引言
美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番。在中國，大數據也會有比較大的發展空間，據估算，未來中國大數據潛在市場規模有望近2萬億。總體而言，大數據技術及業務剛剛起步，展望未來，一片藍海，因此深入挖掘大數據業務的商業模式必將成為企業的競爭戰略之一。
根據維基百科的定義，“大數據”指無法在一定時間內用通常的軟件工具進行捕獲、管理的數據集合。基于此，大數據業務可被定義為：以新數據處理技術為手段，在海量、結構復雜、內容多樣的數據集中，以較快速度解析出規律性的預見、趨勢或判斷。
1、商業模式的涵義
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個公司開展什么活動來創造價值，在價值鏈中如何選取上下游合作伙伴以及怎樣與客戶達成交易、為客戶提供價值。
筆者認為，商業模式即為企業通過產品或服務與價值鏈上下游主體之間建立的一種商務關系，包括公司所能為客戶提供的價值、公司的內部組織結構、合作伙伴關系網絡等用以實現這一價值并產生可持續盈利收入的要素。而大數據業務的商業模式就是圍繞大數據資產和技術衍生出來的商業模式。
2、大數據業務的商業模式類型
大數據產業鏈自底向上主要由三層構成。第一層是企業內部交易數據和企業外部的用戶行為數據、物聯網數據等，這一層次的主要任務是數據的采集、存儲和傳輸等工作；第二層次是信息層，去粗取精，提煉后形成價值密度更高的信息，這一層可以產生諸如數據包銷售、租賃等業務模式，也會誕生一批靠搜集各類數據為主業的公司，如區域數據提供商；第三個層次是知識層，對于知識的利用需要人工介入以外，主要還需要融合行業信息。具體來看，圍繞上述三個層次衍生出六種主要的業務模式。
2.1 租售數據模式
將產業定位在大數據采集和整理階段，通過收集、整理、過濾、校對、打包、發布等一系列流程后，實現數據的增值，這就是租售數據模式。作為中國領先的導航地圖、動態交通信息及汽車綜合信息服務提供商，四維圖新致力于為全球客戶提供專業化、高品質的電子地圖數據產品和服務。其擁有全國最大的高質量導航電子地圖數據庫，建成了以北京為中心、覆蓋全國的本地化導航電子地圖數據采集更新體系，在基于靜態的地圖數據基礎上不斷加入實時動態的交通信息、豐富的生活信息和全面的地理信息。
租售數據模式對于數據提供商來說具有極大的價值，因為這一模式能使其擁有很強的話語權。由于數據的稀缺性，數據提供商位于產業鏈的有利位置，具有較強的議價能力、較強的競爭優勢以及良好的成長空間。
這一模式的關鍵成功因素是大數據的采集和維護，企業要將在經營中接觸到的大量實時數據進行匯總記錄并校對，加工成客戶所需的數據才能銷售獲利。
2.2 租售信息模式
將產業定位在大數據整理和分析階段，采編各類信息、數據，建設和維護數據平臺，并通過各類渠道將信息傳遞、推廣、銷售出去，這就是租售信息模式。成立于1982年的美國彭博資訊公司(Bloomberg)是目前全球最大的財經資訊公司，其僅用了22年的時間，就將它的金融數據市場的銷售收入超越了具有150年歷史的、世界上最大的資訊公司——路透集團。彭博是全球商業、金融信息和財經資訊的領先提供商，通過其強大的信息、專家和咨詢網絡為全球重要的決策制定者帶來關鍵信息。彭博的優勢在于通過創新的技術來快速、精準地傳遞數據、資訊和分析工具。
租售信息模式能夠成為企業競爭的法寶，企業結合終端業務比競爭對手更及時、更客觀地提供相關信息和資訊給廣大用戶，可以搶占更多的市場份額。
這一模式的關鍵成功因素是采編各類信息資訊，要做到這一點，企業應建設和維護大型數據平臺，并協同多種渠道進行信息和資訊的推廣。
2.3 數字媒體模式
將產業定位于媒體上，利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷，企業收入來自于客戶增值部分的分成，這就是數字媒體模式。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。億贊普(北京)科技有限公司是一個高科技公司，基于技術和商業模式的創新，搭建了全球化的云媒體平臺。億贊普目前已擁有56項國際核心專利，尤其在大數據處理和數據分類技術上處于國際領先地位。億贊普云媒體平臺創新的商業模式，包含了電信業、媒體、電子商務、廣告服務等行業，構建了一條全新的數字媒體服務產業鏈，將助推互聯網媒體產業鏈轉型升級。
傳統的互聯網營銷是完全碎片化的，廣告主每一次廣告投放的數據難以進行關聯和復用，導致了廣告費用的浪費。而數字媒體模式基于領先的數據挖掘技術，解決了這一難題，不僅實現了跨媒體的廣告調度，而且幫助廣告主不斷積累和復用自己的營銷數據庫，實現了營銷活動的持續性和科學管理。
這一模式的關鍵成功因素是基于大數據分析和挖掘而積累的互聯網知識。而其基于知識模式的經濟價值和社會價值還遠遠沒有發掘出來，其發展空間不可估量。
2.4 數據使能模式
將產業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，這就是數據使能模式。最典型的是小額信貸公司，在大數據時代，評估這些小微企業甚至個人還款能力的技術手段有了巨大進步，通過分析這些企業往來的交易數據、信用數據、客戶評價數據等，完全可以掌握他們需要的資金量，甚至可以測算他們可能的還款時間，放貸風險大為降低。目前基于數據分析的小額信貸公司如雨后春筍，國內代表性的公司是阿里巴巴旗下的阿里巴巴金融。阿里金融承擔阿里巴巴集團為小微企業和網商個人創業者提供互聯網化、批量化、數據化金融服務的使命。其通過互聯網數據化運營模式，為阿里巴巴、淘寶網、天貓網等電子商務平臺上的小微企業、個人創業者提供可持續性的電子商務金融服務，向這些無法在傳統金融渠道獲得貸款的弱勢群體提供“金額小、期限短、隨借隨還”的純信用小額貸款服務。
數據使能模式依據大數據技術開展高收益、低風險的業務，為企業創造新的盈利模式。未來將會有更多的數據使能型的業務模式出現，它們將具備創新業務的特質。
這一模式的關鍵成功因素是維護數據的真實性和完整性，并適時進行風險分析。數據越完善，風險越低，越有利于保證企業的高收益。
2.5 數據空間出租模式
將產業定位于大數據計算基礎設施上，通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平臺，這就是數據空間出租模式。Dropbox是一個網絡存儲服務、網絡備份工具和文件同步工具。其在線存儲服務通過云計算實現因特網上的文件同步，用戶可以存儲并共享文件。用戶可以通過Dropbox桌面應用軟件，把檔案放入指定文件夾，然后檔案就會被同步到云端，只要用戶在其他設備上登陸自己的Dropbox客戶端，都可以訪問和管理自己Dropbox上的文件。
數據空間出租模式給個人和企業用戶提供了實用的文件同步、備份、共享工具。另外，也可以很方便的分享給其他人。而自動備份的功能則大大提高了文件的安全性。這一模式的關鍵成功因素是平臺的開發和維護，因為這一模式普遍的運作方式是后臺自動備份指定的文件夾內容到云空間上，所以往往需要一個功能十分強大的開發平臺來支撐。
2.6 大數據技術提供商模式
將產業定位于大數據技術和工具上，圍繞Hadoop架構開展一系列產品研發、技術服務，或是開發非結構化數據處理技術，這就是大數據技術提供商模式。狹義的大數據技術相關公司圍繞Hadoop技術，提供大數據存儲、檢索、數據挖掘等應用。廣義而言，大數據的核心技術之一是非結構化數據的處理技術，包括語音、視頻、文本、圖片等。拓爾思是國內非結構化信息處理的龍頭企業，公司專注于海量非結構化信息處理為核心的軟件研發、銷售和技術服務，其大數據管理系統V7.0兼容Hadoop標準支持PB級海量數據管理。
大數據技術提供商模式迎合了大數據時代對海量數據進行挖掘整合的需求，而且移動互聯時代的海量消費數據給其發展帶來了巨大的市場空間和成長機會。
這一模式的關鍵成功因素是準確把握技術發展方向并保證提供優質的技術服務。同時，公司應構建清晰的營銷網絡架構，并且針對不同客戶群體提供差異化服務，保證滿足重點客戶的定制化需求。
3、大數據業務運營中的問題及對策
總體而言，大數據技術及業務剛剛起步，前景一片光明，但其中也隱含一些“礁石”，應引起注意，概括起來有如下幾點：
3.1 數據挖掘的隱私問題
數據隱私、數據安全問題是“大數據”時代不可回避的問題。現階段消費者已經生成了很多數據記錄，比如電話記錄、上網痕跡、交易記錄等，凡使用數字化工具都會留下記錄。將來這些數據在各個環節打通以后，一個人的行為就無法隱藏，數據持有人可以從歷史數據中推測判斷出行為人的行為軌跡和思維軌跡。人們往往強調數據整合能實現“1+1>2”的效應，卻忽略了這種擴大的效應對隱私的滲透力也是大于2的。我們缺少“數據權”的體現之一正是層出不窮的個人數據泄露事件。
由來自多個國家、多個組織的代表提出的“隱私偏好平臺計劃”是一種針對隱私泄露的技術保護策略，它是萬維網集團在線隱私國際標準協議的一部分。計劃旨在提供便于用戶控制個人信息的一系列工具和服務，從而提高Web服務商和個體用戶之間的相互信任。其使得網站以一種能被客戶機分析的標準化結構表達網站的隱私政策，尤其可以使網站擁有者把隱私操作翻譯成基于XML的計劃聲明，這種計劃聲明可被瀏覽器自動地檢索和翻譯。這意味著用戶可以輕易地發現和理解特定站點的政策，并可做出是否接觸該網站的明確決定。這一計劃為解決數據挖掘中的隱私問題提供了極大的幫助。
3.2 數據驅動的創新問題
不可否認，大數據時代日漸發展的數據驅動式的決策模式降低了決策風險，但也扼殺了潛在的、沒有數據支持的創新。在這種情況下，人們的創新思維和創造力會逐漸被埋沒，像喬布斯這樣不相信市場調研，依靠本能和悟性創造了iPhone奇跡的天才會越來越少。
為了避免因數據驅動阻礙創新，企業應該引進和培養創新型人才，同時還須打破“封閉創新”，建立多元主體協同互動的創新模式，即企業應主動尋求與高校、科研機構、上下游等外部創新組織的技術合作，建立由企業主導的產學研合作市場機制，彌合斷裂的創新鏈和產業鏈，這樣才能在“智慧經濟”時代的全球競爭中脫穎而出。
3.3 數據甄別的質量問題
數據甄別過程中的質量問題也是我們不可忽略的。面對潮水般的數據，如果不加以篩選、甄別，就難以保證數據的完整性與客觀性，在此基礎上的數據分析與整合必然也會錯漏百出，失去了其使用價值。肯尼斯·庫可耶等編著的《大數據時代》一書中在肯定了大數據的核心功能是預測之外，也指出大數據的不利影響是濫用大數據進行預測。
數據質量評估和監控是解決數據質量問題的重要手段，一般認為數據質量是一個層次分類的概念,每個質量類最終分解成具體的數據質量維度，如準確性、完整性、一致性、最小性等。數據質量評估的核心在于具體地評估各個維度，目前方法主要分成兩類：定性策略和定量策略。其次，在評估后還需要提高數據質量。數據清洗(data cLEANing)是數據質量提高技術研究的主要內容，主要集中在幾個方面：重復對象檢測、缺失數據處理、異常數據檢測、邏輯錯誤檢測、不一致數據處理等。
4、結束語
盡管大數據面臨一些小問題，但仍是蓬勃發展的趨勢，大數據技術是數字化、信息化和智能化發展的必然，它為人類全面、深刻地認識世界和認識自身提供了新的方式和視角，這在信息時代以前是無法辦到的。隨著世界各國大力發展大數據業務，大數據技術必將為人類文明的發展做出巨大貢獻，并成為驅動社會發展的巨大動力。
本文重點總結了大數據業務發展的六種商業模式，并對每一種商業模式進行了定義、案例分析、優勢歸納和關鍵成功因素探究。然而，本文的不足之處是這些商業模式總結的并不全面，隨著社會經濟的發展，未來還會產生許多新的商業模式，這便是未來筆者的持續研究方向之一。
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本文標題：大數據業務的商業模式探討
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