大数据的多种商业模式

提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案;华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案;

大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上(与云结合)，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。

Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics 便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在 7 日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData主要面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上;

技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。

“服务提供者”的商业模式

服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。

应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：

2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务;例如前面提过的Inrix ;

2C：面向个人，提供基于数据分析的服务;例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点;

咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术(方法、商业等)咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务;

2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务;利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动(Footfall)数据：以时间为维度(小时/天/月/年)，在特定区域的人员人口统计数据(性别、年龄)和行动等数据; 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

个人认为，目前产业链上真正的大数据玩家，应该是通过重复利用数据获得利益的公司，例如Google。Google所有的业务都是构建在大数据之上的，索引整个互联网网页，成功地建立了“网页搜索+广告”的商业模式，发展大数据并挖掘大数据的新价值是其不可不为的原动力;Google是大数据最大的玩家，抢占“人”生存数字化、智能化的入口;2012年Google总营收501.75亿美元，利润107.4亿美元，其9成利润来自广告。我在上一篇关于《大数据的商业本质》中提到，有咨询公司预测2017年全球大数据技术(包括技术、工具和服务，该处服务是指大数据支持、培训和专业服务)市场空间约500亿美金(2012年约为50亿美金)，约等于Google 的2012年的总营收。“数据为王”或者“数据驱动”的业务内涵和模式是大数据时代的未来利益最大者。

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