體行業的顛覆。
大家現在都在談互聯網思維，我對互聯網的體會可以用三個重要的關鍵詞來描述：用戶至上、免費模式以及顛覆式創新。
首先是用戶至上，互聯網的游戲規則中，用戶最重要。傳統商業模式沒有用戶概念，只有客戶概念。一筆買賣完成后，消費者跟商家不再有關系。但在互聯網上，商家把商品賣給用戶，商家跟用戶的關系才剛剛開始。持續不斷維護良好用戶關系是企業做大做強的關鍵。良好的用戶關系可以給企業帶來很好的收益。互聯網商業模式主要有三種：廣告收入、增值服務以及電子商務。再牛的互聯網公司都逃不開這三種模式，而這三種商業模式的前提都是要有足夠多的用戶。快遞行業無論是用戶付費還是商家付費都是賺錢的行業，但沒有用戶參與、不維護用戶關系就還是傳統行業思維。比如快遞每天接觸用戶，以往的情況是用戶手工填單、東西寄出去就沒關系了。其實用戶資料都已存在快遞公司，如果能進一步讓用戶對快遞服務產生良好的認知并在快遞這里預存快遞運費，這就是向互聯網大數據邁進一大步。
第二是免費模式。在現實世界中免費模式似乎不太可能，因為即使免費送水，還需要有運費，人力成本在其中。但是互聯網是虛擬經濟，并且軟件、應用的研發成本固定，所以使用的人越多，人均成本就越趨近于零，這就使得免費成為可能。在互聯網生態中，硬件免費也有可能實現，比如預存話費送手機，就是典型的硬件免費。但需要注意的是，硬件免費不是銷售價格為零，而是按成本銷售，這種銷售方式讓傳統企業無法抵擋。互聯網行業中，免費是非常有殺傷力的一種手段。如何在免費情況下賺錢？所以有了“羊毛出在豬身上”模式，即試圖把傳統行業中別人收費的東西做成免費，從中再找出一個新領域獲取利潤。對于快遞行業而言，一旦擁有用戶大數據，除廣告收入外，可以根據用戶喜好發展電子商務。這也可以說是跨界。
第三是顛覆式創新。在我國，創新的失敗率較高，還不容易被接受，尤其是顛覆式創新。比如今天馬云成功了，雖然我們看到馬云很風光，但是在10年前馬云可能被當做一個騙子。顛覆式創新在中國往往被看成攪局者，是不被業界接受的，但往往最有效果。我認為顛覆式創新有兩種模式，一個是用戶體驗創新，即把原有技術做得更簡單、更方便，比如微博，把寫博客的麻煩成發短信就是微博，用戶體驗細節的累積，由量變帶來質變。比如我常接到快遞員電話，但是經常感覺不友好，我覺得這里面蘊含著在用戶體驗上顛覆的機會。另一種是商業模式顛覆。比如把貴的做成便宜的，把收費的做成免費的，前面講的免費模式就是商業模式創新形成了顛覆性的力量。所以，企業把用戶體驗做好，學會免費，學會顛覆式創新，就能利用互聯網發展壯大。
互聯網是一種思想，是一種武器。未來很多企業都要利用互聯網，離不開互聯網。物流行業可以借互聯網、大數據這個契機，利用互聯網創新商業模式，是能夠讓業務再上一個臺階的。
（作者為奇虎360公司董事長）
大數據
2012年被很多人稱為中國大數據元年。之所以如此火熱，一方面是因為，圖片、語音、視頻等非結構化數據的迅猛增長，使得數據量激增；同時，隨著整體市場競爭的日趨激烈，用戶對于加快市場反應和決策速度、提升客戶體驗和服務質量等方面都有了更強烈的需求。不過，目前大數據的成功應用案例仍然偏少，如何從概念快速進入到實踐階段，是大數據發展的重心所在。
智慧城市
2012年，在中國IT產業，如果說還有一個詞可以同大數據并駕齊驅，那么非“智慧城市”莫屬。目前，智慧城市已經進入了如火如荼的建設階段。僅在2012年，全國就有140多個城市將建設智慧城市作為發展戰略之一。另外，對于國內IT服務商，智慧城市市場是一個難得的發展良機，能夠在智慧城市建設大潮中有所作為的IT服務商，將成為未來十年中國IT產業的領導者。
云計算
同之前兩年相比，2012年云計算的熱度有所下降，不過，這也正是云計算在中國市場從青澀向成熟邁進的體現。經過前兩年近乎于瘋狂的概念炒作后，2012年，各大廠商更加注重云計算如何在國內市場的落地和實踐應用，與業務價值的結合也更為緊密。同時，國內行業用戶對于云計算也有了更為清晰和真實的認識。2012年，可以視作是中國云計算落地元年。
物聯網
經歷了三年的熱炒之后，2012年物聯網的聲音似乎小了很多。
事實上，這是因為物聯網已從概念導入、試點示范，進入到了以實際應用帶動整體發展的新階段。
可以看到，在一些市場基礎較好、產業鏈較為完善的細分領域，物聯網已經開花結果，形成了一系列典型應用：如車聯網、智能交通、智能家居、智能電網、感知礦山等。
社會化管理軟件
社會化管理并不是一個新名詞，但如何使社會化管理更加創新，卻是2012年政府和IT企業關注的焦點之一。
通過應用社會化管理軟件，來推進社會化管理的創新，已經成為很多地方政府和IT企業的共識。從目前來看，社會化管理軟件市場未來的發展空間十分巨大，對于國內IT服務商而言，這是一個值得持續關注和投入的市場和發展方向。
商業模式創新
中國IT企業與發達國家相比，在技術創新方面，仍有不小的差距。但在商業模式創新上，卻基本處于同一起跑線，甚至有可能形成超越。因為，國內用戶的需求更為復雜、變化更加快速，這為商業模式的創新提供了良好的環境支撐。在2012年，可以看到，很多國內IT企業和用戶已經有意識的在進行商業模式的創新。在未來幾年內，商業模式創新將會成為整個IT產業的重心之一。
社交網絡
社交網絡已經無處不在。在一統個人消費者市場后，2012年，社交網絡已經開始向企業級市場全面滲透。包括IBM、SAP等重量級IT廠商，都推出了企業社交網絡產品。
社交網絡和企業業務的結合，將有可能改變企業傳統的工作和溝通方式，同時也將帶來大量的商業機會。未來幾年內，社交網絡將會對企業級IT應用市場產生持續的影響力。
BYOD
2012年，BYOD（自帶設備）已經成為很多企業辦公的常態。
平板電腦、智能手機的普及，使得自帶設備辦公成為一種潮流，但這同時也給企業帶來了更多的安全隱患。
這意味著，企業不得不對現有的IT管理和監控機制重新作出調整，同時要制定出新的IT策略，讓企業IT重新回到平衡的軌道上。而這也將成為IT廠商和服務商的新的市場機會。
數據庫一體機
2012年，數據庫一體機市場波瀾再起。
IBM重磅推出PureData，目標直指其在一體機市場的最大競爭對手甲骨文。而業內另一巨頭微軟也于2013年推出了其數據倉庫一體機。
幾大廠商之所以都將目光聚焦于一體機上面，是因為一體機這種軟硬件整合與一體的模式，有可能成為打開“大數據”之門的一把“金鑰匙”。
百合網曾開展了一項名為“中國好單身”的調查。調查數據顯示，人們最看重的單身精神排前三名的分別為樂觀、有擔當、會掙錢。有意思的是，在最看重的單身十大成分調查數據中，“二”一點這個性格特質以95.6%的最高比例占據單身最看重成分的首位。95.6%的單身認為，“二”一點代表樂觀豁達，這樣的異性最吸引人。俗話說：熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟，仔細研讀這些大數據報告的單身青年，無疑是考試前知道了答案，無往而不利。
實際上，我們也并不能僅僅把這樣的大數據報告當成是過去那種傳統的市場調研，百合網采用了公安部身份認證實行實名制，目前擁有超過8000萬注冊用戶，而這種基于8000萬條實名精準大數據，輔之心理測試為基礎的心靈匹配系統。一硬一軟，對數據表面形成多維度的包裹和過濾，在一定程度上形成高效率的精準速配。甚至可以通過大數據，發現兩個異性之間在生活習慣、價值觀、興趣愛好等方面的契合度，從而促使用戶快速找到溝通的話題。通過這些運營思路，不難看出百合網的核心競爭力就在于利用婚戀大數據幫助單身男女解決人生問題。
這樣的大數據，只是我們未來數字社會中更多樣精確選擇的縮影。單子可以無限列下去，它幾乎可以滲透任何角落――在大數據時代，你騙不了你的過往，你的過往在勾勒你的人格――至少是數字世界的人格。基于這些多維數據，婚戀網站可以通過算法，為每一個用戶做到真正意義上的多重選擇與精確推薦――這或許是付費的，完美的答案本身就是一種優質商品。
大數據應用模式下的虛擬一天
你想起今天要帶一個來北京的朋友去逛逛故宮。你打開百度的大數據產品百度預測，看看北京故宮今天預計會有多少人，再看看北京今天的交通預測。百度甚至還可以預測通過每天幾十億次用戶向百度發送的請求定位信息，計算出景區熱地圖。
到了晚上你去一個餐館用餐，大數據軟件可以告訴你餐館附近有多少車位，算出你可能會遇到的擁堵時間，到了之后還有多少車位等可能性。你在用餐的時候，可以提前看到餐館的視頻環境，看看是否人多。當然，大數據還可以把消費者臉的部分打成馬賽克，你不用擔心個人信息泄露。
以上提到的場景雖然只是虛擬的情形，但的確已開始發生在我們現實生活當中。2013年春節期間，百度遷徙可以圖形化地展示全國人口遷徙情況震撼了不少人，此后百度基于地圖的大數據應用繼續復制到流感地圖、商圈熱力圖、旅游預測。未來商家可以根據熱力圖選擇在哪個商圈促銷，用戶則可以選擇去人少一點的地方逛街。如今百度正在與首都機場合作，通過地理圍欄可以精細化地了解你在哪個點，并且給你推送對應的服務。
2014年4月24日，百度在北京舉辦了大數據引擎技術論壇。在百度CEO李彥宏看來：“技術改變互聯網。很多人已經感受到互聯網對生活的改變，但較少感受到技術對互聯網的改變。”他認為，并行計算能力的提升和云存儲技術產品成本的降低，使大數據走到了技術變革的臨界點。在會上百度正式宣布對外開放“大數據引擎”，將開放云、數據工廠和百度大腦等核心大數據能力，向外界提供大數據存儲、分析和挖掘技術。而百度的合作機構和傳統企業，將能夠在線使用百度的大數據架構，處理自身積累的大數據，同時融合百度大數據技術進行挖掘處理，改造傳統行業的企業管理、商業模式等環節。如今，國家交通運輸管理部門的部分應用計劃遷移至百度開放云平臺；中國疾病高預防控制中心也將結合疾控大數據和百度大數據，建成中國首個流感預測系統。
以“吃喝住行”當中的交通出行為例，針對越來越受關注的智慧城市建設需求，基于物聯網、云存儲、地理信息系統技術相融合的智能交通解決方案，可將前端交通監控傳感器產生和收集的海量數據迅速吞吐、存儲、處理和呈現，以實現交通管理的動態化、集約化，自動化、智能化，可有效緩解巨大交通壓力給城市帶來的眾多問題。在2014年上海公交系統近1.4萬輛公交車已完成車載系統一體化升級改造，所有線路采取智能集群調度；2015年上海中心城區將基本實現一體化車載信息系統全覆蓋。通過智慧交通新模式，市民在智能電子站牌看到公交預計到達時間已經可以精確到分鐘。
隨著產業信息化進程的不斷加速，處理龐大且復雜多樣的業務數據，快速而精準地篩選出有價值的信息是現代企業共同面臨的一大挑戰。云計算強大的數據分析、處理能力是很大部分以“數據”為中心的企業最看重的能力。結合現代的數據挖掘技術與理念，云計算能夠為企業決策快速提供可靠的參考數據，為業務發展提供有效的市場預計、分析支持。典型的例子發生在加拿大蒙特利爾，2013年5月加拿大蒙特利爾交通局宣布，利用SAP公司的大數據處理以及云計算平臺，對所有顧客的消費歷史和個人信息進行分析，然后按照其偏好、習慣和需要，為每位顧客定制專門的消費計劃和個性化票價。蒙特利爾交通局共有 120 萬名顧客，這意味著 120 萬人都將得到不同的票價。蒙特利爾交通局之所以能夠這么做，是因為其掌握了大量顧客的數據。在信息時代之前，受限于記錄手段，商家對自己產品及服務的銷售和流向，只有一個粗略的記錄，但現在的信息技術已經可以把一件產品的流向、每位消費者的情況都記錄下來，再通過數據挖掘，加以云計算平臺的海量數據處理，為客戶量身定制，把消費和服務推向一個高度個性化的時代。
更多可定制化選擇的商業模式
其實，不僅僅是婚姻交友，就連購買汽車，也能利用大數據平臺獲取更多的數據資源。什么時候買車最便宜，實際上，照樣可以讓大數據掐指給你算算。True Car，一個神奇的美國在線銷售汽車網站，第二季度（截至2014年6月30日）賣出的新車數量占全美新車銷量的3.43%（全美市場共計銷售816萬輛新車）。True Car最大的亮點，即努力打造一個透明的汽車市場價格體系，消費者能夠從網站上查看自己所在區域近幾個月內，該車型的平均價格走勢，其他消費者的購車價格。
日積月累下，True Car的汽車銷售數據庫不斷壯大。最近，針對過去5年轎車和卡車的新車銷售價格統計，True Car得出了一份報告：傳統上，人們認為買車最劃算的月份是12月，事實上這個月是買車最貴的時間。12月份，數據顯示汽車的平均銷售價格是31，146美元，位居榜首。買車最便宜的月份應該是8月，平均銷售價格為29，296美元，比一年中的其他月份要低169美元。TrueCar的核心就是搭建了一個公開透明的價格信息平臺，它的車價信息來源渠道包括提供車貸的金融機構、主管車輛注冊的政府部門等，這確保了其所收集到價格的準確性。
在移動互聯網時代，人跟服務更緊密地結合在了一起。在人們的生活服務中間，可能還有很多非常小的需求與服務，甚至不是特別高頻的，但很多都是可以改進的，不管是戶外出行，還是居家閱讀，這里面都有機會，也會有無窮多的選擇。在互聯網經濟時代，以網頁驅動商業模式的發展，也進化到了以長尾效應和眼球效應為代表的商業模式。任何一個細分的領域，在移動互聯網的背景之下，都有可能成就一家成功的企業，誕生一種新的商業模式，這也是移動互聯網的核心戰略，其對現實生活的侵入、對我們生活方式的變化，和過去互聯網時代用戶固定、單一、有限的選擇，是完全不一樣的。而在英特爾公司中國區產品市場部總經理Brent Young看來，當前市場競爭最大的瓶頸并不是技術，而是商業模式的啟動和維持。只有通過在云計算數據中心+多樣化個人信息終端及物聯網終端的架構上構建通用的硬件、軟件和生態系統解決方案，這些計算力才能支撐跨設備的計算無縫協同、實現即時且一致的用戶體驗，以低成本滿足多樣化的小微需求。
如今，移動設備和智能終端市場的爆發也引發了數據交互大爆炸：數據不是孤立存在的，數據存在更多的目的是為了交互，交互的過程中又創造了新的數據。正是通過數據挖掘，近幾十年來，各大商家譜寫了不少點“數”成金的傳奇故事，例如沃爾瑪通過捆綁“啤酒和尿布”提高銷量。寬帶資本董事長田溯寧將當今的大數據與云計算稱作“破壞式創新”：“海量數據與新的存儲計算方法，為改造傳統產業提供了廣闊的機會，一些之前不可想象的領域都將成為現實。”
例如最近在美國舊金山送外賣的創業公司最近非常火，Sprig 和 SpoonRocket 都拿到了千萬美元級別的融資，它們的模式是在網上或手機上點單，然后自己雇人做健康營養的快餐，派人送到用戶手中。為什么一個做外賣的也對大數據這么熱情？因為通過用戶數據分析，他們能提前預測在哪個地區、什么時間用戶訂單可能會一下爆棚，由此，外賣公司可以提前調整運力并縮短用戶等待時間，因為外賣公司的用戶體驗很大程度上取決于能否在用戶下訂單后 10～20 分鐘內把快餐送到。這些公司也使用大數據做外賣車輛的路線優化，目的是保證如何以最有效、最省成本的方式將快餐送到用戶手里。
實際上，國內類似的項目也獲得了風險投資的青睞，例如“美食送”，創業的三個年輕人之前都是一家全球知名快遞公司的管理人員，自從萌生了創業的想法之后，就利用每天午飯時間來討論尋找方向，3個月的時間，列出了11個方向，用排除法來篩選，最后剩下的就是送餐。因為這個看似沒有任何技術含量的領域，大公司不會做，大資本不會做，但卻恰恰需要更好的技術支撐。他們就很快找到了送餐服務的核心技術――路線規劃。利用大數據平臺，美食送可以更有效地規劃送餐路線，不僅做到個別及時，更要做到全局順暢，按照“美食送”的設想，未來全城數千送餐員，只需要手持一個終端設備，就可以不間斷地流動起來，成為專業的餐飲配送公司。
5年前，如果開一個面向消費者的初創公司，至少需要300萬元的投資，這其中最大的花銷是人工和基礎設施，一半的工程師要把時間花在維護服務器上。而現在，有了云服務，數據的存儲與分析可以交給專業的云平臺公司去完成，一個初創公司只需要10萬元就可以起步了，在阿里云租用一個1核1G的服務器，每月租金只需要44.8元。
阿里云計算于2009年9月創立，現在為云計算與數據管理平臺開發商，類似于亞馬遜的網絡服務單元，向企業出租計算機存儲和處理功能而不需要他們自己購買服務器。阿里云的運作亦能產生了一石二鳥的效果，既能從使用方那里獲得云服務的使用費，又能不動聲色的匯聚一大批行業數據，獲取除淘寶交易數據以外的大數據。事實上，阿里云計算正承載著阿里大數據的未來。大數據正在獲得各個行業的重視，和大數據捆綁在一起的阿里云服務自然也受到越來越多投資者與創業者的青睞。
現如今，中國移動互聯網用戶在結構及需求均呈多樣化分布特點的同時，許多長尾需求尚未顯現；隨著移動互聯網的發展，此類長尾需求將進一步顯現，尤其是商務、生活及個性化類的移動應用需求存在較大潛在市場空間，高價值變現潛力將誘使越來越多的服務提供商投入到相應的服務運營之中，移動互聯網應用服務市場也將進一步得以多樣和豐富，這也會讓消費者得到更多的個性化選擇。
提升傳統行業 挖掘個人消費的新趨勢
實際上，現如今互聯網的價值不再是自己產生很多新東西，而是對已有行業的潛力再次挖掘，用互聯網的思維去重新提升傳統行業。預測未來，不難發現互聯網和傳統行業會有更多結合，利用互聯網沉淀出的大數據，想象力無窮。
不久前，百度與萬科的合作就是一起很“土”、很落地的典范。根據雙方協議，百度將基于大數據分析及云計算技術，為萬科旗下的商業地產提供智能化升級的解決方案。雙方聯合打造的首個項目――北京昌平的金隅萬科廣場有望于2014年底完成智能化升級，成為萬科旗下的首個智能Mall（購物中心）。而百度與英特爾在2013年簽署了全面合作協議，雙方開展面向未來的云數據中心、云計算架構以及大數據系統的聯合研發工作。百度是云計算和大數據的最佳實踐者，管理了數千PB的數據，日處理數據量近百PB。百度在云計算和大數據方面的技術積累為類似萬科智能Mall這樣O2O項目的成功奠定了基礎。
這個合作給外界帶來了太多的想象空間。例如很多人都有過到了一個商場半小時都找不到停車位的經歷，如今大數據就可以解決這個問題，結合商場停車場的動態信息，幫助用戶進行停車決策，以及進行商場內部導航。除了這些基于LBS的服務之外，更大的想象空間在于百度根據萬科商業地產的需求進行相關商場顧客數據的獲取和分析，如顧客畫像數據、顧客活動軌跡、顧客消費習慣等，為萬科商業地產鏈接顧客提供數據支持。
未來，這兩個行業還會利用移動互聯網的大數據，對消費者的喜好進行判定。商戶可以為消費者定制相應的獨特的個，甚至可以在一些商品或者服務上匹配用戶心情等等。商家可以根據大數據為消費者提供其可能會喜好的特色產品活動以及小而美的小眾商品選購等。設想一下，如果智能化升級能夠讓一個Shopping Mall的顧客數量和人均消費提升30%-50%，為此投入幾百萬元甚至上千萬元對于投資方來說非常劃算，那么僅僅針對國內Shopping Mall的智能化升級就是一個千億元級別的市場。
其實這也是一個定制化服務的例子，商場可以通過了解顧客的喜好、生活習慣、年齡、職業、身體狀況、收入等大數據，從而針對顧客本人專門定制了服務。利用大數據來做定制化服務和產品，可以設計生活中的方方面面。未來，我們去逛大商場，也許根本不用逛得累個半死，自進入商場起，我的iPhone就會收到商場為我個人定制的服務計劃。除了買衣服，這個定制化服務里還會根據我的時間安排出我今天的行程。根據我近期產生的數據（比如說減肥計劃、喜歡的電影類型等等），推薦我去素食餐廳，去看一場科幻電影等等，把我的3個小時安排得豐富多彩并且有條不紊。大數據定制化服務，在旅游和酒店行業也可以充分地利用起來。學生想去的景點與辦公族想去的景點不同，老年人想去的景點又與中年人想去的景點也不同，學美術和學建筑的更不一樣。如何做到大家都滿意？完全可以用大數據來定制旅游。
可以預見，以互聯網、物聯網、云計算為代表的新一代信息技術，將在促進供需信息對接和推進農業生產智能化、現代化、精準化方面發揮巨大的作用。
據預測，中國數據總量將于2020年占到全球24%，成為世界上第一數據大國和“世界數據中心”。
隨著大數據應用在不同行業的落地和深入，數據分析逐漸成為企業日常運作的基礎性工作。應用環節對于數據、平臺和分析的需求正逐漸細化，連鎖式地逐一反向作用于產業鏈上的各個環節，進而形成具有行業特色的大數據生態系統。
目前，我國的大數據發展已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力，但也存在產業基礎薄弱、創新應用領域不廣等諸多問題。為解決相關問題，2015年9月5日國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，明確鼓勵企業積極探索應用模式和商業模式創新，實現大數據創新鏈和產業鏈融合。
在工業領域，一整套數據的標準、主數據、數據倉庫，甚至BI，可以優化工業化生產、提升效率。這其中模型數據化、數據產品化，是工業大數據兩個重要的探索方向。
而在民生領域，以金電聯行（北京）信息技術有限公司（以下簡稱“金電聯行”）為代表的大數據公司，為政府、社會組織及研究團隊，提供了大量的數據產品支持，這也促進了整個民生行業大數據的發展。
近日，金電聯行與廣州巨杉軟件開發有限公司（以下簡稱“巨杉軟件”）簽訂戰略合作協議，雙方將在大數據行業開展合作，推進大數據產業落地，共同打造大數據征信及相關領域的標準化體系和大數據產業鏈。
“此次合作，雙方將共同發力大數據產業，包括基礎環境搭建、集成運營等多個方面，并從在2016年落地多項大數據應用。”金電聯行聯合創始人、高級副總裁、首席科學家朱志偉說。
據悉，金電聯行擁有中國第一個自主知識產權的大數據信用技術體系，掌握云數據挖掘、云信用計算和云結構服務核心技術。2015年，金電聯行聯合中國標準化研究院等專業機構推進大數據產業標準化進程，開始探索大數據產業鏈建設。
目前，全球的大數據應用主要集中在金融、電信、媒體、政府、零售、交通、公共服務、醫療健康等方面。就市場方向而言，金電聯行與巨杉軟件有較高的契合度，都將政府、金融機構、產業龍頭作為主要的服務客戶。隨著各自技術與市場的不斷發展，雙方將探索更有價值的應用模式和商業模式創新。
在這樣的大背景下，大數據相關公司像雨后春筍般層出不窮，數據堂（北京）科技股份有限公司（以下簡稱“數據堂”）就是其中的佼佼者。
“今年上半年，數據堂業績大幅增長主要得益于我們強大的數據源儲備和廣泛的商業用戶基礎，以及商業模式的創新。我們通過多種形式，在多個領域進行業務拓展，引入更多的數據資源，持續優化我們的數據資產，拉動收入增長。” 數據堂CEO齊紅威表示。
平臺化數據服務模式
作為一家大數據公司，數據的多少和質量是其核心競爭力。數據堂公開表示，它目前已積累約5萬組數據，數據量將近1000TB。
將近1000TB的海量數據是數據堂多年積累的產物，數據堂之所以能積累數量如此之大的數據和數據堂的數據眾包平臺分不開。數據堂采用眾包采集的方式產生數據，利用全球40多萬兼職人員幫助數據堂采集大規模的線下數據。齊紅威表示：“數據資源的多寡是行業壁壘，需要時間積累。我們這幾年運用我們獨有的眾包數據采集方式和與行業企業合作等模式，積累了大量的數據資源，這為我們后續業務發展夯實了根基。”
過去數據堂采用傳統數據服務模式（收集、加工、線下銷售），以銷售為導向進行數據采集制作。而目前數據堂采用的是平臺化的數據服務模式，并將其包裝成為大數據電商平臺――Datamall數據商城，實現了用戶線上銷售交易、數據定制、數據合作等多種業務模式的整合和打通，極大地提高了數據變現的能力和靈活性。
進一步拓展覆蓋領域
隨著數據堂近年來的快速發展，數據堂的覆蓋領域也從過去的單一的人工智能領域拓展到金融征信、健康醫療、智能交通等行業領域，并全面構建了覆蓋整個數據價值鏈的生態系統。
BAT（百度、騰訊、阿里巴巴）、華為、微軟、英特爾等公司先后成為數據堂的合作伙伴。目前，數據堂已經開始布局海外市場，在硅谷設立了子公司，重點服務北美人工智能領域的互聯網公司和高科技公司。
以交通類數據為例，數據堂自2014年起就一直在做業務布局。數據堂目前已經涉獵路況交通、信貸、保險、區域經濟分析等領域。值得一提的是，國家正在大力促進社會信用提升，個人和企業征信市場的成長空間巨大，未來我國征信市場空間或將達到千億元規模。
過去20年，互聯網可以說是改變社會、商業最重要的技術及應用。隨著移動智能終端的普及以及擁有后臺云計算及大數據的能力，互聯網還將創造從改變消費者個體的行為到改變各個行業乃至社會的新時代，我們稱之為“產業互聯網時代”，用互聯網名詞來說即“從小C時代到大B時代”。
產業互聯網時代的到來，體現為互聯網的技術、商業模式、組織方法將成為各個行業的標準配置。有三項關鍵技術與應用為產業互聯網時代的到來創造了變革的基礎：一是無所不在的終端，包括手機及其各種信息傳感設備（如智能眼鏡、腕表等）的普及。二是空前強大的后臺云計算能力，包括計算與存儲能力，從GB到PB及至EB級的跨越。三是不斷升級的寬帶網絡。這三項技術的成熟讓每個行業都具備了收集、傳輸及處理大數據的能力。
如果說18世紀工業革命的生產資料是以物理的礦產、化學元素為對象的話，產業互聯網時代的生產資料就是大數據。新的計算及計算技術與應用正在將過去以“流程”為核心帶向以“數據”為核心，大數據及大數據處理的能力會成為每個企業、每個行業的“新大腦”。
但是，產業互聯網化的前景依然面臨著技術及觀念的挑戰。
互聯網技術的創始者們從未想到他們在上世紀60年的程序、設定的標準，是為這么大規模的社會應用做準備。互聯網技術的核心是TCP/IP網絡傳輸協議，這種協議的基本假設是“覓錯和糾錯”，它對傳輸時速、質量的要求是人們稱之為“Best Effort”的網絡（盡最大努力的技術），而不是“Mission Critical”（有時間、質量要求的網絡協議）。
在所有的關鍵產業都以互聯技術為基礎時，這種網絡技術基礎必須具有高可靠性、適時性及安全性的要求。回顧電應用的歷史，也曾用五六十年的時間完成了從直流電到交流電，從小規模應用到成為社會核心基礎設施的一部分。互聯網從消費者到產業化應用，可能也需要這種技術演進和優化變革的過程。
觀念挑戰可能更大。我們的思想觀念大都還停留在工業化時代，產業互聯網化是企業傳統技術構架、商業模式及組織方式的變革。各個行業的信息化負責人（CIO）會成為產業互聯網化的阻礙者，所以現在企業的CIO必須變為首席互聯網官。
觀念之外的挑戰，來源于企業的最高領導者及社會、政府各個方面。“安全威脅及不可靠”可能是最多涉及的問題。觀念方面更大的挑戰可能是對社會法律、規則制定的要求。產業互聯網時代的企業物質資產逐漸被“大數據”資產所取代，它的所有權的劃定、交易定價等也才剛剛開始。
產業互聯網對打造中國經濟升級意義更為重大。中國在幾乎所有傳統行業中均是后來者，今天又面臨著諸如產能過剩、耗能過大、服務業水平不高、服務成本居高不下等挑戰，用產業互聯網實現升級，可能是最好的應對方式。同時，這會帶動中國信息技術的創新。前述互聯網技術面臨的各種問題正是信息企業技術創新的機會。從芯片到系統軟件，從商業模式到組織形態的創新，為未來中國誕生影響世界的技術企業提供了前所未有的可能。
今天這些技術名稱，IP、4G、大數據、云計算，在未來20年將會像電、汽車、抗菌素等工業革命重大發明一樣，不僅作為工具，而是成為塑造企業、社會、國家最重要的力量。產業互聯網就是這些力量的呈現。
