大数据的商业模式

2013-10-25 13:36:08 赛迪网　点击量：评论 (0)

　著名管理学大师彼得?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

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。
　　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。