大数据的多种商业模式

大数据要想落地，必须有两个条件：一是丰富的数据源，二是强大的数据挖掘分析能力。目前，IT领域软件开源盛行，逐步降低了分析技术的门槛。很多企业在大数据战略上受挫，就是因为数据源匮乏。企业要想在大数据时代领先，必须多方合作等方式获取更多的数据，这是大数据的基础，也是大数据战略成败的核心。着名管理学大师彼得?德鲁克曾说过，当今企业间的竞争，不是产品的竞争，而是商业模式的竞争。Rappa(2004)认为，商业模式规定了公司在价值链中的位置，指导着公司如何赚取剩余价值;并指出商业模式明确了一个公司开展什么活动来创造价值，在价值链中如何选取上下游合作伙伴以及怎样与客户达成交易、为客户提供价值

目前，在大数据产业链上有三种大数据公司：

1)基于数据本身的公司(数据拥有者)：拥有数据，不具有数据分析的能力;

2)基于技术的公司(技术提供者)：技术供应商或者数据分析公司等;

3)基于思维的公司(服务提供者)：挖掘数据价值的大数据应用公司;

不同的产业链角色有不同的盈利模式。最近，我按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。

“数据拥有者”的商业模式

数据拥有者，这样的公司有三类：

1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等;这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据(+技术)+服务;

2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务;例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利;

3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用;

它们的商业模式有：

2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务;例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库;

2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。

2D：租售数据/信息模式(数据资产分享和交易平台)，新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售;例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用;VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司;

“技术提供者”的商业模式

技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：

提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子;

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