大數據時代給企業帶來了前所未有的商機。大數據時代，企業必須學會利用大數據精準分析，導入用戶，促成交易，以最高效的方式組織生產。大數據時代，企業必須遵循新的商業規則，否則就會被大數據浪潮淹沒。
規則1:解讀用戶真實需求解讀用戶真實需求，就是通過數據收集和分析，挖掘用戶內心的欲望，提高企業產品推廣的成功率，並轉化為企業訂單。
大數據看似神秘，其實解讀用戶需求的運營思路極其簡單，就是盡可能的掌握用戶的個人信息和關註信息。當相關信息針對個人時，可以相對準確地定義用戶的需求。
在這個過程中，主要有兩種運行模式:靜態輻射模式和動態跟蹤模式。
靜態輻射模式
在壹個時間節點進行靜態輻射模式的數據分析，盡可能擴大分析對象，通過標簽篩選最有可能成交的用戶。這是大數據應用中最典型的模式。由於壹些大企業會主動管理用戶標簽，需要大數據幫助營銷的企業可以“借船出海”。
標簽和購買有兩種關系:壹種是標簽和購買的關系非常明顯。比如壹個經常瀏覽經濟管理類書籍的用戶，壹定是這類書籍的潛在購買者。
另壹種標簽和購買的關系不是很明顯。這就需要企業提前分析，有時還需要借助第三方專業機構的分析結果。
比如新浪微博會根據用戶平時的瀏覽和表情來給用戶貼標簽。但是這些標簽和壹些購買行為的關系並不明顯。金太太是國內婚紗攝影巨頭。他們首先利用自己百度大客戶的身份，獲取百度免費提供的婚紗攝影客戶調查分析數據，發現帶有美食、影院等標簽的用戶最有可能購買婚紗攝影產品。利用這壹跨庫結果，金太太鎖定了新浪微博平臺上的“某區域20 ~ 35歲左右女性”群體，添加美食、影院等標簽，精準鎖定轉化潛力大的用戶，購買平臺提供的“範統”服務，向其推送定向廣告。壹般來說，推送5 ~ 6萬用戶，會得到70 ~ 80個左右的電話咨詢。這種轉化後的電話咨詢客戶被稱為“客戶資源”。從客戶資源到最後的訂單，轉化率非常優秀，40%左右。
動態跟蹤模式
動態跟蹤模式的數據分析是在壹個時間段內進行的，盡可能縮小分析對象，通過用戶的行為不斷給用戶貼標簽，伺機找到產品推送的時間。因為這種分析是針對小群體的，第三方機構不可能提供統壹的大規模服務，所以對企業來說門檻很高，需要練好內功。在這種模式下，企業應該跟蹤用戶不斷產生的新數據，並隨時在雲端進行處理。
例如，Target超市以孕婦孕期可能購買的20多種商品為基礎，以所有用戶的購買記錄為數據源。通過建立模型分析購買者的行為相關性，可以準確推斷出孕婦的具體分娩時間，以便Target的銷售部門在每個懷孕客戶的不同階段發送相應的產品優惠券。在每種情況下，他們實際上都比用戶更早知道她懷孕的信息。
再比如，亞馬遜基於自身對用戶的理解進行精準營銷，網站上的推薦和郵件推送產品成為促進交易的利器。根據其他電子商務網站的表現，在某些情況下，亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可以高達60%，據研究公司Forrester分析師Sucharita Murpuru稱。這壹轉化率遠高於其他電商網站，難怪有觀察人士將亞馬遜的推薦系統視為“殺手級應用”。最新消息顯示，亞馬遜已經註冊了“不下單，先發貨”的技術專利，更精準的需求預測，更直接的產品推送。他們對大數據的應用已經很完美了！
規則2:形成社會化的合作生產安排
如果我們能依靠大數據推動產品購買，海量需求將從互聯網激增。這意味著更多的產品數據，更多的原材料，以及消費者分散的訂單...這種變化使得工業時代標準化的產品生產模式被前所未有地顛覆，生產端需要形成基於大數據的前所未有的柔性，以連接消費端的柔性。
互聯網商業環境對價值鏈提出了新的挑戰:在采購、生產、物流、配送、零售等鏈條的各個環節中，除了生產之外，其他環節也需要強大的數據處理能力，各個環節中的數據處理系統和數據必須全社會共享，這些系統和內容也必須對全社會開放。要滿足這壹要求，顯然應該應用價值鏈網絡，利用大數據進行生產協調。
大數據確實帶來了重塑價值鏈的機會。工業經濟時代，生產通過“規模經濟”獲得更多，大規模標準化生產最大程度降低單位成本。但是，在互聯網經濟時代，生產應該受益於“範圍經濟、協同效應和重塑學習曲線”，因為多種多樣和小規模的生產需要價值鏈上的智能合作。
基於互聯網，所有價值鏈環節都可以實現數據共享和集中處理。此外，由於使用了統壹的數據架構，不會出現數據孤島，不會浪費有價值的數據。這樣，價值鏈中的所有環節都可以無縫鏈接，實現最敏捷、最合理的生產。基於互聯網的平臺，企業在入圍合作時可以獲得充分的信息，不會再遇到過高的學習門檻。更重要的是，便於用戶參與制作，模塊化的選擇題讓業余愛好者發出專業的需求信號。這樣壹來，從最開始的原材料生產者到最後的消費者，都被植入了價值鏈(或價值網絡)，社會合作才能真正實現。在大數據出現之前，這幾乎是不可能的！
順應規律，贏得未來。
獨特的大數據業務規則將引發未來業務結構的變化。未來的贏家，將屬於能夠適應新商業規則和新商業邏輯的代表。
在大數據掘金的世界裏，誰掌握了大數據，誰能利用大數據實現上述兩個商業規則的改變，誰就贏得了未來。
因此，我們可以肯定地判斷，掌握了大數據的資源整合企業將成為大數據時代的企業贏家。這類企業是商業生態(價值網)中的“舵手”。通過敏感地識別市場需求並指導網絡成員合作生產，他們獲得了組合創新的優勢。因為控制了整個網絡，這類企業擁有網絡收益的剩余索取權，往往獲利最多。工業經濟時代，企業依靠品牌、信譽和社會資本實現資源整合。互聯網時代，資源變得無限豐富，協作變得異常頻繁。企業需要依靠大數據發現需求，整合資源。可以說，這樣的企業在掌握大數據後，就會知道“用戶想要什麽，哪裏有什麽，如何利用資源滿足用戶需求”。
未來的資源整合企業將基於大數據進行運營。在大數據時代，維克托·邁爾·舍恩伯格等人將基於大數據的資源整合企業分為三類:第壹類是擁有數據的企業，掌握了數據的端口和所有權；二是掌握算法的企業，負責處理數據，挖掘有價值的商業信息。這些企業被稱為“數據戰士”；第三種是掌握思維的企業。他們往往會搶先壹步發現市場機會。他們既沒有數據技能，也沒有專業技能，但也正因為如此，他們才擁有廣闊的思維，能夠最大程度地串聯資源，形成商業模式。他們相當於“探路者”。
根據各自生產要素的價值和稀缺性，很難說哪類企業會真正受益於大數據的商業模式。三類企業各有貢獻，各有稀缺性。
ITASoftware是美國四大機票預訂系統之壹，是典型的有數據的企業。它向Farecast提供數據，Farecast是壹家提供預測機票價格的企業，是典型的有算法有思維的企業，直接接觸用戶。結果ITA軟件在這次合作中只獲得了很少的利潤。
Overture是搜索引擎付費點擊模式的鼻祖。如果把Google看成媒體，那麽Overture就相當於壹個廣告代理公司，通過算法細分不同的瀏覽用戶，向廣告公司提供目標用戶的付費點擊(選擇他們最需要的用戶)。Overture是典型的掌握算法和思維的企業，雅虎和谷歌是掌握數據的企業。事實上，谷歌的兩大金礦AdWords和AdSense技術都借鑒了Overture的算法。但Overture無法直接接觸用戶，沒有數據，失去了話語權，只能獲得少量收入，以至於最終被雅虎收購。
基於大數據的資源整合企業生態鏈會遵循兩個規律。
規則壹:接觸用戶的企業總能獲得最大利益，這與價值鏈中的分配原則高度壹致。終端價格與原料供應的差價，全部由銷售終端產品的企業獲得。
規則二:擁有數據的企業在這個商業生態系統中擁有最大的議價能力，最有可能成為最後的贏家。算法可以被征服，也可以被購買。其實擠進這個行業的公司不在少數。在思維中，有壹個被肯尼斯·阿羅(kenneth j. arrow)稱為“信息悖論”的現象，即信息在被他人知曉之前是極其有價值的，但卻無法被證明。壹旦公開確認，就失去了價值，因為大家都知道了。所以，無論思維和算法公司走得多快，只要數據公司能隨時堵住數據源，就依然握著“殺手鐧”。甚至，壹些數據公司在看不清商業模式的時候，把數據發布出來給思維和算法公司試錯，壹旦試錯成功，就收回數據的所有權，模仿他們的商業模式。
BAT的數據帝國
因此，我們可以說，在大數據時代，資源整合企業的競爭將決定未來商業世界的版圖。
當很多人還沒有搞清楚大數據時代的商業規則時，國內互聯網三巨頭BAT(百度、阿裏、騰訊)已經在快速構建自己的“數據帝國”。
在互聯網的大世界裏，用戶有很多入口，可以通過不同的app上傳數據。BAT的原則是，所有與衣食住行相關的服務商，只要能增加數據類型和質量，就壹定會贏。這裏體現了壹種典型的“數據積累的邊際收益遞增效應”，即每增加壹個單位的數據，其可挖掘的價值就有壹個加速增長，每增加壹種類型的數據，其可挖掘的價值就有壹個加速增長。有的時候，BAT甚至不考慮數據現階段能否變現為收入，只是將其納入，等待未來發展。
現實情況是，BAT經過幾輪收購，基本覆蓋了衣食住行社交等各個領域的數據入口。除了其原有的龐大數據入口，其在數據規模上的優勢也是無與倫比的。短時間內，任何壹個企業超越他們幾乎是不可能的。
BAT不僅是抓數據的企業，更是抓算法和思維的企業。壹方面，擁有龐大商業用戶群和用戶群消費偏好的大數據，只要有相應的內容，就可以形成交易，獲得收益。另壹方面，他們甚至可以開放應用編程接口(API)，將自己的數據授權給別人，讓數據反復產生價值。在這方面，阿裏巴巴的百川計劃就是壹個典型的例子。簡單來說，他們把數據免費開放給其他廠商的app，但不收費，只需要他們把數據作為代價回饋。這個計劃實施後，所有app都將是他們的入口。
可以說BAT的帝國是建立在數據基礎上的。甚至有人預測，數據作為“表外資產”，會在某個時候納入會計準則。因為，相對於無形資產，這類資產的價值更大。
值得壹提的是，具有傳統工業經濟思維的人根本無法理解大數據時代的商業邏輯。曾經有學者質疑阿裏巴巴的收購(零售，文化，金融等。).他舉了蘋果和谷歌的收購案例，認為兩者都是在專業領域進行收購，有利於增強競爭力，但阿裏的收購是多元化的，不利於增強競爭力。
其實這是不了解阿裏巴巴商業模式的表現。互聯網時代的大部分商業模式早已脫離行業限制，某種程度上走向了“大壹統”，即“導入流量+大數據分析實現流量”。在這種模式下，數據是通用邏輯。難怪大數據出現時，維克托·邁爾·舍恩伯格等人斷言，行業專家和技術專家的光芒會被數據專家掩蓋，因為後者可以傾聽數據的聲音，不受舊觀念的影響。
雖然BAT這麽強，但是他們的夾縫中還是有壹些商機的，企業也可以搭建入口，解讀需求，安排生產。如果說大數據改造商業的魔力毋庸置疑，那麽為什麽很多公司還是拿不起眼前的金鑰匙？很大程度上是因為這些公司缺乏數據基因。
在大數據和互聯網經濟的夾擊下，企業只能“被動連接互聯網”。面對海量的潛在需求，不僅無法解讀，也無法調動生產進行對接。這就導致了大量企業被互聯網的海量需求“吞噬”，供應鏈失控的案例。
大數據時代，企業規模、資金、生產技術都不再重要，品牌也不再有魔力。獲取數據、分析處理數據、挖掘數據價值的能力成為企業的根本。目前國內大部分企業還沒有意識到我們已經進入大數據時代，就像我們大部分消費者還沒有意識到我們的消費行為隨時都在被計算壹樣。在這樣的時代，只有建立在數據之上的企業，按照大數據時代的商業規則運營的企業，才能更好的生存。
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