大数据+营销或大数据+信用风险控制类服务有不少有益的探索，比如阿里妈妈的营销服务通过利用消费者大数据为企业提供精准营销闭环服务，提高品牌商家到消费者触达效果，而芝麻信用是基于大数据的个人信用评估，将服务场景从线上延伸到线下，从商业和城市服务跨越到政府治理创新，探索了大数据创新业务模式。
我们相信未来的创新模式将会围绕着数据的跨界融合衍生出数据服务新产业，企业内外数据、线上线下数据融合产生化学反应，基于数据的创新模式给我们无限想象空间。
大数据带来新问题值得关注
目前基于数据的全新商业模式依然还处在探索的初级阶段，数据交易、交换及服务的商业化面临诸多挑战，比如应用场景和价值不易标准化，数据定价及资产评估问题，安全和隐私的问题，政府数据开放和商业化问题等。
由于数据的应用场景和价值不容易标准化，就如同挖金子的初期一样，真正赚钱的还是卖铁锹的，如今还没有到真正卖金子的时候。数据与工业时代的商品有截然不同的属性，工业时代的商品是实体物品为主，基于一定成本的原料生产后，基于工厂相对标准化的大规模生产模式生产出来;而目前的数据应用水平和程度有限，数据标准化程度很低，无法按照传统的商品销售模式进行销售。同样的数据，在不同的应用场景下也体现出不同的价值。
工业时代的商品经历了上百年的发展之后，已经形成了大家都认同的标准化定价模式，比如基于物权的定价模式，基本上是成本加上品牌定价;而数据产生的边界成本基本为零，显然这种模式不太适用，但从数据加工的成本出发，针对源数据进行加工后再以API或数据集的方式销售给用户，比如以数据堂为代表的第三方数据服务公司正在尝试这样的模式。
大数据带动存量变革新趋势
大数据开始带动存量变革，传统企业和行业用户开始围绕着数据进行业务流程重构和再造，以数据为核心开始尝试业务创新模式，比如C2B/C2M模式实质是以消费者数据为核心倒逼传统产业的升级转型。
大数据对传统产业的影响与互联网对传统产业的影响很类似，目前数据在传统产业的角色依然还是辅助角色，大部分传统产业还处在以自己部署实施ERP、CRM、SCM等应用的阶段，对数据的沉淀还有限，数据还无法真正贯穿到整理业务流程之中，但有些先进的制造企业已经开始进行了有益尝试。
比如，海尔、红领等企业不仅在营销领域利用大数据，开始尝试利用消费者的需求和行为数据倒逼业务流程变革和再造，比如红领以全程数据驱动生产为核心，人机结合作为辅助，充分发挥智能制造的威力，以工业化手段和效率生产个性化产品，实现个性化定制的大规模工业化生产。
我们认为未来大数据将会在某种程度上驱动主要传统产业的解构、重构和再造，基于数据的传统产业变革成为主流。
大数据助力政府治理新时代
政府部门以利他分享的DT思想考虑政府数据共享开放的发展将会加速《促进大数据发展的行动纲要》的快速落地，为智慧城市、政府治理创新变革、大数据创新创业奠定基础。
目前很多政府部门的数据实际上是信息孤岛，数据由于没有与其他部门进行共享，也没有实现开放，使得数据的价值发掘非常有限。而很多政府部门的领导把自己部门的数据看做是部门利益的基础，认为数据的共享开放输出就意味着利益的输出，这种现象在数据能力强的部门体现的尤为明显。我们认为，政府各部门的数据如果不流动起来，不与其他的外部数据进行融合，就会成为死数据，而真正发挥价值的是活数据，数据的外部性说明数据的价值不是只存在于内部，站在更高的层次和角度考虑政府数据共享才能使得数据的价值最大。
不少政府部门以数据安全为由，或多一事儿不如少一事儿的心理对政府数据开放持拒绝或者消极态度。但纵观国外政府数据开放的历程，基本是从信息公开起步，在数据开放方面本着开放为默认，不开放为特例的原则才使得数据开放成为建设智慧城市或智慧政府的重要基础。我们认为政府的数据开放其实是在利用社会力量基于大数据实现政府治理现代化的目标，因此把与民生相关的经过脱敏的政府数据开放给民众以及企业会促进基于大数据的创新创业发展，才能让数据通过流动和融合发挥更大社会和经济价值。