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大数据与商业模式创新

木马童年 2019-6-10 14:25 52 0

  摘 要:第一次工业革命是以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志的技术革命;第二次工业革命是以石油为基础,内燃机和电信技术为标志的技术革命;第三次工业革命是以核能为基础,互联网技术为标志的技术革命;目前 ...

  摘 要:第一次工业革命是以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志的技术革命;第二次工业革命是以石油为基础,内燃机和电信技术为标志的技术革命;第三次工业革命是以核能为基础,互联网技术为标志的技术革命;目前可以预测的是,我们现在所处的第四次工业革命是以可再生能源为基础,以大数据为互联网核心的技术革命。不论是传统行业还是新兴行业,谁率先与互联网融合成功,能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律,就能够抢占先机,走在时代的前列。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view-7063257.htm  关键词:商业模式;大数据;

中图分类号:F713.51 文献标识码:A 文章编号:1674-3520(2015)-01-00-01

在以大数据为核心的互联网经济下,企业该如何进行商业模式创新,以适应不断变化的经济形势与技术发展,是我们迫切需要思考的问题。

一、商业模式的发掘

商业模式不是一开始就能设计出来,它只能在企业运营过程中发掘出来。商业模式也不是一蹴而就的,理想的商业模式往往要经历长时间的磨合调整才能成型。就算小范围试验成功,在面对更大范围的市场时,也需要作出相应的调整,所以,商业模式虽然有型,却是动态的。不断创新、优化的信息技术革命完美的适应了商业模式动态变化的需求,与商业模式紧密的联系在一起。在我们现今所处的信息、内容爆炸的互联网时代,两者的结合是如此的紧密。

企业发展都遵循了这样的逻辑:发现需求―找到解决方案―形成产品和服务―建立商业模式―规模复制,这其中每一个环节都离不开信息技术的支持。信息技术应用于现代企业管理与商业模式创新的革命性飞跃,是基于现代企业管理理论和信息网络技术最新成果而进行的系统工程。将现代商业模式、企业发展模式、运营流程、管理方式等等,与信息技术相整合、相融合,通过丰富多样的计算机通讯软硬件系统进行确定、固定(只是相对确定、相对固定),以达到企业稳定运营、规范管理,避免员工错误与失误行为,约束员工不规范与不正当行为,从而实现整个企业的自动自发运行,让企业最高层和管理人员从繁杂的管理泥潭中解放出来。

二、大数据与商业模式的结合

一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在到来。商业模式的创新离不开大量经营生产的数据作为基础,大数据以及利用信息技术对其进行知识管理成为现代企业需要认真研究的一个问题。从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:

1.客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。

2.模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3.加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。

4.降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

云计算出现之前,传统的计算机是无法处理如此量大、并且不规则的“非结构数据”的。以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段,可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来,并随时进行分析与计算。通过云计算对大数据进行分析、预测,会使得决策更为精准,释放出更多数据的隐藏价值。

大数据时代的到来,必将对现代企业运营管理与商务决策带来前所未有的机遇和困惑, 基于大数据的商业模式创新则聚焦于在商业活动和管理模式中的综合性作用与影响。基于“大数据”的商业模式创新有三个方面:

(1)“大数据”产业链。整个数据服务产业链由数据生产、传播、获取、存储加工和分析出售等环节组成,各个传统行业将分门别类地属于一个和数个产业链的环节。云计算、物联网、社交网络、移动互联的快速发展让各类数据量急剧增长,面向海量数据的数据挖掘孕育着更多的商业模式创新,数据存储、数据处理与分析、数据应用等大数据产业将快速发展。

(2)平台式商业模式;电子商务中的大数据挖掘将进一步拓展服务商的业务范围,传统商业将充分挖掘大数据的价值,开展精准营销。信息内容服务商将利用大数据开展个性化服务。云平台及移动与CRM的融合将是必然趋势。

(3)数据驱动跨界模式。比如移动互联网将结合LBS 与大数据技术,开辟新型业务就海量数据,提供高附加值的数据分析服务,将数据封装为服务,形成可对外开放、可商业化的核心能力,实现商业模式的创新,才能真正实现流量经营。

具体创新商业模式如下: ①数据存储空间出租。利用存储能力进行运营, 满足企业和个人将面临海量信息存储的需求。具体而言,可以分为个人文件存储、针对企业用户两大类。②客户关系管理。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵。③企业经营决策指导。将用户数据,加以运用成熟的运营分析技术,有效改善企业的数据资源利用能力,让企业的决策更为准确,从而提高整体运营效率。④个性化精准推荐。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,就成了有价值的信息。⑤建设本地化数据集市。运营商所具有全程全网、本地化优势,会使得运营商所提供的平台上,可以最大程度覆盖本地服务、娱乐、教育和医疗等数据。⑥数据的搜索。数据检索是一个并不新鲜的应用,然而随着大数据时代的到来,实时性、全范围检索的需求也就变得越来越强烈。⑦创新社会管理模式。对运营商来说,数据分析对政府服务市场上更是前景巨大。

三、知识管理与商业模式创新

知识管理突破难点一直是三个问题:如何把隐性知识显性化,如何在海量信息里面优先推荐出有价值内容,如何解决持续分享动力的问题。知识管理对分享的要求更高更快,因为很多新理念,新商业模式需要快速分享,快速尝试,快速调整,快速扩散。

新型信息技术以及移动互联网的发展,使得这一知识管理过程更加利于操作,便于实现。使得企业知识管理、知识分享的成本进一步降低,更加高效的利用了大数据的价值,使得企业对时刻变化的商业形势有更敏捷的应对能力。

四、大数据时代需要思考的问题

大数据在给信息安全带来挑战的同时,也为信息安全的发展提供了新的机遇。目前大数据发展的障碍在于数据的“可获取性”也就是数据的开放与共享。在“大数据”时代,数据开放将成为一种必然要求。当然,开放是以保障数据安全和个人隐私为前提的。 一方面,基于大数据的创新或变革浪潮势不可挡,需要推动和促进,另一方面因为大数据的两面性,又要科学合理规制,遵循社会(国际)公德、人道主义、公正与正义、平等互利等友善原则,是分析数据的指导性准则,而如何将之变为具体措施凿实是当前和今后需要思考和亟待解决的问题之一。

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