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大数据的商业模式范文1
在市场经济极速转型时期，以大数据为主要特征的经济发展趋势越来越明显。大数据作为包含有巨大客户群体信息、电商运营现状的关键信息流，对客观分析当前我国经济的发展状况以及企业制定切实可行的营销策略具有不可替代的效用。唯有真正以大数据为指导，才能够切实实现对于商业模式的改良与完善，针对商业运营的不同环节进行数据的合理分析与营销策略的制定。因而，研究基于大数据的商业模式创新兼具有现实发展状况与未来发展规划的双重功能，本文选取大数据为切入点，以此来研究商业模式的发展概况，并为此持久发展提出可行性高的战略建议。
一、大数据对商业模式的功效
大数据，顾名思义，是一系列具有较强流动性与适应性的信息流，其中蕴含着难以估计的信息资源，因而在商业的交互、分析中具有关键性的作用。大数据背景之下我国商业模式的发展主要表现为，数据对于商业战略的制定、运营模式的创新起到越来越重要的功能，具体如下：
（一）客户群体的发现
基于大数据蕴含的大容量客户信息，企业通过对其进行剖析，可以比较全面地了解到当前经济发展中，客户群体对于商品的现实需要。这对于企业合理规划商业运行、规避运营风险、发掘潜在客户群体具有独特的功能。
（二）完善管理流程
商业模式固有的包容性要求企业的改良管理流程的进程中，充分考虑到内部与外部发展的现实需求。在这一方面，大数据特有的信息交互特性不仅仅能够很好地满足企业对于外部经济发展环境的认知，而且有助于企业切实考察自身内部的管理。唯有在对于内部与外部都具有良好认识的基础上，企业才能够真正实现对于管理流程的改良，创设合作与竞争并存的商业模式。
（三）提升应变能力
考虑到当前经济发展的随机性与变动性，企业商业模式的构建也需要不断地进行调整，使之与外部的发展环境相互适应。大数据在为客户群体提供富有价值商品的同时，也为企业自身审视发展的应变能力提供了良好的平台。在此进程中，企业通过制定复杂多变的战略规划，不断提升自身的创新能力，在进一步完善富有适配性的商业模式的同时，大大增强对于应变能力的认知。
二、以大数据为视角的建议
在大数据呈指数增长的当今，企业要想构建既包含完整客户信息、又符合自身发展需要的商业模式，就要从理论认知到实际操作的各个环节中不断提升对于大数据的应用水平，增强对于数据的管理与应用技巧，借助合理的数据分析与整合来制定多样化的商业政策，使得商业模式富有创新动力与管理效用。
（一）攀升竞争力
大数据为商业模式的创新提供了良好的信息基础，不仅能够驱动企业在合理分析用户需求的前提下，制定切实可行的营销策略，更能够为企业了解外部环境提供基础。想更好地利用这一优势，就要进一步细致划分企业面对的客户群体，以此来形成准确的市场定位，依据不同用户的需求提供差异化的商品。与此同时，还要在平衡各方利益的同时借助有力的手段形成对于企业模式的有力控制，在切实掌握商业信息的基础上形成对于竞争能力的有效转化。通过企业制定科学的战略规划与实施有效的决策，来提升商业运行的水准。企业要牢牢抓住中国当前处于社会经济发展转型时期的巨大战略机遇期，积极引进大数据的创新商业管理模式，在供应链、销售链方面实现产业结构的转型升级来应对经济趋势产生极大变化；另一方面，考虑到市场需求相关由传统的单纯物质消费向高层次的服务要求提升的现状，我国企业要积极适应外部需求，通过多样化的渠道拓展商业模式的创新举措，根据需要增大物资人力的投入，大力促进研发与科技的发展，通过技术的提高缩减经济成本，实现从产品更新、产业链延伸到企业影响力的重新塑造，提升企业整体的盈利水平。
（二）规范商业行为
受到经济变动的影响，企业的商业行为容易产生一些模糊化的操作与腐败化的运作。在我国经济发展的改革进程中，呈现出由传统的计划经济向创新型的市场经济转变的渐进性特征。然而在大数据时代下，应用性较高的数据能够为企业规范化操作创造良好的平台，帮助企业在拓展商业范围的同时，牢牢把握住经济的发展命脉，促进企业不断提升商品附加值，最终实现盈利最大化。具体来讲，规范化的商业运作模式包括内部管理与外部调试两部分。在内部管理领域中，企业通过多种举措加强对于商品的监管与控制，切实提高对于员工、资金等物资的管理能力，为企业自身的规范运行创造条件；就外部管理而言，企业在充分了解市场需要的同时，借助一系列现代化的管理手段来实现对于客户管理与运作改良的结合，进一步发现潜在客户，创设销售的多样化渠道，帮助企业发展。这就需要在企业管理中，有效管理相关的商业大数据，充分保证其数据的安全性能。在共享环节，真正平衡企业对于数据的需要与隐私的保护，在合理使用数据的同时，充分把握经济发展的趋势，为商业发展助力。因而在企业商业模式的发展中，也需要有创新型模式的转变，形成以市场需求为导向，以经济效益最大化为宗旨，以价格机制为主要调控手段的自立自强、灵活多样的创新商业管理模式，依靠一系列渐进化的创新模式，对企业在商业管理过程可能出现的低效率进行全方位管控，从而促使企业运营效率的不断提升。
（三）形成价格策略
在运营方面，大数据为新型的商业模式提供了价格竞争的优势。在商业模式的管理中，企业借助对于数据流的分析，能够不断优化管理水平，借助多样化的分析手段来形成对于未来发展的科学预期。这对于完善供给与需求之间的关系、优化产业链条具有重要作用。同时，商业运营成本也能够进行真正的缩减，这表现为，在商业模式的设计中，借助商业信息的有效交流，促进客户与商家之间的信息互动不断透明化，这对于平衡两者之间的信息掌握程度、降低商业风险具有独特作用。这就需要企业不断培养能够灵活运用大数据的人才，为其发展提供良好的机遇，并且不断加强人员的培训与管理。根据企业的使命、愿景、确定企业的发展战略和目标，根据企业的发展战略和发展目标确定企业的组织结构、岗位设置、人员安排，并制定一系列的规范的管理制度，并切实执行。
在大数据的环境之下，我国企业商业模式的创新直接关系到能否最大限度保障本企业运行的利益，同时带动相关企业的发展，因而也具有多样化的评价标准。企业要想在大数据背景下实现商业模式整体水平的提高，在新时期变化多样的外部环境下开展良好的企业运行，更好地适应外部环境，形成灵活多变、持久发展的创新管理，同时迎合社会的需求，就要依据企业发展的长远规划与当前现实情况的特征对客户群体进行分析与判断，在总结传统固有的商业模式基础上，增添富有大数据内涵的企业商业模式，在商品领域、运营领域、销售领域分别开展具有现代化意义的数据分析与运用技术；在不断开拓新的产品与服务的基础上，推动数据的更新与服务的完善，优化供应链与企业运作的管理，制定可行的销售策略，在企业的组织管理中推行符合大数据背景的创新信息交互体系，为我国的经济发展创造动力。
参考文献：
大数据的商业模式范文2
关键词：大数据；商业模式；高端装备制造业
高端装备制造业是以高新技术为引领的战略性新兴产业之一，包括航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备、智能制造装备五个行业。高端装备产业是以高新技术为引领，处于价值链高端和产业链核心环节，决定着整个产业链综合竞争力的战略性新兴产业，是现代产业体系的脊梁，是推动工业转型升级的引擎。大数据对于所有行业而言，都绝对是一个关键的竞争优势之源，那些很好地理解并且擅长利用大数据的组织，将有可能实现持续性的创新、保持敏捷性并且持久改善盈利状况。当前，全球化、经营化、协同化、服务化是高端装备制造业管理变革的主要趋势，而大数据将为高端装备制造业转型提供重要的支撑手段。结合高端装备制造业的七大组成环节，本文重点分析大数据对其各个环节商业模式的影响。
一、高端装备制造业七大组成环节
高端装备制造业与传统制造业同属制造行业，因而两者之间既有区别又存在着诸多联系。根据香港著名学者郎咸平提出的“6+1”理论，制造业产业链可划分为七大环节，即原料生产、设计研发、原料采购、仓储运输、制造、订单处理、批发以及零售，“6+1”中的“1”指原料生产环节，“6”指后续的六个环节。前面的一个环节浪费资源、破坏环境、消耗劳工、产品附加值低，属于低端环节，然而在很长一段时间内，中国正是占有着原料生产环节。后面的六个环节属于知识密集型产业，具有高附加值，可以吸纳大量高端人才就业，同时进一步促进产品技术提升，属于高端环节。高端装备制造业与传统制造业的显著区别就在于高端装备制造业尽量减少甚至摆脱制造业中的低端环节，而尽量占有制造业中的高端环节。长期以来，受技术水平和经济实力所限，中国传统制造业只能占有制造业中的低端环节，而高端环节则长期由发达国家控制，因而通过创新促进中国制造业由低端走向高端正是中国制造业转型升级的发展方向。
本节以“6+1”理论为依据，结合高端装备制造业自身特点，将原料采购、仓储运输归结为物流环节，将订单处理、批发以及零售归结为市场环节，进而将高端装备制造业归结为设计研发、物流、制造、市场四方面，各组成环节之间的关系如图1所示。基于上文大数据在高端装备制造业商业模式九要素中的影响，进一步对大数据所带来的商业模式创新，在高端装备制造业各环节中的影响程度进行量化分析。
二、商业模式的概念及构成要素
商业模式的概念来源于商业概念，其所包含的范围日渐广泛，包括产品和服务的概念、供应链概念、营销概念、运作概念和市场概念，从而形成一个包含市场需求和资源的系统。Morris（2005）将商业模式的定义进行归纳，提出从经济、运营、战略三个角度对其进行分析。网络上对商业模式的最新理解是：企业满足消费者需求的系统，这个系统组织管理企业的各种资源，形成能够提供消费者无法自力而必须购买的产品和服务，因而具有自己能复制但不被别人复制的特性。
Viscio（2010）认为商业模式由五部分构成，分别是核心观点、经营单元、服务项目、治理模式和系统联系。Osterwalder（2011）认为商业模式包括企业的产品、客户、财政和基础设施管理四个构成要素。Morris（2013）则总结出商业模式六要素，分别是产品和服务组合、核心竞争力、市场定位、市场范围、成本和收入、定价投资模式。
尽管关于商业模式的研究众多，然而学术界并没有对商业模式的构成要素达成一致共识，随着企业所处环境的变化，商业模式也在不断发展变化中，因此对某一时间、某一行业的商业模式研究必须从实际出发、有针对性的进行剖析，并结合时下的最新技术进行不断创新。本文认为商业模式的核心要素包括价值主张、客户细分、分销渠道、客户关系、核心资源及能力、关键业务、重要伙伴、收入来源、成本结构九个方面。
三、大数据对高端装备制造业各环节商业模式的影响
本文先分别阐述大数据对商业模式9个核心要素的影响，然后将9个要素归结到高端装备制造业的前中后三个环节，进而从研究大数据对高端装备制造业各个环节商业模式的影响。
1.大数据对商业模式各要素的影响
（1）价值主张，即企业能够为客户提供的价值，这种价值的具体载体即为产品或服务。在大数据影响下制造业由产品生产制造转向提供服务；由产品标准化生产转向个性化定制，这种创新属于制造业设计研发环节的创新。
（2）客户细分，即企业根据自身价值所定位的客户群体。利用大数据技术基于客户需求建立客户细分，使客户群体的划分更加接近于人的市场属性，这种创新将影响到设计研发、和批发零售环节。
（3）分销渠道，即企业将价值传递给目标客户群体的方式途径。随着互联网的发展，企业将分销渠道由线下转至线上，这将更加有利于数据的收集和分享，这种创新将影响到订单处理和批发零售环节。
（4）客户关系，即企业与客户之间建立沟通的方式途径。通过大数据建立客户信息管理系统，可以提高管理效率、防止客户流失、分享客户数据、规避客户风险，这种创新将影响到订单处理和批发零售环节。
（5）核心资源及能力，即企业生产、销售、运营环节中赖以生存的方式。大数据成为企业的一项核心资源，对大数据的收集、整理、挖掘和分析成为企业的一项核心能力，利用大数据建立决策机制，这种创新将影响到设计研发、制造、订单处理和批发零售环节。
（6）关键业务，即企业运转中对于流程的安排和资源的配置。利用大数据收集企业业务流程中的数据，分析其中隐含的问题，变被动解决问题为主动预测问题，这种创新将影响到设计研发、原料采购、仓储物流、制造、订单处理和批发零售环节。
（7）重要伙伴，即能够为企业生存提供有用价值而形成的关系网络。通过搭建大数据共享平台，重要伙伴之间的联系将更加紧密、高效，这种创新将影响到设计研发、原料采购、仓储物流、订单处理和批发零售环节。
（8）收入来源，即企业以何种方式建立现金流为自身创造财富。通过大数据分析客户行为，进而迎合客户需求、发掘潜在客户、拓宽收入来源，这种创新将影响到设计研发、订单处理和批发零售环节。
（9）成本结构，即企业需要以消耗成本为代价创造价值。利用大数据推动制造业服务化，由提品向提供服务的转变可有效降低运营成本，这种创新将影响到设计研发、原料采购、制造环节。
2.商业模式对高端装备制造业各个环节的影响
图2表明高端装备制造产业环节可按照生产流程划分为前端、中端、后端三个阶段，大数据通过创新商业模式对高端装备制造业各环节产生不同程度的影响，形成图中的S型曲线。其中原料制造不属于高端装备制造环节；前端和后端受影响程度最大，即前端和后端属于高附加值区；中端物流、制造环节会受到一定程度的影响。由此可以对中国制造业未来发展方向进行分析，自改革开放以来的三十多年间，中国制造业迅猛发展主要依赖于资源和廉价劳动力优势，注重对制造业生产能力的扩张，在全球制造业中主要占有中端的制造环节，这种发展模式破坏生态环境、消耗自然资源、浪费人力资源，使中国制造业发展逐渐陷入瓶颈。在过去几十年间，由中国传统制造业快速扩张所带来的产能过剩现象已经相当显著。通过图2中创新商业模式在高端装备制造业各环节中的影响程度分析不难发现，我国对制造业的转型升级就是要转变发展思路，转而占领制造业的前端和后端。中国制造业经过几十年的发展在生产、管理、营销等方面已经掌握了一定的经验，初具现代制造业雏形。中国制造业走向高端装备制造的发展道路，一方面是要打破国外发达国家在技术上的垄断地位，将发展重心转向制造业前端的设计研发环节；另一方面是要适应全球化的市场竞争，通过信息化手段，提升我国在全球市场竞争中的软实力，通过商业模式创新进一步开拓国内外市场。
四、结论与启示
毫无疑问大数据正在以前所未有的方式改变着所有行业的商业模式。爆炸性增长的数据将成为未来企业一项无形的战略资产，收集、整理、分析数据，并将其应用于企业的市场选择、产品设计、商品定价、市场营销，乃至内部管理流程，将对企业商业模式将带来革命性改变。企业如何更好地将数据与商业模式相结合，从而对制造业各环节产生影响，决定着企业是否能够在这个变革时代把握发展先机，在未来市场中争取主动权。
1.高端装备制造业前端是设计研发，历来是全球竞争最为激烈的部分，高端装备制造业前端长期由发达国家控制，通过大数据对前端的影响程度可以得知，任何先进技术的引入对前端的影响都是最为深刻的，高端装备制造企业要特别重视将大数据技术引入设计研发环节。
2.高端装备制造业中端主要指物流和产品制造，相较于原料制造，中端部分能够产生更多的产品附加值，这也是我国作为制造业大国自二十世纪七十年代以来经历的主要阶段，然而随着我国人口红利的消失、劳动力成本的上升，中端部分的发展瓶颈日益凸显，大数据技术的引入可在提高管理效率、降低生产成本等方面长生巨大效益，是突破中端发展瓶颈的有效方法。
3.高端装备制造业后端包括订单处理和批发零售，是最容易引入大数据实现创新的部分，在高端装备制造业前端竞争激烈的背景下，企业通过引入大数据促进营销、开拓市场，通过后端部分的创新可有效弥补前端先天性的不足。
高端装备制造业各环节归结为前端、中端、后端三个部分，与此对应，大数据可分别在高端装备制造业三个部分上实现创新，即通过大数据实现制造业服务化、建立大数据收集共享平台、运用大数据分析预测市场走向。由此可见，高端装备制造业基于大数据的创新过程可以通过三个环节实现，创新环节对应关系如图3所示。对于前端的设计研发环节，由传统基于产品的设计研发向基于服务的提供成套解决方案方向转变，建立基于客户需求的客户细分方法，通过走制造业服务化道路扩展收入来源；在中端物流和制造环节，建立大数据收集共享平台，将该平台应用于物流环节，可以将物流环节由线下转至线上，从而提高物流效率，将该平台应用于制造环节，可以降低制造成本，提高产品检测水平，优化流水线作业流程；在后端市场环节，通过大数据分析预测市场走向，建立基于大数据的决策管理机制，预测经营管理中存在的问题，可有效提高企业应对市场变化的能力。
参考文献：
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大数据的商业模式范文3
开放数据的魅力
“云上贵州”大数据商业模式大赛北京赛区复赛是由百度承办、中软协办的。参与本次复赛的队伍有100支，这些队伍是从报名参赛的8600余支队伍中遴选出来的。记者在北京赛区的参赛项目路演上发现，越来越多接地气的、成熟的项目已经参与其中。
2014年年初贵州省提出发展大数据产业战略，将发展大数据产业作为其实现“跨越式发展”的突破口。“云上贵州”大数据商业模式大赛是其吸引创业者和人才、推进大数据产业发展的一个重要手段。
“云上贵州”大数据商业模式大赛自2014年9月14日启动以来，通过高额奖金设置、公平公正评审、政府数据开放、广邀投资公司参与等方式，吸引了一批优秀的大数据商业模式项目参与比赛。目前，已经累计有8600余支队伍报名参赛，远超2014年阿里巴巴大数据竞赛的7276支参赛队伍规模，堪称我国大数据领域第一赛。
值得一提的是，赛伯乐、银杏谷、IDG等投资公司针对“云上贵州”大数据商业模式大赛达成了200多亿元的意向投资，其中已有100亿元实际到达“云上贵州”基金池。据悉，这些资金将会投向优秀的“云上贵州”大数据项目。
然而，更加吸引参赛队伍的是开放的数据。记者了解到，依托大赛，贵州开放了智能交通、智慧旅游、电子商务、电子政务、食品安全、工业和环保等7朵云的数据目录，贵州省也由此成为首个开放政府数据目录的省级政府。赛伯乐投资公司董事长朱敏表示，贵州省能够开放数据，用“政、研、产、投”结合的方式举办大赛非常有意义。
“贵州智慧交通大数据平台”的负责人马乐民表示，贵州政府的数据开放为他们应用大数据创业提供了好的平台，他们希望能够通过设计优秀的商业模式，取得运用贵州交通数据的资格和便利条件。
同样对贵州省的开放数据感兴趣的，是大赛的支持企业百度和阿里巴巴。此前，大赛分支赛――“智能交通算法大挑战”得到了阿里巴巴的支持。对于百度、阿里巴巴这样的国内顶级的云计算服务商而言，其云生态已经基本成形，但目前紧缺的是数据的来源，特别是来自政府与企业的数据。因此，作为全国率先开放政府数据的省份，贵州的机会正在于此。
而谈到此次为何将大赛放到北京来举办，贵州经信委主任李保芳表示，商业模式大赛虽然在贵州发起，但它实际上是一个全国性的比赛，北京是中国的政治文化中心，将比赛放在北京，更体现出赛事的全国性，以及贵州省政府求贤若渴的决心和耐心。同时，贵州省并不是在传统意义上以发展高新产业见长的一个地区，而大数据却是高新产业中最前沿的部分，在经济欠发达的贵州发展大数据这样一个先导产业，必须向北京这样的全国高新产业聚集地吸取经验。
构建大数据应用生态
此次大赛的另外一个亮点，就是百度的深度参与。百度不仅在比赛当日组织由评委、选手参与的座谈会，还邀请参赛选手参观百度，感受现代互联网行业的魅力和大数据行业的氛围。而比赛地点，就设在离百度总部不远的北京中关村软件园。
大赛本身也针对百度的情况做了安排。马宁宇介绍，当天路演的30个参赛项目，其中8个都是跟健康有关的，这是因为百度非常关注健康领域的大数据应用。
百度校园品牌总监张高对此回应说，确实用户对健康数据的需求非常旺盛，而当前互联网提供的信息远远不能满足这些需求，因此百度一直在寻求健康医疗方面的合作。贵州是当前我国大数据发展的前沿阵地，而且贵州省政府对大数据发展给予了前所未有的推动和支持，努力打破了部门之间的数据壁垒，百度不可能不关注。据悉，张高本人已经多次前往贵阳与贵州省相关机构探讨合作。
据了解，贵州省卫生和计划生育委员会、贵州省数据办已经接口负责与百度在健康医疗大数据方面的合作，双方以贵州省最大的医学院――贵阳医学院、最大的医院――贵阳医学院附属医院作为合作载体，以病例分析为切入点进行合作，充分利用贵州医学院、医院的专家和百度的大数据专家的优势，搭建健康医疗大数据平台，旨在实现医疗资源和的共享。
“在这个平台上会衍生很多新的商业模式。”马宁宇说，“我们希望在贵州探索出与百度这样的大数据公司在医疗领域进行合作的商业模式。”
张高坦言，在探索大数据生态系统方面，百度和贵州省的理念是一致的，因此百度非常重视此次与贵州省在大数据方面的合作。具体到健康医疗大数据平台方面，张高介绍，百度一直都在探寻在该采用什么模式构建怎样的生态系统，发现除了医院、企业和政府以外，高校也起着重要作用，因此百度希望以贵阳为试点，构建一个“政府参与的，企业、医院等产学研相关机构形成的生态系统”。据悉，百度还有意在旅游、健康、教育等领域与贵州省进行合作。
“我们特别希望和贵州一起打造一个大数据的生态系统，大大小小的公司都在这里面成长起来。”张高补充说。他强调，百度参与大数据商业模式大赛，更重要的目的是寻求生态系统构建和完善的机会。
招商引资效应初显
当然，举办大数据商业模式大赛也好，探索大数据生态系统的构建也好，对于贵州省来说，最为核心的目标还是招商引资、吸引人才，促进当地大数据产业的发展。
“贵州是我国南方最适合建数据中心的地方，我们希望利用这个优势，把全国医疗系统拍的片子全部统一存储在这里。现在我们已经有几个项目在谈。”贵州省相关负责人表示。显然，贵州省对自身在大数据产业方面的定位已经变得越来越清晰，目标也更加具体。
大数据的商业模式范文4
一、引言
德鲁克提出当今企业的竞争不是产品之间的竞争而是商业模式之间的竞争。在当今的竞争环境中，企业要想获得良好的生存和发展，结合自身的特点构建一个适合的商业模式十分关键。随着大数据时代的到来，新一轮的商业模式开始崭露头角。这些基于数据驱动的商业模式很可能将在未来几年的发展中一枝独秀。因此为了使企业不被社会发展的潮流冲击，必须使得其商业模式与时俱进。
二、商业模式的概念及特征
（一）商业模式的概念。对商业模式的概念还没有统一的说法，目前学界关于商业模式的研究主要集中在三个层面，经济层面，运营层面和战略层面。经济层面的商业模式研究主要集中在企业的盈利模式上，重点诠释企业的获取利润的逻辑。运营层面的商业模式重点关注企业的运营结构，也即企业的价值链。战略层面的商业模式集中于企业战略的总体考核涉及企业的价值主张、客户分析、关键流程等多个方面。
（二）商业模式特征。首先，商业模式是一个整体的系统的概念。商业模式的组成部分把企业的各个价值模块连接起来，使之相互促进共同作用形成一个良性循环系统。其次，企业的商业模式应该具有独特性。再者，优秀的商业模式还应该具有较好的盈利结果。不仅对企业内部而言，对于企业外部也能做到双赢的效果。最后企业的商业模式应该具有可更新性，考虑到商业模式的生命周期以及随着外界竞争格局的变化可以迅速调整商业模式进行应对。
三、商业模式的发展
（一）传统的商业模式。店铺模式，最传统的商业模式就是店铺模式，经营者根据经验和分析，把店铺开在潜力消费人群较大的位置。其供应链就是商品从厂商―商―零售商―客户。赚取中间各层级差价是主要的获利方式。直销的商业模式，直销模式就是在传统的商业模式中缩减中间环节，减少层级结构，使得生产商和客户建立面对面的交流关系。
（二）基于互联网的商业模式。互联网产生后使得整个商业模式逐步发生了翻天覆地的变化，改变了人们的消费习惯。商业模式借助互联网经济的平台进行不断创新，平等、开放、协作、共享的互联网精神正在进行对传统商业模式的颠覆和重构，其模式主要有以下五类：工具+社群+商业模式，首先搭建一个社交平台，然后基于社交平台产品内容这些内容在海量的客户群之间通过信息的渗透，强大的社群关系使得这种渗透性裂变性的扩散。最后通过支付手段使得产品变现。长尾型商业模式，描述的是媒体行业从面向大量用户出售少数的拳头产品到销售庞大数量的利基产品的转变。通过C2B实现大规模的个性化定制。跨界商业模式，凯文・凯利表示真正的威胁来自于你看不到的行业之外。该模型的实质既是利高效率整合低效率，对核心要素再分配。
（三）数据驱动下的商业模式。现在随着互联网的普及发展，人类已经进入大数据时代，社会的各行各业都开始尝试大数据分析。大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理数据集合。
四、几个主要类型商业模式综述
（一）一体化战略商业模式。指出行业的突出问题是产业集中程度较低，导致无法达到规模效应，由此削弱了企业的效益和竞争力。纵向一体化的商业模式可以使价值链上的各个成员在统一的指导思想下经营，关注和满足客户的整体需求，进而提高客户的依赖性。纵向一体化过于关注顾客的总体需求，拉长了企业的价值运作系统，使整个企业对外部市场变化反应过慢，并且在企业不擅长的部位浪费过多的投入，降低了公司的效益。
（二）基于战略配衬的商业模式。作者提出构建基于战略配衬的商业模式，该模式立足于解决企业在战略管理中的问题，以战略为出发点设定符合其实施的商业模式。以战略为指导，延长其商业模式的生命周期。配衬理论最早由Porter（2004）提出战略不仅在于选择适当的经营领域，因为建立在经营领域选择基础上的竞争优势很容易被其他企业所复制，战略管理的重点在于将企业体系营运活动联合起来，建立一个为其所选择的经营领域提供特别价值的系统。而这种可以实现各项活动间相互协调的机制称为配衬。
（三）基于模块化的商业模式。童清华（2012）提出了模块化背景下商业模式的生产网络，企业价值模块在重新组合时，为了增强企业竞争力，具有不同模块化价值链的企业按照一定的联系规则进行战略合作，形成具有模块化价值链特点的价值族群，进而演变成包括供应商内容提供商互补者等各种产业角色的模块化生产网络。
（四）基于价值网理念的商业模型。价值网络包括一系列承担不同专业分工的不同组织，是一种组织间关系更为灵活和广泛使用现代信息技术链接起来的价值体系，且这种连接是基于对公司业务进行重新分解后的核心能力要素，不同企业把他们各自的核心能力要素连接起来，通过紧密合作同其他价值链进行竞争，是模块化重构的一部分。构成价值网商业模式的三个重要因素是模块价值的相互关系，核心能力和客户价值。
五、小结
商业模式受到很多因素的影响，社会背景的发展，市场经济的变化，以及为了适应自身战略结构等。依靠一种理论去构建企业的商业模式很难适应复杂激烈的竞争环境，融合不同的理论结合企业自身内外部的优势和特点，建立适合商业模式并及时与时俱进的更新才能使企业获得长足稳定的发展。
参考文献
[1]王玉.王琴.董静.企业战略管理教程[M].上海：上海财经大学出版社， 2013.
大数据的商业模式范文5
大数据如果只是一个技术或者概念，各位可以不必关注它，因为化妆品这个行业可能离这方面还很远。但如果大数据真的是个新时代，它可能会我们传统的营销手段和品牌价值，重塑整个商业模式，我们就不得不思考并认识大数据。
今天我给大家简单介绍一下什么是大数据，大数据新的商业模式是什么，以及我们作为一个品牌商，怎么成为一个大数据的企业。
大数据的战略地位
“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化最核心的理念是：“一切都被记录，一切都被数字化”。
所谓“山雨欲来风满楼”，在大数据时代来临之前，第一个大的趋势是数据量的爆炸性剧增，最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和。数据量的疯狂增长，不仅带来了各种计算处理数据的要求，也带来了互联网时代一个很大的难题，就是怎么样解决信息过载的问题，怎么样去抓住消费者非常有限的注意力。
二是数据来源的极大丰富，形成了大量非结构化的数据形态。以前绝大部分数据都是结构化数据，你是什么年龄，叫什么名字，来自哪个地方，做什么工作。通过这些结构化的数据和一些简单的分析方式，比如关联规则等，可以得到很多结论。这是传统的处理数据的办法。
但是现在很多的数据不再是结构化的数据，而是一些非结构化的，譬如文本、语音、视频、图像等。怎么从这些数据中获得有用的信息，把它呈现出来，这是第二个趋势带来的要求。
第三个趋势才是大数据的精髓，就是数据开始变得跨领域。举例来说，我们这里每个人都会发微信、发短信，也会打电话，会在微博上留言，会有自己的社交关系，也会买社保、医保，会去看病等，这一系列数据现在可以围绕同一个人流动起来。又如移动手定位的移动轨迹、车载GPS的移动数据、街旁上的签到数据、快递的数据、智慧城市中的文本描述等数据可以通过同一个地点关联起来。
从这些针对同一个个体不同侧面的数据当中，获得跨域关联。这种跨域关联是数据量增大后从量变到质变的飞跃，是大数据巨大价值的基础。
第四个趋势，就是整个信息服务从针对全体的服务，变成了针对不同群体，甚至个体的服务。比如亚马逊的数据，会针对不同的顾客做出不同的推荐。现在大数据技术针对顾客的数据分析，会把顾客分成十类、二十类，甚至更多。
这四个趋势，带来了大数据时代的前驱。
大数据加上云计算被认为是继信息化和互联网后整个信息产业的第三次革命。甚至可以与以蒸汽的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。
如果我们纵观三次科技革命，会发现它们的相似之处：都需要新的能源，新的材料。与此相匹配的，云计算和大数据共同引领以数据为材料、计算为能源的又一次生产力的大解放，数据会成为一种非常具有战略价值的东西。如果我们认识到这一点，政府、企业，乃至科研团队就有责任去搜集整理所有有价值的数据，对于一些特别重要的数据，比如消费数据、医疗数据、交通数据都要形成数据储备库。
总之，大数据不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是从数据量、数据形态和数据分析处理方式，到理念和形态上重大变革的总和。大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。
大数据的商业模式
大数据的商业模式创新，不是一个一蹴而就的事情，它也分为大数据的1.0、2.0、3.0模式。
大数据1.0，可以看成是传统商务智能系统的一个拓展。它使用企业自身产生的数据，通过深入分析，提供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价等各种基于简单统计和关联挖掘的报表，从而优化你的业务。更好的业务带来更多的数据，这些数据又能够帮助你把分析做得更深入，这是一个正向循环的过程。
亚马逊是一个典型的例子，他们利用一系列算法，帮助用户找到他们可能喜欢的商品。北京的一家公司，百分点科技从事类似的数据分析，但他们不是分析自己的销售数据，而是整合了五百多家电子商务网站和一百多家资讯网站的数据，从用户的浏览、收藏、点击行为中猜测用户意图，推荐用户感兴趣的商品和资讯。
借助复杂的算法和实时大数据处理能力，我们会预测用户的行为。有了这个预测之后，我们根据不同的场景和不同的用户，推荐不同的产品。个性化推荐大大提高了用户的黏度和企业的销售额，从而产生了更多有价值的数据，这些数据又帮助亚马逊和百分点把分析做得更深入，进一步提高自身或客户的访问和销售量，产生更多高质量的数据。
这种数据处理技术对化妆品公司有很大好处。如果你们积累了足够多的用户购买数据，你们就能知道：第一，购买你商品的人大概是一些什么样的人，他出没在哪些地方，多长周期买一次你的产品；第二，如果你要给你们的客户进行营销或者寄一封电子邮件，你应该向他推荐什么样的产品，多长的时间给他发一次邮件。
大数据2.0强调的是数据的外部性。它包括两个方面：一是指企业用自身业务产生的数据，去解决主营业务以外的其他问题，获得重大的价值；二是引入非企业自身业务的外部数据，来解决企业自己遇到的问题。
比如国家电网有智能电表的数据，这个数据实际上是整个国家工业和制造业健康状况最好的指数。所以这个数据不仅服务于国家电网，还服务于中国的宏观经济调控。同样，这个数据和自来水厂以及天然气、煤、管道的数据加在一起，可以非常好地来衡量一个房子的空置率，从而使我们对房价进行宏观调控。电网数据还是进行房价定价精确走势预测的一个重要组成部分。
另外当下值得一提的就是移动智能终端。比如在汽车销售行业，通过智能手记录下的客户移动轨迹，我们可以知道，一个客户在半个月之内两次或者两次以上，到4S中心停留过几分钟。就可以知道这个手用户有没有更强的购车需求。我们在做这个案例的时候，发现手带来的数据信息比我们所有想象的精准方法还要精准十倍以上。
如果你有一个足够的手移动数据，知道你们的客户手号是多少。你们就可以知道，你们主要的客户在一个城市的区域分布情况。进而可以分析在哪些热度高的地方特别适合做广告，哪些地方不适合做。如果你还知道高德地图的数据，你就会知道哪两个点之间的主要通行路线是什么，就知道在哪些路上或者公交车上打广告是能够覆盖最多的人群的。
如果我们有像微博、微信等社交化媒体的全量数据，我们就知道，对某化妆品品牌谈得比较多的人，或者比较感兴趣的人到底是哪部分人群。然后通过分析数据了解他们主要关注哪些电视节目，主要上什么网站。我们就可以针对性在相应的电视节目和网站上投放广告。
大数据3.0是一个尚在探索中的商业形态。它首先要求政府和行业，对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生充分认识，出台量化与保障措施。在此基础上，数据运营商出现，提供集成数据和存储、计算的平台，形成了以加工数据和已有数据产品，产生新的数据产品为主要活动的数据客（Dacker）。
个人、团队和企业通过数据API（应用程序编程接口）或其他方式付费使用数据产品。数据和数据产品有可能像今天淘宝集市上的商品被售卖交换，数据市场也可能应运而生。于是，一种以数据/数据产品为输入，数据/数据产品为输出的新商业模式诞生，这种模式不同于2B（to business）和2C（to customer）的模式，为了区分，我们称这种模式为2D（to data）的商业模式。新商业模式的直接后果，就是促进学术团体、企业和政府通过大量异质数据和数据产品产生科学、社会、经济等方面的新价值。
如何迎接大数据时代
胜利总是钟爱有准备的人，传统的企业越早准备，就越有可能在大数据时代取得胜利。很多传统行业，都认为数据的精细化分析、数据的深度挖掘离自己很远，那是因为他们暂时还处在一个快乐的时代。几年前的房地产市场很快乐，从来没想到这方面应该做，因为那时候的房子很好卖。几年前的奢侈品也是一样。但是现在的房地产和奢侈品都进入非常尴尬的境地，一个行业在垂死挣扎的时候，任何一点技术的进步，都会使自己在很残酷的竞争中取得胜利。
回到化妆品行业，如果大家想未来发展成一个大数据公司，我给大家提几个建议。
第一，我希望企业一定要走数据化道路，要把一切的生产经营都变得数据化。生产产品的企业，在生产线中有很多各种各样的传感器，把这些数据记录下来，通过集成学习的方法，就可以判断什么样的因素能够对产品起到比较关键的作用，从而调整这些因素。
同样，所有的销售和经销也都应该数据化，利用辅助的工具，包括一些智能的企业管理软件或者企业社会化的工具。通过社会化的解决方案，使企业的每一个经营都被记录下来。这是企业走在前面的重要因素。每一次和客户的接触，都需要变成数据记录下来。
第二，培养企业的分析能力。企业的数据分析能力不是一蹴而就的，特别是作为传统企业，可能没有办法去找一个数据挖掘团队分析自己的数据。可以先通过和一些第三方提供数据分析的企业进行开放性的合作，从他们那里学到两种东西，一个是利用大数据来解决问题的理念，一个是一些具体的技术。然后利用一年到两年时间，培养自己非常小而精干的三五个人的数据挖掘团队，能够处理自己的数据，从而也摆脱第三方数据公司的控制。自己进行数据采集、数据处理，数据分析。
第三，建立自己的数据战略储备。“数”到用时方恨少。等你们想到用互联网上的数据或者手上的数据进行营销的时候，你们会发现这些数据其实不好找。很多数据如果不积累，是没办法一次性买过来的。所以，有高超的前瞻性的企业，现在就应该想清楚，什么样的数据有价值，并开始建设企业自己的一个小型数据中心。
大数据的商业模式范文6
当前，业界对于大数据商业模式的追捧似乎已形成一股铺天盖地的热潮。我们不妨来看一个个在不断的传播中已经演绎成为商业神话的故事。
塔吉特神话与京东“神预测”
2012年，美国一名男子因为附近的连锁超市塔吉特（Target）莫名其妙地向他正在上高中的17岁女儿邮递婴儿尿片和童车优惠券而大发雷霆，向塔吉特提出强烈抗议。但是，一个月后，这位父亲又来到塔吉特表示歉意。原来，他的女儿真的怀孕了，而塔吉特比这位父亲提前知悉了整整一个月！
那么，塔吉特到底是怎么知道的呢？
据说，塔吉特有一个顾客数据分析部（Guest Data & Analytical Services）。这个部门基于25种典型商品的购买行为，构建了一个“怀孕预测指数”。比如，孕妇在妊娠初期，会购买许多大包装无香味护手霜；在怀孕的最初20周会大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。塔吉特据此就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。
塔吉特创造的这个“孕妇传奇”几乎成了大数据商业模式的最佳代言人而风靡一时，也激起了更多企业、商家对于构建大数据商业模式的疯狂畅想。
比如，电商巨无霸亚马逊刚刚申请了一项 “预测式发货”新专利。所谓“预测式发货”，就是在顾客没有下单购物之前，亚马逊基于顾客此前购物行为的大数据分析，判断出他们将要购买什么商品，提前邮递包裹。最理想的状况是，当顾客心里刚一闪念想要购物时，他想要的商品已经送到了门口。
显然，胃口更大的亚马逊在“孕妇传奇”的促动下，想要开创更大的传奇，覆盖更多的，甚至是所有的购物细分群体。
但是，这样的“预测式发货”神话真的能实现吗？或者更稳妥地说，真的能在3～5年的短期内精准实现吗？
答案显然是“不可能”。不需要做任何大型调查，只要想一想自己所有的购物冲动有没有全部转化为购物行为，自己的购物行为是不是都是理性衡定，就可以推知了。
一般而言，人类的购物行为是理性和感融的过程。只要人类的感性冲动尚未在进化或退化中完全消失，再先进的大数据运算也不可能做到精准预判每一个人的需求。
但是，对大数据神话深信不疑，顶礼膜拜的大有人在。京东商城CEO刘强东在被问及“预测式销售”时说：“京东销售订单预测比亚马逊还早。我们通过数据分析，提前把货送到离消费者最近的仓库。2013年京东67%的订单是6小时内送达的……大数据分析在京东发展中起到了很大作用。我们现在能够预测每个SKU未来7天的销量，甚至精确到具体的城市，这项预测准确率高达92%以上，并且还在不断优化。”
听起来确实很美。如果预测销售的准确率高达92%，那么，以销定产，从销售环节反馈回生产环节，是不是意味着生产的准确率（生产什么样的产品、每种产品生产多少）也能高达92%呢？
稍具商业常识的人，都知道现实不可能如此，或者说，京东模式不具备仿效性。
“战略早搏”：掉入大数据陷阱
我们将上述过度相信大数据预测精确度、过早估判大数据发展阶段，并在此基础上构建自身战略的大数据商业模式称为“战略早搏”。
“早搏”是一个医学名词。正常心脏的跳动是规则的，心跳间隔时间基本相等，如果出现突然提前的心跳（早搏），则预示着心脏有可能出了问题。“战略早搏”也是商业模式的一种病，会对公司的生存造成危害。如果企业错估大数据的发展现状，高估了大数据的发展潜力，并在现阶段盲目追捧，大肆投入，往往会得不偿失。
首先，无论大数据如何发展，都只能预测一个大致的趋势或可能性，很难精准判断每一位顾客的所有需求。
牛津大学网络学院互联网研究所的维克托・迈尔-舍恩伯格教授，被冠以“大数据时代预言家”的称号。他说：“大数据的核心就是预测，不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性。”他更强调大数据与结果之间的相关性而非传统的因果性。
预测的准确性与大数据本身的数量及质量密切相关。只有穷尽一切的可能，大数据才能得出准确的预判。比如，1997年，国际象棋大师卡斯帕罗夫与名为“深蓝”的超级电脑进行“人机大战”，结果卡斯帕罗夫以1胜3平2负的战绩败于电脑。“深蓝”之所以能够赢，是因为所有的变化都局限在国际象棋的棋盘上，电脑可以计算出对手所有的应变可能。但是，人类购物行为的复杂性以及商品种类的浩如烟海，使得任何大数据运算都无法穷尽所有的变化，而只能推测可能性较大的选择。
推而广之，任何企业都只能获得关于某个顾客的一部分行为数据，而不能在数据上构建某个顾客完整的个性与人格。所以，大数据也许可以预测某一类人的某些共性，却未必能预测某一个体的行为。出于个体预测偏差和整体预测纠偏的可能性，在京东略显夸张的数据中，是有一部分科学性的，而针对个体购物行为的精准预测显然有大量虚化的成分在内。
纽约红袜子棒球队的老板约翰・亨利，靠做期货起家，精通数据管理。他曾经说：“高粱大豆什么的，不受肌腱受伤影响，它们没有经纪人和家人，也没有情绪问题，每一天都过得差不多。但是我们很难预测人的表现，人是难以捉摸的。”
英超球队博尔顿的分析研究总监布莱恩・普莱斯迪奇说：“数据分析带来了很多正面的影响，但也有负面影响。”自从博尔顿的守门员开始研究对方点球手的数据以后，他扑点球的效率反而降低了。普莱斯迪奇反思说：“我们给他灌输了数据分析的思维方式，却拿走了人性的部分，他作为球员的直觉反而被弱化了。”
在可以想见的未来，人类绝不可能成为去人性化的机器。这也注定了无论采用什么样的大数据运算，都不可能精准洞察人性变化的细微痕迹。
其次，数据越大，越容易污染。
顾客的行为数据并非完全是他本人生产的。有时候，顾客会用自己的身份编码替他人购物。有时候，顾客的身份编码也可能被盗用。这类情形下产生的数据，对于力求精准的大数据运算就是一种很严重的污染，甚至可能导致数据完全失效。这也是导致大数据神话破灭的一个重要因素。
综上，那些对于大数据盈利模式报以厚望，并已狂热地陷入“战略早搏”的企业应该有所清醒。我们并不否认，基于大数据的商业模式将会成为未来的趋势，但它也仅仅只是一种工具，一种思维模式，并不能一劳永逸地解决所有问题。
更重要的是，我们要深刻地察知，大数据的发展还处于萌芽状态、试错阶段，远未成熟到足以构建可持续的商业模式。
在2014年5月29日的百度联盟峰会上，百度CEO李彦宏反思道：“大数据的难点在于什么数据对你有价值……有些数据没法分析，不能帮助用户解决问题，眼镜每天看到的信息有很多，但收集起来有什么用呢？”
至此，我们可以清晰地判断，现阶段很多企业义无反顾地投入大数据，却落入了 “战略早搏”的陷阱之中。
摆脱“战略早搏”
那么，该如何从“战略早搏”中摆脱出来呢？
第一，不要过分迷信大数据，有时候，小数据也能非常有效地解决问题。重要的是，要善于发现重要数据之间的关联。
比如，在沃尔玛超市里发生的“啤酒和尿布”事件。当这两样风马牛不相及的东西无意中被摆在一起后，两者的销量竟然大幅度上升了。究其原因，身为丈夫的男人，在受命为孩子购买尿布时，往往会顺手购买自己爱喝的啤酒。发现啤酒和尿布之间的联系，其实是不需要大数据的，只要善于观察和思考，就能洞察奥妙。类似的例子还有香港税务局根据某个酒店门口报纸的销售量来判断酒楼有没有虚报营业额。显然，这也用不着“神秘”的大数据。
相比于京东之类的电商平台型企业，传统行业企业很难具备完善收集有效大数据的能力，而小数据的因果性，相较于大数据的相关性来说，对企业的市场行为指导性更强。
第二，最好的策略不是盲目妄动，而是保持密切关注，然后对成功的做法实行模仿性创新。
在竞争激烈的美国职业棒球联盟，奥克兰运动家棒球队无论在选手实力和资金实力上都位居下游。2003年，奥克兰运动家的总经理比利・比恩在通过对大量数据的研究后，提出了一个另类选材方案――大胆摈弃已被奉为金科玉律的“击打率”选人法，转而采用“上垒率”选人法。他精心选择了那些在高中棒球联赛中“上垒率”较高但却存在其他不足的潜力球员入队，而放弃了那些“击打率”很高的球员。这一打破常规的方式，饱受主流诟病，却成功打造出一支令人耳目一新的强队。
比恩的成功之道被揭秘后，大联盟的其他棒球队也开始模仿他的“上垒率”选才法。效果最明显的就是波士顿红袜队。2004年，红袜队取得了一项世界大赛的冠军，终于打破了86年未能取得冠军的“圣婴魔咒”。
