以数据为核心的商业模式和价值模型

　　进入2012年开始，这个领域的风潮逐渐从专业IT人士和数据分析师，扩散到所有关注科技、互联网以及营销领域的人群中，甚至还包括政界人士。这种背景下，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角；越来越多的企业开始正视大数据带来的变革力，IT技术提供者们也纷纷推出了新解决方案。

　　《互联网周刊》2013年1月5日的封面文章《大数据的时代变革力量》中曾指出，大数据将带来的一个始料未及的变革性影响，将使数据业务成为各行各业的主营业务，围绕大数据，企业将向分析即服务升级转型，从而改变各行各业的业态。

　　文章表示，数据业务成为主营业务的趋势，在当下商业企业发展进程中还难以真正成型，这实质反映的是意义的专业化。以往以GDP为导向的经济，在价值的生产上是专业的，但在把握意义上是业余的。数据业务成为主营业务，标志着业态从价值形态升级为意义形态。从金融业、流通业和电信业的发展趋势中可以看到，这一趋势正在逐渐发生，且有向其他行业蔓延的势头。

　　虽然在近阶段这种趋势还很难大规模发生和演变，但从目前可以看到的、大数据正在带来的商业模式和商业价值变革情况看，已经形成和即将成型的商业模式探究和探索同样有意义。

　　数据价值认知

　　大数据价值本身的被认知与被挖掘，也建立在一个前提下——数据化。这是是把日常生活、生产、商业等方方面面的现象转化为可分析的量化形式的过程。正是这个过程，形成了各行各业的变革力量——因为这是大数据时代所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

　　事实上，真正的数据时代从2012年刚刚开始。标志性的区别就在于，以往的数据只是结构化的数据，是非个性化的数据；而进入2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上，这意味着个性化数据时代的到来。

　　在现阶段，我们看到的数据领域模式的分析和建立，都有一个基本前提，即数据越来越多、越可得到、越可利用。这意味着数据爆发、数据技术成熟（数据作为核心资产）、数据分析可用（数据带来价值）。

　　数据爆发毋庸置疑。谨以Facebook为看，据其2012年8月一次总部会议中披露数据，每一天，Facebook上分享的内容条数达25亿，“赞”的数量27亿，上传照片书3亿，新产生的数据超过500TB，每半小时通过 Hive 扫描的数据105TB，单个HDFS（分布式文件系统）集群中的磁盘容量超过100PB（1PB=1024TB）。这些海量的、非结构化的、部分开放的数据，已经成为Facebook最核心的资产，同时也催生了一系列围绕其而生的创业公司。

　　同时，数据作为核心资产的价值也逐步被认可。

　　在2012年年初的瑞士达沃斯论坛上，一份题为《大数据，大影响》（BigData，BigImpact）的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。在这个逻辑下，在大数据时代，传统的商业思想正在被颠覆。国内资深IT人士、大数据研究专家谢文撰文称，大数据将逐渐成为现代社会的基础设施的一部分，和公路，铁路，港口，水电，通讯网络一样不可或缺。

　　资本层面，在2012年资本寒冬期，大数据成为唯一一个绿意盎然的领域。今年4月，成立于2003年的数据软件公司Splunk在纳斯达克以16亿美元的市值上市，给大数据行业打了一管兴奋剂。事实上从2008年起，美国IT领域有关数据服务相关的投资、收购案例开始迅速爆发，总价值超过千亿美元，包括SAP、IBM、EMC、甲骨文等IT巨头都在这个领域下了重注。

　　企业正在被这种趋势所引导，越来越多的IT构建围绕大数据展开。据技术研究和咨询公司Gartner指出，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，2013年带动的IT支出规模可望进一步增至340亿美元，而到2016年全球在大数据方面的总花费将达到2320亿美元。

　　越来越多的人意识到，拥有独一无二的数据资产的公司，将会获得难以置信的发展的速度，发育出令人叹为观止的商业模式。因为它们具备了颠覆、冲击其他行业的压倒性优势。谷歌、Facebook、亚马逊这三家互联网巨头，积累了不同的数据资产。谷歌为全世界的公开网页建立了最为庞大的索引；Facebook拥有的社交网络，积累了全世界最为庞大的人际关系数据库；亚马逊网站上沉淀了大量的商品信息，成为互联网上最为庞大的商品数据库。不同的数据资产，决定他们不同的战略选择和商业模式。在某种程度上，它们在引领整个科技产业的发展方向。

　　此外，数据带来价值的探讨也逐渐清晰。

　　有数据显示，大数据在2011年为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60%，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。

　　此外，全新的、更具竞争力的商业智能服务，这也是大数据最为吸引人的地方之一。传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息，但是大数据（BigData）技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定——大数据将改变商业智能（BI）的布局，并能为企业提供一种有价值的数据源，这在当下已经成为了一种趋势。

　　技术脉络与产业链条

　　首先看看大数据的技术发展脉络。

　　随着数据量的爆发增长和数据结构的多样性，使得传统的关系型数据库技术已无法满足这些需求，但上世纪末出现的NoSQL技术一开始并未得到广泛应用，直到2009年，在搜索引擎、社交网络等互联网应用盛行使得数据量迅猛增加后，才开始为人们所重视并投入使用。发展到今天，NoSQL技术已经形成了一系列不同用途的数据库管理系统，而2004年初，Google开始研发BigTable非关系型数据库系统，这一模型启发了众多“后来者”的数据技术，目前最为火热的Hadoop便是其中一员。这个由雅虎的前员工Doug Cutting（现任职于Cloudera公司）最初负责开发的项目，已成为大数据行业的技术中心。

　　在Hadoop生态中，2008年成立的Cloudera是最早将其商用的公司，它为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，其中包括IBM、甲骨文（Oracle）、微软、EMC、Teradata等行业领先的数据解决方案提供商，使得NoSQL技术成为现存SQL数据解决方案的强有力补充；同时IBM、SAP、EMC等巨头也纷纷推出相应产品，来适应其客户数据业务的爆发增长。时至今日，Hadoop技术以及被广泛应用了各大互联网公司，这个名单包括Facebook、亚马逊、苹果、AOL、Ebay、Twitter、Netflix、淘宝、百度等等。

　　而围绕数据资产，从不同行业的盈利方式和经营策略看，已经形成了几种较为成熟的商业模式。

　　第一种是从数据本身看，主要是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据成为资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同，又分为两种类型：一是作为客户增值服务，譬如销售导航仪的公司，同时为客户提供即时交通信息服务；二是把客户数据有偿提供给第三方，典型的如证券交易所，把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。此外还有租售信息模式。一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据，深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用传播渠道也可成为一方霸主。信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征的数据集合。

　　其次是从数据分析结果看，主要在营销广告领域。这个模式最性感，因为全球广告市场空间是5000亿美元，具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。

　　再次还有数据空间运营模式，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务，但近期网盘势头强劲。从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据的商机，开始抢占个人、企业的数据资源，海外的Dropbox、国内的微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将趋于多元化。

　　当然也离不开技术提供商。事实上从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的5倍以上，任何种类的非结构化数据处理都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的高速成长的公司。

　　从2012年开始，大数据产业链雏形已经初显，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正在加速构建。

　　中国信息经济学会理事长杨培芳在接受《互联网周刊》采访时表示，“世界信息化浪潮经过了信息交流和信息媒体两个重要阶段，正在进入以宽带、物联网、3D打印技术为标志的信息生产力阶段。”

　　杨培芳表示，随着大数据服务业的发展，知识化、协作化、软件化、共享化的信息经济特征愈加明显。我国将用强大的社会需求带动基础标准、系统集成、应用开发、关键技术和测试评估等方面的研究，形成了以应用为牵引的特色发展路线。使我国在该领域占领系统创新、协同服务、基础标准等价值链的高端市场成为可能。

　　商业模式创新

　　有专家指出，大数据各层级的价值实现来看，离不开技术创新，不仅要挑战传统的数据存储架构、网络传输能力、服务器的计算能力，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。大数据产业属技术密集型产业，竞争更多是技术实力与创新能力的比拼，离数据越近的产业环节，产业价值越大。能掌控大数据实时集成、海量信息处理和管理、云存储等技术的厂商将成为产业的主导者，主导未来大数据产业技术发展方向，促进商业模式创新。

　　如在电信业，原有的主营业务是语音业务，数据业务只是辅助性业务。但在移动互联网中，数据业务上升为主营业务（有的占到76%以上），而语音业务成为副业。

　　在备受关注的电信业务转型方向，中国信息经济学会理事长杨培芳对记者表示，信息经济的本质是多元分工的经济，电信运营商的主要优势在公共通道和基础数据交换平台，而不在内容和行业应用。但是，无论是内容和行业应用有都离不开公共通道和公共数据交换平台。所谓转型主要是适应大数据时代的要求，与各信息内容提供商、各类大数据应用提供商以及制造商、软件商协同融合，组成新型服务产业链，共同为客户提供最优质的服务。

　　同时，大数据是一个具有国家战略意义的新兴产业，正受到政府的高度关注。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化；《物联网“十二五”发展规划》中，也将信息处理技术列为四项关键技术创新工程之一，其中包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。

　　此外，由于国内企业受限于IT产业链所处的位置，普遍在数据库、数据仓库、商业智能等领域基础薄弱，因此，在大数据上布局不可能如跨国企业如此全面。但国内相对强势的互联网企业、电信运营商、电信设备供应商已经开始启动产业布局，以互联网应用服务为切入点抢占大数据制高点。

　　目前，阿里巴巴已经在利用大数据技术提供阿里信用贷款与淘宝数据魔方。腾讯则通过社交网络数据挖掘打造全新营销平台，为广告主实现精准营销。百度建立了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心、百度统计等五大数据体系平台，提供企业实时数据服务。中国移动也在大云计划中展开了海量数据处理、海量数据存储、高扩展性等技术研发。华为也挺进企业数据服务市场，并已推出了基于移动终端的数据分析方案与应用。

　　更为核心的是，大数据激发巨大的内需增量，将引发产业的巨大变革。

　　对于启动内需来说，大数据最大作用和发力点在于，推动经济从B2C，转向C2B。野村综合研究所在预测2010年至2014年的发展趋势时，称之为“产消逆转”，即B（生产者）与C（消费者）关系的逆转。在沙集，我们看到，普通农民通过电子商务拿到订单，马上就从弱势群体，变成了龙头。生产者跟在他们后面，按他们的订单组织生产。这就是从启动内需开始激活经济的新形式。

　　事实上，产消逆转与大数据有内在的关联。B2C与C2B涉及的数据问题完全不同。以往，经济过程都是以生产者为起点，以消费者为终点的过程。生产者发布信息，一对多地向消费者传播，数据相对简单。今后，这个过程倒过来以后，是消费者向生产者发送信息，生产者根据这些信息定制产品。由于消费者非常分散，多对一或多对多地交互信息，要求大数据在其中发挥作用。

　　电子科技大学互联网科学中心主任、《大数据时代》中文译者周涛博士也曾表示：“大数据从浅到深的发展，对应的商业模式从2B到2C到2D、2Data，实际上是有两条线在驱动它，一条线我们希望它越来越粗犷、开放，数据一定要开放出来，以共享的心态。一条线我们希望它越来越精深，就是深入地分析。”

　　据了解，淘宝目前每天活跃数据量已经超过50TB，共有4亿条产品讯息和2亿多名注册用户在上面活动，每天超过4000万人次访问。“大数据”的作用，就是把这些数据采集进数据仓库中，然后用分布式的技术框架（Hadoop），对非关系型数据进行异质性处理（NoSQL），通过数据分析与挖掘，发展一对一的商业智能，从中产生让网商因小而美、不再打价格战的企业和个人竞争力；让中国产生不再依靠“中国制造”，而转向“中国创造”的国家竞争力。

　　所以，异质性、个性化，这才是大数据的真正本质。