大數據的四大盈利模式，和不得不面對的行業問題

摘要： IBM Platform Symphony报告显示，2014年，全球大数据市场增长速度达53%，总体规模为285亿美元。到2017年，全球大数据市场收入将达500亿美元，这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。中国市场情报中心有关统计显示，2012年中国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，到2018年，中国大数据市场规模将达到463.4亿元......

现在问题来了，学挖掘机到底哪家强？不对，我想说的是，这么多关于大数据市场规模的预测摆在面前，我们到底该相信谁？谁更准确些？ 这两份报告里，如果真的要选出一份更客观的报告的话，我会选择易观智库发布的报告。联合国发布的报告一来是因为年份比较久远不太符合目前大数据市场的发展变化，二来它主要说的是全球大数据的市场规模。

其实大数据的市场规模是很难预测的，大数据行业和电子商务、网络游戏公司还不同，网络游戏公司喜欢晒流水，晒收入。虽然也有水分。而且上市公司也多，把几家巨头游戏公司的财报加在一起，大概就能预估出来，电子商务也一样。 大数据市场规模不好预估，一来是所有互联网企业其实都有大数据业务，那么它到底算不算在市场规模里？二是大数据除了新三板外，没有一家企业在创业板、港交所或纳斯达克上市，他们不发布财报，所以很难预估。还有就是，做大数据的这群人其实也还蛮鸡贼的，他们都不太愿意透露自己的收入情况，只喜欢说公司估值多少多少。他们自己做数据，但是却不愿意透露具体详细的数据情况。原因有二，现在真正实现盈利的大数据公司不多，真正实现了盈利的公司又喜欢闷头赚大钱。

1. 大数据行业目前的四大盈利模式

大数据的解决方案主要模式为：我为你架构一套大数据系统，然后每年每月为你维护、升级这套系统。 费用的收取方式为：构建和部署大数据系统的费用+每年的维护/升级服务费用。 哪些企业需要大数据行业的解决方案呢？ 一是政府企事业单位。比如税务局、公安系统、卫生系统、防空系统，公共交通系统，反恐、经济、防灾、反腐、社保、环保等。 二是传统行业。衣、食、住、行、医疗、教育、 零售、通信，航空、工业、制造业、体育、娱乐、彩票、影视、餐饮、旅游、房地产等。 这些行业都有三个重要的特点，一来是因为他们没有大数据技术能力，二来是因为他们没有大数据人才，三是他们期望通过大数据来实现互联网+，通过大数据来改造行业目前的情况。对他们来说，积极响应国家号召，在大数据和云计算方面都有大量的预算。 这也是目前大数据行业油水最多，差事最“肥”的地方。IBM、Oracle、SAP这些巨头都在争抢这一块领地。新兴的大数据也各自都有针对细分领域的大数据解决方案。

主要模式：利用大数据获得行业洞察，实现更多的收益。比如大数据+医疗就是智慧医疗系统，大数据+制造业就等于工业4.0，大数据+电影就等于票房预测等。 费用收取模式：没有直接的变现，而是通过大数据产生了更大的价值，节约了成本，优化了原有行业，衍生出新的商业模式。 行业应用比较典型的例子有：票房预测、商圈选址、高考预测、智慧城市、无人机、机器人、无人驾驶汽车等。 在此，我特别把金融大数据单独拎了出来，因为金融大数据的前景是最可观的，也是可持续发展的。金融行业会不断的产生数据，而且数据可以反复使用。 大数据在金融方面的应用主要体现在征信、小额信贷、P2P、电子信用卡 、量化投资、反欺诈、互联网金融等方面。银行、保险、证券等行业目前都依赖着大数据的洞察能力。金融行业是最需要数据、最能让大数据实现变现的。大数据在互联网金融方面应用得比较好的平台有京东白条、蚂蚁金服的小额贷款、支付宝的花呗、借呗等。 以上就是我总结出来的大数据变现的四大模式。夸完了大数据，下面就来说说这个行业目前的问题。........

轉貼自： 36大數據