各行业的鲜活案例说明大数据对商业模式创新与变革的影响力正在发酵，大数据商业价值的潜力以及其对商业模式的巨大影响已经被广泛认同。研究大数据与商业模式创新之间的关系，以大数据的分析技术的应用来进行商业分析和决策支持，以大数据驱动为主导的商业模式创新、市场营销、运营、战略规划研究和实践将成为未来大数据商业模式研究的核心。

　　实际上，部分CIO早已开始加速自己的步伐，他们探讨自身企业信息的积累，希望找一个能够释放数据价值的方法。以此来推出新的业务，创造新的商业机遇。面对这方面需求，CIO们有机会伸展并重新塑造管理者这个角色。

　　北京恒华龙信数据科技有限公司总经理陈少坤认为，大数据技术的发展给我们整个能源特别是电力行业带来了很多的转变，“比如：我们研发的售电量大数据智能预测产品（小智一号），通过对售电量的影响因素进行全面、精确的分析，选取行业、用户类型、季节、温湿度、节假日、市场变化、企业的生产状况等指标，构建用电量因素影响模型，形成了包含30多种模型算法的售电量预测模型库。产品基于多种用电因素影响率的量化标准，自动计算不同环境对售电量的影响指数，结合目前的机器学习算法和深度学习算法使模型不断地自我优化和完善，实现售电量的 预测，为售电公司在电力交易中进行售电量申报提供重要依据，减少因为申报电量的偏差导致的偏差考核。

　　在智慧养老领域，大爱城控股以健康老龄产业服务为己任，积极拓展围绕养老的产业发展融合模式。

　　放眼中国未来十年，独居老人的数量将呈爆发性增长，老年的服务需求逐渐发生改变，智慧养老借助信息技术能极大拓展需求响应的范围，这将形成一种趋势。大数据在其中发挥的作用显而易见，智慧养老本身是利用物联网技术，依靠传感器来远程维护老人生活状态的平台，它的核心是先进的IT手段，可以把医疗机构、社区、*府和老年人连接起来，而大数据正担当着连接的桥梁作用。

　　随着企业信息化深度应用，如何有效管理业务系统庞大数据，充分挖掘利用现有数据发挥数据价值，实现“业务数据化”向“数据业务化”转变，利用数据来改善提高运营管理水平和提升企业决策 度及互联网模式创新（运营模式、管理模式、销售模式），为企业在渠道、营销、智能制造等创新能力和管理运营优化等方面形成新的竞争力，成为企业信息化部门工作的重点方向。

　　北京信诚聚益餐饮管理有限公司信息总监方菲认为，大数据的发展，对于企业与个人而言，带来了区别于以往的新机遇与新挑战。作为一名CIO，在企业转型的过程中扮演着极其重要的角色，作为推动“数据驱动业务”的模式变革的核心人物，CIO将面临着前所未有的挑战，CIO们需要强化理念并获取支持，应该站在业务的角度去思考数据应用目的，组建并领导大数据团队实现符合企业战略的大数据应用需求。

　　结合企业战略、业务需求和行业大数据应用情况等因素，日出东方太阳能股份有限公司信息总监温智惠初步构想的日出东方大数据建设思路及步骤如下：一个平台是构建统一大数据应用平台，覆盖应用，支撑管理，融合业务特色需求。两个价值：(1)管理价值。a.通过统一数据应用平台实现数据互通解决业务数据断点和不一致问题，并通过数据可视化应用平台使得产品全生命周期的监控管理落在实处，从而提升企业的运营管理水平。b.结合业务场景的应用平台模型对数据进行深层次的挖掘加工，建立符合业务主体特征的全方位标签体系，从而实现以数据为依据的业务主体的深刻洞察，进而提升企业决策的 度。(2)创新价值。把原来没创造价值或者价值低估的业务，植入数据能力，变成更高价值。三条主线，(1)数据资产化，把数据当成资源应用。(2)围绕管理精细化为主线，颗粒化运营，更有效地分析。(3)数据技术主线，培养既懂技术又懂业务的复合型人才，使人人都是分析师。

　　“大数据应用离不开业务的支持，大数据项目团队必须有业务专家的参与，并建立相应的业务模型和数据模型，才能建造出合适的大数据应用系统。从本质上讲，数据只有有效结构化，才能很好地加以利用。大数据的典型应用，如日志分析，以及其他半结构化、非结构化数据的收集，只有利用相关技术，将其转换为结构化的信息加以利用，才体现出这些数据的价值。包括目前炙手可热的图像识别、NLP等人工智能技术的应用，其本质也是将其转换为结构良好的数据。今后，大数据与智能技术应用的结合将成为必然，也代表了当前的发展趋势。”联合信用评级有限公司信息技术部总经理董学杰说道。

　　他还强调，大数据技术应用的关键不在数据的大，而在于如何有效挖掘数据的价值。从本质上讲，大数据与其是一种技术，不如说是一种思维方式，他强调多数据源的有效集成，从多个维度获取数据，从而使数据更加全面反映事实，再加上多种数据分析模型的有效利用，才能有效体现大数据的价值。

　　CIO若是想要掌控大数据领导权，就要将注意力放在业务回报这个点。大数据管理的首要目标应该是企业对于数据及分析的发展规划、如何利用大数据技术改变业务形式。

　　陈少坤表示，“发展大数据的关键我认为有两点， ，要有数据，数据是发展大数据的基础，没有数据就如无源之水，谈不上大数据的挖掘分析。但是数据并不是越多越好，很多人认为，大数据首先要有多少TB、PB的数据，我认为数据的质量是关键，对于某个领域或者业务点来说，也许几个GB的数据就能分析挖掘出很大的价值，这跟数据的关联影响程度和数据的价值密度有关系。第二，我认为找准业务应用点是关键。目前大数据的竞争进入到了白热化的阶段，很难说某个领域没有人在做，那么对我们很多进入大数据领域的人或者企业来说，找到关键的业务应用领域很重要，时刻思考：我们想用数据解决什么问题？解决了这个问题能给客户带来什么价值？这样就让我们始终有一个目标在引导着，不至于在大数据中迷失方向，只顾研究数据，而不知道我们为什么研究这些数据。”

　　尽管需要考虑的越来越多，但还是要做很多工作。企业应该避免陷入机会主义的“数据囤积”文化，创造更大的数据仓库不一定会带来更大的回报。

　　事实上，任何大数据分析项目的结果完全取决于数据的质量如何。在很大程度上，这与执行良好的数据治理有关，企业必须把“好数据”从“大数据”中分离出来。

　　“基础是最难的，在没有量变之前，分辨、发现有用信息，制定数据策略，存储数据及制定数据结构。从我们看，大数据能发挥预测、决策的作用，例如，在业务方面，优化业务结构，业务合理全国布局，区域性业务结构调整。”陕西正得信热再生公路养护股份有限公司CIO曹沛京说道。

　　方菲表示，过去的传统应用，如ERP、CSS等，可以提供给决策者一定数据支持，但这些数据基本上都是线下的、源于内部的，但随着外卖、移动支付等线上业务的发展，更多来自于C端的数据给经营与管理提供了多维度更 的数据信息，如果把这些线上 数据与线下数据进行整合，通过清洗、加工后，除了能为经营与管理痛点提供更好的解决思路之外，还可以更加有效地提升企业核心竞争力。

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