馬云說：未來的世界，我們將不再由石油驅動，而是由數據驅動。

    如今企業數據已經成為了新時期的數字石油，數據挖掘和數據分析已經成為企業核心競爭力。眾多的企業也開始了“企業+大數據”的腳步，他們在應用的過程中也有疑問，數據很重要，但是數據如何去產生更大的價值?這也是數據變現的難題，數據變現是將不同維度、屬性的數據應用到一個業務場景中，這其中可以是單領域應用，也可以是跨領域應用。

    我們接下來看2家企業的數據變現之路是怎么走的。

    第一家是傳統家電行業的企業

    這家公司在推出智能電視用來采集數據后，與一家大數據公司進行第一期合作，針對智能電視的信號回傳的數據做一個大數據平臺，對智能電視回傳的數據進行一個可視化，可以看到用戶的所在地以及基本的統計圖表，但是不知道回傳的數據能干什么。于是又進行了第二期合作，收集用戶更多的信息，比如了解用戶的年齡段、性別、有錢沒錢等等，做用戶分析，但是還是不知道這些數據有什么用。最后他們又開始了第三期的合作，一起探索企業數據怎么去變現。

    這家公司一直在探索數據變現的道路，也在探索的道路中了解到用戶的具體信息，用戶看電視的時長以及一些使用習慣等等，這些數據幫助該企業提供更好的售后服務，提前服務，提高了用戶的體驗。

    第二家是廣州做房地產數據變現的大數據企業

    這家企業之前追尋用戶從線上看房到成為購房用戶的行為分析，發現這種用戶購房的轉換率低的讓人不敢相信，只有千分之五，后來將看房用戶的數據，加上另外幾個維度去測試，最后發現在看房的同時也看裝修和看家具的用戶會買房的概率有百分之二十。于是他們重新進行了數據模型和算法的調整，轉換率整整提高了40倍。

    從第一個案例，我們可以知道：

    企業在數據變現的過程中，并不是一蹴而就的，特別是對傳統企業來說，你更多的是做數據變現的前期準備，從數據采集開始再進行數據變現。雖然這家企業沒有找到數據變現的直接途徑，但也通過探索數據變現的過程中，利用數據去提升服務質量和用戶體驗，讓用戶信賴自己的產品。

    從第二個案例，我們也可以知道：

    就算是大數據企業，在數據變現的路上也不是一帆風順的，也是摸著石頭過河，大數據雖然火了有些年，但也是一個新生事物。這家房地產公司利用采集的數據建立用一個用戶畫像，針對具有看房+看裝修+看家具的用戶進行一個精準的營銷，很顯然收獲是巨大。

    企業數據變現之路如何走?數據產生于業務或者行為，體現數據變現的最好方式就是讓數據回歸到業務本身，讓業務更好的增長。下面筆者說說企業數據變現的幾種模式：

數據基礎服務(數據交易、數據開放等)

    據小編所知，一條高質量的金融數據價值高達幾百元。在這個年代，所有企業都重視高價值的數據，因為這些數據可以讓企業主更加了解高價值用戶，接近高價值用戶，觸達用戶內心。由于數據具有價值性，數據交易和數據共享也逐漸形成一個產業鏈，在我國擁有三個大數據交易平臺，三個大數據交易所，十個大數據交易中心以及多個數據開放共享平臺。

    眾所周知，數據交易和數據開放共享容易造成侵犯用戶信息和隱私，數據的所有權也難以確定。相對美國對比，我國在數據安全和用戶隱私領域的法律建設還擁有許多空白，但是關于保護用戶隱私的呼聲卻不斷變大。2016年蘋果、亞馬遜和谷歌母公司Alphabet在內的十余家科技公司表態支持微軟對于美國政府部門秘密搜查用戶數據的行為抗議，并且微軟對美國司法部提出訴訟

    在中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布的報告中提及“大數據應用愿景是美好的，但也對個人隱私形成嚴峻挑戰，同時也建議政府需在法律曾名明確用戶的“知情權”和“遺忘權”。

數據產品/工具商

    一位大數據公司的CEO說“我們的產品就是把公司內部的分析能力讓大家有償的去使用，幫助他們增長”。將某方面能力賦予給大眾，這是產品重要價值的體現。國內神策數據、GriowingIO、諸葛IO賦予用戶分析的能力、Taradata和ORACLE賦予用戶存儲的能力。產品和工具的出現，使傳統企業加快的企業轉型的步伐，幫助企業從龐雜的數據背后挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶“口味”的產品和服務，并結合用戶需求有針對性地調整和優化本身。

    在數據分析和數據可視化的時候，我們要重視數據源的準確性和全量，只有數據源的質量足夠好才有可能分析出正確的結果。

行業應用

    進入2017年，數據已經成為每一個行業的重要生產資料和變革力量，對于海量數據的挖掘和運用更是驅動業務增長新動力。

    “谷歌通過大數據預測甲型H1N1流感”和“美國的Target百貨公司分析出女孩懷孕”這是我們比較熟悉的大數據應用案例，用戶畫像和推薦系統更是我們日常生活中可以碰到的，在我們逛亞馬遜的時候會給我們推薦一本書，這就是根據我們的瀏覽數據、網上行為數據(也許還有線下的數據，比如你使用Kindle等等)來給我們推薦。在目前為止，大數據應用更多的集中在營銷、金融、電商行業。

大數據咨詢服務商/行業解決方案商

    在數據時代，以數據分析為思維的運營和管理成為了企業業務發展的重要依據。在這以數據做為輔助決策指標的企業中，企業獲得的數據是準確的，實時的，相對比傳統咨詢公司的滯后性有著大數據的全量性和實時性有著天然的優勢。

    在今天，大數據依然是一個新業務，許多企業都是摸著石頭過河，都會在發展的過程中遇到茫茫多的問題，有些能解決，有些不能解決，那么這個時候就需要擁有數據分析思維和資深業務經驗的服務商來幫助企業在往大數據方向轉型和企業運營時期提供幫助。

    數據基礎服務、數據產品/工具商、行業應用、大數據咨詢服務商/行業解決方案這就是企業數據變現的四種模式。大數據發展到今天，每一家數據公司都在摸索適合自身的變現模式。我們不要盲目的跟從他人的商業模式，只有適合自己的才是最好的，要讓變現模式要適應業務，根據業務去調整、優化變現模式。

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本文標題：企業數據變現的四種模式

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