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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???,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。
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責任編輯:廖生玨

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