大数据交易所模式
1、交易模型
交易所以电子交易为主要交易形式，面向全国提供数据交易服务。数据值多少钱，由交易所与数据卖家协商制定，数据内容和交易价格在平台网站上挂出。
对于数据交易，交易所与数据供应商之间进行4∶6分成，同时视具体数据价值，适当对数据采购方进行收费。
大数据交易所执行会员制度，不论是卖家还是买家都需要先入会才能获得交易资格。入会先提交申请，审核过关的才能进驻交易所，且尚不接受个人用户参与交易。
数据增值服务：将多个卖家数据进行叠加运算，运算结果作为高附加值的的交易商品。
2、盈利模型
成本：平台运营；数据中心的建设与维护（或者云计算中心的租赁）。
利润：会员入会费；数据交易分成。
3、政策支持
立法支持：界定数据所有权的归属
场地支持；
税收优惠；
资金（基金）支持；
央企或国资背景的企业入会数量兜底支持。【或者央企或国资背景的企业必须拿出一定价值的数据加入平台，作为兜底条款】
“互联网”的六大商业模式
解析“互联网+”的六大商业模式 核心提示 当今企业之间的竞争，不是产品之间的竞争，而是商业模式之间的竞争. “当今企业之间的竞争，不是产品之间的竞争，而是商业模式之间的竞争”。——彼得·德鲁克“互联网+”企业四大落地系统（商业模式、管理模式、生产模式、营销模式），其中最核心的就是商业模式的互联网化，即利用互联网精神（平等、开放、协作、分享）来颠覆和重构整个商业价值链，目前来看主要分为六种商业模式。 传统PC互联网商业模式在移动互联网时代面临挑战，用户数量不决定一切，不重视对移动互联网商业模式的探索，就像开着豪车酒驾，很刺激但也很危险。因此，在移动互联网时代要尽早考虑商业模式。 工具+社群+商业模式 “互联网+”商业模式之一 互联网的发展，使信息交流越来越便捷，志同道合的人更容易聚在一起，形成社群。同时互联网将散落在各地的星星点点的分散需求聚拢在一个平台上，形成新的共同的需求，并形成了规模，解决了重聚的价值。 如今互联网正在催熟新的商业模式即“工具+社群+电商/微商”的混合模式。比如微信最开始就是一个社交工具，先是通过各自工具属性/社交属性/价值内容的核心功能过滤到海量的目标用户，加入了朋友圈点赞与评论等社区功能，继而添加了微信支付、精选商品、电影票、手机话费充值等商业功能。 为什么会出现这种情况？简单来说，工具如同一道锐利的刀锋，它能够满足用户的痛点需求，用来做流量的入口，但它无法有效沉淀粉丝用户。社群是关系属性，用来沉淀流量；商业是交易属性，用来变现流量价值。三者看上去是三张皮，但内在融合的逻辑是一体化的。 长尾型商业模式 “互联网+”商业模式之二 长尾概念由克里斯·安德森提出，这个概念描述了媒体行业从面向大量用户销售少数拳头产品，到销售庞大数量的利基产品的转变，虽然每种利基产品相对而言只产生小额销售量。但利基产品销售总额可以与传统面向大量用户销售少数拳头产品的销售模式媲美。通过C2B 实现大规模个性化定制，核心是“多款少量”。所以长尾模式需要低库存成本和强大的平台，并使得利基产品对于兴趣买家来说容易获得。例如ZARA。
贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济
贵阳大数据交易所规范交易亮剑大数据经济 大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎 前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。 从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。 如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。 数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。 但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。 清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。 认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。” 紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。
大数据下的精准营销策略
学士学位毕业论文 题目：大数据下的精准微博营销策略 学院：经济与管理学院 专业班级：工商管理 姓名：尹铭 指导教师：林彦新 完成日期：2017年3月31日
摘要 大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。 关键词：大数据；精准营销策略；微博营销
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
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、实现制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国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 国外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“队”性质的B2B
大数据交易所模式。 2014年2月20日，国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，大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。大数据交易所完成的首批数据交易卖方为市腾讯计算机系统有限公司、省数字研究院，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国际大数据产业博览会暨全球大数据时代峰会上，大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《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 国咨询报告的数据大多来源于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。
大数据架构和模式
大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。 概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 这个“大数据架构和模式” 系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。 从分类大数据到选择大数据解决方案 如果您花时间研究过大数据解决方案，那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。 我们首先介绍术语“大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性，我们依据各种参数对大数据进行了分类，为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后，对于每个组件和模式，我们给出了提供了相关功能的产品。 第1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题：?定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 ?理解大数据解决方案的原子模式 ?理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式 ?为大数据解决方案选择一种解决方案模式 ?确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性 ?选择正确的产品来实现大数据解决方案 依据大数据类型对业务问题进行分类 业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
大数据时代对市场营销的影响
大数据时代市场营销模式变革思考 在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。 根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。 一、数据的意义 数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得
计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。 二、CMO转型 在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。 在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。 与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素
大数据平台架构~巨衫
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
大数据时代广告营销
移动媒体广告拓展 大数据时代的广告营销 随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满 与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了 “大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
大数据时代企业营销管理模式创新的研究
摘要 大数据时代通过对企业营销管理模式的研究，综合运用与数据相关的技术，寻求新模式。本文对大数据、营销等相关概念进行了讲解，用发展的眼光对大数据时代下企业营销管理模式的创新做了简单说明。通过阅读文献，以前人研究形成的理论为基础进行了进一步的研究，着重于理论分析。从大数据理论、营销管理理论等出发，探讨大数据的价值，实现大数据时代企业营销管理模式的创新与转变。 关键词：大数据时代；营销管理模式；创新
ABSTRACT Big data era through the research of enterprise marketing management mode, the integrated use of technology related to data, to seek new pattern.In this paper, the large data, marketing, such as interpretation of the concept, with the development of the eyes of the era of big data management model of enterprise marketing innovation to do a simple description.Through reading literature, people study before formation of the theory as a foundation for the further research, focuses on the theoretical analysis.Starting from the theory of big data, and the theory of marketing management, and to explore the value of big data, realize the era of big data of enterprise marketing management mode innovation and transformation. Key Words: Big data era;Marketing management mode;innovation
工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议
工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议 近年来随着大数据的广泛普及和应用，数据资源的价值逐步得到重视和认可，数据交易需求也在不断增加。2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出“要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措”。在国家政策的积极推动、地方政府和产业界的带动下，贵州、武汉等地开始率先探索大数据交易机制。本文梳理了我国大数据交易现状及存在问题，针对性地提出了促进我国数据资源开放、推动数据应用和释放数据价值的政策建议。 一、我国大数据交易发展现状 （一）我国大数据交易发展特点 1.大数据交易平台建设进入井喷期。 数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、
江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。据有关数据预测，到2016年年底全国类似的交易平台数量可能达到15到20个[1]。 2.大数据交易变现能力有所提升。 在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，我国数据变现能力显著提高。据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年我国大数据相关交易的市场规模为33.85亿元，预计到2016年国内大数据交易市场规模将达到62.12 亿元，2020年将达到545亿元。 3.大数据交易仍整体处于起步阶段。 从整体发展水平来看，我国大数据交易仍处于起步阶段，突出表现在以下几个方面：一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等的内容的交易尚未大规模展开。二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。三是数据开放进程缓慢一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。 （二）我国大数据交易的主要类型 1.基于大数据交易所（中心）的大数据交易。
在大数据时代,数据拥有者的商业模式有哪些
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。
医疗大数据盈利模式
在“互联网+”的众多产业中，互联网医疗被认为是2016年最有可能成为风口的领域。各种新兴互联网公司和资本涌入医疗圈，相关公司也在积极向互联网医疗转型和探索，掀起了一股重构医疗生态的热潮。 (1) CollaborativeCareSolution IBM和ActiveHealthManagement公司通过合作，开发出协同医护解决方案(CollaborativeCareSolution)，帮助医生和患者获取所需信息，从而提高整体医护服务的质量，同时无需投资新建基础设施。 该解决方案利用先进的分析软件，提供了一种创新医疗服务方法，医生可轻松获取和自动分析患者的病情。利用ActiveHealth的循证临床决策支持软件CareEngine整合电子病历记录、患者主诉、用药情况、实验室数据等信息，并通过IBM云计算平台将这些信息提供给医生，医生就能做出更全面、更准确的医疗决策。这样能减少医疗失误和不必要的昂贵治疗。该解决方案有助于减少花在不必要检查和无效治疗上的开支。根据ThomsonReuters公司最近的一项调查，美国每年约有8,000亿美元浪费在被认为无效的医疗保健上。该解决方案还有助于为冠状动脉疾病、充血性心力衰竭和糖尿病等慢性病患者的治疗提供更好的见解，这些疾病的治疗费用占到了所有医疗费用的80%。 系统在云环境中管理所有医疗数据和IT资源，能协调各个医疗团队，让医生、护士、执业护士、助手、治疗师和药剂师通过单一渠道轻松访问、共享和处理患者信息。该解决方案还能显示患者对慢性哮喘治疗的反应或药物养生疗法坚持情况，并能在出现处方冲突或缺失时自动提醒医生。 只需支付固定的月租费，医疗机构就能获得所有工具和服务，而不必进行前期重大投资，从而避免了因临床指引或报告要求发生变化或患者数据增加而必须更新系统所带来的挑战。此外，该解决方案还提供先进的分析方法，帮助医生或医疗机构对照国家或医院质量标准衡量其工作表现。证明可以提供质量更高、成本更低的服务，是帮助医生从政府支付机构和保险公司获得更高给付费率的关键步骤。该解决方案不仅能帮助达到当前的在用标准，更重要的是，还能支持医生满足未来更严格的要求。
大数据精准营销的价值和方法
大数据营销价值 随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。 大数据营销关键问题： 问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为
中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。 问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？ 当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？ 问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？ 营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。 问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？ 企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。 大数据营销系统组成： 基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度
曾鸣：C2B互联网时代的新商业模式
曾鸣：C2B互联网时代的新商业模式 作者:曾鸣宋斐发表于:2012-02-01 在影响未来商业格局的各种力量中，互联网无疑是最具活力的决定性因素。长尾、众包、维基、轻公司、湿营销、免费经济，这些缤纷复杂的新理念背后，是否有一个贯穿其中的大趋势？基于阿里巴巴集团的实践及五年来的广泛调研，作者发现，工业时代以厂商为中心的B2C模式，正在逐步被信息时代以消费者为中心的C2B模式所取代。 工业时代的特点是：大生产（如福特的流水线）+大零售（如西尔斯/沃尔玛）+大品牌（基于全国性媒体与现代广告的品牌，如宝洁）+大物流（如邮政网络和UPS），而随着互联网在商业领域的持续扩散，一幅全新的商业景观也日益清晰：在几乎是赢者通吃的搜索和社交网络营销平台上，展开低成本、高效率、精准互动的个性化营销；在eBay、亚马逊、淘宝网等巨型零售平台上，完成覆盖长尾市场的个性化销售；在基于互联网的、可展开大规模实时协作的供应链平台上，完成以消费者为中心的社会化分工与协同。同时，生产体系的柔性化，也得到了进一步的加速。 个性化营销：广告的革命互联网对商业的巨大改变，最先发生在营销环节。互联网提供了一个信息互动和人际互动的大平台，极大地提高了营销效率。从精准的P4P（Pay for Performance，为效果付费）广告，走向口碑相传的SNS营销，短短十余年，互联网正在快速演绎出个性化营销的全新平台。网络时代的广告无处不在，但这种广告其实已经越来越不再是“广告”了——个性化营销的时代到来了。 新渠道：巨型网络零售平台连锁经营被认为是中国零售业的第一轮革命，但其形貌仍然是有形店铺，无非是把大生产的原理应用于流通业以获得规模效应。以电子商务为代表的第二轮革命，其形貌已经是“无店铺”经营，而且它能够更好地支撑“多品种、小批量”的范围经济。当前中国面临的，正是这两轮流通革命的叠加。基于云平台的eBay、亚马逊和淘宝网，在信息时代扮演的角色，相当于工业时代的沃德与西尔斯，它们都是所处时代的零售基础设施。 柔性化生产开始加速在淘宝网上，“多品种、小批量、快翻新”正在逐步成为主流。但多年以来，工业时代的生产模式，其设备、工艺、流程、制度、理念，都是为“小品种、大批量”的大规模生产而准备的，存在很大的刚性。而今天互联网上大量分散的个性化需求，正在以倒逼之势，推动企业在生产方式上具备更强的柔性化能力，并将进一步推动整条供应链乃至整个产业，使之在响应效率、行动逻辑和思考方式上逐步适应快速多变的需求。 社会化协作的供应链过去二十多年来，在信息技术的支撑下，伴随现代零售业和物流业的发展，发达国家的企业经历了一场供应链重组的变革。沃尔玛与宝洁，就是零售商与生产商无缝协作的典范。不过，在互联网普及之前出现的这种供应链体系，在很大程度上是一种以降低成本为导向、协作范围相对有限的线性供应链。由于供应链天然的社会化协作属性，今天这种供应链形态正面临着如何“互联网化”的巨大挑战——也就是如何让供应链各个环节在互联网上“跑起来”。
大数据时代的市场营销
大数据时代的市场营销 l**t （******） 摘要：随着互联网技术的革新，大数据（big data）逐渐延伸至各个行业和领域，从2012年以来开始越来越多被提及，而且以其种类多，容量大，速度快，价值高的4V特性给传统市场营销带来巨大的变革。本文在对大数据的内涵及特征的简介下，对大数据时代下的市场营销模式进行讨论。 一、大数据时代的内涵与特征 大数据时代随着互联网的深化和普及应运而生，人和物体各种精细化测量汇集成巨量的数据，通过对这些碎片化数据的筛选加工，能得到各种极具价值的特定信息，包括市场营销的各种私人定制信息。 ㈠什么是大数据 大数据是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义。维基百科对于大数据的定义：“大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。”麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。[1] ㈡大数据的4V特征 国际数据咨询公司IDC认为大数据满足“4V”即：Variety（种类多）、Velocity（流量快）、V olume（容量大）、Value（价值高）四个特点。当然，必然要有相应的对数据的专业处理。 二、大数据时代带来市场营销的机遇与挑战 大数据时代的巨量数据对于消费者和营销单位是相互的，届时，消费者在购买商品之前必定了解商品，而且比以前更加广泛、深入。就要求我们营销的中心思想为想消费者之所想，而大数据时代也给了我们全方位，更精准了解用户的可能性。有如下方面： ㈠快速性与实时反馈 采集数据的方便快捷会让我们了解消费者行为的实时反映，用以调整营销策略。因此，将有大量的工作需要短时间完成，而此时，就要求营销单位有很强的数据专业处理能力，而云计算技术将会有很大帮助，但是也需要有能将数据专业化，变成有用信息的能力。
大数据时代营销策略探讨
大数据时代营销策略探讨 销售管理方面的差异 大数据时代的营销活动与传统的销售行为有本质上的区别，大数据营销的针对性更强，更加符合市场需要与企业发展的需要。传统的销售活动在目标顾客的选择方面，主要定位于标签化的群体，而大数据零售则定位于个人概念的群体，销售定位的方向更加精准，具有一定的“私人订制”的特点。传统销售活动在店址选择方面需要基于线下客流确定实体商圈，店铺的租金成本比较高，产品营销中的商品价格定位也较高，利润率比较低。大数据营销店址的选择基于大数据流量的虚拟商圈完成，店铺的租金成本比较低，店址的选择更加灵活。在商品管理方面，传统的销售模式需要依赖于有限品类缓慢调整经营策略，而大数据零售则可以利用网络工具和软件管理实现无边界品类扩张与商品管理模式的快速优化。传统营销活动中的定价策略比较呆板，依托固定价格进行滞后于市场变化的价格起伏调整。而大数据环境下的商品零售则可以根据市场环境的变化迅速调整价格，适时调整迎合市场变化。 产品推广方面的差异 在大数据时代，企业经营者应该认识到新的经营模式与传统模式的差异，制定合理的产品消费分群方案，构建目标
客户信息系统的模式。传统的零售模式在促销管理和商品陈列上有较为明显的劣势，它采用粗放式的促销，广告的效果并不好，对于顾客的差异化消费习惯难以完全满足，经验式的陈列难以满足不同用户的消费需求。而大数据时代的营销模式采用精准定向促销的形式，将促销广告信息精准投放到网民受众，基于数据分析的精准排列模式能够第一时间把握顾客的消费方向，做到定点营销。传统的营销模式供应链管理效率比较低，生产、运输、仓储管理、销售各个环节割裂，商品供应的成本比较高。但是，采用大数据零售的供应链管理模式，各个环节数据全面打通共享，供应管理的成本比较低，管理效率比较高，商品从出厂到销售中的各个环节信息，基本上实现透明化查询，方便营销人员管理和操作。 大数据时代满足产品精准化信息推送模式分析 企业在大数据时代制定个性化营销策略，经营者应该更新经营销售的理念，并且要积极调整产品流通与销售的结构，转变处理好内部管理关系网络与外部经营关系网络的关系，积极利用网络工具实现精准化的定位营销。在移动终端的大数据分析服务模式优化中，利用APP等移动商圈微信微博及QQ等社交商圈，进行商品广告信息的精准推送。根据线下实体店的经营特点，推动实体门店和服务网点服务模式的结合，从而适应网络化消费环境发展的需要。线下实体店应该顺应时代发展的潮流，积极开设数字体验店，提升品牌
贵阳大数据交易所702公约
贵阳大数据交易所702公约 中国-贵州-贵阳 2015年5月26日
公约目录 一、公约总则 (3) 二、交易所概述 (4) 三、交易所业务定位 (4) 四、加入大数据交易所会员的意义与价值 (5) 五、交易所交易时间 (6) 六、交易的数据类型 (6) 七、交易所的交易撮合服务 (6) 八、数据交易的结果 (7) 九、交易所支付结算体系 (7) 十、交易数据的准确性和时效性保障体系 (7) 十一、交易所运营体系 (8) 1.商业模式及收益来源 (8) 2.客户群体 (8) 十二、数据定价及交易模式 (9) 1.数据价格的影响因素： (9) 2.数据自动计价连续交易 (10) 3.大数据交易系统主要界面思路 (11) 十三、交易市场主体体系设计 (12) 1.数据供应商的资格认定 (12) 2.数据交易席位会员的合法资格认定 (13) 3.数据买方的合法资格确认 (14) 十四、交易所组织结构 (14) 十五、大数据交易所的职能 (14) 十六、大数据交易所的组织 (16) 十七、大数据交易所对数据交易活动的监管 (19) 十八、大数据交易所对会员的监管 (21) 十九、大数据交易所对数据交易对象的监管 (24) 二十、数据交易登记结算机构 (27) 二十一、管理与监督 (29) 二十二、数据交易的监督稽查 (32) 二十三、附则 (34)
一、公约总则 为了把握大数据产业革新浪潮带来的战略机遇，贵阳大数据交易所聚合相关大数据企业、行业协会、投资机构、科研院所、政府部门等制定《贵阳大数据交易所702公约》。希望通过本公约推动制定与推行大数据交易标准、交易安全、监管监察等规则制定，从而推进大数据交易的发展，形成相关技术与产业的创新，推动培育世界领先的大数据技术、产品、产业和市场。 1.为加强对大数据交易所及其会员的管理，明确大数据交易所的职 权和责任，维护数据交易市场的正常秩序，制定本公约。 2.本公约适用于在中华人民共和国境内设立的大数据交易所所有会 员。 3.本大数据交易所是指依本公约规定条件设立的，为数据交易的集 中和有组织的交易提供场所、设施，履行国家有关法律、法规、规章、政策规定的职责，实行自律性管理的法人。 4.大数据交易所发展理念：贡献中国数据智慧，释放全球数据价值。 5.大数据交易所发展三大要素：大数据清洗、数据建模分析、大数 据交易。
大数据背景下房地产精准营销模式研究
大数据背景下房地产精准营销模式研究 大数据的兴起为房地产行业的营销提供了新的视角和途径，使得房地产精准营销的实现成为可能。据此，介绍了大数据在房地产行业的运用概况，通过数据挖掘與数据分类整合，结合某房地产电子商务公司精准营销理念，构建大数据背景下的房地产精准营销模式，有效结合传统房地产线上线下营销模式，形成大数据背景下房地产精准营销流程图，并对大数据背景下的房地产精准营销提供了相关建议。 标签：大数据；房地产电子商务；精准营销 1大数据在房地产行业中的运用概况 我国房地产行业经过了数十年的发展黄金周期，伴随着大数据时代的到来，房地产行业在开发投资方面积累了城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等大量历史数据。在大数据的背景下企业可以根据收集到的相关数据进行挖掘分析，以此来预测未来的供需情况，合理评估项目投资价值，提高开发决策的准确性。Google公司就曾利用搜索引擎記录的相关数据，通过分析海量的关键词词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。 房地产行业的价值链主要是融资、拿地、设计建造、销售以及物业服务等几个环节。大数据时代的到来，为传统的房地产企业提供了新的视角。房地产行业迅猛的发展，开发和营销模式不断成熟和完善，但是在市场逐步趋向饱和，不确定性增大的情况下，传统的发展方式也遇到了瓶颈，经营风险扩大迫使不少企业转型以谋求新的利润增长点。在大数据的背景下，当地产企业可以深入分析挖掘到通过以往传统数据分析手段无法获得的各类有效价值，借此对房地产企业未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理各个环节对于房地产企业未来发展至关重要。 2大数据背景下房地产公司精准营销模式 大型房地产公司为了获得巨大利润，需要最大程度的运用企业现有资源和投入资本，尽最大可能减少房地产企业管理运营成本，通过结合传统地产营销和电子商务地产的线上线下营销模式，在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下，深入挖掘消费者的需求、意愿、行为以及心理数据，制定针对不同客户的个性化服务营销方案。 大数据背景下房地产精准营销指的是房地产企业依托互联网精准营销系统支撑，在准确进行房地产企业产品市场定位的基础上，以满足客户差异化需求、激发客户潜在需求为切入点，找准营销人群、配准营销策略匹配营销渠道、投准营销资源，其特点是针对性强、命中率高、效果更佳。该精准营销模式包含以下四个步骤。
大数据业务的商业模式探讨.
摘要：大数据的浪潮已经影响到了 世界上很多企业。在中国，大数据技术及 业 务刚刚起步，展望未来一片蓝海，因此深入挖掘大数据业务的商业模式必将成为企业 的竞争战略之一。本文首先介绍了大数据业务的产生背景和商业模式的涵义，然后 总结了大数据业务发展的六种商业模 式，并对每一种商业模式进行了定义、案 例分 析、优势归纳和关键成功因素探究，最后提出了大数据业务运营中存在的一些 问题 及对策。 关键词：大数据商业模式 引言 美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将 翻一 番。在中国，大数据也会有比较大的 发展空间，据估算,未来中国大数据潜在 市场规 模有望近2万亿。总体而言，大数据技术及业务刚刚起步，展望未来，一片蓝海，因此 深入挖掘大数据业务的商业模 式必将成为企业的竞争战略之一。 根据维基百科的定义，大数据”指无法在一定时间内用通常的软件工具进 行捕 获、管理的数据集合。基于此，大数据业务可被定义为：以新数据处理技术为手段, 在海量、结构复杂、内容多样的数 据集中,以较快速度解析出规律性的预 见、趋势 或判断。 1、商业模式的涵义 著名管理学大师彼得 德鲁克曾说 过,当今企业间的竞争，不是产品的竞 争，而是 商业模式的竞争。Rappa(2004认为，商业模式规定了公司在价值链中的 位置,指导着 公司如何赚取剩余价值；并指出商业模式明确了一个公司开展什么活 动来创造价值, 在价值链中如何选取上下 游合作伙伴以及怎样与客户达成交易、为 客户提供价 值。 笔者认为，商业模式即为企业通过 产品或服务与价值链上下游主体之间建立 的 一种商务关系，包括公司所能为客户提 供的价值、公司的内部组织结构、合作伙 min *rfl SD13.DE ON I 观察