2012年，马云在网商大会上震耳发聩地喊出：我们将进入大数据时代。那一年，阿里巴巴集团设立了“首席数据官”一职，并推出大型数据分享平台“聚石塔”——这是中国大数据行业开始爆发的信号弹。
有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。 因为大数据就是「大数据」。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。
1、基础设施，输出技术能力获取商业价值
搭建一个大数据平台、搭建政务云平台都是基础设施典型的应用。把大数据当作基础设施来建设，费用主要产生在“建设”和“维护”上。建设方面又可以分为整体建设和部分建设，这一部分的商业价值在于输出技术能力，由于输出技术的多少不同，收取的费用也不同。做这一块的公司很多，比如说百分点、阿里数加、亚信数据等等。
2、大数据处理技术、商业化大数据技术
前面我们说过，大数据架构是一个整体，而每一个层级上都会用到不同的软件或者技术。当技术应用到商业活动上，技术和软件都是需要商业化才能支撑下去的。虽然大数据的众多技术(例如Hadoop、Spark)都有开源版本，但是开源版本在实际业务中也有很多局限和安全因素，于是出现了将Hadoop商业化的公司，比如Hadoop的三驾马车公司Cloudera、Hortonworks、MapR。这3家美国大数据公司都通过将Hadoop商业化找到了新的商业模式，从而获得了巨大的商业价值。其中，Cloudera、Hortonworks已经在纽交所挂牌上市。在中国，做Hadoop商业化做得比较好的公司是星环科技。使用Hadoop商业化版本的好处在于，Hadoop开源的是个通用的版本，而Hadoop商业化版本会增加更多的商业套件，而且在更新维护方面也有专人负责，安全性能也会更高一些。
3、数据源增值、数据源整合和数据API
数据源层也产生众多的商业模式，比如说数据增值。数据增值的模式是什么呢?
数据源增值是一种合作授权然后分成模式。这种模式在通信运营商用得比较多。一句话介绍就是你手里有多少数据，我拿来这些数据去做个什么市场活动，产生了多少商业费用咱两分成就是了。
数据源整合这一块，我比较了解的是因特睿软件和博为软件。他们可以帮助政府、企事业单位来打通“数据孤岛”，自己扮演的是一个“管道”的角色，让数据流动起来，整个过程中是以第三方的身份参与的，只是帮助甲方解决数据整合流通的问题。这个合作模式大多数是以“项目制”进行的。
数据源这一块还有一个数据爬取和数据采集的模式。无论数据爬取还是数据采集，商业模式都在于“工具”。比如八爪鱼就是一款数据爬取的工具，你可以免费使用一些功能，但是也有部分收费的功能。
数据API就比较有意思了，这里的商业模式有点像我们日常生活中的“水”和“电”，你通过API调取了多少条数据，就付多少的费用。当然，前提是这些数据是合法及安全的。目前网上也有很多免费的数据API供开发者调用，聚合数据主要做的就是数据API。
随着国家《网络安全法》的实施，买卖个人信息属侵权，贩卖50条可入罪，网络运营者不得泄露其收集的个人信息;中介买卖交换个人信息也算侵权;提供个人信息违法所得5000元以上可入刑。
那么大数据交易所交易的又是什么呢?其实他们的业务里，大部分商业模式属于数据增值模式，也有数据标注、数据源整合和数据API模式。单纯的数据源是不能够交易的，这里的交易只是一种说法。
4、咨询类型的商业模式，数据调研及数据报告
这一类的公司其实在大数据时代之前就存在了。比如麦肯锡、波士顿咨询、易观和艾瑞。他们的最终输出的商业价值是数据报告。数据报告的价值在于其分析的结果具有总结性和前瞻性。数据报告的合作方式，一种是委托式调研出报告，一种是行业研究定期出报告，需要看到详细报告的企业，需要付费来获取。
5、数据查询，将数据变成一种产品
查询类的大数据产品很多，比如天眼查、启信宝、新榜、清博大数据这些新型的公司。天眼查是一款服务于个人的企业工商数据信息查询系统，启信宝提供全国企业信用信息查询服务，新榜、微信指数上可查到微信公众号的价值，清博大数据还做了大数据舆情分析。
6、数据平台管理DSP、广告精准推送、精准营销
在广告营销领域，大数据早已成为「神器」。在广告营销方面，大数据起到的作用是“助力型”的催化剂。花更少的钱获得更多更具价值的客户，这是大数据的体现。在广告营销方面，晶赞科技、秒针系统、Admaster精硕科技都处于领先且完善的地位。数据量越大，机器学习的算法越准确，所触达的用户及质量也会越好，广告营销的效果也会越好。
7、商业运营工具——移动统计分析、店铺分析
移动互联网的产生的数据量是呈爆发式而增长的，2013年左右，中国做移动统计分析工具的企业也就三四家，比如Talkingdata和友盟。但是今天你去数数看，做移动互联网应用统计分析、APP数据管理的公司不下20家，包括腾讯、阿里巴巴、亚马逊、谷歌、百度等这些老牌的互联网企业，都纷纷的推出了自家的移动互联网统计分析工具，这也说明，在现在的世界里，移动互联网数据是个关键，移动互联网数据非常非常值钱。
8、日志分析、监控预警类数据平台和产品
说起日志分析，就不得不提Splunk。Splunk的产品可以实时对任何APP、服务器或网络设备的机器数据进行索引、监控与分析，并将结果生成图形化报表，在此基础上帮助客户避免服务性能降低或中断。
9、金融方向，利用大数据来授信防止羊毛党
大数据在金融方向的应用就更加广泛了，基础设施肯定要架构，数据源肯定要存储，除了技术方向之外，大数据在征信、反欺诈、P2P互联网金融、保险、理财产品上都大有作为。目前，所有的中国银行都部署了大数据架构，同时也将大数据当作自身的软实力。
10、垂直领域的应用，用大数据改造传统行业
说到大数据在垂直领域的商业模式，那就更多了。足球、汽车、房产、影视、工业、医疗等等，凡是你能想到的行业，几乎都可以利用大数据是实现互联网+。
举个例子，比如说专注家电品牌数据分析的星图数据和奥维云网，通过数据，他们可以帮助家电企业提前预测下一季的爆款产品，也可以分析出目前市面上家电的售卖情况以及渠道的销售情况等等。大数据在品牌制造商和消费者之间，起到了信息对等、赋能等作用。同时，在营销方面，大数据也能产生巨大的价值。
刚从下面链接看到这篇大数据商业模式分析的文章，感觉还不错，就对关键内容进行摘录。虽然上面列出了十种，但概括起来还是在广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案几大类中。
http://cio.51cto.com/art/201707/544303.htm