基于大數據產業鏈的新型商業模式研究

西鳳茹+王圣慧+李天柱+侯錫林

內容摘要：大數據的發展和應用將催生新的商業模式。本文首先介紹了大數據和商業模式的涵義，然后進行案例分析，總結出圍繞大數據產業鏈衍生出的六種新型商業模式，分別為數據自營模式、數據租售模式、數據平臺模式、數據倉庫模式、數據眾包模式及數據外包模式，并對這些商業模式成功運行的條件、適用的企業類型和所具備的優勢進行剖析。

關鍵詞：大數據 產業鏈 商業模式創新

大數據時代的來臨，也帶來了商業革命。國際數據公司（International Data Corporation，IDC）調查顯示，2013年全世界的電子數據存儲量將達到180萬PB，并且每年以超過50%的速度增長（王勁，2013）。數據規模的躍遷帶來巨大的商業價值，必將帶來商業模式的創新，但是對于大數據環境下企業的商業模式創新問題還缺乏相應的研究。本文在分析大數據及商業模式的理論基礎上，研究歸納由大數據產業鏈衍生的新型商業模式，以期為相關企業帶來啟示。

相關理論

（一）大數據

目前，對于大數據尚無統一的定義，不同的定義從不同的維度出發。麥肯錫全球研究院將“大數據”定義為：“在一定時間內，無法用通用的數據庫軟件工具進行擷取、管理和處理的數據集合”。國際數據公司（International Data Corporation，IDC）認為，“大數據”是一種新一代的架構和技術，其目的是為了能更經濟有效地從海量的、高頻率獲取的、多種結構和類型的數據中獲取價值。人們普遍將該定義概括為四V：即規模性（volume）、多樣性（variety，包括結構化、半結構化和非結構化數據）、高速型（velocity）和價值型（value）。另有學者將大數據視為“分析”的另一種表述，是尋求從數據中萃取知識，并將其轉化為商業優勢的智能化活動。牛津大學互聯網研究所Mayer-Schonberger教授（2012）指出，“大數據”所代表的是當今社會所獨有的一種新型的能力—以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。鐘瑛、張恒山（2013）認為“大數據”的概念包含兩個方面：一方面，是指規模大到無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合；另一方面，主要是指海量數據的獲取、存儲、管理、分析、挖掘與運用的全新技術體系。

總之，對大數據不同的定義來自不同的角度，科學界一般將大數據視為“海量數據+復雜類型的數據”，而在商業應用中則更關注大數據作為一種分析（預測）方法并關注分析結果的商業化潛力。本文認為，從大數據對現實的商業環境的影響的角度看，數據如果能夠作為商業變革的動力來源，那么同時需要數據量和數據類型達到一定的水平，同時也需要數據分析技術從數據中抽取相關知識，因此，本文將大數據理解為“海量數據（復雜數據）+分析方法”。

（二）商業模式

商業模式是一個較為成熟的概念，但是對這個概念卻存在多種不同的認識。Rappa（2004）認為，商業模式是一種能夠使企業盈利的模式，商業模式明確了公司在價值鏈中的定位，指導公司怎樣賺錢；同時指出商業模式明確了一個公司開展什么活動來創造價值，在價值鏈中如何選取上下游合作伙伴以及怎樣與客戶達成交易、為客戶提供價值。李振勇（2006）認為，商業模式是指通過整合企業運行的內外要素，形成一個完整的、高效的、具有獨特競爭力的運行系統，來實現企業的價值最大化，同時通過提供產品和服務，使這個系統持續盈利的一種整體解決方案。原磊（2007）認為，商業模式可以用來說明企業為達到開拓市場、傳遞價值、創造關系資本、盈利并維持現金流的目的，努力創造顧客價值、建立內部結構，以及與合作伙伴形成網絡關系的過程。劉艷巧（2008）認為，商業模式是指完成企業盈利和良性發展的目標的一個系統。

雖然對于商業模式還有其它定義，且表述也不盡相同，但各種表述本質上都是在表達一個核心觀點：商業模式本質上是指企業“獲利的運作方式+賺錢的方法”。但已有關于商業模式的研究罕有涉及大數據這一新的商業背景的。本文認為，在大數據環境下，企業的商業模式創新應該是圍繞大數據產業鏈來開展活動并創造價值的系統方法。

大數據產業鏈

大數據并非是在真空中產生的，其應用也不是斷章取義的結果，大數據的應用實際上是在一個產業鏈中完成的，其價值是由有機相連的多個環節共同實現的，即數據從采集到存儲，再到經過處理提取價值，最后被應用的整個過程，具體而言，大數據產業鏈主要包括數據采集、數據存儲、數據處理和數據應用等主要環節，如圖1所示，具體分析如下：

數據采集。數據采集環節是指對企業的內部經營數據、企業的內部管理數據和企業外部的用戶行為數據等進行挖掘、整合的過程。

數據存儲。數據存儲環節是指將采集到的數據納入到數據聚合平臺中，方便數據的輸入和輸出。

數據處理。數據處理環節是指利用大數據技術對數據進行加工和分析，挖掘潛藏在數據中的深度信息，實現數據的增值。

數據應用。數據應用環節是指將處理好的數據產品應用到行業中去，為企業提供決策支持，從而提高運營效率。

這四個環節層層遞進，貫穿整個數據生命周期過程。因此，大數據產業能夠催生更大的市場和利潤空間，將構建數據行業應用新體系。在這個產業鏈中，不同環節的商業需求正在催生新的運作方式和盈利方法，從而引發新的商業模式。

基于大數據產業鏈的新型商業模式

針對圖1所示的大數據產業鏈，本文認為在不同環節上主要催生了如下新型商業模式：

（一）數據自營模式

數據自營模式是指企業自身擁有海量數據和大數據技術，同時具備一定的分析能力，能夠根據數據分析結果改進現有產品或預測未來，從而使企業獲得利潤的商業模式。這種商業模式的成功運行是需要一定條件的：首先，數據來自公司內部，可以是生產經營信息或管理信息；其次，擁有先進的大數據技術，能夠對信息進行充分的挖掘和提煉；再次，具備高效的分析能力，能夠對數據分析結果進行準確評價；最后，具備數據決策能力。能根據分析結果進行商業決策，通過不斷改進原有產品、推出新產品以及預測企業的發展方向使企業獲得利潤。這種模式適用于綜合實力較強的企業，基本上囊括了大數據產業鏈的各個環節，集數據生成、存儲、處理和應用為一體，形成了良好的產業鏈循環體系。因其自產自銷，不僅降低了成本，更適應企業的需求，使企業在大數據市場上占有一席之地。endprint

例如，Facebook不僅是大數據的生產者，還是大數據的加工者和消費者。Facebook的數據來源豐富，既有來自大數據產品Timeline（時間線）搜集到的用戶的實時數據和歷史數據，又有來自被它收購的圖片分享應用商Instagram公司帶來的細分數據，Facebook采用大數據技術對這些“海量+非結構化/復雜類型”的數據進行分類、結構化處理，進而分析得出用戶的具體信息，最后應用在廣告投放、精準營銷、調整產品設計和服務以及用戶管理層面上。通過運用數據自營模式，使得Facebook的營銷活動和廣告投放更有針對性，在2012年第三季度12.62億美元的營收中，廣告業務的營收占86%（陳圓圓，2012），同時在調整產品和服務方面，也滿足了用戶的不同需求，大大的提高了用戶的滿意度。又如，亞馬遜自身擁有海量用戶信息和交易數據，根據對用戶的瀏覽歷史和購買記錄進行分析的結果，采用“item-to-item”協同過濾技術找到客戶之間的相似性以及產品之間的關聯性，形成個性化推薦系統，從而進行精準營銷和個性化廣告推介。亞馬遜的個性化推薦系統為其銷售額的增長做出了巨大貢獻，它創造的價值占其銷售額的三分之一。由此可見，數據自營模式為亞馬遜帶來了巨額利潤和良好的發展空間。

（二）數據租售模式

數據租售模式是通過一定的媒介，將廣泛收集、精心過濾的數據銷售或者租賃給客戶來獲取報酬的方式（吳李知，2012）。這需要企業具有強大的收集數據和整合萃取信息的能力，以此形成數據采集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條。在這種商業模式下，數據實現了增值，成為可供交易的商品，很好的詮釋了“數據就是資產”。這種模式適用于擁有海量數據的企業。對他們而言，不用費很大的力氣，只需對數據進行簡單的加工便可獲利。數據租售模式能使企業形成較強的差異性競爭力，使他們超越競爭對手。

例如，廣聯達是數據租售模式的代表，它通過銷售“建筑材料價格信息”來盈利。因為廣聯達的主營業務是建筑領域，在經營過程中能夠接觸到大量實時產品數據，把這些數據加工成一些建筑公司、研究院所需的價格信息，就能銷售獲利。廣聯達毫不費力的把主營業務中的信息變成了有價值的數據，開辟了新的盈利空間。又如，百度創造了以銷售數據為主的商業模式，它建立了網游用戶行為數據庫，能夠將游戲玩家的搜索熱點記錄匯聚其中，然后再把這些數據銷售給網絡游戲運營商。百度作為搜索引擎巨頭，可以輕松地獲取搜索信息，并且這些信息無需進行深加工便可出售獲利。

（三）數據平臺模式

數據平臺模式是指數據的分析、分享和交易等功能都能通過平臺來實現，通過為用戶提供方便快捷的個性化平臺服務來獲取利潤的商業模式。數據平臺模式主要包括數據分析平臺模式、數據分享平臺模式和數據交易平臺模式。數據分析平臺模式是指通過靈活租賃的方式為用戶提供數據存儲、數據運算和數據分析的平臺服務。數據分享平臺模式是指平臺服務商憑借其擁有的數據資產，為用戶提供云數據庫、數據推送、數據集成等服務，同時開放數據接口、提供開發環境，供開發者進行基于數據的應用開發從而獲取利潤分成。數據交易平臺模式是指第三方平臺提供商為數據所有者和需求者提供數據交換、交易的服務平臺（Brabham D C，2008）。數據分析平臺模式要求用戶掌握一定的數據分析技能，用戶只需將數據上傳到平臺上，便可使用平臺上面的分析工具進行數據分析。數據分享平臺模式需要平臺服務商具有強大的數據采集能力和分析能力，便可輕松運行。數據交易平臺模式需要完善的平臺技術保證交易的順利進行，數據的擁有者將數據上傳到平臺上，需求者便可從平臺上下載。數據平臺模式適用于技術創新型企業，因其擁先進的平臺技術，能夠自如的利用平臺進行數據處理和交易。由于這種模式是由技術驅動的，只要技術不斷創新，未來將不可估量。

例如，Google 提供了在線數據分析平臺Big Query，用戶不必投資建立自己的數據中心就可以上傳大量數據并通過其直接進行交互式分析，Big Query為用戶提供了方便快捷的服務，還節省了時間和成本。阿里巴巴的“聚石塔”數據分享平臺將支付寶、淘寶、阿里金融、B2B 的數據囊括在內，利用“云計算”提供數據云等服務，將買家的訪問量、購買意向、已下訂單等數據匯總到大平臺上，通過淺層分析預測商品的生產量、物流調配能力，以此快速地應對不同的情況。該平臺為賣家帶來了巨大的商業價值和發展空間?！捌酚鸦印笔谴髷祿灰灼脚_的一種，即廣告交易平臺?！捌酚鸦印睋碛泻Ａ繑祿?，通過分析能夠判斷出到用戶感興趣的、出價最高的商家的信息，然后把這些信息反饋到平臺上，廣告交易平臺將相應的廣告投放到用戶所打開的網頁上。數據交易平臺模式讓消費者、廣告主和媒體的利益都得到了最大化。

（四）數據倉庫模式

數據倉庫模式是指通過整合所有類型的數據來為企業提供決策支持，從而達到獲利目的的商業模式。這類公司通常具備決策支持工具和高素質的分析人才，目的是為企業提供分析性報告和決策支持，幫助企業實現智能化改進業務流程和監視時間、成本、質量和控制。這種模式適用于決策型企業，幫助用戶快速的做出正確的決策，實現投資回報率的最大化。

例如，Teradata（天睿公司）是全球最大的致力于數據倉庫、咨詢服務、提供企業分析和決策方案的供應商，它的數據倉庫擁有大規模并行處理（MPP）平臺，該平臺是目前性能最高、最可靠的平臺，能夠高效處理海量數據，有效提升企業的數據資源利用能力，幫助企業在最短的時間內做出正確的決策，從而提高整體運營效率。數據倉庫模式比較直觀，采取這種模式的企業還有很多，不再贅述。

（五）數據眾包模式

眾包是指企業在線發布問題—大眾群體（專業或非專業）提供解決方案—為贏者獲取報酬，且其知識成果歸企業所有，是一種在線、分布式問題的解決模式和生產模式（尹建華、王兆華、蘇敬勤，2003）。而數據眾包模式是從大數據的角度出發，指企業從創新設計領域切入，將產品設計轉向用戶，通過搜集消費者設計的海量數據，進行數據測評找到最佳的產品設計，同時借助社會資源提升自身的創新與研發實力。這要求企業擁有一定的創新能力和研發技術。這種商業模式適用于創新驅動型企業。其核心是用戶創造數據，優勢在于強調了社會的差異性、多元性帶來的創新潛力。因其倚重“草根階層”，大大的降低了企業運營成本，還能使產品更具創造力和適應性。endprint

例如，美國“無線（Threadless）T 恤公司”在其網站上會收到大量的業余“粉絲”或專業藝術家的設計數據，然后把設計放在網站上讓用戶點評，最后根據數據評分和預訂單進行生產，這使得企業的生產目標更具體，避免庫存積壓和資金占用，有利于企業的正常運營。又如，宜家通過舉辦“天才設計”大賽，調動消費者的積極性，讓消費者設計多媒體家居方案，然后進行作品數據分析，將優秀的作品投入生產和市場。這種商業模式能夠進駐消費者的內心滿足其需求，提高了商品的市場占有率和利潤率。

（六）數據外包模式

外包是指在企業為獲取競爭優勢，把除核心資源以外的其他資源借助于外部最優秀的專業化資源予以整合，達到降低企業成本、提高績效、提升企業核心競爭力和增強企業對環境應變能力的一種管理模式（尹建華、王兆華、蘇敬勤，2003）。而數據外包模式是指企業將數據收集、數據處理等業務環節剝離出來，外包給專業機構，通過優化資源配置，降低成本增強核心競爭力。數據外包模式主要包括決策外包和技術外包。這種模式要求企業擁有一定的知識背景、先進的大數據技術和卓越的分析應變能力，能夠游刃有余的解決各種類型企業的決策問題和技術問題。這種商業模式適用于經驗型企業，它的優勢不僅在于幫助用戶縮短決策周期、縮減業務流程，更重要的是降低運營成本，可以使用戶集中精力做核心業務，不斷增強其核心競爭力。

例如，影研科技專注于提供海量數據處理的外包服務，為用戶提供高效、快捷、“無痛”的重復性、海量數據作業任務，最終給用戶交付準確無誤的數據成果。影研科技提供的大數據技術因其專業化所以更具競爭力。再如， Facebook 基于其擁有的海量用戶在線社交行為和網絡群組關系數據進行分析，根據分析結果對用戶進行分類，為那些需要外包服務的企業提供精準廣告投放服務。Facebook的海量數據和大數據處理技術就是它的資產，能夠為各種類型的企業提供數據決策支持，具有廣闊的市場空間。

結論

在大數據推動的商業革命浪潮中，只有巧妙的運用大數據的杠桿創造商業價值，才能在大數據驅動的新生代商業格局中脫穎而出。因此，本文從大數據產業鏈的角度出發，深入的研究了一些企業的典型案例，同時，結合大數據產業鏈的各個環節，總結出適合大數據背景的六種新型商業模式，并對這些模式成功運行的條件、適用的企業類型和所具備的優勢進行了深刻剖析，希望能給企業帶來新的盈利空間和新的思考。

參考文獻：

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4.McAfee A，Brynjolfsson E.Big Data：The Management Revolution[J].Harvard Business Review，2012（10）

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14.尹建華，王兆華，蘇敬勤.資源外包理論的國內外研究述評[J].科研管理，2003，24（5）endprint

例如，美國“無線（Threadless）T 恤公司”在其網站上會收到大量的業余“粉絲”或專業藝術家的設計數據，然后把設計放在網站上讓用戶點評，最后根據數據評分和預訂單進行生產，這使得企業的生產目標更具體，避免庫存積壓和資金占用，有利于企業的正常運營。又如，宜家通過舉辦“天才設計”大賽，調動消費者的積極性，讓消費者設計多媒體家居方案，然后進行作品數據分析，將優秀的作品投入生產和市場。這種商業模式能夠進駐消費者的內心滿足其需求，提高了商品的市場占有率和利潤率。

（六）數據外包模式

外包是指在企業為獲取競爭優勢，把除核心資源以外的其他資源借助于外部最優秀的專業化資源予以整合，達到降低企業成本、提高績效、提升企業核心競爭力和增強企業對環境應變能力的一種管理模式（尹建華、王兆華、蘇敬勤，2003）。而數據外包模式是指企業將數據收集、數據處理等業務環節剝離出來，外包給專業機構，通過優化資源配置，降低成本增強核心競爭力。數據外包模式主要包括決策外包和技術外包。這種模式要求企業擁有一定的知識背景、先進的大數據技術和卓越的分析應變能力，能夠游刃有余的解決各種類型企業的決策問題和技術問題。這種商業模式適用于經驗型企業，它的優勢不僅在于幫助用戶縮短決策周期、縮減業務流程，更重要的是降低運營成本，可以使用戶集中精力做核心業務，不斷增強其核心競爭力。

例如，影研科技專注于提供海量數據處理的外包服務，為用戶提供高效、快捷、“無痛”的重復性、海量數據作業任務，最終給用戶交付準確無誤的數據成果。影研科技提供的大數據技術因其專業化所以更具競爭力。再如， Facebook 基于其擁有的海量用戶在線社交行為和網絡群組關系數據進行分析，根據分析結果對用戶進行分類，為那些需要外包服務的企業提供精準廣告投放服務。Facebook的海量數據和大數據處理技術就是它的資產，能夠為各種類型的企業提供數據決策支持，具有廣闊的市場空間。

結論

在大數據推動的商業革命浪潮中，只有巧妙的運用大數據的杠桿創造商業價值，才能在大數據驅動的新生代商業格局中脫穎而出。因此，本文從大數據產業鏈的角度出發，深入的研究了一些企業的典型案例，同時，結合大數據產業鏈的各個環節，總結出適合大數據背景的六種新型商業模式，并對這些模式成功運行的條件、適用的企業類型和所具備的優勢進行了深刻剖析，希望能給企業帶來新的盈利空間和新的思考。

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（六）數據外包模式

外包是指在企業為獲取競爭優勢，把除核心資源以外的其他資源借助于外部最優秀的專業化資源予以整合，達到降低企業成本、提高績效、提升企業核心競爭力和增強企業對環境應變能力的一種管理模式（尹建華、王兆華、蘇敬勤，2003）。而數據外包模式是指企業將數據收集、數據處理等業務環節剝離出來，外包給專業機構，通過優化資源配置，降低成本增強核心競爭力。數據外包模式主要包括決策外包和技術外包。這種模式要求企業擁有一定的知識背景、先進的大數據技術和卓越的分析應變能力，能夠游刃有余的解決各種類型企業的決策問題和技術問題。這種商業模式適用于經驗型企業，它的優勢不僅在于幫助用戶縮短決策周期、縮減業務流程，更重要的是降低運營成本，可以使用戶集中精力做核心業務，不斷增強其核心競爭力。

例如，影研科技專注于提供海量數據處理的外包服務，為用戶提供高效、快捷、“無痛”的重復性、海量數據作業任務，最終給用戶交付準確無誤的數據成果。影研科技提供的大數據技術因其專業化所以更具競爭力。再如， Facebook 基于其擁有的海量用戶在線社交行為和網絡群組關系數據進行分析，根據分析結果對用戶進行分類，為那些需要外包服務的企業提供精準廣告投放服務。Facebook的海量數據和大數據處理技術就是它的資產，能夠為各種類型的企業提供數據決策支持，具有廣闊的市場空間。

結論

在大數據推動的商業革命浪潮中，只有巧妙的運用大數據的杠桿創造商業價值，才能在大數據驅動的新生代商業格局中脫穎而出。因此，本文從大數據產業鏈的角度出發，深入的研究了一些企業的典型案例，同時，結合大數據產業鏈的各個環節，總結出適合大數據背景的六種新型商業模式，并對這些模式成功運行的條件、適用的企業類型和所具備的優勢進行了深刻剖析，希望能給企業帶來新的盈利空間和新的思考。

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