一、大数据的基本概念
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。ibm给出了大数据的5v特点：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（低价值密度）、veracity（真实性）。
美国在2003至2006年，围绕着非结构化数据技术形成了技术突破，值得一提的是2005年hadoop技术的开发成功为大数据发展奠定了基础，大数据逐渐在西方成为国家战略。国内是在2013年出现了大数据热，在2015年被确定为国家战略。2017年12月8日中共中央政治局就“实施国家大数据战略”进行了第二次集体学习，再次将大数据引爆。
二、大数据业务的商业模式
国内大数据厂商已经达到了几千家，包括了基础支撑（存储管理、分析软件、技术架构解决方案、硬件服务、网络和系统管理、算法工具等）、数据服务（数据交易、数据采集和处理、分析和可视化、数据安全等）、融合应用（政府大数据、金融大数据、工业大数据、医疗大数据、农业大数据、电信大数据、交通大数据、旅游大数据、安防大数据、社交大数据、地理信息大数据、教育文化大数据、军工大数据、营销大数据等）。从服务的模式上主要有以下几种：
1、产品销售模式
基础支撑方面主要是产品销售模式，主要的盈利方式是销售差价和维保服务。
2、集成服务模式
数据服务层面主要采用的集成服务模式，主要的方式是通过招投标形成的工程服务模式，主要的盈利方式集成软件服务+运维收入。
3、运营服务模式
融合型应用层面主要是运营型服务，主要原因是相关垂直应用可以获得更高利润或降低更多成本。由于收入和成本可量化，运营分成是可行的。
4、融合式服务模式
在跨应用层次的服务中，会涉及基础支撑、集成服务和运营服务，因此在不通的应用案例中也会出现产品销售+集成服务或者集成服务+运营服务等方式。
三、大数据业务商业模式剖析
大数据行业虽然非常很热，但也是鱼龙混杂。不论是从业者，还是技术厂商，特别是甲方应用者，大家对大数据到底是什么、能做什么、该做什么，尤其对于大数据合理的投入产出是什么，并不是很清晰，甚至是盲目追随。
正是由于行业处于认知初级阶段，也为大数据应用提供了更多的商业机会，但随着行业不断成熟，大数据的商业模式将会发生显著变化：
1、大数据技术应用将走入理性期
在一大波疯狂的建设、运营后，客户会更加冷静的对相关投入进行分析，更加冷静的看待基础支撑、数据服务和运营方面的预算分配比，并从投入产出的角度看大数据实施的必要性。
同时随着大数据人才的丰富，客户也会增加大数据专业人才的引进。由于大数据人才的渗透，整体行业的大数据技术能力会得到大幅度提升，客户将更专业，因此在相关投入上会更理性。
2、大数据云化服务趋势更明显
云和大数据是相辅相成的技术。从整个行业发展上看，it云化将是一个必然趋势。因此，大户数据的应用方面也会出现云化趋势：
（1）基础设施支撑云化，投资缩减
特别是在网络、系统、存储、采集等硬件部分都将会逐渐云化，除非有客户确实有自建机房的特殊需要。
（2）数据服务云化，持续服务是常态
在软件方面，数据采集、数据处理、数据分析、数据安全方面也将会逐渐云化，并且随着技术的发展，相关的系统需要不断的升级迭代。因此更需要持续化的服务能力。
3、大数据运营将更强调效果
大数据确实一项好技术，保证足够投入的情况下，确实可以获得有价值的结果或结论。但是大数据的投入也是不可忽视的问题，包括存储、采集、分析、应用、人员等等都是非常不小的投入。
在投入产出方面，我们需要作出细致的分析，需要评估投入产出效果，根据目前的情况，很多的大数据项目的投入产出是不匹配的。前阶段专门写了一篇《从本量利角度谈大数据的应用中的几个误区》，再次将不再详述。
4、大数据应用更强调时间维度
大数据服务是应用型的，并且数据的采集、分析是持续性的，具有很强的时间维度。随着时间的进展，技术在发展、需求在变化、行业在演进，一次性的产品或集成服务很难满足持续经营的要求。未来基于saas服务将是大数据服务的主要模式之一。
5、纯数据服务和标签服务将面临法律风险
基于源数据服务，行业形成了标签比对、数据交易等服务形式，但是近些年来，由于信息泄露和不当数据应用，形成了数据黑市、电信诈骗、垃圾短信、骚扰电话等社会顽疾。由此造成了很多公共安全事件和国家安全事件。由此国家也相继出台了相关大户数据的司法解释和法律规范，典型的有以下几个：
（1）2017年3月20日，最高人民法院审判委员会全体会议召开，审议并原则通过《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《解释》）。《解释》（送审稿）共十条，主要规定了以下三方面的内容：（1）公民个人信息的范围；（2）侵犯公民个人信息罪的定罪量刑标准；（3）侵犯公民个人信息犯罪所涉及的宽严相济、犯罪竞合、单位犯罪、数量计算等问题。
（2）2017年6月1日，《中华人民共和国网络安全法》正式实施，网络安全法最重要的意义在于把网络安全工作以法律形式提高到了国家安全战略的高度，并将信息安全等级保护制度上升为法律，成为维护国家网络空间主权、安全和发展利益的重要举措。《网络安全法》的多项条款都明确了对个人信息收集和保护的各项要求。新规提到，网络产品、服务具有收集用户信息功能的，其提供者应当向用户明示并取得同意;涉及用户个人信息的，还应当遵守本法和有关法律、行政法规关于个人信息保护的规定。
从以上的法律、法规上可以看到国家对于数据隐私保护上会越来越加强，特别是基于源数据合理使用上，如何获得用户的授权是一个难题。在两高发布司法解释后，数据中间商的商机基本已经死掉，虽然还有部分厂商苟延残喘，但趋势是不可避免的。对于有数据源的企业，在数据使用方面将更加谨慎，对于纯数据对比或数据交易模式将面临越来越多的法律风险。
四、大数据业务未来应以saas服务为主
1、大数据服务将以效果为主
大数据从狂热走向冷静后，追求效果将是未来的趋势。无论是基础服务商、数据服务商、应用服务商都需要注意这个趋势。大数据不再是一个通用型的工具，它需要不断根据运营情况进行调优，以提升成本收入效率。
2、大数据服务将以专业saas服务存在
数据来源于业务，也服务于业务。数据具有通用性的同时也具有行业属性。因此数据和业务结合，将会更能发挥大数据的效率。因此，结合大数据的saas行业解决方案将更有助于提升大数据的应用效率。因此以业务为牵引，形成data+application融合型的解决方案将是未来的趋势。
3、大数据saas服务商业模式演进
大数据的saas服务将成为一种必然的趋势，对整个产业链的服务厂商的商业模式都会产生系列影响：
（1）基础服务将从产品销售模式向云化转化
（2）数据服务将从集成服务为主转化为租用化模式
（3）融合应用将主要体现在以效果应用为主的运营模式
（4）大数据的行业细分将成为一种趋势，围绕着具体行业将形成data+applicaton的应用模式，在行业中有深度积累的厂商将更有机会。