在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
互联网经济数字化时代的新商业模式
互联网经济数字化时代的新商业模式在互联网经济数字化时代，新商业模式的出现为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
传统产业在数字化转型的推动下，不断创新和拥抱互联网技术，探索适应数字化时代的商业模式，以满足消费者不断升级的需求。
本文将从以下几个方面具体探讨互联网经济数字化时代的新商业模式带来的影响。
一、O2O模式的兴起随着智能手机的普及和网络支付体系的完善，线上与线下逐渐融合，出现了一批以线上为基础，线下为实体的新商业模式，即O2O（Online to Offline）模式。
以外卖平台为例，用户通过手机APP在线下单，在线支付，然后骑手将外卖送到用户手中。
这种新模式将线下经济与互联网结合，弥合了线上线下的距离，让用户可以足不出户享受到线下商家的服务。
O2O模式的兴起，为传统实体商家带来了新的发展机遇，也为消费者提供了更加便捷的购物方式。
二、共享经济模式的兴起共享经济是数字化时代的又一种新型商业模式。
通过互联网平台，将闲置资源的拥有者与需要这些资源的使用者连接在一起，实现资源的最大化利用。
共享单车、共享汽车、共享办公空间等共享经济模式的出现，使得人们在消费上更加注重使用的便捷性和灵活性，也更加注重资源的共享和节约。
共享经济的崛起，改变了传统的商业模式，提高了物质资源的利用率，也为创业者提供了更多的商机。
三、直播电商模式的兴起在互联网经济数字化时代，直播电商成为一种受欢迎的新型商业模式。
通过直播平台，商家可以展示商品的特点和优势，与消费者进行实时互动，销售商品。
消费者可以直接通过平台参与购物，享受到直播带来的购物体验和优惠。
这种模式打破了传统电商平台商品图片和文字的局限性，提升了消费者在购物过程中的信任感和满意度。
同时，也为商家提供了一种新的销售渠道和推广方式。
四、大数据驱动的商业模式互联网经济数字化时代，大数据成为重要的商业资源。
以大数据为基础的商业模式不断涌现。
通过获取并分析用户的行为数据、消费习惯等信息，企业可以更加精准地了解用户需求，提供个性化的产品和服务。
大数据时代商业模式将发生哪些变革
大数据时代商业模式将发生哪些变革在当今这个数字化飞速发展的时代，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
它不仅改变了我们的生活方式，还对商业模式产生了深远的影响。
那么，在大数据时代，商业模式究竟将发生哪些变革呢？首先，精准营销将成为主流。
过去，企业在进行市场推广时，往往采用广泛撒网的方式，希望能够吸引到潜在客户。
然而，这种方式不仅成本高，效果也难以评估。
大数据的出现改变了这一局面。
通过对海量数据的分析，企业能够精准地了解消费者的需求、偏好和行为习惯。
比如，一家电商企业可以根据用户的浏览历史、购买记录和搜索关键词，为其推荐个性化的商品。
一家餐饮企业可以根据消费者的口味偏好、消费频率和地理位置，推送精准的优惠活动和新品推荐。
这种精准营销方式能够大大提高营销的效果和转化率，同时降低营销成本。
其次，产品和服务的个性化定制将更加普遍。
在大数据的支持下，企业能够收集到大量关于消费者的详细信息，从而实现产品和服务的个性化定制。
以服装行业为例，传统的服装生产往往是大规模标准化的，消费者只能在有限的款式和尺码中选择。
而现在，一些服装企业利用大数据技术，收集消费者的身材数据、风格偏好等信息，为其定制独一无二的服装。
汽车行业也在朝着个性化定制的方向发展，消费者可以根据自己的需求选择配置、颜色和内饰等。
这种个性化定制模式不仅能够满足消费者的个性化需求，提高消费者的满意度和忠诚度，还能够帮助企业减少库存积压，提高生产效率。
再者，供应链管理将变得更加智能化和高效。
大数据能够实时跟踪和分析供应链中的各个环节，包括原材料采购、生产制造、物流配送和销售等。
企业可以通过大数据预测市场需求，从而合理安排生产计划，优化库存管理。
例如，一家家电企业可以根据大数据分析提前预测市场对某种型号产品的需求，提前采购原材料，确保生产的及时性，避免缺货现象的发生。
同时，大数据还能够帮助企业优化物流路径，降低物流成本，提高配送效率。
通过对物流数据的分析，企业可以选择最优的运输方式和路线，确保产品能够快速、准确地送达消费者手中。
互联网行业大数据时代的商业模式创新
互联网行业大数据时代的商业模式创新在互联网行业的飞速发展中，大数据已经成为了推动商业模式创新的一股强大力量。
随着互联网用户数量的不断增加，以及个人数据和行为的数字化，企业可以通过大数据分析来更好地了解用户需求，优化产品设计和服务，实现商业模式的创新。
一、数据驱动的商业决策在大数据时代，企业可以通过收集、存储和分析大量的数据来辅助商业决策。
通过分析用户的消费行为、兴趣偏好等数据，企业可以更准确地把握市场需求，快速调整产品策略和定价，降低市场风险。
二、个性化定制服务大数据技术可以帮助企业实现个性化定制服务。
通过分析用户的历史行为和偏好，企业可以根据用户的需求量身定制产品，提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度和忠诚度。
例如，电商平台可以根据用户的购买记录和浏览行为，为其推荐感兴趣的商品，提供更好的购物体验。
三、精准营销大数据分析可以帮助企业实现精准营销。
通过对用户数据的分析，企业可以更准确地确定目标用户群体，制定精准的营销策略。
同时，企业还可以通过实时数据跟踪和监控，及时调整营销活动，并对其效果进行评估和优化，提高营销效果和投资回报率。
四、创新商业模式大数据时代为企业创新商业模式提供了机遇。
通过对大数据的分析，企业可以挖掘新的商业机会，开拓新的市场领域。
例如，基于用户行为数据，企业可以探索出新的产品组合、服务方式和盈利模式，实现商业模式的创新和差异化竞争。
五、优化供应链管理大数据分析可以帮助企业优化供应链管理。
通过分析供应链中的物流、库存、销售等数据，企业可以及时发现潜在问题，并采取相应措施，提高供应链的效率和响应速度。
同时，还可以通过预测需求和优化运输路线，降低物流成本，提高供应链的整体竞争力。
六、共享经济大数据时代催生了共享经济模式的兴起。
通过对用户的数据进行整合和分析，企业可以实现资源共享和优化配置，提供更便捷、经济的共享服务。
例如，共享单车企业可以通过大数据分析用户的出行行为，合理布局车辆，提高资源利用率和服务质量。
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。
大数据时代下的企业商业模式创新
大数据时代下的企业商业模式创新随着数码技术的高速发展和移动互联网的普及，大数据时代已经全面来临。
在这个时代，数据成为了企业运营和发展的重要资源，企业经营者们开始关注如何运用大数据来创新商业模式，以适应市场的变化和迎接挑战。
本文将从不同的角度探讨大数据时代下的企业商业模式创新。
一、了解和分析大数据企业在大数据时代下实施商业模式创新，首先需要了解和分析大数据。
大数据包含了海量的信息，企业可以通过对这些数据的收集和分析，深入了解市场需求、消费者行为、竞争对手及供应链等方面的信息，有利于企业把握市场动态，优化产品和服务。
二、个性化定制和精准营销大数据的特点之一是可以对消费者进行个性化定制。
企业可以通过分析消费者的购买历史、浏览行为和偏好等数据，准确地推断出消费者的需求，并根据其需求进行产品定制和精准营销。
这种个性化定制和精准营销的做法，能够提高销售转化率和客户忠诚度。
三、创新产品和服务通过对大数据的分析，企业可以发现消费者的新需求和变化趋势。
企业可以根据这些发现，创新产品和服务，满足消费者更个性化和多样化的需求。
例如，一些电商平台可以通过分析消费者的购物行为和喜好，推荐符合消费者口味的商品，提供更加便捷的购物方式。
四、提高运营效率大数据时代下，企业可以利用数据分析工具对企业运营过程进行优化，提高运营效率。
通过对供应链、仓储和物流等环节的数据分析，企业可以深入了解整个运营过程的瓶颈和问题，从而采取相应的措施进行优化，提高企业的运营效率和降低成本。
五、构建创新的商业模式大数据时代为企业创新商业模式提供了机遇。
企业可以利用大数据分析，了解市场需求和竞争态势，通过不断地试错和调整，构建创新的商业模式。
例如，一些共享经济平台通过大数据的分析，实现了“零库存”的商业模式，减少了企业的风险和资金压力。
六、加强数据安全和隐私保护在利用大数据进行商业模式创新的同时，企业也需要加强数据安全和隐私保护。
大数据包含了大量的个人信息和商业机密，如果泄露或被滥用，将给企业和消费者带来巨大的损失。
大数据时代下的商业模式创新和商业变革
大数据时代下的商业模式创新和商业变革第一章：大数据时代的商业模式创新随着大数据技术的发展，商业模式也在经历着巨大的变革和创新。
传统的商业模式逐渐被数字化、智能化和数据化的商业模式所取代。
在大数据时代里，商业模式创新主要表现在以下方面：1. 创新的数据驱动商业模式大数据技术的出现，使企业能够采集、存储和管理大量的数据，并实时地进行数据分析和挖掘。
这些数据可以帮助企业预测消费者的需求、改进产品设计、提高销售效率等。
通过对数据进行深度分析和建模，企业可以实现数据驱动的商业模式创新，以更好地满足消费者需求和提高企业竞争力。
2. 平台型商业模式的兴起随着大型互联网平台的出现，许多企业开始采用平台型商业模式。
这些平台通过吸引用户和商家加入，形成了共享经济和社交经济的生态系统。
例如，阿里巴巴通过淘宝、天猫等平台，在消费者和商家之间实现了双向流通。
这种平台型商业模式可以将线下时代的消费行为转换为线上平台内的消费行为，从而实现在线交易和物流配送的服务。
3. 智能化的商业模式随着人工智能、机器学习等技术的发展，我们正在进入一个智能化的商业模式时代。
智能化商业模式利用大数量级的数据、算法和机器学习技术等手段，帮助企业提供更为便捷、更加高效和满足个性化需求的服务。
例如，无人零售店、智能客服、智能家居等，都是智能商业模式的典型应用。
第二章：大数据时代的商业变革随着大数据技术的发展和商业模式的创新，商业领域也正在经历着巨大的变革。
传统行业的商业模式正在发生变化，各个行业的数字化转型也在不断深入。
大数据时代的商业变革主要表现在以下方面：1. 传统行业的数字化转型传统的零售、制造业、金融等行业正逐渐通过数字化转型，实现数据化运营。
例如，传统的零售业正在借助大数据技术，从传统的重资产、高费用拉客方式走向智能数据化的“精细化营销”和“精准化服务”。
2. 共享经济的兴起共享经济是大数据时代的一项重要发展趋势。
共享经济通过创新的商业模式和数字化的平台，实现资源的共享和流动，减少浪费，提高效率。
大数据驱动的商业模式变革
标题：大数据驱动的商业模式变革随着科技的飞速发展，大数据已经成为了商业领域的一个重要驱动力。
它不仅仅改变了企业处理和分析信息的方式，更是重塑了商业模式，推动了企业的创新和增长。
首先，大数据为我们提供了更深入的理解消费者的方式。
过去，我们只能通过有限的统计数据来猜测消费者的行为和需求。
然而，大数据可以收集并分析大量的消费者行为数据，从而揭示出消费者的真实需求和习惯。
这使得企业能够提供更个性化的产品和服务，满足消费者的个性化需求，从而提高客户满意度和忠诚度。
其次，大数据驱动了供应链和物流模式的变革。
传统的供应链和物流模式依赖于人工的预测和计划，这往往会导致延迟和浪费。
然而，大数据可以通过分析历史数据和实时数据，预测未来的需求和供应，从而优化供应链和物流流程。
这不仅可以降低成本，提高效率，还可以减少环境污染，实现可持续发展。
再者，大数据改变了企业之间的竞争模式。
传统的竞争是基于产品的质量、价格、渠道等方面的竞争。
然而，在大数据时代，企业之间的竞争已经演变成了数据的竞争。
谁能更有效地利用数据，谁能更深入地理解消费者，谁就能在竞争中获得优势。
企业需要通过收集、分析和利用大数据来发现新的商业机会，提高企业的竞争力。
此外，大数据也推动了企业内部的组织和管理模式的变革。
传统的组织和管理模式是基于职能和层级结构的，这往往会导致信息传递的延迟和失真。
然而，大数据可以通过实时数据流和数据分析来实时地了解业务状况，从而为企业提供决策支持。
企业需要改变传统的组织和管理模式，建立数据驱动的决策机制，提高决策的准确性和效率。
最后，大数据还推动了商业模式创新。
传统的商业模式往往是基于产品或服务的销售，而大数据驱动的商业模式则更加注重数据服务和数据资产。
企业可以通过提供数据分析和数据咨询服务来获取收入，也可以通过数据共享和合作来建立更紧密的合作关系。
这种新的商业模式不仅可以提高企业的收入，还可以扩大企业的业务范围，提高企业的竞争力。
大数据平台如何实现盈利
大数据平台如何实现盈利在当今数字化时代，数据被誉为新的“石油”，而大数据平台则是挖掘和提炼这一宝贵资源的关键工具。
然而，要让大数据平台实现盈利并非易事，需要精心规划和创新的商业模式。
大数据平台要实现盈利，首先需要明确自身的核心价值和目标用户群体。
不同的大数据平台可能专注于不同的领域，比如金融、医疗、电商等。
只有清晰地了解自己的优势和能够解决的问题，才能精准地定位目标用户。
对于数据的收集和整理是大数据平台的基础。
但要注意的是，数据的来源必须合法合规，且要保证数据的质量和准确性。
这就需要投入大量的资源来建立可靠的数据采集渠道和数据清洗机制。
通过与各种数据源合作，包括企业、政府机构、社交媒体等，获取丰富多样的数据。
同时，运用先进的技术手段对数据进行筛选、分类和整合，使其具有更高的可用性和价值。
在拥有优质数据的基础上，大数据平台可以通过提供数据分析服务来盈利。
为企业提供定制化的数据分析报告，帮助他们了解市场趋势、消费者行为、竞争对手情况等。
比如，一家电商企业可以借助大数据平台的分析，了解消费者的购物偏好和购买习惯，从而优化产品推荐和营销策略，提高销售额。
大数据平台可以根据分析的深度和复杂程度收取相应的费用。
数据交易也是一种常见的盈利模式。
但这里的交易并非简单地售卖原始数据，而是经过加工和处理后的数据产品或数据服务。
例如，将某个行业的综合数据进行整合和分析，形成具有指导意义的行业报告，出售给相关企业或研究机构。
除了直接面向企业客户，大数据平台还可以与第三方合作，共同开发基于数据的应用和服务。
比如，与金融科技公司合作开发风险评估模型，与广告公司合作进行精准广告投放。
通过合作，不仅可以分担开发成本和风险，还能充分发挥各方的优势，实现互利共赢。
另外，大数据平台可以建立会员制度。
为会员提供独家的数据资源、更深入的分析报告、优先的服务支持等特权。
会员费用可以根据不同的等级和服务内容进行设定。
大数据平台还需要注重品牌建设和市场推广。
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在大数据时代，数据拥有者的商业模式有哪些？
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。
无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。
谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。
在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。
前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。
但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。
当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。
B2B大数据交易所
国内外均有企业在推动大数据交易。
目前，我国正在探索“国家队”
性质的B2B大数据交易所模式。
2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。
2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。
贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。
2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。
咨询研究报告
国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。
各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。
这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。
数据挖掘云计算软件
云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS 模式是云计算的最大魅力所在。
云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。
国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。
数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。
大数据咨询分析服务
机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。
比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。
该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。
政府决策咨询智库
党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。
这是中共中央文件首次提出“智库”概念。
近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。
大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无
源之水。
在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。
研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。
可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。
自有平台大数据分析
随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。
在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。
2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。
3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。
更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。
大数据投资工具
证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。
2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。
现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。
这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。
定向采购线上交易平台
数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。
比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。
通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。
假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用
物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。
而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。
所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。
非营利性数据征信评价机构
在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。
为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。
该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。
而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。
虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。
数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部
分，避免黑市交易变成市场的正常行为。
除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。
结语：
大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。
市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。
而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。
大数据时代：现在我们讨论了“大数据”是什么，也已明确了它是一种有着真正未来的趋势，那接下来我们需要探讨的是，大数据的意义在哪里。
大数据能干什么？能带来什么价值？要考量大数据的价值，必须先了解大数据应用的环境。
首先必须说明，“大数据”虽然在这一两年来因为互联网和信息行业的发展而变得异常火爆，但它并不是一个新鲜玩意儿，追寻其历史，我们会发现在物理学、生物学、。