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数据驱动型商业模式的本质：与其卖产品，不如卖服务。
未来是一只充满魔力的盒子，拥有无限可能性。
大数据的魅力就在于，你发现人类可以利用数据完成那些壮举，拓展那些从未被发现的领域，让“明天”变得确定、有章可循，同时拥有更多按照期望运行的可能。
这就像你拥有了一只女巫的水晶球，看到未知，占卜未来。
为未来卜一卦
大数据对商业模式的最大改造，在于它让企业拥有了未卜先知的“魔法”。由于大数据的数据量是如此庞大，人们甚至搞不清楚过程具体如何发生，就在结果远未到来的现在将其精准预测。这意味着，人们可以选择那些最优结果，比如降低风险、增加成功几率等，从而趋利避害。
对于美国部分农民，过去5年发生在他们身上的最大变化，是再也不用操心这一年应该种植什么作物，因为种子公司会向他们提供一项基于大数据的精准预测服务：哪块土地应该种玉米，而另一块一定要种土豆。其结果是，农作物产量提升了大约30%。
在此之前，提升农作物产量的唯一办法，是购买更大马力的拖拉机，或者寄希望于那些穿白大褂的科研人员制造出什么惊人的基因改良种子。美国孟山都公司就是造就这一改变的代表性公司，它那神奇的预测业务，被称为“综合农业系统”。
这一系统通过“数据支撑、浮动式施肥、精密播种、施肥与病虫害管理、产量监控、育种培育”6个步骤，为农民提供细化到每一块土地的种植建议，包括如何提升产量、优化投入并保持土地的可持续发展等。这些数据被应用于个性化种植计划中，使得孟山都公司能够针对每块田地提供个性化种植策略。
这份个性化种植建议，被表现为一款能够通过iPad轻松查阅的报告，农民经过简单的支付即可获取。之前，孟山都仅是一家种子公司。提供这一服务型产品后，它转型成为大数据农业服务商，创造了一种全新的盈利模式。
2013年10月，孟山都以9.3亿美元的价格收购意外天气保险公司，因为后者拥有一支与其他农业企业截然不同的团队，他们中的许多人是前谷歌员工或其他硅谷出身的尖端技术人才。他们所开发的工具和掌握的数据，将能够帮助孟山都用更强大的数据服务未来农业。
运用的前提是拥有
虽然在创办之初就强调自己的数据驱动内核，但成立于1901年的孟山都，直到2010年才逐渐成为这场变革的领导者。
这意味着，大数据的确能够再造未来、拓展全新领域，但为此付出的努力可能要长达百年之久。毕竟，运用大数据的前提是你有大数据，而大数据那难以想象的数据量沉淀，可能需要参与者付出长久而艰苦的努力。
来自中国的土地中介公司土流网，早在6年前就开始了这一过程，而它的目标也同样是成为大数据农业服务商——俨然中国版孟山都。
陈莞青是土流网的数据建模分析师。这一带有互联网色彩的职位在业内很不寻常，因为长久以来，人们更愿意相信构建于人情关系上的生意往来。过去2年中，她致力于完善土流网App的土地估值系统。
利用这一系统，人们通过土地类型、面积、土壤质地、灌溉条件、配套设施、当地农民收入、距高速公路远近等近200个关键性信息，即可在数分钟内查询出中国任意一块可流转土地的价格。而这些价格数据，是在实时智能调整的。
这一功能得以实现的前提，是土流网利用6年时间，搜集并储存了海量土地价格数据、用户（土地流转买卖双方）数据和行业数据。每天，这些数据通过遍布全国，细微至村镇级别的服务网络，不断上传至土流网服务器中。而陈莞青的任务，就是利用这些不断扩大和调整的数据，构建起越来越智能的土地价格模型。
此外，在富士康的某几条流水线上，土流网研发的智能硬件——一款基于物联网的棒状测量仪，也正处于批量生产当中。这些仪器的神奇之处，在于插入土壤中，就能很快得到这块土地的质地、湿度、肥力等数据。很快，它们将被武装到其遍布全国的服务网络。
这意味着，土流网将很快积淀起中国土地肥力实时数据。或许在不久的将来，陈莞青能够根据这些数据，搭建起另一个与种植相关的数据模型。届时，土流网即可提供与孟山都公司相类似的个性化种植策略服务，从而一举改变这一行业过于传统的历史。
增值的本质是服务
通过以上两个案例，我们发现大数据在商业模式中的运作，是先通过一定基数的数据积淀，形成有效数据模型，然后依据模型变售卖产品为售卖服务，从而实现商业模式转型增值。
这意味着，在大数据时代，基于数据积淀、计算机算法、服务，我们可以创造出一些更有趣的玩法。美国服装电商平台Stitch Fix显然是个典型的案例。
一进入Stitch Fix网站，顾客注册成为会员后，须先回答体型、尺码、穿衣喜好等相关问题。随后，Stitch Fix将根据这些问题资料，为每一位买家打造个人礼盒，并寄送至顾客手中。
礼盒中包含有5件服饰或配件，平均单价约65美元。顾客可试穿、试用，并留下他们喜欢的商品，其余商品则必须在3日内寄回，Stitch Fix负责运费。如果顾客决定1件都不买，则需自行支付20美元“造型设计费”；当然，如果顾客将5件商品全买下，还可以额外得到25%的折扣。
此外，顾客也可以选择Stitch Fix的另一项业务——按月定时收货，从而在每个月定时收到个人礼盒，实现轻松购物，为忙碌而爱美的女性节省了时间。
让Stitch Fix骄傲的是，在其发出的难以计数的盒子里，从没有两个盒子装过一模一样的东西。
为了完善机器算法推荐，Stitch Fix竭力搜集用户在网络上的各种痕迹，例如在图片社交网站Pinterest上分享什么等，以用来分析甚至预测用户的喜好。被用来分析的用户数据点，往往多达5亿多个。
此外，还有300多名时尚专家发挥专长，完善机器推荐的不足。而有时他们不会一味迎合用户“喜好”，反而时不时给用户寄一些他们认为用户可能适合的服装风格，并且附上推荐理由和搭配建议。从结果来看，推荐的成功率往往非常高。据Stitch Fix统计数据，每个用户平均会保留推荐的一件衣服或饰品，而70%的人会在3个月内成为回头客。
未来是一只充满魔力的盒子，拥有无限可能性。
大数据的魅力就在于，你发现人类可以利用数据完成那些壮举，拓展那些从未被发现的领域，让“明天”变得确定、有章可循，同时拥有更多按照期望运行的可能。
这就像你拥有了一只女巫的水晶球，看到未知，占卜未来。
为未来卜一卦
大数据对商业模式的最大改造，在于它让企业拥有了未卜先知的“魔法”。由于大数据的数据量是如此庞大，人们甚至搞不清楚过程具体如何发生，就在结果远未到来的现在将其精准预测。这意味着，人们可以选择那些最优结果，比如降低风险、增加成功几率等，从而趋利避害。
对于美国部分农民，过去5年发生在他们身上的最大变化，是再也不用操心这一年应该种植什么作物，因为种子公司会向他们提供一项基于大数据的精准预测服务：哪块土地应该种玉米，而另一块一定要种土豆。其结果是，农作物产量提升了大约30%。
在此之前，提升农作物产量的唯一办法，是购买更大马力的拖拉机，或者寄希望于那些穿白大褂的科研人员制造出什么惊人的基因改良种子。美国孟山都公司就是造就这一改变的代表性公司，它那神奇的预测业务，被称为“综合农业系统”。
这一系统通过“数据支撑、浮动式施肥、精密播种、施肥与病虫害管理、产量监控、育种培育”6个步骤，为农民提供细化到每一块土地的种植建议，包括如何提升产量、优化投入并保持土地的可持续发展等。这些数据被应用于个性化种植计划中，使得孟山都公司能够针对每块田地提供个性化种植策略。
这份个性化种植建议，被表现为一款能够通过iPad轻松查阅的报告，农民经过简单的支付即可获取。之前，孟山都仅是一家种子公司。提供这一服务型产品后，它转型成为大数据农业服务商，创造了一种全新的盈利模式。
2013年10月，孟山都以9.3亿美元的价格收购意外天气保险公司，因为后者拥有一支与其他农业企业截然不同的团队，他们中的许多人是前谷歌员工或其他硅谷出身的尖端技术人才。他们所开发的工具和掌握的数据，将能够帮助孟山都用更强大的数据服务未来农业。
运用的前提是拥有
虽然在创办之初就强调自己的数据驱动内核，但成立于1901年的孟山都，直到2010年才逐渐成为这场变革的领导者。
这意味着，大数据的确能够再造未来、拓展全新领域，但为此付出的努力可能要长达百年之久。毕竟，运用大数据的前提是你有大数据，而大数据那难以想象的数据量沉淀，可能需要参与者付出长久而艰苦的努力。
来自中国的土地中介公司土流网，早在6年前就开始了这一过程，而它的目标也同样是成为大数据农业服务商——俨然中国版孟山都。
陈莞青是土流网的数据建模分析师。这一带有互联网色彩的职位在业内很不寻常，因为长久以来，人们更愿意相信构建于人情关系上的生意往来。过去2年中，她致力于完善土流网App的土地估值系统。
利用这一系统，人们通过土地类型、面积、土壤质地、灌溉条件、配套设施、当地农民收入、距高速公路远近等近200个关键性信息，即可在数分钟内查询出中国任意一块可流转土地的价格。而这些价格数据，是在实时智能调整的。
这一功能得以实现的前提，是土流网利用6年时间，搜集并储存了海量土地价格数据、用户（土地流转买卖双方）数据和行业数据。每天，这些数据通过遍布全国，细微至村镇级别的服务网络，不断上传至土流网服务器中。而陈莞青的任务，就是利用这些不断扩大和调整的数据，构建起越来越智能的土地价格模型。
此外，在富士康的某几条流水线上，土流网研发的智能硬件——一款基于物联网的棒状测量仪，也正处于批量生产当中。这些仪器的神奇之处，在于插入土壤中，就能很快得到这块土地的质地、湿度、肥力等数据。很快，它们将被武装到其遍布全国的服务网络。
这意味着，土流网将很快积淀起中国土地肥力实时数据。或许在不久的将来，陈莞青能够根据这些数据，搭建起另一个与种植相关的数据模型。届时，土流网即可提供与孟山都公司相类似的个性化种植策略服务，从而一举改变这一行业过于传统的历史。
增值的本质是服务
通过以上两个案例，我们发现大数据在商业模式中的运作，是先通过一定基数的数据积淀，形成有效数据模型，然后依据模型变售卖产品为售卖服务，从而实现商业模式转型增值。
这意味着，在大数据时代，基于数据积淀、计算机算法、服务，我们可以创造出一些更有趣的玩法。美国服装电商平台Stitch Fix显然是个典型的案例。
一进入Stitch Fix网站，顾客注册成为会员后，须先回答体型、尺码、穿衣喜好等相关问题。随后，Stitch Fix将根据这些问题资料，为每一位买家打造个人礼盒，并寄送至顾客手中。
礼盒中包含有5件服饰或配件，平均单价约65美元。顾客可试穿、试用，并留下他们喜欢的商品，其余商品则必须在3日内寄回，Stitch Fix负责运费。如果顾客决定1件都不买，则需自行支付20美元“造型设计费”；当然，如果顾客将5件商品全买下，还可以额外得到25%的折扣。
此外，顾客也可以选择Stitch Fix的另一项业务——按月定时收货，从而在每个月定时收到个人礼盒，实现轻松购物，为忙碌而爱美的女性节省了时间。
让Stitch Fix骄傲的是，在其发出的难以计数的盒子里，从没有两个盒子装过一模一样的东西。
为了完善机器算法推荐，Stitch Fix竭力搜集用户在网络上的各种痕迹，例如在图片社交网站Pinterest上分享什么等，以用来分析甚至预测用户的喜好。被用来分析的用户数据点，往往多达5亿多个。
此外，还有300多名时尚专家发挥专长，完善机器推荐的不足。而有时他们不会一味迎合用户“喜好”，反而时不时给用户寄一些他们认为用户可能适合的服装风格，并且附上推荐理由和搭配建议。从结果来看，推荐的成功率往往非常高。据Stitch Fix统计数据，每个用户平均会保留推荐的一件衣服或饰品，而70%的人会在3个月内成为回头客。