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2003年，我刚到美国时做的是气侯模型建模，比如说气侯变暖、臭氧层空洞，所有这些结论都是通过气侯模型模拟出来的。我的博士课题研究的就是运用气侯模型对臭氧空洞的形成和进化进行研究。。当时，我们用的数据规模比现在很多公司大得多。我所在的研究生院里，有美国最先进的一个超级计算机中心，都是最快的计算机并行起来运算。我们有很多数据，但那个时候，从来没有人讲过大数据。大概在2009年左右，“大数据” 的概念开始流行起来。第一次听到这个词时，我觉得很有意思，因为实际上从来美国的第一天起，我就在大数据领域工作了。
接下来，我讲下大数据在LinkedIn的商业模型中起的作用。上线之初，社交网络最重要的是让人能进来注册，告诉他们为什么要来注册，能在这个平台上做哪些事情，这是我们最开始注重的地方。当足够多的会员进入平台，他们的行为会产生很多数据，通过数据我们可以了解到：什么样的产品、产品的哪些方面对大家是最有用的。之后根据这些反馈，我们再去做更有价值的产品和服务。
一般而言，大家用LinkedIn是免费的。我们有一些付费服务，比如给招聘人员用的、给销售人员用的、或者给市场人员用的。所有这些都是通过对数据、用户附加价值的分析，做出来的新产品。
我们这个团队具体做了哪些事情？
第一步，把数据做好，包括能够采集正确的数据，保证数据的质量和对数据进行管理。有了这些才能告诉你，公司以前发生了什么事情，数据对公司产生了什么影响。接着，你可以拿这些分析商业回报，毕竟它是有投入的。
第二步，信息和知识。通过数据分析，可以知道以前那些事情为什么会发生？这时对商业的回报会有增加。
第三步，预测什么将会发生。
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(理解大数据分析、大数据的价值、大数据未来展望)
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内容简介
《跟随大数据旅行》是一本短小而精悍的书，不需要花费太多时间就能够让读者弄清楚大数据到底是什么，还能帮助读者了解大数据的来龙去脉以及未来大数据对各行各业带来的影响与作用。大数据将带来新的科技革命浪潮并推动管理变革、IT科技变革与业务变革、生态链变革以及分析变革。
《跟随大数据旅行》第1章讲述大数据的来龙去脉。第2章从应用的角度讲述大数据实际的业界应用。第3章从大数据的技术角度讲述大数据对当今和未来技术的影响。第4章从数据分析的角度讲述大数据分析，而大数据分析是大数据的核心，内容从数据到信息，从分析流程到算法应用、数据挖掘、模型应用、可视化展现以及分析团队建设。第5章从大数据的价值讲述大数据的商业价值、分析价值、安全价值以及未来价值。第6章讲述大数据的未来，对大数据未来给予一个前瞻性预测、未来IT科技、未来管理变革等。
《跟随大数据旅行》适合IT科技人员、管理人员、数据分析人员、数据挖掘人员、统计分析人员和决策者以及想了解大数据的普通读者阅读。
目录
序言
第1章 大数据的前世今生
1.1 何谓大数据
1.2 横空出世的大数据
1.3 大数据将走向何方
第2章 无处不在的大数据
2.1 SNS社交网站中的大数据
2.2 电子商务中的大数据
2.3 医疗行业中的大数据
2.4 移动互联网上的大数据
2.5 金融行业中的大数据
2.6 物联网上的大数据
第3章 大数据下的商业智能与平台架构
3.1 商业智能—在大数据时代下的新发展
3.2 MPP架构—在大数据时代下的新架构
3.3 云平台—大数据与云平台的关系
3.4 其他架构—在大数据时代下的其他创新
3.5 多平台共存—在大数据时代下的必然选择
第4章 理解大数据分析
4.1 数据的价值转换过程
4.2 数据分析流程
4.3 数据分析人员的要求
4.4 数据分析的团队建设—大数据分析部门组建
4.5 数据分析工具—大数据分析的利器
4.6 算法应用—大数据分析时代的基石
4.7 数据挖掘、模型与相关分析—大数据淘金
4.8 可视化分析—大数据分析的最高层级
4.9 报表与数据分析的关系—大数据分析的深层关系
4.10 带点怀疑精神—不要完全相信数据分析
第5章 大数据的价值
5.1 商业价值
5.2 分析价值
5.3 安全价值
5.4 未来价值
第6章 大数据未来展望
6.1 未来智能科技
6.2 未来管理变革
6.3 未来商业智能
大数据商业价值范文3
海量数据的处理，以及如何用数据创造更大的价值，给CIO们提出了更多的挑战。根据Valueresearch研究报告显示，大数据已经跃升为CIO关注度排名第四的技术与应用，并且还在持续提升中。
2013年9月4日，商业价值、ITValue和CommVault公司在北京联合举办了“大数据的大价值”的CIO沙龙。12位来自不同行业的CIO进行了精彩的分享和讨论。 业务需求引导数据分析
在一个家庭里，谁来主导旅游消费？谁来做旅游决策？
中青旅控股有限公司（下称“中青旅”）的IT部门和市场推广部联合成立了一个数据挖掘小组，在总裁助理林军的带领下，以业务需求出发用信息技术做数据挖掘，得出如下信息：在中国家庭里，旅游通常是太太来做决策；国内家庭客户策划旅游中，欧美游所需计划决策时间最长，其次是东南亚旅游，而国内游则是决策时间最短，经常会临时抱佛脚说走就走。于是，中青旅根据数据挖掘分析的结果，进行旅游产品策划和收益管理的调整，更能针对性地满足客户的需求和优化客户的体验，而且优化之后的旅游产品推广效果和盈利情况更佳。
中粮大悦城（下称“大悦城”）CIO张岩也表示，明晰业务需求才能更好地进行数据挖掘。大悦城进驻了数百家知名品牌商户，其内部系统的数据是纷繁复杂的：包括POS数据、客流的数据、商流的数据、会员的数据等等。如果从IT的角度进行分类管理、分析价值，各个业务部门的数据差异巨大，数据分析价值很低。但改由数据创造价值或者以大悦城整体商业价值来进行分析，数据分析更有价值 。
张岩带领数据分析团队，优先从商业的逻辑来考虑，对大悦城历年的销售数据进行系统梳理，建立了符合购物中心行业特色的数据分析体系。体系中包含了品牌商户、消费客群、项目收益3大系统模块，做到了从3大商业经营角度综合分析项目运转情况。得益于这套商业分析系统，朝阳大悦城帮助入驻的500多家商户，根据分析情况调整销售策略，实现了朝阳大悦城销售额年增长率近40%的高增长。
新东方教育科技集团信息管理部总监官冲认为，做数据分析和挖掘的人，一定得是懂业务的人。数据挖掘可以由外部人员来教授方法，但一定由内部人员自己实践。只有自己更了解自己的业务，能判断出哪类数据挖掘对企业有价值。其实，企业能用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析需要由业务需求为主导，这样企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。 大数据有大价值
爱康国宾健康管理集团每年有200万人次的体检数据，这些数据蕴含着黄金般的价值。这些数据能从遗传、生活习惯、饮食等角度出发，对身体状况跟踪预测，对疾病早期预警，进行全方位的健康干预，进而对客户进行有偿或无偿服务，成为爱康国宾一片新的业务蓝海。
爱康国宾信息技术副总裁冯朝晖介绍，爱康国宾现在已经在为客户提供一些基础的健康管理服务，比如根据体检指标，分析客人的常见慢性病风险，并将慢性病的预防和保健常识通过短信定期推送给客人。未来这项业务还会和医院实现联动。
在张岩的主持下，大悦城搭建商业经营预测、管理体系：以数据挖掘方式，分析大悦城的整体商业变化规律。在数据挖掘中，大悦城并不是关注确切的销售数据，而是寻找发现在商业经营中销售变化的规律。同时，通过大数据技术筛选评估出近百个影响销售规律变化的主观因素，并通过大量的计算与验证，评估出每个影响因素的影响度指标，同时确定该影响因素相关的业务部门。最终，由近百个专项数据分析的结果，建立了全数据的大悦城经营模型（即虚拟大悦城）。从这个模型中，可以预测购物中心的经营状况，为招商、运营、推广各部门的工作提供了良好指导，并且成为管理层经营策略制定的重要依据。
大数据商业价值范文4
一、大数据的定义及特征
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据的价值不在于数据量的庞大，而是其中隐含的有价值的商业信息。一般来说大数据数量巨大 、类型繁多、价值密度低，商业价值高、处理速度快等四个方面的特征。
二、企业客户关系管理的定义
客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）是企业为提高企业在整个行业中的竞争力，以一定的信息技术为手段，通过为客户提供个性化或有针对性的服务及改进对客户的服务水平，达到提高客户满意度与忠诚度而树立的一种以客户为中心的经营理念。企业进行客户关系管理的目的是为了寻找企业的潜在客户，洞悉客户的真实需求，为客户提供及时有针对性的服务，使客户满意，达到使客户成为企业的忠诚客户，不断为企业带来利润的目的。
三、用大数据进行企业客户关系管理的优势
顾名思义，大数据就是数据量庞大，线上线下大量的数据为企业进行客户关系管理节省了搜集数据的时间及成本。在庞大的数据中，企业根据客户的购买、搜索行为等对客户进行识别，洞悉客户的需求，为客户提供服务。大数据的信息处理速度极快，企业利用大数据技术抓住关键信息，要依据云计算构架，即时处理分析数据，了解客户信息，洞察客户需求，提供及时和个性化的服务。而网络的普及也使得客户分享信息便捷、快速和广泛。
四、基于大数据的企业客户关系管理策略
（一）基于大数据的企业客户价值分析
1.分析企业客户价值的意义
企业的利润是客户创造的，企业发展的主要动力之一是不断地获取新客户，在获取新客户的过程中，要合理进行资源分配。运用大数据技术分析客户的行为，识别企业的潜在客户，比较获得客户的价值，运用大数据技术处理大量的数据，选择有价值的客户。
2.识别潜在客户
为了节约成本，企业可直接安装大数据处理软件来实施企业的客户关系管理。根据庞大的数据量，利用大数据技术快速识别出哪些客户是企业的潜在客户。潜在客户是有可能购买企业的产品，成为企业的新客户，为企业带来利润的客户。识别企业的潜在客户的方法：
3.客户细分
客户细分是指企业根据客户对产品的需求及交易心理等的不同或根据客户的收入、年龄、性别等属性把客户细分为不同的群体，同一群体中的客户具有相似性，而不同群体间差异较大。客户细分可使企业制定对不同客户的管理策略，如大客户与小客户，优质客户与劣质客户。企业不可能使所有客户满意，这就需要企业区分客户的价值，留住有价值的客户，才能为企业带来大利润。
（二）基于大数据的企业客户获取策略
“以客户为中心”是企业客户关系管理的导向。 对线上线下收集到的数据整理筛选，通过语义引擎、可视化分析、数据质量与数据管理了解客户信息，然后预测性分析客户有什么需求。了解客户的需求后，即可为客户提供及时和个性化的服务。为客户提供服务，通常通过售前、售中、售后三个不同的阶段满足客户的需求。只有客户满意了，客户才会再次购买企业的产品。在向顾客销售产品时，时时要记住客户是上帝，满足客户的需求是关键。
（三）基于大数据的企业客户保持策略
（一）客户保持的重要性
企业80%的利润来自20%的老顾客。老顾客可为企业推荐新客户和传递好的口碑，为企业节约了大量的成本。老客户好的评价会吸引新客户而差评会让新客户流失。所以维持老客户，是企业进行客户关系管理必不可少的重要手段之一。
（二）加强与客户的双向沟通
企业加强与客户的沟通，可使客户更了解企业的产品和感受到企业的关怀，也可使企业更多的了解客户信息及客户需求。商业经验表明，一个对产品或服务不满的客户会向周围的11个人抱怨，但是抱怨结果如果处理的好，95%的人会再次购买公司的产品。
（三）捆绑销售
客户的需求很多，企业要不断提出增值服务，吸引客户和留住客户，例如捆绑销售，可以提高企业的服务广度。通过大数据分析客户的购买行为等数据，预测性分析客户在不久的将来可能的购买行为，再通过相关分析，分析出适合企业的最优的、最合理的销售匹配。
大数据商业价值范文5
大数据时代，我们更加关注数据，这正是信息技术的突破性发展。正如开发海量数据进行有效的分析，同时得到商业化的内容，这个时候我们说数据才具有更多商业价值的属性。无论是互联网公司还是企业，甚至之前的运营商，认为数据有更多的商业价值。
数据的归属不能一概而论
数据到底应该归谁？数据因为涉及到个人信息、个人隐私，肯定有人身权的属性，还可能被商业化从而具有财产性的属性，基于这种属性的二元论，是不是要将其纳入知识产权里？尤其是个人信息权益相关的法律规定。也有产业界的人提出是不是可以形成新的权利，其实我们自己的想法，实际上和具体的信息、具体的数据是有差别的。数据的性质不同，权属也不同。像我们所说的数据的类型、形式，有些是公共属性。比如天气信息，近十年的天气信息是不是有效的商业属性？如果是有效的商业属性，它的权属怎么样？我们的个人信息到底怎么样？这些都是值得讨论的。数据应该归谁？应该和平台的责任一样，是要进行区分的。这个区分要看数据的划分，才能有一定的稳定性。
例如，OPEN API是针对于我们，尤其是移动互联时代提出的新的接口。API实际上是为了有些移动应用在使用过程中获取数据，让信息沟通方便，由数据开放平台提供API的接口，一些开发者能够有效的出去。这里面有各方的主体，像信息来源，大多数情况下都是用户，当然也不排除大数据的交易平台。同时，数据的平台方，以微博为例的社交媒体平台，这里可能有一些UGC的内容，个人信息的地理标识、喜好，甚至相关的职业信息和教育信息，这些都是属于平台方自己的数据。同时，数据利用方以及各方的移动APP应用，通过OPEN API的一些协议，获得相关的数据接口，实际上也是达到了数据导流的方式。此时，有效地解决数据应用的冷启动问题，有些数据平台上的用户，通过OPEN API的协议获得了新应用的适用。
我们所说的脉脉软件被诉不正当竞争案就是基于OPEN API。脉脉其实是我们曾经的一个第三方应用软件的合作方，但微梦公司是微博的实际运营方，在合作过程中发现，脉脉的注册用户大量地存在注册用户和非注册用户混用的现象，比如直接使用了新浪微博的用户头像、名称和职业信息，这个具有很明显的指向性，被认为可能存在侵犯用户个人相关隐私的情况。考虑到现有的法律制度，提起了不正当竞争。此案在2016年12月30日宣判，被认为是大数据时代针对个人信息和用户信息保护的实案。
数据属性的认定
针对这个案子可以得到一些启示。第一，对于数据属性的认定。通过司法案例确认一个数据信息是重要的商业资源，像之前给大家介绍的一样，它在未来被定义为新石油，对于各个公司的商业价值不言而喻。用户信息是提升企业竞争力的基础和核心，对于数据的应用，以及个人用户信息的滥用，到底通过什么样的方式进行保护？这个是通过微梦诉脉脉的案子得到了一定的确认。
第二，明确了互联网中用户信息的基本原则，用户明示同意和最少够用的原则，在此情况下对搜集用户信息形成相关的数据流以及数据库，后续再进行商业化利用，这个应该是大数据应用或者大数据时代里面平台所承担的基本商业道德和原则。
第三，这是非常有意思的地方，叫做三重模式。之前各位老师也提到了，用户授权+平台授权，再回到用户授权。第三方应用在获得相关信息时，最初有用户授权才能通过API的接口，但是API又与平台签订了OPEN API的协议，这个时候已经拿到了用户的初步授权和平台授权，但它在进行商业化的时候依然需要用户进行再确认，目的就是通过三重授权的模式得到有效的规制，同时又明示用户的义务。脉脉这个应用就是恰恰没有通过用户的再授权，导致了不正当竞争的行为，也就构成了侵权。
此外，我们确定了网络平台提供方的合法商业化数据的提权的主张权利。无论是数据，还是个人信息，对于数据来说，可能现在的权属还比较模糊，到底它是什么性质的权利，大家依然没有确定，这个时候提讼，或者通过司法手段保障自己的权利，还存在着一定的障碍。通过个人信息保护，个人信息保护法正在进行立法的进程当中，此时通过不正当竞争的手段，由网络平台提供方提起针对商业化数据的保护主张是非常必要的，而且具有一定的示范意义。数据利用规则及思考
通过此案例可以总结出平台或者是商业数据利用的基本规则。
第一，合法、正当、必要。在利用数据的过程中，首先要是正当性以及必要性，以及之前提到的最少蛴迷则。然后是合法来源，通过非法手段获取的相关信息，比如像抓取、被盗的非法抓取，商业数据本身存在瑕疵，在后续的商业化利用中就会存在障碍。第二，安全保障原则。在作为数据平台的过程中，其实具有一定的义务，一定要对自己所收集到的数据信息起到安全保障作用。第三，用户告知及授权。在合作过程中，要通过用户的明示得到使用或者商业再利用的方式，此时用户如果没有经过告知和授权，这个时候就没有得到正当合法的源头。第四，公平、合理、有序。这是在未来过程中，认识到整个大数据行业的发展，其实由于商业的属性和商业价值，各家的主体，无论是传统运营商，还是现在的互联网媒体、平台，以及各家电商企业都会意识到，充分地挖掘商业属性，这个时候一个有效、公平、有序的行业竞争秩序是非常有必要的。这是我们经常讲的要提供一个好的平台，设立一个行之有效的标准。这个标准才能更好地、更有利地促进我们所说的大数据行业的发展。
大数据商业价值范文6
物联信息主要分为物联管理对象信息、物联感知设备信息和物联实时信息。而从物联网数据来源分类，主要是传感器感知数据和社交网络数据两种。业内专家表示，虽然目前网络上的数据量大于传感器感知到的数据量，不过随着物联网设备的普及和技术的进步，传感器数据量将快速增加，最终将发展到网络数据量的10～20倍，且这种变化趋势是不可阻挡的。
目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，并被称为继计算机、互联网之后冲击现在社会的第三次信息化发展浪潮。而它在把物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，其中的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成；物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。
“万亿规模”物联网产业
中国物联网产业在信息化的发展中已经取得了很大的进步。工信部的统计结果表明，中国物联网产业规模在2011年距离期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经超过2300亿元。2013年6月在北京开幕的第十一届中国（北京）RFID与物联网国际峰会上通报数据显示，伴随着市场的扩张，主要的设备市场也快速发展。2012年，中国物联网产业中传感器市场规模超过900亿元，其中RFID产业市场规模达236.6亿元，年增长31.7%，位居世界第三。其中智能IC卡发卡总量已近90亿张，M2M终端数已超过2100万，年均增长超过80%。
而据中国信息产业商会的预计，在2013年中国传感器设备市场规模将继续保持快速增长势头。中国物联网RFID产业市场规模将比2012年增长35%左右，达到320亿元左右。不仅如此，伴随着移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起，物联网产业链各环节相关产品价格迅速下降，这也带来了物联网硬件基础设施的大规模普及。同时，工信部和财政部表示，用以支持物联网发展的专项资金已经到位，2013年投入的专项资金将超5亿元，较2012年有所增长。而在政策与市场的协同推动下，业内人士预计未来10年内物联网会大规模普及，其产业规模比互联网大30倍。
而就在与物联网基础建设相关的设备制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括家电等一批传统制造企业处于盈利上升通道过程中时，更多的业内人士已经开始关注到物联网所产生的海量数据问题。这主要是因为随着存储能力巨大的云计算中心的不断投入使用，物联网所产生的大数据的存储和在线处理已经成为可能。而要真正将物联网涉及的大数据转化为“真金白银”，就需要新的商业模式和商业思维，而这也成为考验相关领域企业家本领的关键。
如何理解物联网背后的大数据
物联网所带来的大数据正在引起越来越多IT巨头的注意。就在物联网的概念还在被人们炒作的时候，物联网背后的大数据已经引起了全球领先的IT企业的集体注意力，其潜在的价值也正在被逐渐挖掘。就在这几年，IBM、微软、SAP、谷歌等IT企业不仅在全球部署了多个数据中心，还纷纷花费巨资收购专攻数据管理和分析方面的软件企业。分析其动机也不难发现，由于这些来源于物联网的大数据来自于多种终端，比如移动通信终端、智能电表、汽车和工业机器等，所以其可能影响的领域不可小觑。
行家看得明白，物联网产业链的核心是以“数据”驱动为主的产业，并不是元器件和设备的生产所驱动的。物联网的核心并不在感知层和网络层，而是在应用层。如果能将物物相连所产生的庞大数据智能化的处理、分析，将生成商业模式各异的多种应用，而这些应用正是物联网最核心的商业价值所在。
上海嵌入式系统研究所副所长、华师大软件学院嵌入式系统系主任陈章龙教授认为，物联网产业链近七成的产值将产生于后台的数据处理环节。中科院院士邬贺铨也指出，中国物联网产业还处于起步阶段，虽然物联网产业目前可以带动一些元器件和设备的生产，但实际上物联网产业更像是服务业，间接效益远远大于直接效益。
不过，处理物联网背后的大数据并不容易，物联网中的大数据和互联网数据有很大不同。物联网大数据包括社交网络数据和传感器感知数据，即使其中的社交网络数据相当多的可被处理的非结构化数据，比如新闻、微博等，但是物联网传感器所采集的各种碎片化数据在目前却属于不能被处理的非结构化数据。
IBM中国研究院沈晓卫则指出了物联网中大数据的采集以及分析所面临的挑战。他说，物联网中大数据的采集和分析在目前尽管是可能做到的，但还面临着边缘计算、中间件支持和物联网的运营管理平台建设三大挑战。如在物联网的边缘计算过程中，如何管理大规模具有边远计算功能系统涉及到整个系统的可靠性和稳定性问题；在物联网的中间件的设计中，如何对利用物联网中间件对数据进行适当的处理与管理涉及到海量采集信息的大规模筛选；而物联网的运营管理平台的建设则因为物联网自身的复杂IT架构问题管理起来难度非常大。
而要处理非结构化数据所带来的上述问题，一种新的思路是用商业模式的创新来促进相应技术的进步。为什么这么说呢？中国电信股份有限公司上海研究院院长李安民给出了这样的解释：“根据实际经验，物联网不仅仅是单一的物联网技术，还涉及对大数据、云计算等技术的有效融合。物联网的普及将城市引入大数据时代，我们需要关注大数据的应用需求，从技术、业务、商业模式等方面提前做好应对。”
而业界研究人员则从物联网行业的特点来说明物联网商业模式的独特之处。目前形成的观点主要认为物联网涉及多个行业，而每个行业的数据有不同的结构特点，所以就会产生出多个相异的商业模式；此外，物联网真正的商业价值基础在于数据分析，所以未来物联网产业理应会出现更加细分的数据处理公司类型。例如，有从事数据收集、数据分类、数据处理的公司，而从事软件应用集成和商业运作的公司也将随着产业链的完善而逐步分化。
开启物联网大数据市场
当前中国物联网应用刚刚起步。记者对物联网产业一线的参与主体进行了调查，发现目前比较活跃的参与主体包括传感器厂商、RFID标签厂商、电信运营商和一些系统集成商。目前已经建成的物联网系统主要应用于移动支付、远程测量、环境监控等方面。另外在物品追溯和企业供应链管理等方面应用较多，智能电网、医疗健康、汽车通信等服务也已开始探索。
而在开启物联网的过程中，我们看到电信运营商在其中扮演起龙头带动的作用。比如进入2013年夏季以来，中国移动在一些地区开始推广手机支付，只需将普通SIM卡更换为RFID-SIM卡，将手机从接收器上轻轻一扫，就可以方便地进行各种购物以及获得详细的费用清单。
另外中国电信也开始推介自己的全球眼远程监控的物联网应用系统。比如在上海推出了公交卡手机，通过刷手机即可实现公交车票支付。而从2013年7月10日起，昆明公交公司与电信公司正式推出翼支付手机刷卡乘坐昆明公交车业务。刷手机和刷普通公交IC卡一样，乘公交时可以享受首次 乘车9折优惠和一个小时内换乘1元公交车免费，换乘2元及2元以上公交车减半的优惠。而中国联通河北分公司则与河北中行共同推出的联名信用卡，其手机就可以在贴有银联“闪付”标识的POS机上，实现1000元以下的非接快速支付，该手机支付卡是以河北中行的银联卡为金融支付载体，将银行卡与联通手机SIM卡合二为一，可直接安装在手机SIM卡座中，赋予手机移动通讯、小额支付、空中圈存、一卡通身份识别等功能。
而之所以电信运营商在物联网的推广应用过程中分外努力，除了运营商在运营方面可聚合芯片、硬件、应用等各环节大量的有实力的合作伙伴以外，还在于物联网在电信终端的广泛应用可以推进电信互联网产业链的有效整合。电信运营商在物联网中的示范作用甚至可帮助电信运营商将业务拓展为系统方案解决商，为介入各种增值业务积累实战经验。
不过，如果以大数据的观点来看待电信运营商的物联网商业模式，则可以看到另外一片天地：电信运营商如果将更多的移动终端作为数据信息采集设备加以应用，则适应了目前物联网“跨界”的需求趋势。如果这种数据能得到运营商规模化、快速化、跨领域化的应用，那么电信运营商获取的商业回报则可能参与到物联网建设的各个环节中，并且还可能使运营商掌握越来越多的商业信息。这些信息作为一种信息驱动力则可能推动建立一种多方共赢的商业模式。
不过，到目前为止，这种商业模式还不是很明晰。由于物联网在城市安全、金融投资、交通出行、安全生产、医疗健康等方面存在切实的需求，特别是得物联网在这些领域迅速的发展，一些新的思维已经让人看到了曙光。
比如日本最大运营商NTT DoCoMo提出运营商应该利用自己所掌握的物联网数据向金融、电子商务、物联网等周边产业扩张。DoCoMo目前正在利用很详细的个人信息情报来发展8个领域，即金融及结算业务、多媒体业务、商业服务、医疗与健康服务、物联网、集成与平台化业务、环保服务、安全安保服务，而不仅仅是提供移动通信服务。比如DoCoMo现在和欧姆龙成立了一家名为DoCoMo healthcare的合资公司，DoCoMo利用掌握了的个人情报信息将健康营养物的信息发送给用户，从而全面支撑这个用户的生活。
而英国对冲基金Derwent Capital Markets则是从网络数据中发现了机会。这家基金公司花费4000万美元首次建立了基于社交网络的对冲基金。该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。美国加州大学河滨分校也在2012年公布了一项通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。
IBM软件集团与欧洲一家汽车厂商合作，在汽车上都会安装智能芯片以捕捉汽车内部状况的各种信息进行综合的处理分析。由此产生了两种新的商业模式产业，其一是这些数据能够提供基于客户体验的增值服务，而不是传统的只有一次性出卖车辆的收益；其二是这些数据经过精准分析，然后将这些加工后数据卖给下游厂商生产零部件，可以对他们下一代产品的开发积累第一手的资料。
而香港科技大学计算机科学与工程系倪明选教授则指出，智慧医疗是物联网结合大数据最可能突破的关口。他指出，智慧医疗是融合物联网、云计算与大数据处理技术的新型解决方案。智慧医疗可在睡眠监护、医疗设备管理、医院工作流程管理、基于历史医疗数据挖掘的辅助诊断等领域中广泛应用。比如在远程监护平台方面，患者可利用多种便携设备进行数据的采集，这个过程可以不受时间与地点限制。而远程监护平台能够自动采集多项生命体征数据，自动将数据上传至医院控制中心，实时分析数据并预警，并由医生提供远程医疗服务。比如在心血管疾病患者、阻塞性呼吸睡眠暂停综合症患者的监护上，通过医疗物联网技术，可为高危人群提供不间断监护与发病预警。
而由这些案例就可以发现，物联网数据的应用特别需要商业模式的升级来真正建立一个多方共赢的大环境。而要实现多方共赢，就必须让物联网真正成为一种商业的驱动力，让产业链内更多的企业参与物联网建设。
诸多问题亟待解决
在这个商业迅速信息化、社交化、移动化的时代，大数据必然会成为大部分行业用户商业价值实现的最佳捷径。物联网大数据可以提供从商业支撑到商业决策的各种行业信息，因此未来物联网大数据的商业魅力是无穷的。不过物联网大数据产业要获得健康有序的发展，肯定不能仅停留在概念上，还需要政策和市场的完善以及产品的不断创新。
比如在物联网的规模化推广的过程中，目前中国就面临着缺乏国家统一标准或行业标准指引，以及标准发展滞后于应用发展的困境。目前RFID标准在全球呈“三足鼎立”局面，差别不大却各不兼容。中国虽有最大的RFID应用市场，但是还没有RFID国家标准。
而在物联网颗粒化、非结构化数据的处理过程中，如何通过统一物联网架构设计，将非结构化的数据变得结构化，将不同系统之间不同结构的数据尽可能地统一成为精确解析非结构信息的关键技术难点之一。
