大數據的商業模式

2013-10-25 13:36:08 賽迪網　點擊量：評論 (0)

　著名管理學大師彼得?德魯克曾說過，當今企業間的競爭，不是產品的競爭，而是商業模式的競爭。Rappa(2004)認為，商業模式規定了公司在價值鏈中的位置，指導著公司如何賺取剩余價值；并指出商業模式明確了一

和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；
　　咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；
　　·2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析后預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自于客戶增值部分的分成。例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基于地點的人員流動(Footfall)數據：以時間為維度(小時/天/月/年)，在特定區域的人員人口統計數據(性別、年齡)和行動等數據；這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。
　　個人認為，目前產業鏈上真正的大數據玩家，應該是通過重復利用數據獲得利益的公司，例如Google。Google所有的業務都是構建在大數據之上的，索引整個互聯網網頁，成功地建立了“網頁搜索＋廣告”的商業模式，發展大數據并挖掘大數據的新價值是其不可不為的原動力；Google是大數據最大的玩家，搶占“人”生存數字化、智能化的入口；2012年Google總營收501.75億美元，利潤107.4億美元，其9成利潤來自廣告。我在上一篇關于《大數據的商業本質》中提到，有咨詢公司預測2017年全球大數據技術（包括技術、工具和服務，該處服務是指大數據支持、培訓和專業服務）市場空間約500億美金（2012年約為50億美金），約等于Google 的2012年的總營收。“數據為王”或者“數據驅動”的業務內涵和模式是大數據時代的未來利益最大者。
　　大數據要想落地，必須有兩個條件：一是豐富的數據源，二是強大的數據挖掘分析能力。目前，IT領域軟件開源盛行，逐步降低了分析技術的門檻。很多企業在大數據戰略上受挫，就是因為數據源匱乏。企業要想在大數據時代領先，必須多方合作等方式獲取更多的數據，這是大數據的基礎，也是大數據戰略成敗的核心。