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前路何方？

为什么目前很难实现大规模变现？全i面分析后可以发现，目前运营商的组织结构和运营体系需要调整，可以从五个方面着手。

一是 IT体系结构升级。操作者需要整合结构化和非结构化元素，以及支持、分析工具。但目前运营商仍存在 IT系统不兼容、难以集成、数据导入、存储、分类、呈现等功能不理想等问题，需要进行大的调整和升级。

二是建立专i用大数据组织结构。建立 CTO是非常必要的，在这个运营商庞大的系统中，需要有专i业的人站在全局的角度，制定数据收集、数据管理和数据分析策略。与此同时，需要对大数据的发展进行权衡，选择重点发展至有价值的细分领域。

三是建立企业大数据资源库。现在企业大数据分散在各个系统中，需要建立专门的大数据资源库，对它们进行筛选、整理、整合和输入。必须建立有价值导向的大数据资源库，才能快速定制项目形成项目。

四是建立大数据价值评估机制。价值观评价与激励有直接关系。大数据价值包括直接收入和间接收入两个方面。从大数据解决方案、项目中获得的直接贡献收入；而间接贡献收入包括：由于提高生产效率、加强合作伙伴关系或作为解决方案一部分大数据而产生的收入。

五是做好大数据隐私的风险防控。做好用户授权知情通知，对数据进行分级分类管理和脱i敏处理。制定了“采集-处理-传输-加工-输出”的全流程操作规范，并能识别各环节的人员，此外，还应建立应急风险补偿机制等。

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资料处理变现

资料处理变现，就是一种商业模式，通过处理资料资料，使原本不可用的资料可用，或使原本不可用的资料变得可用，以获利。

这一商业模式的数据直接变现，可以完全不做生意，竞争力来自于获取数据和聚集数据的能力。获取原始资料后，一般要经过清洗、转化等步骤。若要进行数据清理，则需要垂直领域的专门技术。并且具有垂直领域的业务知识，表现为领域知识图谱、领域的算法模型，使得能够更好地对数据进行清洗和转换就成为一种商业壁垒，也构成了大数据企业在这一商业模式下的核i心竞争力。

在此基础上，形成并不断完善领域知识图谱与算法模型，是一个不断积累的过程，随着模型的不断迭代与优化，大数据公司可以不断提高自身的核i心竞争力。

“数据产品变现”是一种通过发现隐藏在大数据中的潜i规则，并将其封装成数据产品，直接向用户提供服务，从而获得利润的商业模式。

而数据产品的价值就在于将包含在大数据中的潜在规则包起来，这些规律可以为用户提供服务，这就构成了大数据企业在这一模式下的核i心竞争力。

这一模式是大数据产业链的至终消费者和至终用户。

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附加服务

自由软件+ IAP (应用内购买)这一趋势符合“中国特色”，无可否认还是至受欢迎。大多数用户都愿意花更多的钱购买他们喜欢的免费应用的增值服务，而不愿花一元钱购买一个从未用过的应用。IAP上的游戏类应用更多的是通过“加速”促使用户付费，简单地说就是用钱买时间。而且社交应用也有像表情商店这样的虚拟物品，可以促进消费。工具类应用将为您提供更多更高i级的特性和特权，例如人工服务或较大的存储空间。

增值服务变现无疑是至传统和更理想的变现方式，但能促使用户产生付费行为的前提，是用户具有非常好的粘性，且增值功能具有很强的不可i替代性。很多开发人员会尝试将一些基础功能也放在增值服务上，促使用户付费，那么这必然带来的就是用户的大量流失。

广告业

谈到广告服务，势必再次触动开i发者的敏感神经。这是因为它和用户的经验总是相反的。但是原生广告的出现无疑是至大程度的减少对用户体验的破坏。原始广告不限形式，融入了产品，不妨碍用户的正常使用体验，下面我们将详细介绍。

而且，我认为广告服务与 IAP相比就是一种可持续的变现能力，因为它不需要用户为你的 app功能付费。对对广告产生点击兴趣并至终形成购买行为的用户而言，广告并不会给其带来消极体验，反而带来一种需求满足。

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