能赚100亿的大数据商业模式

一、老坑：IT项目定制

大数据有大坑，这个坑和多年前的BI是一个坑，即使你用Hadoop/Spark/HBase新技术，这个坑仍然无数人重复掉：

1、数据抽取：不懂其他ERP、CRM、SCM、HR系统的数据结构和数据含义啊，而且人家其他ERP、CRM、SCM软件厂商也不配合啊，磨磨蹭蹭、接口不提供、数据不及时、数据有错误

2、数据清洗：数据标准梳理和确立（这是无数撕逼）、主数据集中且唯一（这也是无数撕逼）、异常数据修正或清洗（啥是异常啥是正常好难啊）

3、数据建模：我不知道什么业务模型啊，你说要什么报表吧，你拿过报表，我给出

二、新做法：标准IT产品

一个组织，手里有往外灵活支出预算的部门有：

1、有钱需要花：营销、HR

2、有钱但保守：采购、财务

3、有钱但需要到刀刃上：销售

4、固定：研发、IT、生产、客服呼叫中心、维修

所以现在不少搞大数据的，都垂直在某个领域或某个行业了，比如要么是营销和HR领域，要么是零售行业或工业制造行业。尤其在数字营销领域扎堆的厂商居多。他们往往瞄准在数字营销方面有大需求的行业，如网上零售获客、网上旅游获客、网上教育获客、网上美容医疗获客、网上互联网金融获客...。

他们往往不对接企业内部系统，根本不管ERP、CRM、SCM、HR等等，所以不存在数据抽取、数据清洗的焦油坑事。他们主要搞无埋点用户行为跟踪、搞市场情报爬虫&社区客户评价&友商比价抓取、搞潜在客户商机挖掘。他们有自己的用户行为跟踪引擎、爬虫引擎，他们的数据是他们自己产生的。

他们的模型也是事先建设好的，不用你给提建议定制模型。

所以，他们仗着新技术、海量数据实时数据处理技术，仗着模型和引擎，甚至有的大数据厂商提供的是软硬一体化，因为大数据平台配置起来比较复杂，让很多当地的实施合作伙伴技术门槛很高，所以大数据厂商就搞了软硬一体化，把软件都预置在高性能服务器里，都初始化配置好了，所以他们一般每个大数据项目400-500万，发给当地实施合作伙伴，开箱即用，完全是标准产品型商业模式啊。

三、新核弹：向数据驱动的咨询分析服务商转型

上述做法，已经让很多人垂涎三尺了（怎么我过去没想到呢）。但是，还有更新的做法（哦？太厉害了）。

虽然上述做法已经标品化了，但是仍然需要一个企业客户安装一套。

如果所有企业客户只安装一套，就运行在云端，那岂不是美事

但天下怎么会有这么美的事呢？

嘿嘿，只要你峰回路转。真是横看成岭侧成峰啊。

那就是，包装自己成为咨询服务商，提供的不是大数据平台工具和应用模型，而是洞察分析报告。收费模式是：模型x份数x次数。

不是说搞一系列的可视化报表100万卖你一套，而是给你出分析报告。当然报告也是自动模板生成的，这对计算机不是什么难事。这就能把一套报表进行N年N次收费了。

另外，出单家企业的报告还是竞争力不强，只能和这家企业的往年数据进行对比。这还是容易被大客户压制，形成本地数据平台安装实施、购买一套报表的老路老坑。

但，如果你故意设计产品模式，可以搞成让客户和同产业同行业甚至友商对比，那数据平台只能安装在公有云，因为要做整个行业整个产业的横向对比嘛，必须在云端获得这个行业这个产业的全量数据，这是一个单点企业没法要求大数据厂商私有部署的，为了和同行同业对比，它也甘愿把数据存储到公有云端。再不济，做个排行榜啊，让他们挣榜啊。

四、星球大战：继续商业模式转型，中立第三方业务服务抽水

还不够，还不够。

跪了，这不是已经很满足了嘛，还有新招？

对，数据报告，是按模型x份数x次数收费收的很爽，而且和同行同业对比，必须公有云，不用全国实施和技术支持。

但客户拿上你这份数据报告干什么，你就管不了了。

比如，客户拿上你的数据报告去做金融信贷去了，去做人才招聘去了，去做预算规划与审批去了，嘿嘿嘿。这里面的钱就大了去了。

如果，你充当中间方，出具第三方数据报告当做中立凭据，嘿嘿嘿，那么上述业务，你就可以抽水了。比如一家非上市民营企业，因为你的第三方数据报告而贷到了1000万款，给你中间抽佣1%，嘿嘿嘿。

不是我教你坏。

现在你就明白我说的标题：能赚100亿，不是吹牛了吧。

但是，能这么赚钱的企业，应该很少很少。就是因为：IT服务、数据服务、业务服务，这都是不同的商业模式、品牌、营销、销售、人才能力模型。

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