大数据变现

本文主要来自我最近关于大数据变现的一些思考。大数据变现，目标是变现。所谓变现，一种通过直接获取利润变现，一种通过资本市场变现。

1. 大数据如何变现？

大数据变现的商业模式，不外乎三种：数据直接变现，数据加工编现和数据产品变现。

数据直接变现

数据直接变现，就是通过“卖数据”获取利润的一种商业模式。

在大数据的产业链条中，这种模式处于最上游，业务形态一般是从不同的数据源采集各种异构数据，加以聚合包括可能进行简单的处理，然后以销售API等方式给下游企业提供数据。

这种模式的技术要求相对较低，业务模式容易理解、方便落地，可实施性强。另外，由于处于产业链条的最上游，未来方便演化出其他的商业模式。

处于这种模式的大数据公司，有两种竞争力的形态：一种是，如果能拿到别人拿不到的数据，自然可以形成天然的商业壁垒；另一种是，如果没有这种天然形成的商业壁垒，那么这种模式的大数据公司拼的就是在大数据3V上的能力。

一般我们讨论大数据，都具有3V的特点，即Volume（数据规模）、Variety（数据多样）和Velocity（数据时效）。在这三方面，只要任何一个方面可以做到top，就能形成自己的竞争优势。

这种模式的问题在于对数据只是输出或粗加工，没有真正把数据用起来，也没有发挥出数据的全部价值。

数据加工变现

数据加工变现，就是通过对数据进行加工，使本来不可用的数据变为可用，或者使本来不好用的数据变得好用，以此来获取利润的一种商业模式。

在数据直接变现这种商业模式中，可以完全没有业务，竞争力来源于数据的获取能力和聚合能力。拿到原始数据以后，一般要经过清洗和转化等步骤。如果要对数据清洗，就涉及到垂直领域的专业知识。而拥有垂直领域的业务知识，表现为领域知识图谱、领域的算法模型，使可以更好地对数据进行清洗和转化就变成了一个商业壁垒，也就构成了这种商业模式下的大数据公司的核心竞争力。

形成并不断完善领域知识图谱和算法模型，是一个不断积累的过程，随着不断迭代和优化模型，这种商业模式下的大数据公司就可以不断提高其核心竞争力。

数据产品变现

数据产品变现，就是通过找到大数据中蕴含的潜在规律，然后将其封装为数据产品，直接为用户提供服务，从而获取利润的一种商业模式。

数据产品的价值在于它封装了大数据中蕴含的潜在规律，而这种规律又能为用户提供服务，从而构成了这种模式下的大数据公司的核心竞争力。

这种模式是大数据的最终消费者，是大数据产业链条的最终目标。

2. 如何获得可变现的数据产品？

数据产品，承载着大数据中蕴含的逻辑，是一个大数据产业链价值的最终体现。对于一条完整的大数据产业链来说，其本质就是对数据不断挖掘，发现其中的规律，并封装成数据产品，最后用数据产品变现的过程。

发现大数据中蕴含的逻辑，将其变成可变现的数据产品，我总结了5个步骤：

获取数据

数据的探索和分析

发现数据中蕴含的逻辑

将这种潜在的逻辑规律封装成数据产品

把数据产品变成一种商业模式

上面5个步骤又可分为三个阶段：第1、2步“准备”，第3、4步“发现”，第5步“应用”。

准备

首先要获取数据，“巧妇难为无米之炊”，没有数据一切都是空谈。

但获取到的数据是否可用，是否存在价值，需要探索和分析。事实上，所谓的大数据，80%可能都不能称之为大数据，而剩下的20%的能称得上的大数据中，可能又有80%的都是没有价值的“垃圾数据”。所以，数据是否可以为我所用，对此进行判断和分析是绝对必要的。数据挖掘领域有一句话，“从垃圾中挖掘出的只能是垃圾”，此言不虚。

发现

当我们判断数据可用，并且认为数据中应该存在一些潜在的规律时，我们就需要把它挖掘出来。所以说，这步是数据产品变现的核心。

我们认为数据中存在某种潜在的规律，但事实上有可能并不存在，就说明我们之前做的数据探索和分析有问题。或者说这种规律过于复杂，以至于无法用简单的模型封装起来，这时候，我们可能就需要考虑如何简化这种规律，而如果数据模型变得太简单，其可利用的价值又大打折扣。最终，我们要在准确、复杂和可用三个方面进行取舍，做出一个平衡。

应用

最终，数据产品需要转化为一种商业模式，大数据才能变现。一个数据产品，一般是很难变成一种商业模式的。有两种方式：比较简单的是对既有产业链的改造，优化或替代产业链中的某个环节；但如果这个数据产品是颠覆性的，很可能创建出来一种新的产业模式。对于后者，数据产品本身反而变得不重要了，强大的资源整合能力是必须的。