在数字经济时代，数据已成为企业争夺的重要战略资源。在数据资源保留方面，互联网无疑具有领先优势。但是，仅有数据是不够的。更重要的是以合理的方式实现它。如果没有有效的实现方式，再多的数据积累也是徒劳。
在实现数据资源的价值时，企业需要思考：应该采用什么样的商业模式？如何在实现价值变现的同时保护用户隐私和数据安全？尽管企业以大数据、云计算等技术为核心，掀起了挖掘数据潜在价值的巨大革命，但真正将数据资产转化为商业价值的企业却鲜有实质性突破。从实践的角度来看，以下五种大数据变现方式具有良好的发展前景。
利用受众
利用受众变现的方式在企业界比较普遍。其逻辑在于：通过为用户群体提供优质服务获取相关数据，并利用大数据分析、云计算等技术对这些数据进行处理，最终将这些数据分析出的结果出售给广告商、厂商等。 ，完成价值实现。这种变现模式需要企业满足以下四个条件：
海量用户数据
拥有能够基于算法灵活处理各种数据模型的人才
拥有访问用户隐私数据的权利
通过数据分析结构创建一个有效提升营销价值的互联网
销售数据
借助cookies和网络爬虫以及其他方式从互联网上获取用户数据，然后将这些数据提供给需求方，从而完成价值的变现。需要注意的是，该模型提供的数据通常是不做处理的，后者需要在购买后进一步挖掘数据。
·Sell insights
这种变现模式是将某个细分领域的数据分析结果呈现给相关公司，例如旅游社区，可以为酒店、餐厅提供购买消费者的评论信息服务。
·卖“交易”
这种变现模式比较新。具体思路是，互联网不会出售用户数据，而是为用户提供更便捷的服务，例如，消费者可以在某些行业以更大的折扣购买产品和服务，或者通过普通渠道无法购买或花费的产品和服务。比较高。正在并购的国内旅游服务商携程和去哪儿就是这种模式的典型代表。
·销售更多的产品/服务
通过数据分析向用户或客户销售更多的产品和服务。爱奇艺、乐视等视频网站会向购买了某部电影的用户群体推荐同类型的付费电影。这种变现模式也对企业的数据规模、处理数据的能力、保护用户隐私和数据安全提出了极高的要求。
传统企业完成数据价值实现的模式，更多的是依靠卖数据，或者试图基于这些数据来提升产品销量。不过，近年来，传统企业也在尝试创新数据变现模式，比如建立数据联盟。
数据联盟可以整合没有直接竞争的企业的用户数据资源，进而打造更广泛、更系统的数据集，适用于上述所有变现模式。当然，数据联盟通常会引入具有专业数据分析技术的公司，帮助成员更好地利用数据资产。
关于资产变现的介绍到此结束（数据时代数据资产变现的4大模式分析））。
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