編輯導語：2012年，馬云在網商大會上震耳發聵地喊出：我們將進入大數據時代，這是中國大數據行業開始爆發的信號彈。當大數據應用在不同的領域和不同的場景下，所產生的意義及其所代表的意義也都不一樣。大數據是互聯網時代不可或缺的產物，而且還在不斷的延伸到各行各業，為不同的行業創造著更新、更大的價值。

我們分析和挖掘數據的最終目的是為了讓數據在應用中釋放價值，讓數據價值在商業上變現。數據價值變現一直是數據從業者努力的方向。

然而，數據價值變現是一件知易行難的事情，它受到政策環境以及數據價值鏈條上多種因素的共同制約，實際操作起來需要找到一些好的商業模式。

今天就來聊一聊數據價值變現的商業模式，順便說一下這里所說的價值變現特指對外部而言的價值變現，對企業內部的數據價值變現不在本次討論范圍內。

筆者基于對大數據多年的觀察，總結出數據價值變現的6種模式，在這里與大家逐一進行探討：

一、SaaS產品模式

SaaS產品模式是目前比較成熟的一種數據產品對外服務模式，該模式下企業向外部客戶提供標準化的大數據產品，并可根據行業應用場景和需求進行一定程度的定制，有時候為滿足客戶對數據安全的要求也會進行適當的本地化部署。

SaaS產品模式是面向應用的用戶或平臺使用者的，它的特點是：客戶不需要購買任何硬件，只需要簡單注冊即可；不占用過多的營運資金，能緩解客戶的運營資金不足的壓力，不用考慮成本折舊問題；不需要專門的維護和管理人員，也不需要為維護和管理人員支付額外費用。

這種模式對于初創的中小企業比較合適，早期的輿情監測平臺大多采用的就是SaaS模式，輿情監測可是說是SaaS產品最成熟的領域之一。

二、DaaS數據接口模式

DaaS數據接口模式也可以稱之為管道連接模式，DaaS是指數據即服務。

顧名思義，這種模式下只提供數據接口服務，數據已經在內部加工完成了，對外提供的是封裝好了的API服務。

企業將大數據能力封裝為開放接口（OpenAPI），開放給行業客戶進行訂閱調用，也可根據應用場景提供較靈活的按需定制服務。

該模式的特點是：易實現快速規?；?，對數據資源擁有方（如電信運營商）的吸引力較大；屬于輕資產運營模式，數據安全自主可控；以提供查詢、驗證服務為主，服務價值不高；數據加工的深度不足，難以應對較復雜的外部需求。

之前國內的大部分征信服務公司就是以這種模式為主的，它們主要提供的征信相關數據的查詢與輸出服務，當然略有不同是他們本身并非最初的數據源。

以之前的蜜蜂數據為例，該公司隸屬于盈燦集團，是國內首家分布式征信查詢系統平臺，該平臺實行用戶自行管理自有數據，系統僅負責通訊、對接，不存儲任何數據的分布式征信系統，既保證了數據的可靠性、全面性，又保證了數據的安全性。

蜜蜂數據通過連接多個P2P平臺，形成了全面的聯防監控，使老賴無處可藏；同時因為連接多家平臺，用戶也可以一鍵查詢黑名單、個人信用分、央行報告等信息。

三、CS咨詢服務模式

CS（Consulting Service ）咨詢服務模式是面向行業客戶最古老、最通用的業務模式。這種模式需要企業在業務經驗和成熟方法論的支撐下，針對B端行業客戶的數據需求、業務場景和運營模式，進行定制化的數據分析和挖掘，提供業務咨詢服務。

由于行業客戶的需求大多是比較復雜的、個性化的，通常難以用標準化的產品來解決客戶的問題，因此，通過咨詢項目來解決問題是行業客戶的普遍選擇。

當然，大部分咨詢公司本身是沒有數據的，只是用客戶的數據來幫助客戶解決問題。

這時如果“攜帶”數據資源為客戶提供咨詢服務的話，無疑是比較有市場競爭力的，“數據+軟件+咨詢”、“數據+運營+咨詢”服務等模式比單純的咨詢服務模式要強不少。

比如：TalkingData基于自身在移動端的數據資源優勢，為金融、零售等行業客戶提供了“數據+運營+咨詢”的服務模式，在行業中獨樹一幟，收獲了不少高端客戶。

四、PaaS租戶合作模式

PaaS租戶合作模式的核心要義在于吸引開發者/租戶入駐、使用，與開發者聯合研發數據產品，提供經過封裝和脫敏的價值數據和開發環境，合作開發大數據產品與服務。

作為提供服務的“地主”要向租戶收取平臺資源使用的費用、數據調用的費用等。該模式適合于自身有數據資源優勢、技術實力雄厚的大公司。

PaaS租戶合作模式的特點是：面向開發人員/租戶，提供了一個基礎平臺和環境；將該平臺以服務的方式提供給應用開發廠商；提供了應用的高可用性和可擴展性。

比如：電信云公司對外提供的就是PaaS服務模式，外部開發商通過資格審核后、繳納租金后進駐到電信云平臺，電信云提供相應的平臺環境和脫敏數據，應用開發商可利用中國電信的用戶數據進行產品研發或服務于自身的客戶。

五、全程貫通模式

全程貫通模式是指直接以某種形態的產品（如APP）連接C端（需求端）和B端（行業客戶端），以數據打通業務流程，用數據賦能業務運營。

這種模式的特點是：需要較強跨行業客戶的連接能力和資源整合能力；以移動化建立連接，重運營、輕資產；通過數據聚合與沉淀獲得模型優化和平臺增值。

以享宇金服為例，該公司以金融服務為基礎，以“移動手機貸”為主營業務，實現C端用戶和B端金融機構客戶的雙向連接，通過“NEST蜂巢模型”幫助多家金融機構提升信貸審核及貸后管理的效率，同時也實現了“運營商+金融”兩端數據的模型沉淀。

六、資源置換模式

資源置換模式的做法是擁有共同用戶池的甲乙雙方進行聯合運營，乙方（數據服務需求方）向甲方（數據資源擁有者）付費購買一定的營銷資源。

借助甲方的數據畫像能力和營銷觸達能力，通過營銷資源上搭載乙方自身的產品或服務，或者與甲方聯合開發定制版產品等形式，完成對乙方目標用戶的營銷與服務。

乙方購買的是甲方的數據服務資源或渠道資源等，置換出來的是甲方為乙方的客戶提供的深度定制服務。資源置換模式的特點是：大數據服務能力免費，但是需要行業客戶為基于大數據的某產品/服務買單。

以某移動公司與金融機構的合作為例：某銀行在推廣其手機銀行客戶端時，希望借助移動公司的流量資源和數據資源。

該銀行與當地移動公司與采取B-B-C模式開展聯合營銷，該銀行購買了移動公司的流量池替代實物促銷品，移動公司則以大數據精準畫像目標客戶，并智能推送至銀行的目標客戶完成贈送，按活動實際使用流量包買單，并以此為賣點打包銷售移動公司的集團專線等業務。

這樣操作下來，移動公司售賣了自己的數據流量和集團專線業務，銀行客戶這邊借助移動公司的資源實現了目標用戶的精準觸達和手機APP的有效推廣，雙方可謂是各取所需、合作共贏。

七、結語

數據價值變現的前景是光明的，但道路是曲折的，需要持續關注、耐心經營。

企業在開啟數據價值變現之行程后，到底應采取何種商業模式，需要立足自身優勢，審時度勢、謀定而后動。

另外，需要特別強調的是，數據價值變現需要保持對數據的敬畏之心，非常注意個人信息安全和隱私保護。這是大數據行業做事情的紅線，再好的商業模式如果觸碰了這條紅線都是難以為繼、不可持續的。

作者：黃小剛，微信公眾號：大數據產品設計與運營

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