云南经济管理学院云南省昆明市650304
摘要：随着大数据时代的快速进步，这也促进各行各业实现较为理想的创新优化，也是未来发展的重要方向。从商业模式发展改变角度来看，在大数据的冲击下同样也需要进行不断创新改变，这也就需要在未来进行详细全面分析，了解大数据时代的新要求，确保商业模式更为合理适宜，可以将大数据和商业发展密切结合起来。
关键词：大数据；能力；进展；商业价值
引言
在大数据时代背景下，商业秘密保护面临着更加严峻的形势，以数据形态存在的商业秘密可能在不经意间泄露，通过网络存储的商业秘密面临着史无前例的考验。
1大数据时代的商业信息服务平台
1.1云平台
在大数据时代发展下，云平台成为比较关键的一个方面，这也是适应于较为繁杂数据信息存储和分析处理的重要手段，云平台可以较好提升数据信息的应用效率，解决当前越来越突出的信息存储压力大的问题，保障商业主体对于数据信息的应用同样比较高效流畅。电子商务云就是未来我国商业模式创新发展的一个重要应用手段。
1.2大数据和CRM的融合
当前商业模式运行发展中借助于CRM成为比较重要的一个手段，也确实在商业主体进行客户管理中表现出了极强的作用价值，为了更好提升未来CRM的应用效益，必然也需要朝着大数据方向有序发展。CRM在未来应该密切结合大数据相关技术，利用移动数据、云计算等相关手段，进一步提升CRM的作用价值。
1.3新型市场营销策略
未来大数据时代发展下商业发展往往还需要重点把握好市场营销方面的相关工作，确保市场营销策略的应用更为高效可靠，有助于在客户高效管理的基础上，确保自身营销工作更具实效性。比如当前新一代PaaS平台的应用就表现出了更强的作用价值，为商业客户提供较为理想的客户视图，符合大数据形势下的发展要求。新型市场营销策略往往还需要以客户为导向，重点研究客户相关的所有数据信息，确保这些数据信息都能够发挥出较强的作用效益，能够有助于发挥精准营销作用。
2大数据分析面临的问题
2.1大数据存储问题
大数据的分析过程中首先要解决的问题就是数据的储存问题。从数据量级来看，大数据时代数据量从TB级上升到PB、EB级，给数据存储和分析带来了全新的改变。数据存储不是简单的存储，存储只是数据生命周期中一个小的环节，在数据分析的过程中，会对数据进行多次的存取和调度，数据的存储就不再是静态的存储，会随着数据生命周期的变动和实际应用的需要，对数据进行动态地增、减、删和改等操作。从数据存储结构来看，大量的数据不能简单地用传统的结构化数据库进行存储，探索适合大数据特点的数据存储方式是摆在人们面前的重要问题。另外，大数据的动态性，使得数据分析过程中，如何保障数据存储和交互过程的一致性也很重要，王珊等人提出对大数据进行分析时，数据仓库需要具备高度可扩展性、高性能、高度容错性、支持异构环境、较低的分析延迟、易用且开放接口、较低成本和向下兼容性，而这些要求也正是大数据分析中数据仓库领域亟待解决的几大问题。综合来看，数据存储是大数据分析的关键问题之一。
2.2大数据中数据弱可用性问题
现实中，数据经常以杂乱无序的方式呈现，给大数据分析带来了极大的挑战，数据质量成为大数据分析过程中需要考虑的重要因素。数据质量是一个相对宽泛的概念，本文所指的数据质量主要探讨数据的可用性问题。数据的可用性由数据一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性五大方面构成，五个方面的内容共同构成数据可用性程度的评价标准。国内外学术界和企业界对大数据的研究主要集中于大数据存储、建模、挖掘与服务等方面。但对大数据进行上述处理之前，度量数据的可用性是对大数据进行存储和分析的重要前提条件之一。在满足数据精确性方面，在数据的采集与获取阶段，需要研究高效的数据过滤处理方法，将多源数据进行融合计算，进行初始数据处理，从而得到高质量的大数据源。在大数据完整性方面，需要提供尽可能完善的数据描述框架，以此对数据源进行描述和评价，这既是数据采集过程中数据描述的指南，也是数据完整性评价的标准。在数据的一致性和时效性方面，强调一些客观事实的数据及其时间价值，在采集的大数据中不能存在与客观事实不符的数据描述，尤其是在PB、EB或更大量级的数据环境下，对数据源进行自动检测与修复则是必要的环节。
2.3大数据建模问题
数据分析的核心内容之一是数据建模，通过分析现有数据的统计和语义特征，找出其中的规律，再将其概括为抽象的数据分析模型，进而为数据分析提供依据。大数据分析处理的是海量数据，由于海量数据的存在，过去的单个或少数几个模型组合已经不能适应大数据分析的需要，通过构建由众多模型构成的模型库是解决海量数据分析的有效办法。
3大数据与商业模式创新
作为管理领域研究的热点问题，商业模式创新代表着全新的活动体系，其中包括企业及其联盟的创新行为、价值创造以及价值获取。许多国际知名企业，例如苹果、谷歌和亚马逊，以及国内的阿里巴巴和腾讯，都获得了巨大的成功，而其成功不仅仅由于雄厚的科技实力，也因其在商业模式方面所采取的创新。商业模式创新是指企业寻求新的逻辑和方法，为相关利益各方创造和实现价值，并且为顾客、供应商以及合作伙伴定义新的价值主张。价值创造是商业模式创新的重要载体，其核心要素包括价值主张（识别企业能够为顾客提供的价值）、价值创造（商业模式的运作如何实现这些价值）和价值获取（顾客价值的实现如何为企业带来盈利）。在信息时代，大数据已经成为企业的宝贵资产，并正在改变企业的商业和盈利模式，成为影响企业运作的最重要因素之一。大数据提供了一种全新的能力，通过对海量数据进行分析和挖掘，从中获得有价值的信息，进而为企业发现和创造价值提供新的基础和路径。从这三个核心要素来看，大数据都能够为商业模式创新带来价值贡献。首先，在价值主张方面，企业可以收集和获取客户产生的大量数据，通过对这些数据的分析，企业能够更好掌握顾客对商品或服务的喜好及消费习惯；同时数据收集分析也可以跨越组织边界，数据的可获得性使得企业能够容易获得竞争对手产品和服务的相关信息，通过比较和分析，有助于企业更为精准地掌握顾客的价值主张。其次，在大数据技术的支持下，企业能够对历史数据资源进行度量，定位价值链上的关键环节，改进内部的业务流程，有效整合各部门之间的运作关系，加速新创意的构想，快速交付产品和服务，从而在时间和质量两个维度上获得竞争优势。最后，企业通过大数据可以精确定位“关键的少数”，即最能够为企业带来营收的关键市场区隔及顾客，并针对这些“关键的少数”提供有针对性的销售和服务策略；此外，企业通过建立数据模型，可以提高决策的科学性和精确性，降低企业的运营成本并提高企业的绩效。
结语
随着我国市场经济改革的不断深化，商业秘密作为一种无形资产已经成为企业的核心竞争力，从一定程度上来说，商业秘密是否安全关乎着企业的生死存亡。本文以大数据时代的商业信息服务平台和大数据分析面临的问题以及大数据与商业模式创新进行分析。
参考文献：
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