在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些精选.
大数据时代的商业模式创新
大数据时代的商业模式创新随着大数据技术的快速发展，大数据时代已经来临。
大数据通过对海量数据的处理和分析，为商业决策提供了强有力的支持。
在大数据时代，商业模式必然会发生重大的变化，因此，商业模式创新已经成为各行各业的重要话题。
一、大数据的商业意义在大数据时代，企业所拥有的数据越多，越值钱。
数据已经成为企业最重要的资产之一。
企业可以通过深度分析数据，找到潜在的商业机会，同时也可以通过对数据的挖掘，提升业绩和利润。
二、大数据的商业模式1、数据收集与处理模式在大数据时代，企业需要准确地收集和处理数据。
这一环节可以看作是大数据商业模式的第一步。
在数据的收集和处理过程中，企业要保证数据的准确性和完整性，并且要尽可能地节省成本，提高效率。
2、数据分析与挖掘模式数据分析和挖掘是大数据时代商业模式的核心。
企业需要通过数据分析和挖掘来找到商业机会和隐含信息，发现市场趋势和新的消费者需求，并且根据这些信息来制定商业策略，提高企业的竞争力和利润。
3、数据营销模式在大数据时代，企业需要通过数据分析来定位消费者，识别潜在的顾客群体，并根据这些信息来制定营销策略，提高销售和市场份额。
4、数据共享和合作模式在大数据时代，企业需要通过数据共享和合作来实现资源共享，提高企业的竞争力。
企业可以分享数据，并与其他企业合作，共同开发新的商业模式和产品，以获得更大的商业利益。
三、大数据的商业模式创新大数据的商业模式创新涉及到各个方面，需要涉及到技术、市场、商业等多重因素，创新的策略和方法也需因行业而异。
以下是一些大数据时代下有潜力的商业模式创新：1、发掘医疗数据的商业价值在医疗领域，大数据的价值已经得到了广泛的认可。
医疗机构可以通过利用大数据来更好地了解患者的病况和历史，帮助医生制定更理性的治疗方案。
同时，医疗机构也可以将数据分享给其他机构，通过数据共享来形成合作，加速公共卫生建设。
2、通过大数据挖掘优化销售渠道在零售业，把握消费者需求是至关重要的。
大数据的商业模式与案例研究
大数据的商业模式与案例研究随着互联网的普及和发展，大数据也逐渐受到商业界的关注与投资。
大数据不仅可以帮助企业分析业务数据，优化业务流程，提升生产效率，还可以实现更多科技创新和商业创新。
本文将结合一些案例来探讨大数据的商业模式和商业应用。
一、大数据商业模式首先，我们需要清楚地了解大数据商业模式是什么。
大数据商业模式指的是利用大数据来进行商业运营的方式和模式。
下面我们来介绍几种常见的大数据商业模式：1. 数据分析和决策服务模式很多企业在进行决策的时候都会遇到数据转化成决策的问题。
因为有的数据比较复杂，需要专业人才进行加工和分析，但是一般企业没有这类人才，也无法进行这类分析和加工。
这时候，一些企业就会提供数据分析和决策服务，来帮助其他企业处理数据和决策问题。
比如说CTRP(携程）,它利用自己的旅游数据对旅游行业进行分析，帮助旅游公司进行产品投放和市场策略。
2. 数据营销模式大数据可以帮助企业精准定位消费者，基于数据的分析，帮助企业制定更加精准的营销策略。
比如说支付宝推出的蚂蚁星球，根据消费者的消费行为、兴趣爱好等数据进行分析，提供符合消费者需求、实用性强的产品。
3. 数据共享模式企业之间通过大数据共享自己的数据，相互协作，实现共同的利益。
比如说阿里云提供的云数据分析服务，可以让不同企业之间的数据进行联通，共享数据可以帮助这些企业实现数据增长，同时节约数据分析和存储成本。
二、大数据商业应用案例接下来，我们将结合一些企业实际案例，来详细了解大数据商业应用是如何落地的。
1. 家电企业海尔海尔智家利用大数据和AI技术进行家庭日常生活中的物品和电器管理。
通过APP用户的生活习惯收集大量数据，然后进行数据的分析、挖掘和建模。
利用数据分析结果，为用户提供定制化服务和产品，比如提醒用户冰箱中的过期食品、语音控制家电等。
2. 汽车企业丰田丰田通过大数据实现全球功能车型的量产，加强自动驾驶的SKU识别能力，并提高在自动驾驶、交通、智能制造、垃圾分类等多方面的技术基础。
大数据时代的商业模式创新
大数据时代的商业模式创新在大数据时代，商业模式创新已成为企业发展不可或缺的一部分。
随着信息技术的不断发展，大量的数据无时无刻地产生，如何有效处理这些数据并将其应用于商业活动中，成为了众多企业关注的焦点。
本文将从数据驱动的商业模式、数据商业化、数据安全三个方面，探讨大数据时代企业的商业模式创新。
一、数据驱动的商业模式在大数据时代，数据扮演着企业决策和运营的重要角色。
在传统商业模式中，企业主要依靠人力经验和市场洞察力来进行决策和运营，而这种方式往往因为主观意识的影响而存在一定的不确定性。
而在数据驱动的商业模式中，企业可以利用大数据分析和人工智能技术，将海量数据转化为有意义的信息，从而更加客观地了解市场需求和消费者行为，进而制定相应的决策和运营策略。
以电商企业为例，通过分析消费者浏览、收藏、下单等行为数据，可以精准地推测消费者的购买意向和需求，进而从商品选择、促销策略、供应链管理等方面进行优化，提升销售额和用户粘性。
同时，数据驱动的商业模式也可以用于企业内部的运营管理，通过数据分析来进行生产、供应链、财务等过程的优化，提高企业效率和利润。
二、数据商业化在数据驱动的商业模式下，企业可以通过将数据变现，从而增加收益。
数据商业化是将企业内部的数据或者获取的外部数据经过加工处理和分析，构建有商业价值的数据产品或服务，进而实现盈利。
例如，金融企业可以通过对市场行情、机构投资者等数据的分析，构建量化投资模型，提供给股票基金等投资者使用，实现数据的商业价值。
此外，随着互联网和移动设备的普及，个人用户产生的数据量也在不断增加。
以共享单车为例，企业可以通过借助用户产生的骑行数据，分析用户的骑行轨迹、习惯等信息，进而为企业提供城市规划、物流配送、智能交通等相关服务。
虽然数据商业化具有广阔的发展前景，但同时也需要注意数据的安全性问题。
三、数据安全在大数据时代，数据安全问题愈发凸显。
数据泄露、黑客攻击等事件时有发生，这些事件一旦发生，将对企业和用户造成极大的损失。
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。
大数据时代的商业模式创新
大数据时代的商业模式创新一、数据驱动的商业模式在大数据时代，商业模式必须以数据为核心驱动因素。
数据能够为企业提供更全面、系统化的信息，也能够为企业带来更精确、有针对性的服务。
在数据驱动的商业模式中，数据采集、分析、应用及推广是一整套连续不断的流程。
将数据收集、分析转化成有效的推广，使企业产品或服务更符合消费者的需求，从而更容易产生市场合理反应。
二、基于数据的个性化定制在大数据时代，企业纵使推出优质产品和服务，也难免面临品牌之间激烈的竞争。
因此，在出售产品的同时，更多的企业会关注于如何在产品和服务的基础上进行个性化定制，以满足不同客户群体的需求。
基于数据的个性化定制正是满足这一需求的有效途径，可以实现产品和服务的个性化定制，具有更加精准的市场定位和高度的市场的个性化。
三、基于数据的精准营销在传统营销模式中，企业通过传统的广告、促销手段将自己的产品推向更多的消费者。
在大数据时代，企业可以通过数据分析更好地了解消费者的行为习惯和需求特点，从而实现对市场的精准定位。
基于数据的精准营销，能够最大限度地满足客户需求，同时也能够提高营销回报率和转化率。
四、基于数据的增值服务随着人们对数据价值的不断认知和提升，大数据增值服务也越来越受到企业的关注。
为了实现在数据领域的“互联网+”，互联网企业需要更深入地去了解用户的习惯和需求，从而不断加强、升级自身的增值服务。
通过分析用户数据，建立自己的互动平台，从而为企业营销增添广告顾问、交互模型、社交拓展等功能，为客户提供更加全面的增值服务。
总而言之，大数据时代的商业模式创新与其它时代一样，是实现商业创新所依赖的一种重要手段。
大数据时代的商业模式创新不仅关键在于收集、分析和应用数据的操作能力，更重要的还在于直觉、分析、设计和执行的技能，以及对未来行动和动态管理的能力。
当前，商业和科技变革正呈现出越来越高的相互关联性。
未来，在大数据时代牵引下，将会有越来越多的商业模式得以服务并不断适应消费者需求的周期和推广方法，并在这个过程中不断创新，为商业和科技带来新的突破。
互联网大数据时代下的商业模式创新
互联网大数据时代下的商业模式创新随着互联网技术的不断发展，互联网大数据日益成为当今商业竞争的重要因素。
在传统商业模式的基础上，互联网企业开始积极探索新的商业模式，以适应互联网大数据时代的发展需求。
本文将从云计算、物联网、人工智能、区块链等角度，探讨互联网大数据时代下的商业模式创新。
一、云计算和大数据云计算是一个计算资源共享和利用的概念，通过互联网实现对计算机、存储、网络等基础资源的共享。
云计算与大数据密切相关，因为大数据的处理需要大量的计算资源和存储空间。
利用云计算技术，可以构建强大的云端数据处理平台，提高大数据的处理效率和质量。
云计算和大数据也促进了商业模式的创新。
以SaaS（Software as a Service）模式为例，它是基于云计算的服务模式，将软件服务以一种租赁的形式提供给客户，极大地降低了企业的IT成本。
SaaS模式还可以将客户与供应商之间的关系转变为合作关系，为企业合作带来更多的机会。
二、物联网和大数据物联网技术是指可以进行信息交换和通信的任何物品，它们可以连接到互联网，形成一个互联的系统。
物联网的数据处理能力非常强大，每个设备都能够实时采集数据，这些数据可以用于预测和优化商业流程。
物联网技术也为商业模式创新提供了广泛的机会。
以智能家居为例，智能家居可以通过物联网技术实现智能控制和数据监测。
通过智能家居，用户可以实现遥控、自动控制等多种控制方式，使生活更加便捷，同时也提高了家庭的安全性。
三、人工智能和大数据人工智能技术是指计算机系统能够通过学习和自我优化来模拟人类的智能。
人工智能技术可以在大数据中自动发现规律和趋势，帮助企业迅速进行决策。
人工智能技术也在商业模式创新中发挥着重要的作用。
以智能客服为例，智能客服可以通过深度学习算法对用户问题进行分类和回答，同时还可以把用户的反馈和评价作为改进的指导方向。
通过智能客服，企业可以节省大量人力资源，同时也能够提高客户满意度。
四、区块链和大数据区块链技术是一种去中心化的、分布式的共享账本技术，它提供了一种去中心化、安全可信的信息交换方式。
大数据带来六种全新商业模式
大数据带来六种全新商业模式人们认为“数据是新型石油”，一种需要企业加以利用和改进的天然资源。
这是事实还是炒作?Mohamed Zaki 解释说，虽然许多公司已经从大数据中获益，但这也提出了严峻的挑战。
政府机构已经宣布加快大数据研究，而且根据Gartner 公司的调查，2013 年64%的公司正在投资——或打算投资大数据技术。
Gartner 公司也指出虽然企业相信大数据的优势，许多公司也正在从大数据中获取利用价值。
但问题是他们往往倾向于数据收集方面的技术，而没有思考大数据如何才能创造价值。
大数据正在为大型公司和小型企业创造价值。
成熟企业在很多领域利用大数据技术提升他们的业务和服务，另一方面，初创企业也正在利用大数据开发许多创新产品和商业模式。
在剑桥服务联盟，一个制造部门的研究所，我们与众多行业中的杰出企业接触时，看到与大数据有关的重要机会和挑战。
以一家制造、销售、租赁其产品并提供保养和维修服务的公司为例。
它的产品包括收集了大量数据的传感器，使公司能够进行远程监测并诊断问题。
如果该数据与现有的业务数据，先进的工程分析手段和前瞻性的商业情报相结合，该公司就可以提供一个“状态监测服务”，能够分析和预测设备故障。
对于客户来说，意外的宕机就会成为过去，维修成本会降低和两次服务之间的间隔期也会延长。
智能分析，甚至可以告诉企业如何更高效地使用设备。
原始设备制造商(OEM)和经销商认为这种方法是提高他们的配件和维修业务的新方式而且也能增加配件的销售。
它也能加强与现有客户的关系，吸引需要保养维修服务的新客户。
在一个完全不同的领域，一场教育革命正在进行中。
大数据正在巩固一种新的被称为“能力教育”的学习方式，这种教育模式正在美国的高校推广。
一批高校利用大数据技术个性化地开发他们的课程，每个学生都可以随时随地学到他们喜欢的课程并取得进步。
以前的课程模式是，学生们必须在学年开始的时候到学校报到，不管他们的个人水平如何，他们都要努力学习课程直到毕业。
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析如何利用数据赚钱？有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。
因为大数据就是「大数据」。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。
大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。
大数据的商业模式可划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。
大数据不像电子商务、网游那样有着「直接明确」的商业变现模式。
没有直接的变现商业模式不代表没有商业模式。
人类对科技新兴产业以及新兴技术的探索是永无止境的。
在最近两年间，中国诞生了大大小小超过400家的大数据新创公司，大数据的应用更是拓展到了我们生活、工作和学习的方方面面，更多的大数据商业变现模式也在逐渐的被发现和应用，部分大数据公司已经可以扭亏为盈，甚至可以实现盈利。
现在问题来了，大数据的商业模式到底是什么？如何利用大数据赚钱呢？今天就分享大数据商业模式以及优势。
首先展示一个常见的大数据平台架构图1：量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。
图2 极星大数据分析平台架构整套架构体系里，在每个不同的层级，都分别用了不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等等。
关于大数据架构的设计和各个大数据技术的作用，在此不做一一细表。
为什么要把大数据的架构一开始就抛出来呢？很简单，大数据所有商业变现模式，都是围绕这大数据架构展开的，不同的企事业单位、应用场景的不同，那么大数据架构也有所不同。
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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、环境生态学等领域以及军事、金融、社会管理等行业都能找到它的足迹，“大数据”的存在已早有时日。
显然，“大数据”不是单一行业的特有概念，要谈论大数据的价值，谈论大数据的应用环境，最合适的做法还是统而合一，无奈术业有专攻或说才疏学浅，上述提到的行业，领域，我均无涉猎，更谈不上研究，因此下文关于大数据的应用环境的讨论，我仅针对大数据在商业方面的应用进行泛泛而谈。
这也恰好印证，大数据的价值和魅力可能很大，但也必须有能力去领悟。
大数据是为解决巨量复杂数据这种趋势而生的。
巨量复杂数据有两个核心点，一个是巨量，一个是复杂。
“巨量”意味着数据量大，要实时处理的数据越来越多，对企业而言最重要的成本付出就是时间成本，而恰恰时间成本是企业最稀缺的资源，今时今日，创新讲的是领先他人，市场讲的是抢占先机，服务讲的是快客户一步，快时代的用户的需求是实时的，他不愿意等，你不满足他，自有他人会满足，因此企业的策略也必须是实时的，然而企业的策略是依托数据分析结果来制定的，一旦在处理巨量数据上耗费的时间超出了可承受的范围之内，这意味着企业的策略是落后于市场的。
任何的时延都会使企业蒙受损失，创新落后于人成为微创新，市场被别人抢占只能作为挑战者，服务失去优势造成客户流失，这些都是致命的。