大数据领域现有的盈利模式有哪些，我觉得下述这四大类完全够用了(大数据的行业,关键词优化)

市场供需双方的主体构成主要是——谁买谁卖、谁服务谁享受……这里就涉及到一个问题：东西怎么卖？卖给谁？其实商业的本质其实就是这么简单。

大数据技术和行业发展，就算再成熟，充其量也就不过刚8个年头，相比于传统实业——比如汽车制造业的买卖而言，其经商之道可没那么简单。

传统汽车制造业，把车辆品牌往这一放，客户就知道哪个是质量过硬的好口碑产品；

传统汽车制造业，把车辆配置往这一晒，客户就知道哪个是高端水准哪个是烂尾货；

传统汽车制造业，把车辆价格往这一摆，客户就知道自己的经济实力到底匹配哪部车……

内燃机汽车从1885年到今天有多年了？人家应用成熟度明显摆在这里，因此商业策略就是这么简单粗暴，不需要太多口舌之辩和销售策略。

然而，大数据领域的产品和服务可没那么容易了，即便发展8年貌似很成熟，但如果想“卖个好价钱”，仍然需要费脑费手费精力。毕竟行业发展参差不齐，用户对其理解也各有所需，因此需要我们对这个商业市场进行分析，以更好的服务于客户，依靠大数据这项技能咱再吃十年饭。

不想卖关子咱就直接点。目前为止，大数据行业的盈利模式主要有四种——大数据解决方案、大数据基础设施、工具/产品化服务和大数据行业应用。

大数据解决方案：

因为大数据新啊、客户不懂啊，所以这个角色往往是大数据行业里油水最多、差事最肥的区域。比如集成商就喜欢搞这个角色，只要把控住项目方向和发展节奏就能稳拿大局，全盘棋都能掌控。盈利模式主要是：提供咨询服务、提供技术路线演进、提供大数据方案或平台建设、提供定期维保服务、提供上层应用开发等等。当今有太多的企业需要大数据解决方案，比如前面讲到过的传统行业以及大数据的拥有者（政府、医疗、工商、零售、餐饮、航空……），而且那些“高大上”的领域自己一般都有技术实力，其大数据解决方案内部就可以自产自销。而对于传统行业来说是未来的方向，可以说赢利点非常多。

大数据基础设施：

通常是解决的是大数据的中间技术环节，要求企业具备大数据产品能力或者人才队伍。在这里我们把软硬件设备、ETL工具、数据库/Hadoop产品、大数据一体机、中间件等纳入到基础设施中。但凡需要开展大数据业务的行业，都会需要用到大数据基础设施。而且从提供大数据能力服务的公司发展角度而言，长久发展把必须有自己的根基——产品，因为做二道贩子的差事儿并非长久。

大数据工具/产品服务：

是快速实现业务价值的“推进剂”，盈利模式主要做统计分析、第三方数据服务等，当然也可以通过数据可视化解决某实际业务问题等，产品往往先聚焦某一细分领域并逐渐延伸，当然也不排除基于SaaS云的方式提供服务。基本功能免费、核心功能收费往往是一种套路。这个领域的客户需求还是非常积极的，因为很多客户没有大量预算投资，只能“花小钱”干一些与大数据有关的“边角儿”项目，所以就需要大数据工具/产品服务的公司支撑。比如舆情分析、精准营销、个性化推荐、数据可视化展现等等。

大数据行业应用：

是通过运用大数据能力，实现企业战略目标的客户，它的盈利模式主要是指：传统行业客户业务运用大数据发生了“化学反应”，获得行业洞察能力。比如：大数据+医疗=智慧医疗，大数据+交通=智慧出行；大数据+制造业=工业4.0等……虽然您听着务虚但却是很有市场前景。

纵观大数据行业发展，我觉得现在主要的盈利模式可能也就这四大类。但在实际项目运作过程中，你会发现另外一个问题：企业大数据领域的四类盈利模式之一，往往与这家企业的基因和主营业务密切相关，但实际运作中，四类方式往往相辅相成、循序迭代并跟进，否则很难开展产品或服务销售。

比如你在一家产品厂商，为了卖大数据产品就必须包装解决方案，否则客户不买单很难有市场影响力（除非有集成商包着你）。对于此，也反映出另外一个问题：大数据人才紧缺，这个风口一定需要多元化人才。

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