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進入2016，數據已經成為每一個行業和各種業務職能領域重要的生產因素和變革力量。數據的積累、合作、整理、挖掘、利用是現代企業所必需的基本素養，沒有它，你的企業將無力面對大數據時代的競爭。我們對于海量數據的挖掘和運用，也預示著新一波生產效率增長和消費者個性化需求的到來。

今年我們看到，很多做大數據的公司已經從實際的項目中找到了做大數據的價值變現的路徑，探索出了正確的大數據變現之路。但依然有很多的問題困擾著企業的決策者和創業者，筆者結合我們最新的研究實踐總結了如下十種商業模式和同行分享。

一、人工智能：數據+物體=智能

人工智能是數據變現的最好方式，但是目前是2B的智能買單意愿更強 GDP*20%。

1. 數據是為人服務的，人接觸最多的是物體；
2. 數據的智慧將延伸人的五官，拓展人的四肢，這些都依賴硬件；
3. 數據作為一種軟資源，必須借助物體才能更好的發揮它的價值；
4. 物體是數據的最佳載體。

從國內外的互聯巨頭的投資動向不難看出，傳統的盈利的大數據公司開始涉足硬件市場，利用其固有的軟件技術整合硬件廠商快速的占據市場的有利位置。硬件是連接線上與線下的重要組成手段。

所以筆者以為智能硬件這才是大數據正在的用武之地，才是大數據最終的價值所在！

所以隨著大數據所涉及的數據采集、 數據管理、數據分析等技術的發展：

1. 未來， 所有物體都會擁有智能；
2. 未來， 所有的物體都會成為類人腦；
3. 未來， 所有的物體都會聯網；
4. 未來， 所有的物體會相互制約發展， 不是以原始生態制約， 而是以商業制約；
5. 未來， 物體和人的對話將無處不在。

二、互聯網巨頭（BATFGW）

搜索、信息展示、社交-廣告 萬億左右市值

移動社交的基礎是共同的話題與興趣?！肮缠Q”成為了社交媒體廣告溝通的入口。傳統意義上僅通過細分市場來建立品牌區隔的方法已很難奏效。在大數據的技術路徑之上所進行的品牌推廣已不再是“廣告”，而是生活“內容”。要做到這一點，大數據與大故事(Big Story)皆不可或缺。

2000年是數字廣告發展的一個分水嶺。那一年，Google推出了名為AdWords的搜索廣告產品，這項業務連同2004年推出的Adsense一起，終結了以Yahoo等門戶網站為代表的第一代數字廣告模式。用大數據與大故事創造共鳴，那么，如何才能創造有共鳴的解決方案?

品牌必須選擇與消費者站在一起，融入后者的生活方式。從這層意義上講，在大數據的技術路徑之上所進行的品牌推廣已不再是“廣告”，而是生活“內容”。廣告人不是在創造廣告，而是在創造生活本身，如果不能從這一點上去建立自己的認知，這個行業最終會失去自身存在的價值。

三、數據征信評價機構

通過數據加快貸款、通過數據降低風險，萬億左右市值

BAT巨頭紛紛進入大數據征信市場，也正是看中了這一千億級的藍海市場。據平安證券估計：中國征信行業未來市場規模將達千億元，其中企業征信市場規模有百億元，個人征信市場規模有千億元。有著國企背景的中誠征信則更加progressive，給出了未來市場過萬億的預期。

美國征信市場由傳統征信機構、商業信息服務機構、創新型的金融科技企業三種力量組成。

1. 傳統征信機構以全球最大的個人征信機構Experian、全球第二大征信機構Equifax、征信數據挖掘公司FICO為代表，基于掌握的消費者和支付數據提供征信服務。
2. 商業信息服務機構Dun & Bradstreet以龐大的全球商業數據庫-全世界最大的企業信用數據庫知名，基于其全球化的發展戰略，主推風險管理服務(貢獻營收62.7%)和銷售及市場拓展(37.3%)，利用征信業務的規模經濟獲取高毛利率。
3. 創新金融企業Zestfinance則以技術輸出為主要手段，利用傳統的信貸記錄等數據、大量交易信息、法律記錄、租賃信息、網購信息等數據(第三方、網絡、調研)，使用機器學習的大數據分析模型進行信用評估，取得不錯的實效，將信貸的成本降低了25%。

個人征信和企業征信的模式區別

個人征信和企業征信因其目標客戶、數據來源、數據產出形式的差異，而具有不同的商業模式：

• 個人征信：服務面向個人借款需求的互聯網P2P平臺為主，通過基本的征信報告服務和基于互聯網技術的個人信用綜合解決方案,如貸款決策系統外包、信用卡實時信用分析數據傳送等盈利;
• 企業征信：定位于消費型企業及政府公共管理市場，服務于從事融資業務的金融機構，通過向機構輸出報告、提供信用擔保等服務盈利。

國內征信機構已形成重資產模式、輕資產模式、數據整合與評分模型模式，以及互聯網模式等幾種商業模式。各機構的模式分析如下：

四、基因大數據指導生命科學

通過數據加快貸款、通過數據降低風險 萬億左右市值

目前華大基因凈利潤在1億元左右，不過深圳不少基金經理認為，作為基因測序的龍頭，華大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000億左右。華大基因的招股說明書顯示，2015年上半年歸屬于母公司的凈利潤為7565萬元，2014年度，2013年度的凈利潤分別為2456萬元、13588萬元。

生命經濟的發展才是未來：面向人類最根本需求的經濟形態和創新會是最大趨勢。實現從后工業時代到生命經濟時代的轉變，需要大眾轉變觀點、政策扶持以及科研機構的多方推動。未來，以國家基因庫作為支點，圍繞生命科學發展的產業，會走入從科學研究到產業化的發展之路，最終實現為人類服務的目標。

在未來社會發展上，影響人類社會經濟和生命質量上有三個重大的問題。一是出生缺陷，二是代謝性疾病和心腦血管，三是腫瘤。這三個疾病導致人類醫療費用的支出70%到80%，而這三個疾病的防控唯一的辦法就是用現代科技和大數據的支撐才能夠解決這樣的問題。

我們依靠基因科學技術，產生的大數據來引領著未來的大發展，來支撐著小康社會建設，以一個前所未有的高科技來作為支撐和引領我們一定能在某些領域走在世界前沿。

五、專業領域的數據共享者

共享經濟企業：企業共享、房屋共享、技能共享、辦公空間共享 2000億的市值

共享經濟將會滲透的10個行業：快遞業、家政服務業、教育行業、培訓業、個人服務行業、新聞業、租賃業、廣告&創業業、醫療業、色情業。

作為一種新的基于互聯網技術的商業模式，共享經濟企業在過去十年不斷摸索和創新。成就了許多獨角獸的企業。這一商業模式也有其獨有的特點，成功的共享經濟創業企業，在共享資源的發現、技術的創新、運營的極致方面都有其獨特的領悟和實踐。

在過去幾年間，對全球范圍近幾百家共享經濟企業進行深入研究，發現成功的共享經濟企業的商業模式運作在以下六個方面有明顯優勢：

1. 挖掘充裕而稀缺的資源
2. 激發網絡效應的平臺
3. 突破引爆點的用戶
4. 建設共情的社群
5. 維護基于信任的秩序
6. 滿足供需高效的匹配

六、專業的數據加工者咨詢研究報告

湯森路透、萬德、尼爾森、艾瑞、易觀、中經社 1000億的市值

湯森路透得總裁吉姆·史密斯說：大數據對湯森路透非常重要。從某些方面來說，我們已經長期在管理大型復雜的數據了。我們面對的挑戰與其他大型科技公司不一樣，過去近25年里，我們一直在管理和整合我們所服務的不同行業領域的各類數據。我們投入了大量的資金來整合眾多的數據，集成數據庫，讓客戶可以簡單地掌握和搜索所需要的數據資料，而不必再花時間了解來源或復雜性。

萬德數據服務（Datafeed）這樣描述自己：中國市場的精準金融數據服務供應商，為量化投資與各類金融業務系統提供準確、及時、完整的落地數據，內容涵蓋：股票、債券、基金、衍生品、指數、宏觀行業等各類金融市場數據，助您運籌帷幄，決勝千里為客戶提供標準的結構化數據，支持模塊化訂閱，同時滿足客戶個性定制需求，實現合作伙伴式的落地數據服務。

七、專業的數據數據營銷者

精準營銷DSP+短信、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）500億的市值

DSP產業鏈

? DSP行業產業鏈上的角色包括廣告主、廣告代理商、DSP、廣告交易平臺、DMP、SSP、廣告網絡、廣告聯盟、媒體以及受眾。

? 廣告主或代理商通過DSP進行投放，DSP幫助廣告主或代理商通過搜索引擎、廣告網絡以及廣告聯盟進行投放，同時DSP可以接入多個廣告交易平臺或可以接入多個SSP來獲取媒體受眾資源，而廣告主則通過DSP對廣告交易平臺中的流量進行基于受眾的購買。

? 2012年是中國DSP發展的元年，經過過去3年多的醞釀，去年出現了大量的DSP服務商和技術提供商。并且在一些巨頭的廣告交易平臺的推出影響下，DSP所能夠投放的廣告的量迅速增長。2013年更多的廣告平臺出現、更多的媒體接入這些平臺，同時提升了廣告供給量、刺激了廣告主的興趣，市場獲得非常高速的增長。在市場上RTB的購買方式是主流。另外，移動端的DSP初露端倪，未來極具成長空間。

? 能夠為廣告主、代理公司提供全面服務的服務商，有艾維邑動、愛點擊、璧合網絡、傳漾、好耶、互動通、晶贊科技、聚勝萬合、派擇、派瑞威行、品友互動、隨視傳媒、泰一指尚、新數網絡、億瑪、億贊普、易傳媒、悠易互通等。

八、大數據工具制造商Taradata\SAS\Hadoop\Hana\Wason

第一方數據的加工利用絕對是最好的數據變現間接方式 千億的市值

大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC 發布最新研究結果，預測到2018 年全球大數據技術和服務市場的2018 年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415 億美元，是整個IT 市場增幅的6 倍。從行業結構來看，大數據應用主要集中在金融、通信、銷售和政府領域，在醫療和旅游行業也有應用，但占比相對較低。

九、數據開放平臺，API經濟模式

如Salesforce，AWS，百度數據開放平臺、騰訊數據開放平臺等 百億左右市值

BAT開放平臺的特點：

1. 騰訊的開放是產品層面的開放，核心資源不可能開放；
2. 百度的開放是技術層面的開放，過度開放，對百度來說是風險；
3. 阿里的開放是產業鏈的開放，但生態的封閉。

十、數據交易市場-中國的虛假繁榮

B2B大數據交易所 幾十億

1. 個截止目前，中國總共有三個大數據交易平臺，三個大數據交易所，十個大數據交易中心：

中關村數海大數據交易平臺，數據堂，聚合數據、貴陽大數據交易所，武漢長江大數據交易所，湖北華中大數據交易所，貴陽現代農業大數據交易中心，武漢東湖大數據交易中心，華東江蘇大數據交易中心，杭州錢塘大數據交易中心，浙江大數據交易中心，河北數據交易中心，上海數據交易中心，哈爾濱數據交易中心，淮南數據交易中心，廣州大數據交易中心

2. 這些交易所未來會成為數據交易的主要場所，前景很光明，但是路也很遙遠，這依賴技術和法律的成熟。

數據交易市場-問題

作者：張涵誠

來源：http://www.36dsj.com/archives/67906

本文來源于人人都是產品經理合作媒體@36大數據，作者@張涵誠