大数据价值变现的路径

大数据的商业价值随着数字化时代的来临，新的商业模式和技术发明不断涌现。

而大数据则成为了新的商业领域中备受瞩目的技术和概念。

大数据以海量、多样化、高速度的数据处理为特点，对于商业价值的发掘和创新有着重要的意义。

本文将分别从大数据的商业应用、创造商业价值两个方面探讨大数据的商业价值。

一、大数据的商业应用1.市场调研市场调研一直是商业中必不可少的一环。

而大数据正是为市场调研提供了全新的方式和思路。

通过对海量数据的分析和挖掘，商家可以更加清晰地了解消费者需求和经营环境，从而提出更加具有针对性的销售策略，增加企业竞争力和市场份额。

2.智能物流智能物流也是大数据的应用之一，可以帮助商家实现自动化、规模化的物流管理。

通过对供应链、运输、交付等环节的数据分析，可以更好地把握产品运输和递送的时间和地点，进而实现物流效率的优化和控制成本的降低。

3.个性化营销对于电商和线上零售商而言，个性化营销就显得尤为重要。

而借助大数据，商家可以收集大量用户信息，进而运用物联网、云计算等技术手段，对购物行为进行分析，来实现精准的个性化推荐和营销，提升客户满意度和购物体验。

二、1.提高用户洞察大数据的价值之一是帮助企业更好地理解和识别消费者的需求和偏好。

大数据技术的进步，让企业可以收集大量用户数据，包括购买行为、在线行为、社交媒体活动等。

通过数据分析，企业可以更好地分析消费者的行为、需求和偏好，从而推出更加贴合市场和消费者需求的产品和服务。

2.提高营销效率大数据的另一个价值就是提高了营销效率。

通过对数据的分析，企业可以更好地理解市场和消费者需求，从而精准地进行目标营销。

随着大数据与人工智能的结合，企业可以更加精确地营销，不仅可以提升营销价值，同时通过数据分析还可以预测未来市场动向，从而更好地把握市场机遇。

3.提高经营效率大数据的技术进步可以帮助企业提高经营效率和控制成本。

通过对供应链和物流运作的数据分析，企业可以更好地了解客户需求，从而降低库存和管理成本，提高经营效率。

“云上银行”系列之一：天枢篇，数据的价值在哪里？数字化和财富化是近年来商业银行变革的两条主线。

（1）数字化即业银行利用数字技术为传统业务赋能，构建新客户生态；财富化即机构着力发展投资银行、资产管理和财富管理等直接融资业务，扩张中间业务规模。

（2）基于数据与信息技术发展，本系列计量银行自身的数字价值，评估新的生态构建潜力。

作为系列第一篇，本文分析数据的价值在哪里？从数字资源到数字资产，数字经济学的三个定理。

➢数据有用：根据切比夫不等式，当样本量足够多时，数据可以反映客观规律。

互联网尤其是移动互联网发展使“大数据”成为可能，根据思科统计，全世界企业级的数据在移动互联网出现后6年时间增长了大约50倍。

➢数据有主：根据科斯定理，产权的清晰界定将提升资源的配置效率。

当数据的产权没有明确界定，社会各界为获得数据将支付较高交易成本，并抑制创新。

之前Fin-tech公司的高估值也在于隐含了相关机构对公共数据资源的私有化。

随着数据资源产权确定，这有利于包括政府/其他企业/持牌金融机构集成、分享数据，这为后续数据变现提供更多可能性。

➢数据有价：根据熵增定理，系统运行过程中效率逐步降低，混乱度提升，而提升效率降低混乱度（即“减熵”）可以创造价值。

根据《中国数字经济发展白皮书（2020年）》，我国数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元增加到2019年的35.8万亿元，占GDP比重提升了超过22个百分点至36%。

未来的银行在“云上”，利用数据价值定义新银行。

（1）银行有数：银行过去通过“存贷汇”直接变现，未来相关业务更多成为获取数据、理解客户需求的“入口”。

从这一视角看，银行也是数据供应商，也在持续积累集成数字资源。

（2）数据可信：Fin-tech公司讲究效率和便捷，服务流程简短，但风控合规体系不足；而针对高净值客户/大企业/政府需求，金融服务更复杂，难用电商模式套用，客户虽求效率体验，但更重视场景安全和机构信任。

大数据时代下企业如何挖掘和提升数据的价值李闻摘要：随着移动互联网、云计算、物联网等技术的快速发展和普及，数据对于企业的发展變得越来越重要。

因此在现代企业制度下，数据不再是业务决策的副产品，它是推动业务和实现决策的关键资产，其价值十分重要。

文章在大数据时代的背景下叙述企业如何挖掘数据，并对如何提升数据的价值展开了详细的探讨。

关键词：大数据时代;数据价值;数据挖掘数据是信息化时代的重要特征。

在当今这个信息化的时代，数据的数量在逐渐增多，越来越多的数据需要进行处理。

因此，大数据时代下，企业对于数据的挖掘以及提升数据的价值迫在眉睫。

各个领域若想利用数据的优势，对于挖掘数据以及提升数据价值的分析是其必经之路。

企业在这个信息化的时代，重点关注的是数据给企业带来的发展，重点分析的是数据给企业带来的商业价值，并没有意识到对数据的整理与具体应用。

网络的发展为企业的宣传提供了新的途径，因此，企业对于互联网上的信息化越来越重视，对于数据的挖掘以及提升其价值的要求越来越高。

为了提高企业的业务数据质量、业务水平以及企业整体的发展，原有的数据分析手段和传统的数据处理方式已经成为了企业的阻碍。

因此，企业在数据挖掘方面发生改变，企业对于数据挖掘最本质的手段是利用信息技术在互联网上挖掘大量数据，运用大量的数据进行详细的分析，解决用户的问题，深度挖掘企业的潜在业务能力。

在信息化的时代，通过挖掘数据分析业务，提高业务在市场上的价值，推动企业的经营发展，保证企业发展的稳定性。

一、大数据时代下的数据挖掘相关概念（一）数据挖掘概念信息化时代，数据不断增长，数据对于各个领域的企业极为重要，对于数据的研究和利用也越来越深入。

数据挖掘则是在信息化的时代，利用大量的数据，对数据进行分析和处理，从数据当中获得有意义或是有价值信息的过程。

因此，数据挖掘是企业获取重要信息的有效途径。

在当今信息化的时代下，数据涉及范围以及应用领域都较为广泛。

信息的挖掘来源于起初的统计分析，数据挖掘主要利用互联网的信息时代，借鉴起初的统计抽样估计和假设猜想等方法，吸纳了现代科技的信息化、可视化以及先进化等特点，为企业的发展指明方向。

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。

如何挖掘数据价值数据是当今社会的重要资源，在这个信息爆炸的时代，大数据的价值不言自明。

如何挖掘数据价值是企业和个人所面临的关键问题。

本文将从数据采集、数据处理、数据分析等方面，探讨如何挖掘数据价值。

一、数据采集数据的价值取决于数据的质量，而数据的质量取决于数据的来源和采集方式。

数据采集是数据价值挖掘的第一步，只有准确、全面、及时的数据采集，才能为后续的数据处理与分析提供有效的支撑。

1. 数据来源数据来源是数据采集的关键，数据来源不同，数据质量也就不同。

因此，在进行数据采集之前，需要明确数据的来源。

数据来源有很多种，包括互联网、传感器、文本、图像等。

不同的数据来源有不同的数据格式和采集方式，需要根据不同的数据来源选择不同的采集方式。

例如，对于互联网数据，可以利用爬虫技术进行数据采集；对于传感器数据，需要使用专业的传感器设备进行数据采集。

2. 采集方式数据的采集方式也是影响数据质量的因素之一。

不同的数据采集方式会对数据的准确性、完整性、时效性产生不同的影响。

常见的数据采集方式有手工录入、自动化采集、半自动化采集等。

手工录入虽然可以保证数据的准确性，但是效率低、成本高；自动化采集虽然能够提高采集效率和降低成本，但是对数据准确性的要求也很高；半自动化采集则是手工录入和自动化采集的折中方案，可以根据数据的特点选择合适的采集方式。

二、数据处理数据采集完成之后，需要进行数据处理，将原始数据转化为可用的数据。

数据处理是一个非常重要的环节，直接影响数据的使用效果。

1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，数据清洗可以去除无用的数据、重复的数据、错误的数据，使数据变得更加干净、可靠。

数据清洗包括数据去重、数据格式规范化、异常值清除、缺失值处理等步骤。

2. 数据转换数据采集得到的数据格式通常是不规则的，需要进行数据转换。

数据转换包括数据类型转换、数据格式转换、数据分离等操作。

数据转换可以将原始数据按照需要的格式转换为可用的数据，方便后续的使用。

大数据变现四种途径，如何把海量数据变成现金？（来源：36大数据，2017-07-05）大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。

西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。

西班牙电信：开发“Smart Steps”唤醒沉睡的数据目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。

近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。

据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。

一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。

关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。

Smart Steps 采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。

随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。

比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。

除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。

70CHINA TOP BRANDS大数据变现Data Is Converted Into Cash本刊记者/张莺中国企业联合会和清华大学数据研究院共同举办的“基于大数据的商业模式创新”高峰论坛在南宁举行。

与会企业代表普遍认为，大数据时代颠覆了很多行业的传统运营理念和模式；企业想要借助大数据实现商业模式创新、数据变现，仍需要政府搭建平台整合来自政府、企业等不同层面的数据信息，并使这些大数据信息能被便捷地交易应用。

大数据助企业寻找客户 清华大学经济管理学院副院长陈煜波教授说，中国经历了二三十年的市场经济发展，有过三个阶段的变化：从生产导向到销售导向再到市场导向。

以前企业在经营中对所有用户基本上没有选择，但现在要在现有客户中找到最有价值的客户，这是大数据对商业影响最重要的一面。

“数据比你更了解你自己。

”清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜提出，以前企业是将做好的产品推到用户面前，如今则是个性化定制，需要生产者从多纬度了解客户才能真正知道客户的需要。

远东控股集团有限公司董事局主席蒋锡培说，大数据是值得被企业好好利用的资产和资源。

远东从电缆起步，到现在定位于全球投资管理专家、智慧能源、智慧城市的系统服务商，对相关的数据有很多需求。

蒋锡培指出：“现在交易成本很高，互相之间取得信任很难，某种程度就是信息不对称、没有好好利用大数据的结果。

” 颠覆传统商业模式当前数据的收集、储存、加工、传输、使用都发生了很大变化，随着大数据信息化的发展，全球工业会发生颠覆。

陈煜波表示，大数据时代商业模式确实正产生相当大的变化，以前是“企业创造价值、顾客消费价值”，现在则是“用户创造价值、企业消费价值”，企业角色发生了根本性变化。

目前我国的大数据产业发展尚处于起步阶段，面临着技术创新驱动不足，产业链与创新链缺乏有效衔接的问题。

大数据很重要的价值是进行顾客洞察，帮企业挖掘顾客潜在的需求，“可能顾客还不一定知道”。

当客户都不确定自己需要什么时，制造商利用数据分析，让客户确定“他需要什么”，进而生产他需要的产品。

传统媒体流量的变现路径一、精准定位读者，并提供定制化广告传统媒体需要深度了解自己的读者群体，进行精准定位，并提供定制化的广告服务。

通过数据分析和市场调研，传统媒体可以获得读者的爱好、消费习惯等信息，从而为广告主提供更加精准的广告投放渠道。

在传统媒体的报纸、杂志或电视节目中，可以依据读者的爱好爱好，提供与之相关的广告内容，让广告更加贴近读者需求。

这样不仅能提高广告主的转化率，还可以为传统媒体带来更多的广告收入。

二、打造全媒体平台，实现多渠道变现传统媒体可以打造全媒体平台，将自己的内容遮盖到各种媒介上，以实现多渠道变现。

除了传统的纸质杂志、报纸和电视广播，传统媒体可以将内容扩展到互联网、挪动端、社交媒体等新媒体平台。

通过在新媒体平台上发布内容，并且与读者进行互动，传统媒体可以吸引更多的流量和读者点击，从而实现变现。

此外，传统媒体还可以与电商平台合作，将自己的内容与购物链接结合，引导读者进行采购，从中分成获得一定的收入。

三、拓展线下活动，提供增值服务传统媒体可以拓展线下活动，提供增值服务，为读者提供更全面的体验。

例如，举办主题沙龙、座谈会、音乐会等各类活动，邀请著名人士或明星参与，吸引读者的关注和参与。

通过线下活动，传统媒体可以与读者建立更紧密的联系，并且可以通过票务销售、赞助商合作等方式获得收入。

同时，传统媒体还可以开展培训班、讲座等专业知识教育项目，为读者提供实际的增值服务，进一步提升自身的影响力和盈利能力。

四、与新媒体进行合作，实现资源共享传统媒体可以与新媒体进行合作，实现资源共享，共同实现变现。

传统媒体可以与新媒体平台进行内容合作，共同推出跨媒体的报道或节目，充分发挥各自的优势。

新媒体平台可以借助传统媒体的品牌影响力和专业报道能力，吸引更多的读者和广告主，从而获得更多的流量和变现机会。

传统媒体则可以借助新媒体平台的技术优势和年轻化用户群体，实现内容传播的更广泛和快速。

通过合作，传统媒体和新媒体可以共同分享变现路径，提升整体的盈利能力。

大数据如何赋能5G价值运维运营数据赋能5G的背景和意义迈入5G+AICDE时代，通信运营商对如何能充分利用网络资源和发挥网络效能有更高的诉求，包括数字化转型的驱动手段运用、自动驾驶网络等级提升的目标设定等，整体期望以降本增效为原则实现价值运维运营的目标。

在当前数字化的环境中，一切为达成目标的举措，都以数据为基础来展开。

运营商网络的客观情况也都是由最基础的网络数据和网络中承载的各类业务数据来反映。

所以，网络和业务数据作为运营商独家掌握的“能源金矿”，业已成为赋能5G网络价值运维运营的关键力量。

从“大量的数据”分析到“大数据”分析的价值提升运营商掌握的大量数据，在日常支撑着网络性能监控、业务发展等运维运营动作，如网络覆盖渲染可视、注册成功率监控、视频业务流量的用户数发展分析等。

这些能力是在拥有“大量数据”的前提下，可以做到的基础价值支撑。

对于运营商而言，除了发挥数据的基础性价值之外，高阶需求涵盖深度洞察网络管道中的流量分布从而开展针对性运营、端到端分析网络/业务从而以全局视角开展运维、构建网络/用户画像从而挖掘高潜区域及用户，以及利用历史数据并加入AI元素对未来趋势进行分析预判等。

通过满足高阶需求为运营商带来高价值注入，才是“大数据”分析需要面对的重要课题，基于此，才能充分发挥出数据的“能源性”作用。

大数据的差异化能力集和对价值运维运营的支撑效果基于中兴通讯VMAX智能大数据平台数十年的实践经验，可以总结提炼通信领域大数据的五大差异化能力集，分别是数据生产能力、数据连通能力、数据裁判能力、数据变现能力和数据预测能力。

（1）数据生产能力生产数据是运维运营的开端。

“端-管-云”是始于移动互联网时代的概念模式，是运营商战略投入领域的主线。

5G网络中多样化的接入终端、5G通信网络管道和互联网云端是最基本的连接组成元素，却也蕴藏着深不见底的数据价值。

对于终端、无线网络、核心网、承载网和互联网SP各环节的流量解析、翻译和洞察，赋予流量数字的实际含义，是生产数据的必须手段，是积累最原始数据的必由之路。

大数据平台如何制定盈利模式在当今数字化的时代，大数据平台已经成为了企业和组织获取、处理和分析数据的重要工具。

然而，要让大数据平台实现可持续的盈利并非易事，需要精心制定合适的盈利模式。

首先，我们需要明确大数据平台的核心价值所在。

大数据平台的价值主要体现在其能够整合海量的数据资源，并通过先进的技术手段对这些数据进行深度挖掘和分析，从而为用户提供有价值的信息和见解。

基于这一核心价值，我们可以探讨以下几种常见的盈利模式。

一、数据销售模式这是一种较为直接的盈利方式。

大数据平台可以将经过整理、清洗和分析后的高质量数据出售给有需求的企业或机构。

例如，市场调研公司可能需要特定行业的消费者行为数据，金融机构可能需要企业的信用数据等。

但在采用这种模式时，需要注意数据的合法性、安全性和隐私保护，确保数据的交易符合相关法律法规。

为了提高数据的销售价值，大数据平台需要不断优化数据采集渠道，提高数据的准确性和完整性。

同时，还可以根据客户的需求，提供定制化的数据服务，例如按照特定的时间段、地域范围或数据维度进行筛选和整理。

二、数据分析服务模式除了销售数据本身，大数据平台还可以凭借其强大的分析能力为客户提供数据分析服务。

这种服务可以包括为企业提供市场趋势分析、用户画像绘制、风险评估等。

通过深入挖掘数据背后的潜在价值，帮助客户做出更明智的决策。

对于数据分析服务模式，大数据平台需要建立一支专业的数据分析团队，具备丰富的行业经验和专业知识。

同时，要不断更新和优化分析工具和算法，以提高分析的效率和准确性。

三、数据应用开发模式利用大数据平台开发具有特定功能的数据应用，然后将这些应用销售给用户。

例如，开发一款基于大数据的精准营销工具，帮助企业更有效地进行市场推广；或者开发一款智能物流管理系统，提高物流企业的运营效率。

在数据应用开发模式中，关键在于深入了解用户的需求和痛点，开发出具有创新性和实用性的应用产品。

同时，要注重用户体验，确保应用的操作便捷、界面友好。