大數據的業務其實很簡單，就是收入增加，費用減少；是增加客戶，改善客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。
壹石激起千層浪。國務院發布的2015 50號文件《促進大數據發展行動計劃》刷滿了朋友圈，特別是提到大力推進政府部門數據共享，穩步推進公共數據資源開放。到2017年底實現跨部門數據資源共享，到2018實現統壹平臺全覆蓋，數據共享交換。2020年，培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業和500家大數據應用、服務和產品制造企業。
眾所周知，大數據具有巨大的商業價值。然而，中國大數據的商業價值並沒有被充分挖掘。主要難點在於大數據的分散性，大部分有價值的數據集中在政府、壟斷企業和互聯網巨頭手中。分散的數據無法幫助企業獲取有價值的信息，實現大數據的商業變現。政府開放數據，建立大數據交易市場，是我國大數據商業價值應用的重中之重。
此外，大數據的應用場景和隱私問題也是大數據商業應用功能的兩大難題。不了解大數據的應用場景，就找不到有價值的數據，也無法讓數據發揮作用。大數據的應用將停留在數據采集、處理、存儲時代的低級階段，無法實現大數據的商業變現，促使企業進壹步投入大數據，形成數據價值應用的生態循環。大數據的隱私性是所有企業不可回避的問題。什麽樣的數據可以作為商品進行交換、收集和變現，在市場上流通？這些問題不僅影響個人隱私保護，影響企業購買數據產品的積極性，也影響數據企業的發展。
中國的大數據企業分為三類。壹類是大數據技術公司，為企業提供大數據平臺搭建、技術咨詢、大數據計算和存儲產品，如華為、亞信、浪潮等傳統IT公司。壹類是大數據服務公司，為企業提供基於大數據技術的服務、平臺和產品。包括為企業搭建大數據挖掘工具、搜索引擎、分析引擎等大數據處理平臺，羅明科技、ADMaster、百分點等大數據清洗和挖掘服務。最後壹類是提供數據產品的大數據公司。他們擁有數據，處理和生成有價值的數據，並為市場提供標準的數據產品。比如芝麻信用、TalkingData、第九勢力、星圖數據等。
中國大數據市場的數據來源有四個。壹種是網絡爬蟲收集的外部數據，大部分提供輿情分析的公司都是通過爬蟲技術收集數據。比如海量數據。壹種是提供從SaaS服務中獲得的數據，如Talkindata。另壹種是與運營商或政府合作進行數據挖掘獲得的數據，如亞信、九份等。最後壹個是自身平臺(電商、旅遊、媒體等互聯網公司)產生的數據，包括BAT和壹些較大的互聯網公司如360、當當、唯品會、聚美優品、攜程、今日頭條等。
首先，開放數據的價值
開放數據是政府向社會公布的脫敏數據。包括天氣數據、GPS數據、金融數據、教育數據、交通數據、能源數據、醫療數據、政府投資數據、農業數據等等。這些原始數據本身並沒有明顯的商業價值，但是經過壹些公司的加工，就能產生巨大的商業價值。
開放數據在美國有數千億美元的市場，其中包括300億美元的氣象數據、900億美元的GPS數據和數千億美元的醫療數據。但是政府開放的數據是原始數據，數據本身的商業價值並不大。它需要專業公司對數據進行收集、清洗、挖掘和展示，從而形成具有商業價值的數據。美國有很多公司是通過處理政府公開數據來實現商業價值的，比如處理天氣數據的Zillow、the weather channel和Garmin，它們的總市值已經超過100億美元。
1，政府開放數據的主要範圍
a政府收集和制造的科學數據。比如天氣數據，政府資助的醫學研究數據。這些數據可以作為公共資源。
b政府運行數據，如政府支出或大型項目運行數據。壹方面，開放數據可以增加人們對政府的信任，另壹方面，也可以給壹些公司帶來商機。
c監管行業數據。這些數據由企業提供給政府，由政府進行處理。這些宏觀數據對企業的產業規劃和投資策略有很大影響。
2.中國開放數據之路的挑戰。
壹個國家的數據治理還沒有完成。很多數據不是集中管理，就是處於信息孤島狀態。這些都是開放數據需要解決的問題。數據治理的巨大投入和漫長周期都是巨大的挑戰。
b壹些公開數據還沒有電子形式。比如醫療數據、教育數據在壹些地區還處於紙質記錄的狀態，沒有形成電子檔案。這些數據的電子化也是壹大挑戰。
c .開放數據的脫敏和集成將是壹個重大挑戰。尤其是國企的數據，哪些數據可以公開，哪些數據需要脫敏，如何整合各地的數據，都是挑戰。
d大數據服務公司和大數據人才匱乏。由於大數據市場剛剛起步，市場上缺乏大數據人才和大數據服務公司，公共數據可能難以在短時間內產生商業價值，這將影響政府和企業開放數據的積極性，不利於良性大數據商業市場的形成，並將影響開放數據項目的可持續發展。
3.關於開放數據的幾點建議？
人類社會即將進入數字時代，開放數據將是巨大的生產力。政府已經認識到開放數據的價值，並將繼續推動政府和國有企業的數據開放。即使開放數據的投資在短時間內沒有商業價值，其未來的經濟價值也會促使政府堅持開放數據的政策，繼續投資。就像中國的高速公路壹樣，開放數據是另壹條信息高速公路，將數據轉化為資產和巨大的社會生產力，幫助企業實現更大的商業價值。
對於數據所有者的政府來說，需要在保證公共安全和個人隱私的前提下完成數據治理和數據整合，逐步向社會開放數據，提高數據質量，向所有個人和企業公開訪問，有效利用政府科技資金，讓感興趣的企業和個人參與開放數據項目，鼓勵創新，接受外部挑戰，利用集體智慧實現最優數據選擇。
對於國有企業來說，需要在保護自身商業利益的前提下開放數據，幫助各自產業鏈企業的發展。同時，開放的數據也可以幫助他們進行產業規劃，進行有效投資，發現市場機會和風險，穩健經營，科學決策。企業可以利用開放數據提高生產效率，減少資源浪費，降低決策失誤的風險。產業鏈企業的良性發展，也會促進國有企業自身的發展演變，提高企業競爭力，優化企業經營，取得產業成功。
對於創業者來說，開放數據將作為壹種新的資源，幫助企業發展並專註於新的商機，尤其是在醫療保健行業、金融行業、能源行業和教育行業。數據服務公司可以利用開放數據幫助消費者挖掘數據的潛在價值，為企業和政府提供有價值的商業數據。對於運營中的公司，我們可以利用開放的數據來評估商業夥伴和潛在投資，通過提供數據來建立消費者的忠誠度，學會在透明的商業社會中運營，尋找公共或私人合作的機會，專註於自己的產品和客戶，為消費者提供更好的產品和服務。
第二，萬億美元的大數據市場
2014年，消費占GDP的比重已經超過50%，這標誌著中國經濟正在向市場經濟轉型。消費占GDP的50%-70%，是中等發達國家向市場經濟過渡的表現。未來中國經濟增長的最大引擎應該來自消費，尤其是個人消費。中國正在經歷經濟結構調整和城市化，個人消費需求巨大，社會產品豐富，渠道暢通，物流成本下降，運輸能力提高。但社會消費零售總額增長不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水平仍處於較低水平。這些問題正在成為中國經濟發展中的壹個難題，企業和社會都需要解決。
大數據的商業應用將幫助企業解決這些問題；大數據的有效利用將提高社會消費水平，幫助企業提高效率，洞察客戶，增加收入。大數據商業應用在未來將是壹個萬億美元的市場，大數據是壹個大生意。
大數據時代最重要的特征就是人類的壹切行為都被數據記錄，無論是在電商的購買行為，還是旅遊度假，娛樂活動，行為軌跡等。，人類所有的社交行為都被各種傳感器和互聯網記錄下來。數據記錄了壹切，人類社會的行為也變成了數據。用紙質媒體記錄人類歷史的時代已經過去，歷史正在被文字、數據、表格、聲音、圖像等形式的數據記錄。大數據在中國的應用主要集中在征信和精準營銷。這兩個市場加起來規模只有2000億，但如果大數據和所有企業的業務需求結合起來，其化學反應將是巨大的，市場規模將超過萬億。大數據是壹項大業務。
百度連接信息與讀者，阿裏連接商品與消費者，騰訊連接人。BAT所有的連接都是基於數據的，可以認為大數據連接壹切。數據連接消費者和商家，數據連接客戶習慣，數據連接客戶偏好，數據連接位置，數據連接時間和空間，數據連接歷史和現在。連接萬物的大數據會反饋連接的事物、空間、時間，通過數據記錄反饋物體的運動、客戶的消費習慣、個人愛好、行為習慣、活動軌跡、運動規律等等。可以知道重要的反饋數據；妳是誰，妳在哪裏，妳喜歡什麽，妳在做什麽，妳的消費能力，妳未來的需求。反饋的所有內容都帶有壹個或多個數據標簽。對這些有價值的標簽進行整理和分析後，會揭示事物之間的關聯和規律，給個人、企業和社會帶來巨大的價值。
1.大數據幫助制造業規劃生產，減少資源浪費。
過去制造業面臨生產過剩的壓力。許多產品，包括家電、紡織產品、鋼鐵、水泥和電解鋁，都沒有根據市場的實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，了解產品未來的市場需求，為客戶定制產品。
比如，基於用戶在電商中搜索產品的數據和物流數據，可以推斷出未來家電和紡織產品的實際需求，廠商會根據這些數據進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼鐵水泥。
2.移動大數據幫助房地產開發商規劃房地產開發。
房地產行業過去對中國GDP的貢獻很大。未來粗放型的房地產行業會轉向精細化管理。從選址到規劃，從設計到建設，都需要參考當地的人口數據和消費者信息進行科學決策。利用大數據業務應用加快房屋銷售速度，減少自身負債。
房地產公司可以利用人們的手機定位信息，幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時，利用人對用戶的畫像信息，幫助房產公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提升房產價值。
3.移動大數據幫助餐飲零售行業進行選址和客戶導流。
餐飲零售行業最關心的就是客流。以前開店的時候，經常會安排人對十字路口的人流量進行統計，利用統計的人流量信息來確定店鋪的位置。進入移動互聯網時代後，智能手機的位置信息可以幫助餐飲零售行業選擇門店位置，企業可以參考客戶畫像確定門店規模和產品品類。
移動互聯網上的用戶標簽和畫像數據，也可以幫助企業進行壹些精準營銷，為新開的商家引入客流。尤其是大型商場，手機App的位置導航功能可以引導顧客尋找新的商家，參與促銷活動。市場上有成熟的零售餐飲商家和移動互聯網大數據公司合作開店引流。資金運用杠桿率五倍以上，投入產出比較高。
4、傳感器數據幫助產品進行故障診斷和預測。
家用電器和汽車正在變得智能化。汽車和智能家電通過安裝傳感器，可以將其運行參數和運行狀態傳輸到廠商的雲平臺，讓廠商了解自己產品的運行狀態和零部件的老化程度，幫助廠商及時更換故障器件，延長產品的使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域將有巨大的市場，雲計算和大數據處理平臺將發揮關鍵作用。
中國汽車市場銷售規模超過壹萬億，家電市場也有壹萬多億。車聯網和智能家電涉及的大數據應用市場也是巨大的。根據大數據商業變現高杠桿率的特點，其市場規模至少應該在100億左右。
5.利用移動互聯網的位置信息進行精準營銷。
O2O已經成為壹種重要的商業模式。很多互聯網公司和傳統企業都在尋找O2O的應用場景。點餐、教育、家政、汽車美容都成為了O2O的應用模式。移動互聯網數據具有LBS和實時性的特點，可以幫助企業及時連接客戶，根據客戶需求進行精準營銷。
大型購物中心壹般都有電影院，經常會出現壹些電影在開場前30分鐘還沒有賣出大量電影票的情況。借助手機App推送廣告功能，影院可以在電影放映前30分鐘，以8折的價格將電影票推送給正在周圍就餐的顧客。根據客戶畫像信息，將電影票推送給喜歡看電影的客戶，增加電影銷量。企業可以利用手機App推送廣告，讓千人千面根據客戶喜好推送廣告。這種精準的廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基於位置信息的精準廣告推送應用於大型商業，將促進商品流通，大幅提升社會消費總量，幫助傳統企業實現互聯網+戰略。
6.電商大數據將幫助企業優化資源配置。
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業。電子商務網站中的推薦引擎會根據客戶的購買行為推薦相關產品。除了精準營銷，電商還可以根據客戶的消費習慣提前為客戶準備商品，以便利店為中轉站，在客戶下單後短時間內送貨上門，提升客戶體驗。電商也可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態系統內的商家提供小額貸款，也可以將這些數據提供給銀行，支持中小企業信貸。
電子商務的數據量足夠大，數據集中，數據種類繁多，其商業應用有很大的想象空間。包括預測流行趨勢、消費趨勢、區域消費特征、客戶消費習慣、消費行為相關性、消費熱點等。依托大數據分析，電子商務可以幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等。，有利於精細化批量生產，提高生產效率，優化資源配置。
7.移動大數據助力交通規劃和管理。
交通大數據的應用主要在兩個方面。壹方面，可以利用大數據傳感器的數據，了解車輛的交通密度，進行合理的道路規劃。另壹方面，可以利用大數據分析實現紅綠燈的智能切換，提高既有線的運輸能力。
在美國，政府根據某壹路段的交通事故信息增設紅綠燈，使交通事故率降低了50%以上。大數據可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大數據提高上座率，降低運營成本；鐵路公司可以利用大數據安排客貨列車，降低運營成本。
8.大數據幫助金融行業實現價值。
大數據在金融行業應用廣泛。壹個典型的案例是，花旗銀行利用IBM沃森電腦為理財客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。招商銀行(600036，股吧)利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉賬、微信評論等行為數據進行分析，每周向客戶發送有針對性的廣告信息。
目前中國金融行業大數據的價值變化主要在兩個方面:用戶體驗提升和大數據營銷。其中，招商銀行信用卡中心和平安銀行(000001，股吧)已經走到了金融行業的前面。
大數據在很多行業都有廣泛的應用場景，比如醫療行業、農林牧漁、能源行業、物流行業等。大數據將是繼電商之後的又壹個巨大市場。綜合所有行業的業務需求後，大數據行業的市場規模將是萬億。大數據不是電，但它能提供比電更多的動力。大數據不是石油，但比石油更能帶動企業發展。大數據是可以幫助企業實現價值的資產。大數據的業務其實很簡單，就是收入增加，費用減少；是增加客戶，改善客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。