大数据分析驱动企业商业模式的创新研究
大数据环境下电力企业商业模式创新
大数据环境下电力企业商业模式创新
在大数据环境下，电力企业可以通过商业模式创新来实现更高效、可
持续的发展。
以下是几个方面的创新措施：
1.数据驱动的营销策略：电力企业可以利用大数据技术分析用户数据，了解用户需求和行为模式，以此为基础制定个性化的营销策略。
通过精准
的推送和定制化服务，提高用户满意度和忠诚度，增加用户留存率和市场
份额。
2.智能能源管理：通过大数据技术实现对电力使用的精细化管理，包
括实时监测能源使用情况、预测用电需求、优化供电安排等。
通过智能电网、物联网和云计算等技术的结合，可以实现电力的智能化、高效化管理，提高供应链效率，减少能源浪费。
5.跨界合作：电力企业可以与其他行业进行跨界合作，共同开展能源
相关的创新项目。
例如与科技公司合作开展智能电表研发，与新能源企业
合作发展清洁能源等。
通过跨界合作，电力企业可以借助其他行业的创新
力量，推动自身的创新和发展。
大数据时代的商业模式创新研究
大数据时代的商业模式创新研究第一章引言随着计算机和互联网技术的迅猛发展，大数据时代已经到来。
在这个时代中，每天产生着数以万计的数据，这些数据包含着各种各样的信息。
这些大量数据的储存和分析，不仅可以帮助企业做出更为准确的判断和决策，还可以为企业带来更高的竞争优势。
而在商业领域，如何利用大数据技术创新商业模式，已经成为了一项非常重要的任务。
本文将着重探讨大数据时代下的商业模式创新，从传统商业模式、大数据技术和商业模式创新三个方面进行阐述，旨在为企业把握大数据时代下的商业机会提供思路和借鉴。
第二章传统商业模式在讲解大数据时代下的商业模式创新前，有必要对传统商业模式进行介绍。
传统商业模式主要包括产品销售、服务销售、广告销售、订阅销售和授权销售等，其中产品销售和服务销售是最为常见的两种。
这些商业模式的基础是对产品或服务的研发和生产，以及对市场的销售和推广。
传统商业模式中，企业需要花费大量的时间和资金来进行市场调研和推广，以确定自己的产品或服务是否符合市场的需求并找到目标顾客。
虽然传统商业模式已经被证明是比较成功的商业模式之一，但是随着大数据时代的到来，它也遭遇了一些挑战。
第三章大数据技术大数据技术是指对庞大、复杂的数据集合进行存储、管理、处理和分析的技术。
大数据技术的出现使得我们可以从庞杂的数据中快速发现、提取知识，进而应用于商业领域。
在大数据技术的支持下，企业可以实现对用户、市场和行业信息的全面分析和把握。
这个全面的分析过程称之为“数据驱动决策”。
数据驱动决策是商业领域的一种新型管理和决策思路，其基础是数据挖掘、数据分析等技术的运用。
通过精准的数据分析，企业可以制定更准确、更有效、更科学的决策，让企业的经营管理更加精益化、智能化和高效化。
因此，大数据技术成为了现今商业领域中的必要条件。
第四章商业模式创新在大数据时代下，企业需要积极拥抱大数据技术，利用大数据技术创新商业模式，以实现更高的竞争优势。
如今，各大互联网巨头公司，如阿里巴巴、腾讯、百度、京东等，已经开始了商业模式创新的尝试，并取得了丰硕的成果。
大数据时代数据驱动的商业变革
大数据时代数据驱动的商业变革在大数据时代，数据驱动的商业变革成为了许多企业追求的目标。
随着科技的进步和数据的爆发式增长，企业和组织意识到了数据分析的重要性，并开始利用数据来推动业务的发展和创新。
本文将探讨大数据时代数据驱动的商业变革，以及它对企业和组织的影响。
一、数据的重要性在大数据时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。
大数据不仅仅是数据量的堆积，更重要的是其中蕴含的信息和价值。
数据可以反映市场趋势、消费者需求、产品偏好以及企业运营的各个方面。
通过对数据的收集、存储和分析，企业可以更好地了解市场和客户，从而做出更明智的决策和战略规划。
二、数据驱动的商业变革数据驱动的商业变革指的是企业和组织利用数据来改善业务流程、增加效率，以及开发创新产品和服务的过程。
通过数据驱动，企业能够更好地了解市场需求，发现机会，优化运营，并满足客户的需求。
数据驱动的商业变革可以帮助企业实现盈利增长、降低成本、提高效率和增加竞争力。
三、数据驱动的商业模式在大数据时代，传统的商业模式已经面临挑战和变革。
数据驱动的商业模式通过利用数据和分析工具来改变企业的运营和提供创新的产品和服务。
例如，通过数据的收集和分析，企业可以进行精准营销，将产品和服务精准地推送给潜在客户，提高销售转化率。
此外，数据还可以帮助企业实现个性化定制，满足不同客户的需求。
四、数据驱动的决策和战略规划在大数据时代，数据驱动的决策和战略规划成为了企业成功的关键。
通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态。
这些数据可以帮助企业发现机会、预测市场变化，并制定相应的决策和战略。
数据驱动的决策和战略规划可以帮助企业避免盲目决策和犯错，提高决策的准确性和效率。
五、数据安全和隐私保护在大数据时代，数据安全和隐私保护成为了一个重要的议题。
企业和组织需要采取相应的措施来保护数据的安全，并遵守相关的法规和规定。
同时，企业也需要保护客户的隐私，并遵循数据保护的原则。
大数据论文
题目：大数据的时代商业模式的创新分析
学：\
指导教师：\
大数据的时代商业模式的创新分析
摘 要
大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。
1.1大数据的概念
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制
1绪论
进入2012年以来，大数据（Big Date）一词越来越多地被提及与使用，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街时报》的专栏封面，人们用他来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，进入美国白宫网的新闻，在国内一些网络主题的讲座沙龙中，被嗅觉灵敏的银河证券、国军证券、国泰君安等写进了投资推荐报告，大数据时代来临。移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。有人说21世纪是数据信息时代，我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。
大数据对商业模式创新的驱动力与应用案例
大数据对商业模式创新的驱动力与应用案例随着信息技术的飞速发展，大数据逐渐成为商业领域的焦点。
大数据的出现为商业模式创新提供了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨大数据对商业模式创新的驱动力，并通过几个应用案例来说明其在实际商业运作中的应用。
首先，大数据为商业模式创新提供了丰富的数据资源。
传统商业模式往往依靠有限的信息来进行决策和运营，而大数据的出现使得企业可以从海量的数据中提取有价值的信息。
通过对用户行为、市场趋势等数据的分析，企业能够更准确地了解消费者需求，优化产品设计和营销策略。
例如，互联网巨头阿里巴巴通过对用户购物行为的分析，将推荐系统应用于电商平台，提供个性化的购物推荐，从而提高用户购买转化率和用户满意度。
其次，大数据为商业模式创新提供了更高效的决策支持。
传统商业模式往往依靠经验和直觉来进行决策，而大数据的出现使得企业能够基于数据驱动的决策。
通过对大数据的分析，企业能够更准确地预测市场需求、优化供应链管理等，从而实现更高效的运营和管理。
例如，零售业巨头沃尔玛利用大数据分析来优化商品库存和供应链管理，减少库存积压和运营成本，提高了企业的运营效率和竞争力。
此外，大数据为商业模式创新提供了更广阔的市场拓展空间。
传统商业模式往往依赖有限的市场信息来进行产品定位和市场拓展，而大数据的出现使得企业能够更全面地了解市场需求和竞争环境。
通过对大数据的分析，企业能够发现新的市场机会，优化产品定位和市场策略。
例如，共享经济平台滴滴出行通过对大数据的分析，发现了城市交通拥堵问题，推出了拼车服务，满足了用户的出行需求，同时也为企业带来了新的盈利点。
综上所述，大数据对商业模式创新具有重要的驱动力。
通过丰富的数据资源、高效的决策支持和广阔的市场拓展空间，大数据为企业创新提供了新的机遇和挑战。
然而，值得注意的是，大数据的应用也面临着隐私保护、数据安全等问题，企业需要在应用大数据的同时，加强数据管理和风险控制，确保数据的合法和安全使用。
以数据为驱动的商业模式创新
以数据为驱动的商业模式创新随着技术的发展和数据的爆炸性增长，数据已经成为了驱动商业模式创新的重要资源。
数据驱动的商业模式创新指的是通过分析大数据，挖掘数据的价值，并将其应用于企业的营销、决策和运营等方面，从而实现商业模式的创新和发展。
数据驱动的商业模式创新有以下几个关键特点：1.数据的获取和整合：数据驱动的商业模式创新需要大量的数据作为支撑。
企业可以通过各种渠道获取数据，如自有数据库、第三方数据服务商、社交媒体等，并将数据进行整合和清洗，以保证数据的质量和可靠性。
2.数据的分析和挖掘：企业需要通过数据分析工具和算法对数据进行深入的挖掘和分析，以发现数据中的模式、规律和洞见。
数据分析可以帮助企业了解用户需求、市场趋势和竞争对手的动态，从而指导企业的决策和战略。
3.数据驱动的决策：数据驱动的商业模式创新依赖于数据对决策的指导作用。
企业可以根据数据的分析结果，制定相应的营销策略、产品定位和服务优化方案。
通过数据驱动的决策，企业可以更加有效地满足用户需求，提高产品和服务的质量。
4.数据的应用和创新：数据驱动的商业模式创新需要企业将数据的洞见和预测应用于实际的业务中。
企业可以通过数据分析和挖掘，创新产品和服务的设计、定价和推广方式，以满足用户的不断变化的需求。
例如，通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以个性化推荐产品，提高用户的购买转化率和客户满意度。
数据驱动的商业模式创新可以在多个领域展现出巨大的潜力：1.零售业：数据驱动的商业模式创新可以帮助零售商了解用户的消费行为和偏好，从而优化产品的定位、促销活动和渠道策略。
通过数据分析，零售商可以更好地理解用户需求，提高销售转化率和客户满意度。
2.金融业：数据驱动的商业模式创新可以帮助金融机构评估风险、制定个性化的产品和服务，提高客户的服务体验。
通过数据分析，金融机构可以更好地识别潜在的欺诈风险，提高风控能力，降低风险成本。
3.健康医疗：数据驱动的商业模式创新可以帮助医疗机构和保险公司更好地预测疾病的发生和发展趋势，提供个性化的诊断和治疗方案。
互联网大数据时代的商业模式创新思维
互联网大数据时代的商业模式创新思维互联网的快速发展，让数据开始成为商业竞争的焦点。
随着互联网技术的不断升级，大量的数据被收集、积累和分析，使得企业能够更加清晰地了解消费者的需求和行为，为企业存储、整合、分析和利用大数据提供了保障。
但随着数据的快速增长，如何利用好这些数据，成为了企业发展的一大问题，本文将从商业模式创新的角度谈论互联网大数据时代的商业模式创新思维。
一、从传统商业模式向互联网商业模式的转换传统商业模式的核心是产品本身和销售渠道，基于对消费者需求的了解与产品优劣的比较，以及对渠道的管理，形成一套完整的生产、销售、运作流程。
而互联网商业模式的核心在于平台、用户和数据。
互联网商业模式依靠数据挖掘、个性化服务、社区建设等手段，从提高用户体验，实现用户粘性，进而形成更加精准的广告投放和商品推荐的目的，客观实现营销等领域的转型升级。
在互联网时代，企业如果要实现商业模式的创新和变革，核心要素就是数据，而不仅是产品和市场的销售。
数据成为企业发展的价值之所在，数据分析、挖掘在商业模式创新时起到不可或缺的作用，从而实现从传统商业模式向互联网商业模式的转换。
二、全局思维在商业模式创新中的应用商业模式创新是由全局视角、战略思维和创新型思维来决定是否成功的关键。
在早期互联网时代，优秀的商业模式创新一般是一个小的切入点，依靠巧妙的商业模式和全局思维在其向其他领域拓展，进而形成大规模的企业发展空间。
虚拟的商业模式创新平台时刻在审错并改，企业要始终保持全局思维，抓住未来发展趋势，灵活地应对市场环境和消费者需求，考虑到公司长期的战略规划和发展方向，才能在商业模式创新中实现企业的可持续发展。
个性化服务是互联网商业模式创新的一大亮点，大数据挖掘和分析是实现个性化服务的关键技术。
在互联网时代，能够针对不同用户的需求，为其提供个性化的服务，是企业竞争的重要手段。
通过分析用户的网络行为，如搜索记录，浏览历史，购买记录等数据，将数据切分、分类，挖掘出关键行为和偏好，进而实现针对用户的个性化服务和推荐。
数字化驱动的制造企业商业模式创新研究综述
科学与管理 SCIENCE AND MANAGEMENT
2021年6月 Jun. 2021
数字化驱动的制造企业商业模式创新研究 综述
杨东，裴梦亚，史会斌，董明
（西安电子科技大学 经济与数字化概念、特性的基础上，对不同研究视角下的数字化研究进行了比较和归纳。从创
有些学者［5-6］ 通过对数字技术进行系统地整理和 分析将数字技术描述为：嵌入在信息通信技术内或是 由信息通信技术所支撑的产品或服务，主要由数字组
件、数字平台和数字基础设施组成。其中数字组件不 仅包括硬件，也可能是软件，如手机内的 APP；而数 字平台是指利用各个模块以及各个模块共享的各种功 能搭建成具体的体系架构，如谷歌的 Android 平台；数 字基础设施则指的是为创新或者创业提供基础的工具 和系统等，如云计算技术。Troilo 等［7］ 通过在 7 家大 型服务公司中进行的 40 次半结构化访谈，发现将数据 丰富的环境与服务创新机会联系起来存在三个不同的 过程 （模式发现、实时决策和协作探索），并确定了一 组促进技术、数据密度流程和服务创新之间联系的组 织推动者。孟凡生等 ［8］ 基于案例研究的方法，从数字 化赋能视角指出制造企业在智能制造动态演化过程中， 需要经历存储相关数据，对所收集存储的数据进行分 析以及融合三个过程。 1.3.2 知识管理视角
2 数字化对创新的实证影响
商业化始终是数字技术应用最广泛的方面之一。 它为商业、工业以及制造业提供产品创新或流程创新， 并以此来增加其收益。刘莎莎等［17］ 指出在企业的创 新路径选择方面，数字化将会发挥巨大的作用。对于 创业企业而言，数字化使创业企业所处的情境发生变 化的同时，也使企业本身的边界变得模糊，从而进一 步增加了企业所处环境的不确定性和企业创业目标设 定的难度。在这种情况下，如果某企业的核心资产是 数据的话，可以通过机会构建识别的方式，对于企业 所有的数据关系进行重新构建，争取建立有利于各种 机会发育的条件。另一方面，企业还可以利用数据本 身的再生性再建企业的创业机会，并且通过进一步挖 掘整理数据提高数据迁移过程中产生的各种机会，使 企业的创业路径呈现螺旋上升式发展。
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2014年第1期(总第20期)哈尔滨师范大学社会科学学报Journal of Social Science of Harbin Normal UniversityNo.1，2014Total No.20大数据分析驱动企业商业模式的创新研究李艳玲（东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁大连116025）［摘要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机遇。
大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。
商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。
［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49［文献标识码］A［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05［收稿日期］2013－11－10［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。
由于社会化媒体和移动互联网的日益普及，在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信息爆炸”、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院（MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标）的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。
大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。
IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。
面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。
同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。
对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。
传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。
这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表—55—性的典型行业。
一、世界各国在大数据领域的研究探索目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点，世界各国政府也开始认识到，他们坐拥海量数据，如何抓住大数据的机遇，如何对大数据进行有效的分析，制定应对大数据的发展战略，是今天的日新月异的数据时代面临的紧迫而重要的任务。
图1显示了大数据领域的商机。
图1大数据领域的商机2012年4月，英国、美国、德国、芬兰和澳大利亚研究者联合推出“世界大数据周”活动，旨在促使政府制定战略性的大数据措施；2012年7月，日本推出“新ICT 战略研究计划”，其中重点关注“大数据应用”。
2012年3月，奥巴马政府将“大数据战略”上升为最高国策，认为大数据是“未来的新石油”，将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心能力。
美国联邦政府带头推动并实践数据公开，对深化数据应用，发挥数据效益，起到了很大作用。
美国认为，政府机构是重要的大数据的生产者、所有者，很多联邦部门纷纷在政府数据门户网站（www．data．gov ）上公开数据，引领了世界范围的政府数据公开。
中国上海市科学技术委员会2013年7月12日发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》（2013－2015年），同时成立“上海大数据产业技术创新战略联盟”。
从整体上来看，我国明确大数据战略的地区和部门越来越多，更多是学术界、产业界的研讨和呼吁，国家层面大数据战略尚未进入议事日程。
新加坡政府迅速将目光投向大数据领域，快速制定出大数据在城市服务、消费、安全、医疗健康、金融等领域的发展策略，一边着力引入IBM 、德勤等数据分析领域的“高手”，一边组建专业研究所，加速相关人才培养与前者对接。
近两年，针对非结构化数据的大数据应用呈现快速增长态势，从行业角度看，大数据正在从电子商务、互联网、快速消费品等行业向传统的金融、政府、公共事业、能源、交通等行业快速扩展；在应用场景方面，大数据应用已经从用户上网行为分析拓展到电力安全监控、舆情监测等关键领域。
二、大数据在企业的应用研究大数据时代，企业每天面临并创造了来自四面八方的海量的结构化和非结构化的数据，而且这些数据是不断发生复杂变化的，如何在这样复杂多变的各种数据中去发掘和验证一些机会和规律，用大数据的眼光驱动业务转型和发展，需要花费很多的时间和资源，所以，如何对大数据进行定义、设计和部署，并在此基础上加以有效的分析和利用，快速发现和捕捉商机，是每个企业日益关注的事情。
在大数据的运用方面，一些企业已经或正在收获丰硕的成果，比如，一些欧美互联网企业Google 、Amazon 、Facebook 、Twit-ter 、eBay 等，这些称霸互联网的企业，它们成功的因素主要是商业模式的创新，而商业创新主要来自于充分运用大数据，他们自行开发了一些用于分析大数据的产品和技术，并由此获得巨额的收益。
中国的百度、腾讯、阿里巴巴等互联网公司也纷纷投入巨大的人力、物力、财力致力于分析和利用大数据，目前应用比较广泛的领域主要在预防性预测、用户行为分析、企业决策推荐、互联网企业舆情分析、移动应用、社交媒体分析等。
大数据从理论到应用已经取得了很多有实质性的进展，在企业的业务中取得了很好的效果。
据调查，已经有28%的企业开始做大数据的试验；有47%的企业已经开始做大数据的相关活动。
所以，有人把2013年定义为大数据元年，以下是目前我国在大数据领域已研制出产品的各家上市公司（见表1）。
而环顾全球范围内大数据的发展趋势和生态模式，一个最不容忽视的角色莫过于软硬件厂商的重视、转型和创造。
软件方面，无论是甲骨文、EMC 、SAP 等数据行业巨头，还是Splunk 、Cloudera 以及Hadoop 生态下的Hortonworks 、Ma-pＲ新兴公司，都已经在大数据领域发现和创造巨大价值。
在硬件方面，同样有IBM 、Intel 、惠普、思科等大型企业与一系列Hadoop 生态下的创业公司参与其中，而在这方面，国内软硬件厂商处于落后状态。
—65—三、大数据驱动商业模式的创新大数据作为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，必将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉，美国有句谚语叫“除了上帝，任何人都必须用数据来说话”，如何利用大数据这种新型的信息处理方式，通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获取知识和洞察，由数据驱动业务转型，探索并发现新的商机、对客户和市场进行新的洞察，实现业务创新和流程创新，这就是大数据的价值。
表1大数据产业链相关各行业及上市公司Table1Large data industry chain related industries and listing Corporation行业相关上市公司服务器浪潮信息、华胜天成、东华软件存储器华胜天成、东华软件操作系统、数据库等基础软件中国软件、拓尔思、科大讯飞商业智能拓尔思、用友软件、东方国信、久其软件、华胜天成信息安全启明星辰、卫士通、立思辰、神州泰岳、东软集团、同方股份、榕基软件、华胜天成云计算立思辰、用友软件、神州泰岳、网宿科技、东软集团、华胜天成、浪潮信息、浪潮软件资料来源：中信证券研究部（一）颠覆传统意义上的金融业务模式创新阿里集团坐拥数家交易平台如支付宝、淘宝、天猫、阿里金融等，其积累的数据达14年之久，利用这些大数据，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系。
基于这套信用体系，微贷企业可以获得从500元到100万元不等的信用贷款。
阿里金融打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。
阿里金融的大数据应用和业务创新，改变了游戏规则，对传统银行业带来了挑战。
近几年网络借贷公司的兴起，正是基于类似的商业模式创新，发展非常迅猛。
（二）有助于财务精益分析的实现目前，企业在日常的生产和经营过程中积累了大量的交易数据，主要是结构化数据，同时通过其他社交网络媒体、传感器等产生了大量的即时信息，主要是非结构化数据，大数据分析的目的，是要实现这两类数据的集成与融合，增强企业的洞察力。
“大交易数据”和“大交互数据”的融合，充分分析结构化和非结构化数据，往往可以帮助企业找到潜在的商机，发现新的业务亮点。
大数据和精益财务分析结合的意义在于揭示数据“是什么”而非“为什么”。
比如，目前库存周转率比较低，请予以改善，太笼统，而应该给出具体建议，精益财务分析通过大数据的信息加工达成管理建议的目的，马上演进为企业的管理行动，如某品牌4GB内存条已低于安全库存，建议补充1000条，提供具体的管理行动。
这就是大数据和精益财务分析相结合的意义所在。
再如快速消费品CPG（Consumer Package Goods）/零售行业，最大的挑战是对高度易腐烂和需求高度变化的商品的库存管理，降低库存减少或缺货产生高昂的成本，如果在关键库存货物上安装传感器，就可以实时监控库存的变化，通过实时大数据的跟踪和分析，企业可以近乎实时地调整价格，以控制需求并根据需要自动订购更多库存，提高库存管理效率，从而降低成本。