什麼的功能是數據的變現形式

1. 如何才能讓大數據變現

討論一個問題。我們都知道數據是當下所有企業的戰略資產，而每個企業中都積累，並不斷在產生大量的數據，但為何依然很多企業並不認為數據為其帶來了價值，原因可能有很多，但都可以歸結到沒有用好數據，或者數據不是好數據。

1、 什麼樣的數據才能產生價值?

阿里巴巴曾鳴認為，所有商業都在快速智能化，而數據是智能商業時代最重要的資產，但只有活數據才能創造價值。第一，數據是活的，也就是說數據是在線的，可以隨時被使用;第二，數據必須是被活用的，也就是說數據在不斷地被處理，產生智能商業決策，同時又產生更多的數據，形成數據迴流。只有在線才能真正讓數據成為活數據，進而以數據驅動企業運營。

SCRM的定位是面向行業領導者的用戶生態數字化運營平台，行業領導者意味著其客戶群體為行業第一層級的企業，用戶生態數字化運營平台則有兩層含義，一是企業全渠道連接用戶、持續互動的連接器，二是連接數據，實現數據變現的平台。

2、SCRM是讓消費者交互變縱為橫

一是對於SCRM的理解。

一直以來，SCRM有諸多解讀，對其中「S」所代表的social同樣說法不少。車傳利認為，SCRM的重點有兩層，第一是以結合社交工具、社交手段，而更為重要的是「企業和品牌不能再遠離用戶，與用戶做朋友」。後一層含義被很多廠商、很多產品所忽略，但事實卻是當下消費者的消費習慣會不斷變化，但企業要直接與用戶產生關系的趨勢不變的。

對消費者的需求，作為工具的SCRM產品如何幫助企業觸達從企業端來看，過去很難連接消費者，了解不到客戶的需求，在層層渠道、經銷商中需求傳遞缺失。這種過去的企業與消費者的關系，可以形象的歸結為縱向傳遞，消費者-渠道商-渠道商-……-企業。即便在現在，大量的第三方線上平台出現並聚集消費者，然而用戶的真實需求也多被這些三方平台所截流，企業依然觸達不到。

SCRM的一個重點特點便是能夠打破中間環節，這也為變縱為橫提供了可能，讓企業能夠打破與消費者之間的層層架構，實現企業與渠道商、門店以及最終消費者的直接連接，從而把握真實客戶需求，真正做到客戶運營。

3、在線讓數據活起來

在數據收集方面，企業面臨兩大問題，一是線上被第三方平台所截流，線下被渠道截流，很難收集到真正的數據;二是，即便收集到，很多數據不是實時的，消費者可能已經過了相應的周期，數據就變成了廢數據。

而數據變現最基礎的便是依託互動數據識別用戶特性，並基於數據進行進一步互動，下一層次的消費挖掘，比如大量消費者留下的客服數據，這是可以深度挖掘的數據，一方面反應產品存在的問題，一方面亦能發掘新需求。

因此，企業要真正挖掘數據財富的前提，便是能真正獲取到數據、能獲取到真正數據。發源地的產品通過兩方面建立這條通路，一是全渠道連接，二是將線下多端上線，讓數據可連接，實現數據變現。

全渠道連接整合企業經營相關的所有與消費者交互的渠道。主要包括門店、線下活動等線下渠道，官網、微信微博、APP等自營媒體平台，天貓、京東等電商平台，經銷商、服務商等合作夥伴以及廣告等6類渠道，實現全渠道連接客戶接觸點。整合渠道後，依託平台與消費者持續互動，不斷匯集實時的消費者數據，進而通過數據挖掘，實現數據應用。

同時，連接數據的重點在於讓線下的鏈條在線化，包括線下渠道、線下商品、員工以及消費者的上線。

客戶在線，以消費者幾乎必備的微信作為入口，通過線上活動、支付等手段連接門店、連接消費者，將相關消費信息記錄下來，回傳到系統;

員工在線，門店的店員在線，將與消費者的互動實現線上記錄，實現精細化運營;

產品在線，讓每一個員工都知道每一個貨品的銷售情況，判斷消費者喜好及貨品市場接受度;

渠道在線，實現賣貨情況、銷售情況等實時掌握，判斷門店經營情況。

4、做定製化的SaaS

與很多SaaS服務商不同，發源地服務直接定位在一體化解決方案，而不是產品+服務。或者說SaaS多是主通用產品，結合行業方案或者定製方案，而發源地則是直接瞄準定製方案。

發源地的服務過程主要分為四步：業務流程梳理與戰略咨詢、發源地SCRM SaaS解決方案、定製化解決方案實施、運營與維護支持。這與SaaS的服務方式普遍不同。

其原因一是因為發源地主要服務集團型、連鎖品牌，如vivo、聯合利華等，這類大型企業存在太多差異化需求，取決於客戶群體的行業特性，發源地定下這種服務理念。

二是發源地認為，一套完整的方案，不是一個通用產品+簡單服務便能完成，如果不涉及咨詢層面，不與客戶一同梳理出企業的流程、脈絡，只是客戶要一個服務便加一個服務，帶給客戶的只能是遷就的方案，而不是順暢、一體化的方案。

當然，並不是說發源地提供的就是純粹的定製服務，而是依託支持靈活業務拓展的PaaS開放平台，通過功能模塊化、可插拔的方式實現。

2. 運營商大數據變現需要新思維

運營商大數據變現需要新思維
電信行業近年來受OTT、管道化、資費調整等因素的影響，受到的沖擊很大，傳統業務利潤下滑趨勢明顯。未來要尋求新的增長點，一定是從數據資產的角度出發。運營商守著數據的金礦，如何從裡面挖掘出一桶桶貨真價實的黃金，這是未來發展的重要方向。
從能力角度分析，電信行業屬於整體IT實力比較強的行業，也最早開始挖掘、發現數據的價值。經過15到20年的發展，特別是以經營分析為核心的數據平台的發展，運營商內部的能力建設已經趨於成熟，數據質量、數據治理、數據標准，這些關乎資產自身質量的工作，基本上已經做得比較成熟。運營商有資本沉下心來考慮，到底利用數據來做什麼。
目前運營商有三種數據可以形成變現。第一種是業務交易數據、流程性數據、互動式數據。從變現形式來看，第一個層面，就是能力平台，比如位置平台、信用平台，這些都是運營商基於自己的數據做的一些能力組件。像銀行在用位置平台的時候，可以用來選址，可以看用戶的流動；交通部門可以看到用戶乘坐汽車、地鐵的情況。這都是能力平台的變現。
第二種是分析能力的變現，比如行業的分析報告，運營商基於自身的數據可以形成銀行業、房地產業、零售業的報告等。另外，運營商還可以做出一些針對性的報告，比如某銀行的市場競爭分析報告等。
第三種是合作運營。運營商一直想做的其實是運營的變現，運營商利用海量的數據，為第三方用戶提供定製化運營的服務，收入按一定比例進行分成。這種是相當於合作運營的方式。
大數據要有專門的部門去運營，必須打破信息孤島、各自為政的組織架構，這在電信行業逐漸達成共識。以中國移動為例，中國移動已經考慮在省級公司建立大數據中心，大數據中心是省級公司的二級部門，集團也有類似的考量。這樣的組織一旦確立，這個部門的職責，主要是做大數據的分析和運營。它的平台一級由原來的IT部門，比如業務支撐系統來承建，上層數據價值的釋放、挖掘，以及對外怎樣去變現，全部交由大數據中心這個新的部門來做。其KPI考核已經不再是用戶新增數、用戶保有量、用戶收入ARPU等。其背負的KPI就是數據到底變成了多少錢。這樣的KPI考核，就會推動這個部門每天都去考慮這些數據怎麼變現，這將大大推動運營商大數據向其他行業的拓展。
大數據運營需要行之有效的商務模式，而目前無論是運營商，還是與之合作的企業、政府相關部門，都在進行嘗試。姜欣表示，數據變現究竟是以包月的形式進行結算、以計件的形式進行結算，還是以聯合運營的方式進行結算，目前運營商和第三方行業都在摸索的過程中，需要經過時間的沉澱，才能形成合適的方式。可能是一種，也可能是幾種方式的組合。但不管是面向大客戶、政府還是個人，這三方面如果都有市場，都得到了認可，也形成了固定的商業模式，那麼未來運營商在數據資產變現上一定能夠達到更好的效果。

3. 數據的本質是什麼

數據的本質是商業。

數據本身是一種語言，把業務、系統用數據這種語言表現出來，可視化出來，並應用起來。數據這個語言，即是過程也是結果，是業務和系統行為的過程和結果，所以數據本身不會撒謊，數據本身也不產生價值。這就好比語言本身不產生價值，但語言一旦用來交流、傳承，便產生了價值。

數據的價值在於應用，通過數據應用解決商業問題，在市場化的行為中，數據建設也往往需要商業驅動。

所以，數據的本質是商業。大數據、數據中台、數字化轉型，為的都是解決商業問題。離開商業談數據，是空中樓閣，是自嗨。

數據的應用分成兩種，一是數據化運營，二是運營數據。

1.數據化運營。

這類數據應用的價值是幫助業務決策和優化。目前大多分數據應用發生在數據化運營領域。數據化運營又分非產品類應用、產品類應用兩種。

1）非產品類應用

通過對數據的分析、解讀，發現業務的問題、機會。這是BI、業務、PD、風控、演算法的職責。

無論社交、電商、金融、供應鏈、新零售，還是什麼業務領域，都會有不少BI，他們做著數據監控、分析，和業務進行一輪輪的溝通，再輸出分析建議供業務和管理層決策。

從本質上來說，數據分析也是一種數據產品，和其他數據產品最大的差異是分析報告不是持續的，不是標准化的，展現形式以PPT或excel為主。但數據分析和數據產品的目的和本質一樣，通過服務需求方，解決需求方的問題。

漁歌的一個朋友，獨角獸公司的CEO，他本人精通商業，但對數據似懂非懂，他對數據分析團隊的定位是幫助業務團隊提高運營效率，要求一個分析師可以代替50個一線運營小二。

2）產品類應用，通過產品賦能業務、客戶，又分對內、對外。

對內：指給公司內部人員使用的數據產品。

比如營銷系統，自動根據采購者的生命周期、產品偏好發營銷推送。營銷推送的內容，需要根據客戶行為差異化，比如重產品搜索和重商家店鋪的購物者不是一類人，這是一種數據應用，目標是提高營銷精準度。

再比如報表平台：裝滿各種數據報表，供業務、產品同學找到他們需要的數據。

又如商家管理系統：知道商家在平台的表現，哪些是高潛，哪些有流失風險，及相應的原因等等。

以上對內的數據產品都服務於內部同事，幫助內部人員更快更便捷的定位問題、智能＆高效運營。

對外：指提供給外部客戶使用的數據產品。

比如淘寶曾經的數據魔方可以幫助商家通過行業數據選品，量子可以幫助商家不斷優化商品，做好店鋪管理決策。當然現在已經沒有量子和魔方已經沒有了，變成生意參謀。

再比如微信公眾號後台的統計功能，包含用戶分析、內容分析、菜單分析等等，這些功能是為了幫助公眾號號主做數據化運營、決策。

這類對外的數據產品，在幫助客戶做數據化運營的同時，還可以協同業務、服務、銷售。假設未來微信越來越鼓勵公眾號號主原創內容的大背景下，提供關於原創和轉載內容的數據分析功能的可能性就會變大。

數據化運營的產品，無論對內、對外，都是為了提高運營效率，科學化＆智能化決策。

2.運營數據

指通過運營數據的方式來實現盈利，數據就是這家公司的主營或者重要業務。

比如fico、芝麻、鵬元、同盾。不管他們的業務形態是怎麼樣的，他們專注從各個渠道獲取數據，再對數據進行加工，而後輸出應用，從中獲取客戶價值、公司價值。

前段時間，鬧的人聲鼎沸的數據事件，多家數據公司有波及，這波公司乾的就是運營數據的事。

各個領域都在探索大數據的商業應用與變現，真正實現變現的不多。金融是數據應用最多、最深入的領域之一，因為有數據化風控。

4. 如何理解「大數據」 數據質變的3個方面

如何理解「大數據」：數據質變的3個方面

大數據(Big Data)，字面意思是「海量數據」，簡單講就是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前的主流技術和工具來處理，這里的「處理」涵蓋了很多層含義：提取、存儲、管理、分析、傳輸、預測等。

可是，這僅僅是對「大數據」的粗淺理解。

最早提出「大數據」概念的學科是「天文學」和「基因學」，這兩個學科從誕生之日起就依賴於「基於海量數據的分析」方法。

大數據可以說是「計算機」和「互聯網」結合的產物，計算機實現了數據的「數字化」;互聯網實現了數據的「網路化」;兩者結合才賦予了「大數據」生命力!

隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的「數據」正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的「數據」是互聯網出現以後迅速產生的。

不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種「質變」表現在以下3個方面：

1)數據思維

大數據時代帶給我們的是一種全新的「思維方式」，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!

- 分析全面的數據而非隨機抽樣;

- 重視數據的復雜性，弱化精確性

- 關注數據的相關性，而非因果關系。

歷來的商業變革都是由「思維方式的轉變」開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。

這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!

當然，這些企業的沒落並不是因為沒有「數據思維」，但他們都是被「新互聯網思維」淘汰的昔日巨人。「數據思維」是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!

2)數據資產

大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種「個人信息數據」之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能。

這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。

在互聯網領域，我們喜歡說「入口」這個詞，「入口」對應的直接意義是「流量」，而流量在互聯網領域就意味著「金錢」，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。

在大數據時代，「入口」這個詞還有更深刻的意義，那就是「數據生產的源頭」，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的「數據」，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!

所以，在「大數據」時代，意識到「數據也是資產」的公司都已經開始在各個「數據生產的源頭」進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!

3)數據變現

有了「數據資產」，就要通過「分析」來挖掘「資產」的價值，然後「變現」為用戶價值、股東價值甚至社會價值。

大數據分析的核心目的就是「預測」，在海量數據的基礎上，通過「機器學習」相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。

「預測事情發生的可能性」繼續往下延伸，就可以通過適當的「干預」，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦「商品」，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為「精準營銷」，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

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5. 張涵誠：關於數據變現的十種商業模式

進入2016、數據，已經成為每一個行業和各種業務職能領域重要的生產因素和變革力量。數據的積累、合作、整理、挖掘、利用是現代企業所必需的基本素養，沒有它，你的企業將無力面對大數據時代的競爭。我們對於海量數據的挖掘和運用，也預示著新一波生產效率增長和消費者個性化需求的到來。今年我們看到，很多做大數據的公司已經從實際的項目中找到了做大數據的價值變現的路徑，探索出了正確的大數據變現之路。
但依然有很多的問題困擾著企業的決策者和創業者，筆者結合我們最新的研究實踐總結了如下十種商業模式和同行分享。
數據+物體=智能
（未來人工智慧是數據變現的最好方式，當前2B的智能買單意願更強，個人還比較難）

從國內外的互聯巨頭的投資動向不難看出，傳統的盈利的大數據公司開始涉足硬體市場，利用其固有的軟體技術整合硬體廠商快速的占據市場的有利位置。硬體是連接線上與線下的重要組成手段。所以筆者以為智能硬體這才是大數據正在的用武之地，才是大數據最終的價值所在！
毫無疑問，數據支持到搜索，購物和社交，這是變現的絕佳方式。
GFBAT（Google, Facebook, Bai, Alibaba, Tencent，總市值幾萬億）的數據變現最早的企業
網路加工數據變成有價值的可供搜索的信息，進而產生廣告價值，阿里巴巴讓商品信息成為購物的入口，供人買賣，生產交易價值。騰訊，建立人和人的關系，產生廣告價值，成為社交入口。非常肯定的說這是數據1.0。

數據徵信評價機構（通過數據加快貸款、通過數據降低風險）

BAT巨頭紛紛進入大數據徵信市場，也正是看中了這千億級的藍海市場。據平安證券估計：中國徵信行業未來市場規模將達千億元，其中企業徵信市場規模有百億元，個人徵信市場規模有千億元。有著國企背景的中誠徵信則更加progressive，給出了未來市場過萬億的預期。
美國徵信市場由傳統徵信機構、商業信息服務機構、創新型的金融科技企業三種力量組成。
傳統徵信機構以全球最大的個人徵信機構Experian、全球第二大徵信機構Equifax、徵信數據挖掘公司FICO為代表，基於掌握的消費者和支付數 據提供徵信服務。
商業信息服務機構Dun & Bradstreet以龐大的全球商業資料庫-全世界最大的企業信用資料庫知名，基於其全球化的發展戰略，主推風險管理服務（貢獻營收62.7%）和銷售及市場拓展（37.3%），利用徵信業務的規模經濟獲取高毛利率。
創新金融企業Zestfinance則以技術輸出為主要手段，利用傳統的信貸記錄等數據、大量交易信息、法律記錄、租賃信息、網購信息等數據（第三方、網路、調研），使用機器學習的大數據分析模型進行信用評估，取得不錯的實效，將信貸的成本降低了25%。
數據徵信評價機構
2016年度，國內企業徵信領域企業資料庫涵蓋數據量前5名依次為：1.益博睿2.鄧白氏3.信用視界4.鵬元徵信5.棱鏡徵信。依託大數據整合手段，可以預見在未來十幾年內，中國必將出現幾家對市場經濟健康運行發揮巨大作用的規模化企業徵信機構。
基因大數據指導生命科學

目前華大基因凈利潤在1億元左右，不過深圳不少基金經理認為，作為基因測序的龍頭，華大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000億左右。華大基因的招股說明書顯示，2015年上半年歸屬於母公司的凈利潤為7565萬元，2014年度，2013年度的凈利潤分別為2456萬元、13588萬元。
生命經濟的發展才是未來：面向人類最根本需求的經濟形態和創新會是最大趨勢。實現從後工業時代到生命經濟時代的轉變，需要大眾轉變觀點、政策扶持以及科研機構的多方推動。未來，以國家基因庫作為支點，圍繞生命科學發展的產業，會走入從科學研究到產業化的發展之路，最終實現為人類服務的目標。
在未來社會發展上，影響人類社會經濟和生命質量上有三個重大的問題。一是出生缺陷，二是代謝性疾病和心腦血管，三是腫瘤。這三個疾病導致人類醫療費用的支出70%到80%，而這三個疾病的防控唯一的辦法就是用現代科技和大數據的支撐才能夠解決這樣的問題。
我們依靠基因科學技術，產生的大數據來引領著未來的大發展，來支撐著小康社會建設，以一個前所未有的高科技來作為支撐和引領我們一定能在某些領域走在世界前沿。
通過大數據分析為投資提供服務在各行各業並不少見，在傳統股票領域，常見的數據分析指標有RSI相對強弱指標，KDJ隨機指標，MACD指數平滑異同平均線等。這些指標常被用於分析股票走勢，以提供給用戶做投資參考。
共享經濟最大程度釋放數據信息價值。專業領域的數據共享者

這類代表性企業包括，滴滴，UBER，Airbnb、小豬，總市值在幾千億規模，未來會有更大的企業加入

我認為共享經濟實際上是大數據2.0。這個在今年的數博會，克強總理的發言原文：「 【只有共享經濟數據才能無限放大】此外，總理認為我們還要發展共享經濟，因為只有共享，數據才能無限放大，這不僅僅是做加法、乘法，而且共享經濟作為新業態假以時日，將為中國經濟注入強大力量。同時共享經濟也是分享經濟，讓每個人都有平等創業的機會，每一行都能出狀元。在「雙創」方面，未來這些企業中將會誕生小巨人。此外，共享經濟讓人人都能受益。中國的「寬頻中國」建設就是要拉近城鄉、東西部的數字鴻溝，而提速降費也是拉近數字鴻溝的方式和手段。
為什麼這類企業是數據變現排名第二的公司呢，因為這類企業的數據因為共享被無限的放大。第一個是所有權的價值信息到使用權的價值信息，所有權的價值信息可能在網上就一次，CPS，但如果共享就不斷的把同一輛車可以坐無限多次。第二個是對於自身的價值到信息對於其他的行業價值，現在是企業間的共享，共享經濟來了以後會形成整個行業裡面，產業裡面的數據共享，也就是企業跟企業之間的數據怎麼交換，怎麼共享，所以這樣在企業之間數據的交換價值也會被無限的放大。比如滴滴一輛車每天都幫滴滴產生收益。第三個是單一的數據價值到多元的數據價值，這就變成了數據*數據的價值。比如說我是銀行的數據價值，但銀行的數據價值活性很差，銀行數據維度比較差，社交數據就比較鮮活，所以單一的數據價值對於銀行來講是有作用的，但是銀行和社交的數據加起來，它的數據的流通性及我們叫跨界融合數據的價值數據也會被無限的放大。再比如滴滴的數據可以用來做保險。
專業的數據加工者數據研究 報告（數據支持到咨詢研究類型的企業，如湯森路透、萬德、尼爾森、艾瑞、易觀）

這類企業深入加工數據，針對一些對數據決策依賴比較深入的企業提供服務。金融、電商、新經濟領域。
湯森路透得總裁吉姆·史密斯說：大數據對湯森路透非常重要。從某些方面來說，我們已經長期在管理大型復雜的數據了。我們面對的挑戰與其他大型科技公司不一樣，過去近25年裡，我們一直在管理和整合我們所服務的不同行業領域的各類數據。我們投入了大量的資金來整合眾多的數據，集成資料庫，讓客戶可以簡單地掌握和搜索所需要的數據資料，而不必再花時間了解來源或復雜性。
萬德數據服務（Datafeed）這樣描述自己：中國市場的精準金融數據服務供應商，為量化投資與各類金融業務系統提供准確、及時、完整的落地數據，內容涵蓋：股票、債券、基金、衍生品、指數、宏觀行業等各類金融市場數據，助您運籌帷幄，決勝千里
為客戶提供標準的結構化數據，支持模塊化訂閱，同時滿足客戶個性定製需求，實現合作夥伴式的落地數據服務。
艾瑞用戶行為產品是由艾瑞咨詢自主研發，基於中國PC終端和移動智能終端的用戶行為研究產品。通過深入分析多維度PC及移動網民的行為特徵，及競爭對手的數據情況，為互聯網、移動互聯網、廣告公司、廣告主及電信等行業客戶，將PC及移動互聯網需求量化呈現，是真實反映中國互聯網及移動互聯網市場發展狀況的數據產品。
這類企業深度的研究報告+個性化的數據定製+行業領域的專家智慧積累成就了這個行業的客戶也成就了自己。
大數據咨詢分析加工服務（埃森哲：數據人工加工、數據堂）
當企業第一方數據價值被掏空，企業需要發展外部數據彌補自身數據的不足，需要採集第三方數據開拓新的業務，發展新的客戶的時候，企業就提出了數據采購需求，但一般來說這些數據需要爬或者定向采購，當數據源不能滿足企業需求的時候就需要數據加工和分析服務。2015年，美國對信息服務的總需求預計超過6,000億美元。
利用數據分析獲得的認識正逐漸成為企業的一大競爭優勢。企業利用數據分析結果實施、優化決策。任何擁有大型客戶資料庫的企業都可能發展成為這一場信息新博弈中的重要勢力。過去，數據市場僅僅局限於傳統的市場調查與數據服務公司。
專業的數據數據營銷者：精準營銷DSP+簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）

DSP行業產業鏈上的角色包括廣告主、廣告代理商、DSP、廣告交易平台、DMP、SSP、廣告網路、廣告聯盟、媒體以及受眾。
廣告主或代理商通過DSP進行投放，DSP幫助廣告主或代理商通過搜索引擎、廣告網路以及廣告聯盟進行投放，同時DSP可以接入多個廣告交易平台或可以接入多個SSP來獲取媒體受眾資源，而廣告主則通過DSP對廣告交易平台中的流量進行基於受眾的購買。
2012年是中國DSP發展的元年，經過過去3年多的醞釀，去年出現了大量的DSP服務商和技術提供商。並且在一些巨頭的廣告交易平台的推出影響下，DSP所能夠投放的廣告的量迅速增長。2013年更多的廣告平台出現、更多的媒體接入這些平台，同時提升了廣告供給量、刺激了廣告主的興趣，市場獲得非常高速的增長。在市場上RTB的購買方式是主流。另外，移動端的DSP初露端倪，未來極具成長空間。
能夠為廣告主、代理公司提供全面服務的服務商，有艾維邑動、愛點擊、璧合網路、傳漾、好耶、互動通、晶贊科技、聚勝萬合、派擇、派瑞威行、品友互動、隨視傳媒、泰一指尚、新數網路、億瑪、億贊普、易傳媒、悠易互通等。
這不可能是獨角獸，但第一方數據的加工利用絕對是最好的數據變現方式（每個企業都可以發掘自身企業數據的價值指導企業優化）

大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC 發布最新研究結果，預測到2018 年全球大數據技術和服務市場的2018 年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415 億美元，是整個IT 市場增幅的6倍。從行業結構來看，大數據應用主要集中在金融、通信、銷售和政府領域，在醫療和旅遊行業也有應用，但佔比相對較低。
簡訊、email、私信（暴力廣告，獲得線索，客單價較高的產品，如地產）
數據開放平台（如新浪數據開放平台、網路數據開放平台、騰訊數據開放平台等）

BAT開放平台的特點
一、騰訊的開放是產品層面的開放，核心資源不可能開放
二、網路的開放是技術層面的開放，過度開放，對網路來說是風險
三、阿里的開放是產業鏈的開放，但生態的封閉
十、大數據交易所，未來一切公司都是數據公司，一切都將數據化，那麼每個公司都會有
一個數據合作部門，他們用來使內部數據和外部數據流通，產生價值

因此我本人非常看好這類公司，我認為數據的3.0我認為是數據交易，數據商品化是大數據產業生態走向文明的方式。現在數據都在線下交換，企業和企業之間，或者個人與個人之間進行交換，但這裡面沒有商品，數據商品出來之後是大數據的3.0，但是這個時間還需要10年左右。不過這樣的部門，如在網路很早就有，主要來合作自己不能爬到的數據的價值。這看起來交易所要滿足這些人集中交易數據的需求。實現公開的合法的數據買賣。目前這樣的交易有如下幾個形式
1）數據以在線雲的方式提供API介面對外輸出；
2）數據定向采購，線下交易；
這種模式永遠存在，而且大家基於朋友的信任和很多利益的私密性，願意私下進行數據交易，不願意拿到檯面上；
3）數據加工處理後在進行交易。
專門有數據加工的企業出現，
3、因此也成為了主要的數據變現方式
數據是生產資料，如同原油，在原油加工廠柴油、汽油、潤滑油、化工品、化學品、精細化工品、

6. 什麼數據可以成為數據資產數據資產化如何實現

何為資產？

我們來看一下資產的概念： 「資產是指由企業過去的交易或事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。」

在資產的釋義中，我們可以看出「擁有或者控制」和「帶來經濟利益」是資產最核心的內涵。由資產的概念引申到數據資產，我們可以得到，數據資產是由企業擁有或控制，能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。

石油在未得到利用之前，只是一種黑色的液體。數據得不到利用也只是一堆毫無價值的信息，那麼什麼樣的數據資源可以轉換為數據資產呢？

可「變現」的數據資源

可明確作為「資產」的數據資源，表現為以下兩種形式：可幫助現有產品實現收益的增長；數據本身可產生價值。

數據為業務賦能

數據助力現金流，即數據本身不產生價值，但通過數據作用於現有產品 ，使其在創造收益、降低成本上有更好的表現。企業通過這種數據「內消」的方式，將生產經營中產生的數據進行收集、整理、分析，用於服務自身經營決策、業務流程，從而提高產品收益。

數據本身產生價值

通過利用數據優化業務的方式，是數據間接產生收益的方式，這種情況下，數據能夠產生的價值是難以評估的。在合法合規的前提下，讓數據以各種形式進行交易，這是數據產生價值的直接方式。

數據「變現」的過程就是數據資產化

能夠直接產生價值的數據，數據變現的過程就是數據交易的過程，此過程的成本在於數據收集、處理、存儲的成本，屬於比較容易的數據變現；而利用數據為業務賦能擁有更復雜、專業的資產化流程。我們通過一個案例來解析數據資產化的過程：

某金融機構在投融資交易的過程中，一直苦惱於沒有固定的標准來界定企業的可投資性，難以找到符合其投資標準的融資企業和項目，導致出現「有錢找不到投資項目,有投資項目的企業融不到錢」的現象。這時候此機構急需解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析與評價的問題，所以找到探碼，希望通過大數據來解決這個事情。

我們了解了該機構的訴求後，得出了數據資產化解決方案：通過機器學習、人工智慧等方式對企業大數據進行分析，以得到解決辦法。具體步驟為：

• 通過社會數據、網路採集、機構數據、企業填報等數據源採集到企業數據，主要包括工商信息、股權信息、行政處罰、銷售年報、司法信息、知識產權、法律訴訟、稅務信息等。

• 利用大數據技術等進行數據清洗、數據合並、數據挖掘、數據標准、安全脫敏、多維關聯等數據治理操作，提高數據質量。

• 利用機器學習技術學習專家打分，模擬專家對企業價值評價的決策過程，先建立評價模型，自動高效的對企業數據進行多維度、全方位解析，最終生成企業評價報告。

隨著數據資源越來越豐富，數據資產化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。我們也將以扎實的技術，打破數據之間信息孤島狀態，應用雲計算、大數據和人工智慧技術幫助企業實現數據資產化運營。

7. 數據中台主要實現哪些功能

數簡備蘆據中台主要實現的功能如下：

1、數據採集整合：創建企業數據中台第一步，打破企業內部各個業務系統的數據隔閡，形成統一的數據中心，為後續數據價值的挖掘提供基礎。主要通過數據採集和數據交換實現。

2、數據提純加工：主要是對數據統一標准、補充屬性，然後根據維度匯總成數據表、最後匯總出所需要的報表，滿足企業對數據的需求。

3、數據服務可視化：對數據進行計算邏輯的封裝，生成API服務，上層數據應用可以對接數據服務API，讓數據快速應用到業務場景中。數據服務API對接的3種常見數據應用包括數據大屏、數據報表、智能應用。

4、數據價值變現：通過打通企業數據，提供以前單個部門或者單個業務部門無法提供的滾拆數據服務能力，為賦能前端應用、數據價值變現提供基礎。

數據中台是什麼？

數據中台是指通過數據技術，收集、計算、存儲、加工大量數據，同時統一標准和口徑。統一數據後，數據中心將形成標准數據，然後存儲，形成大數據生產層，為客戶提供高效服務。這些服務與企業的業務問題密切相攔帶關，是企業獨有的，可重復使用。它是企業業務和數據的沉澱。它不僅可以降低重復建設和合作成本，而且具有差異化的競爭優勢。