分布式商业模式
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分布式商业模式范文第1篇
内容摘要：本文通过对物联网技术以及物联网产业架构的介绍，进而对物联网商业模式进行了细致的分析，并探讨未来我国物联网技术的发展方向以及可行的商业模式。
关键词：物联网 技术 商业模式
物联网介绍
（一）物联网的定义
物联网的概念由国际电信联盟（ITU）在其的《ITU互联网报告2005：物联网》中正式提出。物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网通过识别技术、传感技术等先进信息手段的应用，能使各种实物通过互联网进行主动信息交换，因此物联网的核心基础依旧是互联网，是互联网的延伸和扩展，不过是将传统的人与人之间的通讯连接扩展到了物品和物品之间的沟通连接，从而实现物品和物品的信息交换和通讯。
（二）物联网的运行原理
简单地说，物联网的原理可以归纳为三个步骤：首先是需要对物体进行属性标识，物体的静态属性可以直接存储在标签中，而动态属性则通过传感器进行实时探测；其次是通过识别设备对物体属性进行读取，并将读取到的信息转换为适合物联网络传输的数据格式；最后将数据信息传输到远程的信息处理中心，由信息处理中心对数据信息进行计算处理和控制，从而实现物体与物体之间的通信。
（三）物联网的发展前景
由于新技术带来的产业投资机会，各国都在投入巨资深入研究探索物联网，我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部等有关部门，正着手开展物联网相关新技术的研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施，同时，工业和信息化部表示物联网发展成为2010年我国信息产业确定三大发展目标之一。
物联网产业介绍
（一）物联网产业架构
物联网的架构即指物联网的基本构成，从下到上主要分为感知层、网络/接入层和应用层。
感知层，“感”是指感官和感觉，利用信息技术延伸人体的感觉器官，对物理世界进行全面的洞察。“知”是指知晓和智慧，掌握物理世界的状态和变化，进行智能的分析和处理及有效的反馈和控制感知通过相关设备进行智能、协同、嵌入式标识和互动。
网络/接入层的特点为融合接入，信息存储。网络/接入层是整个电信网络的神经末梢，直接延伸到多种层次的电信用户。受到用户消费、对带宽的需求和运营接入网络资源等条件的影响，不同的接入技术各有其应用的范围和定位，因此接入技术的多元化将在长时期内存在，并将进一步发展。用户需求的多样化，决定了多种接入技术并存的局面将会长期存在。
应用层是物联网架构的最高层，其特点主要为数据挖掘及计算决策。在这一层，各种终端管理设备通过提供不同的通用服务平台，把物联网的感知具体化，进而应用到具体的领域。
（二）物联网产业链
物联网的产业链，是以物联网的架构和无线通信网的发展为基础，以应用解决方案为核心，以传感感知、传输通信、运算处理为关键环节的集成创新价值链。因此，物联网产业的发展也遵循从技术端到应用端的规律，不断推进。在产业发展或者项目规划被制定出以后，紧接着就是根据可行性研究报告进行相关技术的开发，应用方案的解决，应用实践和反馈，而最终组成一个完整的产业链。因此，物联网产业链从相关技术的研发开始，首先开展先进传感器、核心控制芯片、短距离无线通信、组网和协同处理、系统集成和开放性平台、运算处理等技术和设备的研发。然后通过应用服务方案解决机制根据实际需要，进行物联网网络功能的整合、设计，实现技术、设备与生活实践中物与物的全方位智能对接。
（三）物联网产业发展技术路线图构建
根据我国政府制定的规划和信息技术发展的规律，可将物联网产业发展的技术进展分为基础期、成长期、成熟期和运行期等四个阶段。在物联网产业技术发展的基础期，大概在2012年之前，主要发展宽带无线移动通信网，将实现单个物体间互联，产业发展为低功耗、低成本阶段。在标准化方面，将主要研究RFID安全及隐私标准；确定无线频带；分布式控制处理协议的开发。产业化应用方面，RFID在物流、零售、医药产业等具体行业的应用；建立不同系统间交互的框架（协议和频率）。开发更小、更廉价的标签、传感器、主动系统；智能多波段射频天线；高频标签；小型化、嵌入式读取终端等电子器件。同时，降低能源消耗，研发低功耗芯片组，超薄电池，电源优化系统并实现能源管理。在技术发展的成长期，约在2012-2017年，将实现物与物之间联网和无所不在的标签和传感器网络，在标准化方面，针对特定的产业进行标准化制定和设计，比如在交互式协议、交互频率、电源和容错协议等方面进行统一。产业化应用方面，集中于界面间的互操作性、分布式控制及分布式数据库的研究；增强特定融合网络；恶劣环境下应用。此阶段的设备器件以提高信息容量、感知能力；拓展标签、读取设备、高频传输速度；片上集成射频；与其他材料的整合为目标。同时在功耗上，要改善能量管理；提高电池性能；能量捕获（储能、光伏）；印刷电池；超低功耗芯片组。在技术发展的成熟期，约在2017-2020年，将实现半智能化到智能化的过渡；标签、物件可随时随地执行指令。在标准化方面，制定网络交互标准；智能器件间系统相容标准。产业化应用方面，企业主要进行分布式代码执行；全球化应用；自适应系统；分布式存储、分布式处理。器件设备实现超高速传输，运用新材料，具有执行能力、智能、自主、协同标签的功能。在功耗上，实现可再生能源，多种能量来源；能量捕（生物、化学、电磁感应）；恶劣环境下发电和能量循环利用。在技术发展的运行期，约在2020年后，此时物联网技术将实现全智能化。以智能响应行为标准，保证健康安全。在产业化应用方面，实现人、物、服务网络的融合；产业整合；异质系统间实现实时兼容互通。
物联网商业模式分析及发展建议
（一）商业模式的概念
商业模式是一个比较新的名词。尽管它第一次出现在20世纪50年代，但直到90年代才开始被广泛使用和传播。商业模式是一种包含了一系列要素及其关系的概念性工具，用以阐明某个特定实体的商业逻辑。它描述了公司所能为客户提供的价值以及公司的内部结构、合作伙伴网络和关系资本等用以实现（创造、推销和交付）这一价值并产生可持续盈利收入的要素。
（二）物联网的目标客户
原则上凡是存在指挥调度、协同管理等需求的政府部门、商业企业和个人用户都是物联网的潜在客户。物联网不仅要实现人对人、人对物、物对人的信息自动化，还要实现物与物之间的信息自动化。对于物联网的目标客户，面向人群的客户群可划分为个人、集团和家庭三个市场，在面向非人群的客户群中出现了物，即动物、器物，所以有面向人的客户群的营销服务，还有面向非人的即面向物的客户群的营销服务。当然，面向物的客户群是不能和相关的人的客户群割裂开来营销服务的，而是需要有机地结合起来。从行业应用的角度来看，目前针对网络化生产的行业和单位是物联网的大买家。物联网应用具有较大的时空维度变化、巨量的数据交互需求的特征，一旦实现可行的经济的信息化，则管理水平、生产效率有划时代的变革性。
虽然上述的客户群很多，面很广，但在物联网业务发展推广初期，仍需选择好首先可切入的目标市场，选择正确的目标客户。初期，影响力大、可引起社会效应与示范效应的行业应用应该是首选政府、电力、交通等，特别是政府规划的大工程、大项目、示范工程、示范项目，应该是物联网产品介入市场的机会。物联网产品或业务运营的企业应该迅速选择目标客户进行市场定位，采用差别化的市场经营对策，加强服务，就一定能够提高市场竞争力，在物联网领域脱颖而出，并带动物联网领域的突破性成长。
（三）现有物联网商业模式分析
国内外主要的商业模式基本集中为四种方式：通道型、合作型、自营型、定制型。通道型只是单纯提供网络连接服务；合作型是运营商在一些应用领域挑选系统集成商的合作伙伴，由系统集成商开发业务和进行售后服务，电信运营商负责检验业务在网络上的运行情况，并且代表系统集成商进行业务推广以及计费收费；自营型是运营商自行开发业务，直接提供给客户的方式；定制型运营商根据客户的具体需求特殊制定M2M业务。从运营的角度看，目前物联网主要有移动运营商主导运营和系统集成服务商主导运营两种商业模式。移动运营商主导运营的主要模式包括通道型与自营型两种，系统集成服务商主导运营的主要模式包括合作型与定制型两种。
（四）物联网商业模式发展建议
在业内人士看来，电信运营商或将在其中扮演起推动龙头的作用。纵观中国的电信运营商，其物联网应用尚在起步阶段，目前以M2M、RFID等为主，M2M多应用于远程测量、环境监控等方面，RFID在移动支付、物品追溯和企业供应链管理等方面应用较多，智能电网、医疗健康、汽车通信等服务也已开始探索。物联网的应用也从小环境开始面向大环境，原有的商业模式需要更新升级来适应规模化、快速化、跨领域化的应用，而更关键的是要真正建立一个多方共赢的商业模式，这才是推动物联网能够长远有效发展的核心动力。要实现多方共赢，就必须让物联网真正成为一种商业的驱动力，而不是一种行政的强制力，让产业链内所有参与物联网建设的各个环节都能从中获益，获取相应的商业回报，才能够使物联网得以持续快速地发展。
纵观国外电信运营商与中国三大电信运营商在物联网领域的商业模式发现，由中国电信运营商主导的物联网产业可能存在四种商业模式：间接提供网络连接；直接提供网络连接；合作开发，独立推广；独立开发，独立推广。
目前在中国，中国移动率先进入物联网领域开展业务，中国联通、中国电信也随之切入物联网市场。三家移动运营商如何突破同质竞争，在物联网领域各领，除运营商本身开发的产品、选择切入的目标市场外，另一个很重要的因素就是商业模式是否恰当。笔者认为，几家运营商在同时推广物联网产品时，需整合优势资源，开发差异化产品，实行差异化运营。不论哪家运营商推广物联网应用与产品，在不同的物联网产品生命周期里，都可有侧重地选择产品模式与商业模式。
在基础期，产品形态初具但不成熟，物联网产业厂家涉及少，客户对产品有感知但预期不高，在这个阶段，对于运营商来讲，切入市场，提高市场占有率，获取利润，树立品牌效应与良好的口碑是主要目的。在基础期可采用两种主要的商业模式：提供数据通道；合作开发，独立推广。
经过基础期的培育，物联网产品进入快速成长期，此阶段产品知名度扩大，接受度提高，产品可进入规模推广时期。故在成长期可采用两种主要的商业模式：独立运营标准化产品；合作开发，独立推广。
在成熟期，由于市场稳定，产品发展已达到一定规模，但物联网业务范围非常广，电信运营商提供的业务往往不能满足客户需求，这就需要运营商根据客户的具体需求而特殊定制物联网业务。在这个阶段，电信运营商可以在成长期的商业模式策略基础上，采用定制型服务，但仍需专业集成商的介入。运营商为客户量身定制业务，不仅可以提高ARPU值，还可以提高客户黏性，可以提升运营商的产品能力。但此类业务不会成为运营商运营物联网的主流模式。
综上，物联网在中国的发展是一项任重而道远的过程，有着行政与商业双重使命，它的实现将是一个涉及信息技术、社会观念、管理体系、应用模式等多方协调、合作及观念转变的过程，将是一个由点突破，逐步推进的过程。在这一过程中，在政府的引导下，在运营商的主导下，建立多方共赢的商业模式，激发参与者各方的参与热情，使参与各方均有收益，物联网才能够真正拥有长效、可持续发展的动力。
参考文献：
1.物联网10年内开始从概念走向大众.北京商报，2009-11-4
2.RFID市场起飞待何时 发展瓶颈有待突破.中国消费网，2009-6-12
3.物联网掘金潮：前夜突围 大幅应用还需时日.中国经营报，2009-9-26
4.物联网仍在寻找商业模式.中国证券报，2009-11-4
分布式商业模式范文第2篇
关键词：云计算 技术
Abstract: along with the wide application of network technology and deepening, the network information and services tend to be huge, huge data mining processing, distribution problems such as heterogeneous gradually revealed, and then the new concept of new technology also emerge in endlessly, people pay more attention to the current network computing method, the cloud computing, it in people in work and life more and more application, the impact of the more and more deep. This paper introduces the current mainstream to the cloud computing method from the definition, characteristics in detail, and the technology is a thorough analysis.
Keywords: cloud computing technology
中图分类号：TN711文献标识码：A 文章编号：
1．云计算定义
云计算是一个大规模的分布式计算系统，其提供抽象的、虚拟的、动态调整以及可管理的计算能力、存储、平台以及服务提供给因特网上的外部用户。
从定义可以看出，云计算是一个巨大规模的分布式计算环境，与传统的计算模式不同的地方是：
1) 具有巨大的规模；
2) 可以封装成一个单一的入口，提供不同层次的服务；
3) 服务可以动态配置和按需提交。
推动云计算发展的动力主要来自以下四个方面：
1) 快速降低的硬件成本，以及更强大的计算能力和存储能力；
2) 多核技术的广泛采用和现代高性能计算机能够提供的几十万个核的计算能力；
3) 科学计算面临的成指数增长的数据以及互联网上的巨大数据处理要求；
4) 广为接受的面向服务计算和Web 2.0应用。
2． 云计算分布式系统
从云计算的定义中可以看出，云计算与网格计算、公共计算、服务计算、分布式计算等技术存在相互交叉的内容。云计算是从网格计算演化出来的，其框架体系在一定程度依赖网格计算的框架体系。公用计算仅仅是一个计算和存储的商业模式，其通常采用网格架构提供记帐和监控服务实现。图1 说明了云计算和其他分布式计算之间的关系。
Web2.0 几乎涵盖了面向服务应用，云计算在Web2.0 中占据重要地位。超级计算和集群计算更多的侧重于传统的应用计算。
2.1 商业模式
传统的商业模式是软件（通常在一台计算机上运行）一次支付终身使用。在以云计算为基础的商业模式中，用户采用租用模式，由于规模效益，云计算提供的产品价格将大大降低。例如，亚马逊在线主要提供一个计算云和数据云，计算云的收费方式是根据每个应用实例消耗的计算小时数，数据云是根据每GB/月来收费的，数据传输是按照TB/月来计算的。
2.2 体系结构
云计算用于解决因特网规模的计算问题，这与网格所解决的问题是完全不同的。云计算采用标准的协议和接口实现一个巨大的计算和存储资源的共享。云计算构建在一系列已存在的协议之上，例如Web Service 协议（WSDL，SOAP），一些Web2.0技术例如REST、RSS、AJAX 等等。
云计算的体系结构同样有很多种，这里给出最常见的四层架构定义。基础层、架构层、平台层和应用层。基础层包含了原始的硬件资源，例如计算资源、存储资源和网络资源。架构层通常采用虚拟化技术将基础层的资源进行抽象和封装，对上层提供一个集成的资源环境，例如，虚拟的计算机和集群，一个逻辑上的文件系统，逻辑上的数据库系统等等。平台层在统一资源层的基础上添加一些特殊的工具、中间件和服务来作为开发平台环境。应用层则在平台层的基础上提供面向服务的应用。
在云计算的商业实现种，云通常在三个层次上提供服务，IaaS(Infrastructure as a Service)架构即服务、PaaS(Platform as a Service) 平台即服务、SaaS(Software as a Service)软件即服务。
IaaS 提供硬件、软件以及应用程序运行环境。云的架构可以根据应用程序使用资源需求动态伸缩。典型的例子是Amazon的EC2（弹性云计算）服务和S3（简单存储服务），其提供开放的计算和存储服务。Eucalyptus是其开放源码实现，提供类似Amazon 的EC2 接口，允许用户建立一个云架构的试验环境。
PaaS 提供一个更高层次的集成环境，以便用户建立、测试和部署定制的应用程序。为了获得程序的可扩展性，开发者需要遵守软件开发上的一些限制，否则程序无法提交到云上运行。典型的平台即服务是Google 的App Engine，它提供终端用户在可伸缩环境下开发Web 应用程序的能力。
SaaS 采用计费模式提供一些特定的软件允许用户远程使用。Sale force 是在线客户关系管理的业界领先厂商。微软提供的Live Mesh 服务允许多台设备的文件和目录同步共享。
虽然云提供了三层模型架构，但是三层模型之间没有标准接口协议。因此，云间互操作几乎不太可能。目前云提供商重点是提供更好的云服务，一旦云计算技术成熟后，各种云之间的互联、互通和互操作有可能发展起来形成一个新的商业环境。
2.3 资源管理
虚拟化：虚拟化技术已经成为云计算中最不可或缺的要素之一。对于使用的用户而言，虚拟化给用户造成云中所有的资源均被用户独占的假象。虚拟化同时对于基础层（计算、存储、网络资源）提供统一的资源描述。虚拟化同时提供每个程序封闭的运行环境，提供例如配置、部署、启动、迁移、暂停、恢复和停止的统一机制以实现更好的安全、管理和隔离。
云计算采用虚拟化技术还有以下原因：
1.服务器上应用程序聚合，将多个应用程序运行在同一台服务器上可以使资源得到最佳利用；
2.由于每个程序对资源需求不同，例如有的需要大规模计算，有的需要更多的存储。采用虚拟化技术可以针对
不同的应用程序需求提供不同的资源；
分布式商业模式范文第3篇
【关键词】 云计算；虚拟化技术；并行计算；SaaS服务
1 概述
随着科学技术和通信技术水平的不断提高，网络信息以及网络服务正以指数级着呢国家，用户的需求对于网络需求也在不断增高，传统的计算机用户将所有的应用安装在本地的模式已经不能满足当前的需求，尤其是面对当前分布异构、处理复杂的网络应用来说，更是有点捉襟见肘，“云计算”技术已经成为一种全新的模式，将巨大的系统资源整合在“云端”，通过互联网通信技术为终端用户提供各种IT服务，从而减轻终端设备的运行压力，提升IT服务的效率和质量。“云计算”技术方兴未艾，由最初的理论研究到现在的实际应用，“云计算”发展的步伐越来越快，并将为全球的IT产业掀起一场声势浩大的改革浪潮。所以深入学习和研究“云计算”技术的基本理论和技术，对于提升“云计算”技术的理解，加强“云计算”在学习和研究中的应用具有非常重要的现实意义。
2 云计算
由于云计算还在如火如荼地发展过程中，目前为止还没有统一的定义，简单地理解，云计算（Cloud Computing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常虚拟化的资源。根据伯克利云计算白皮书所说，云计算包括互联网上的各种服务形式的应用以及数据中心中提供的服务的软硬件设施。所以，云计算技术可以提供以服务为基本的交付方式，该交付服务具有高度的可扩展性，同时，云计算技术是以互联网技术为基础来进行开发和服务交付的，可以实现资源虚拟化、资源的自动管理与配置以及以及较低的成本对指数数量级别的数据进行分布式并行处理。
2.1云计算的工作原理
云计算技术的实现是依赖于互联网通信技术，在典型的云计算框架中，用户通过网络终端连入互联网络，通过互联网向“云端”服务器发送相应请求，“云端”服务器接收并分析用户请求后，会自动调用可用的系统资源来完成相应的数据处理和计算，并通过互联网络将用户的请求结果发送至网络终端，从而实现云计算的数据处理过程。云计算技术使得本在网络终端上进行数据计算和处理的功能转移到了网络服务器中，所需要的应用程序不再需要运行在用户的个人电脑、手机上，而是转移到了互联网上的服务器集群上，同时，对于数据的存储也会放到相应的服务器内，这样一样极大地简化了网络终端的资源开销，减轻了个人网络终端的设备管理和维护，用户只要能够接入互联网，即可随时随地地访问“云”，完成个人的需求。
2.2云计算的关键技术
云计算是以虚拟化技术、分布式存储技术、互联网技术等现代科技为基础发展起来，从云计算的基本概念上来看，需要实现分布式的计算功能以及数据存储功能，这也是云计算最关键的技术。云计算根据功能不同不同，又分为计算云和存储云。其中存储云是通过大量的分布式存储系统来完成存储云的基本功能，而计算云就是以资源虚拟化技术，通过分布式计算云的并行计算完成用户请求数据的处理。简单地讲，虚拟化技术是请求占用计算云更少的资源来完成用户请求，通过一定的计算策略，力求将数据处理的过程在更少的服务器上实现并行计算，从而使计算云的资源分配更加合理优化。并行计算技术也是云计算的关键技术，通过对大量的任务进行合理分析拆分，并派发到各个分布式计算云的服务器上进行计算，最后收集各个节点上的计算结果进行统一整理从而完成并行计算。
3 云计算的应用
云计算技术的快速发展，已经在各个行业中得到广泛应用，也改变了传统的互联网商业模式，为互联网经济带来了新的生机。云计算所提供的软件或者IT服务都是通过互联网技术进行传输的，所以互联网用户不需要安装任何客户端软件，只通过可通过浏览器来访问云端提供的服务。云计算在实际商业中提供的服务模式有主要分为三类，即软件即服务（Software as a Service）、平台即服务（Platform as a Service）以及基础设备即服务（Infrastructure as a Service）。如图1所示，为云计算提供的服务类型示意图。
图1 云计算的服务类型结构图
如图1所示，为整个云计算的服务类型结构图，网络设备、虚拟化平台，IaaS服务，PaaS服务，SaaS服务构成了整个云计算的平台，而客户只需通过互联网络即可享受云计算提供的服务。
其中IaaS服务是云计算提供的虚拟硬件服务，用户通过租赁云计算提供的虚拟硬件资源即可搭建自己的应用系统，从而节省了硬件设备的开支；PaaS服务是云计算提供的应用服务引擎，将开发的平台作为一种服务提供给客户，从而用户不必考虑底层设备与系统的兼容等问题即可在平台上搭建自己的管理系统或者通过扩展接口来完成自己的服务；SaaS服务是云计算将软件功能作为一种服务提供给客户，客户只需获得授权认证即可通过浏览器来访问云端计算机上的软件，从而避免了软件维护的成本开销，极大地方面了客户在相应功能上的应用。
4 总结
云计算以其互联网为基础，虚拟化技术、并行计算技术以及分布式存储等关键技术为主导，结合大量的网络设备以及服务器集群构成云计算体系，并以基础设备、扩展接口或应用平台、应用软件作为服务，提供给客户，客户只需通过浏览器访问互联网即可享受云计算提供的服务，极大地降低了网络终端负载，简化了客户的成本开支和系统维护的过程，为客户提供方便快捷经济的IT服务。
参考文献：
[1]幸海琼.云计算关键技术及应用研究[J].广东技术师范学院学报，2013（05）
[2]张建勋，古志民，郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究，2010（02）
[3]曹彩凤.浅谈计算机网络云计算技术[J].甘肃广播电视大学学报，2010（03）
分布式商业模式范文第4篇
《指导意见》讨论稿提及了发展能源大数据服务应用新模式，其中包括：“积极推动拓展能源大数据采集范围，逐步覆盖电、煤、油、气等能源领域及气象、经济、交通等其他领域；实现能源资源、新能源、电动汽车、储能电站、输变电、配用电、终端用能大数据的集成融合；研究依托国家电网公司构建国家能源大数据信息中心，逐渐实现能源大数据资源的集成和共享；在安全、公平基础上，以有效监管为前提，打通政府部门、企事业单位之间的数据壁垒，促进各类数据资源整合，提升基于能源统计、分析、预测等业务的时效性和准确度。”
据了解，新一轮电力体制改革的六个配套文件出台后，《指导意见》从讨论稿到送审稿，国家能源局给予能源互联网行动计划项目课题组仅有短短一个多月时间，送审稿与讨论稿在内容上相差并不大。
在《指导意见》讨论稿中，注意到关于“促进能源互联网的商业模式创新”部分被给予不少篇幅。紧扣电改，“基于能源互联网市场交易体系，支持能源资源、设备、服务、应用的资本化、证券化，为基于‘互联网＋’的B2C、B2B、C2C、C2B、O2O等多种形态的商业模式创新提供平台；促进能源领域跨行业信息共享与业务交融，培育能源云服务、虚拟能源货币等新型商业模式；鼓励面向分布式能源的PPP、众筹等灵活的投融资手段，促进能源就地采集与高效利用”等被重点提及。
同时，国家鼓励发展储能和电动汽车应用新模式。讨论稿提出，“充分利用风电、光伏等资源，因地制宜建设风光储一体电智能充电站等基础设施，实现电动汽车与新能源等协同优化运行；鼓励城市分布式光伏、高速公路光伏电站开展电动汽车的充放电、换电服务等业务；探索电动汽车利用互联网平台开展绿色电能直接交易并参与碳交易的新模式。”
《指导意见》讨论稿显示，国家鼓励利用互联网理念，积极探索能源互联网与工、农、商、交通、体育等不同行业融合发展新途径，同时鼓励利用互联网手段，在大型建筑、场馆、园区、岛屿、城镇等不同规模范围内开展能源互联网技术应用、商业模式和政策创新试点，内容包括：多能协同能源网络优化建设与协同运营、清洁能源互联网化交易、绿色货币与绿色证书等能源衍生品交易运营管理、电动汽车与储能互联网化运营、能源大数据应用服务等。
分布式商业模式范文第5篇
关键词：云计算；服务模式
中图分类号：TP311 文献标识码： A 文章编号：1009-3044（2014）22-5359-03
1 概述
云计算是继大型计算机到客户端―服务器的大转变之后的又一次变革。2006年Google首席执行官埃里克.施密特在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念，2007年10月，Google与IBM开始在美国大学推广云计算的计划。目前，关于云计算的概念仍然众说纷纭，不同文献资料和专家对云计算的定义有不同的表述，总之，云计算是一种对信息资源的使用和按使用量付费的商业模式。云计算的基本特征是：云计算是超大规模的服务器集群通过虚拟化技术提供高效、通用、可扩展的按需服务，对用户来讲价格相当低廉。在云计算环境中，云计算服务提供商拥有硬件和软件资源，并进行管理和维护等操作，终端用户只要拥有任何一台可以联网的电脑即可。
2 云计算应用服务模式
云计算将成为未来信息产业最重要的商业模式之一[1-3]。目前关于云计算用于信息服务的模式包括以下三种类型：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）[4-5]。
SaaS：以服务的方式将应用程序提供给互联网用户，用户不需要在自己的电脑上安装应用程序，更不需要购买应用软件，而是通过Web租用所需软件的功能。实际上，这种服务模式不但特别适合中小企业，可以大大减轻中小企业IT部门的运行成本，对于任何规模的企业都可以通过SaaS获取自己所需要的服务。
PaaS：对于开发型客户，它提供了一个设计、开发、测试的平台作为服务，本质上它以SaaS的形式向开发型用户提供服务。比如谷歌App Engine平台，提供的基于谷歌数据中心的开发、托管网络应用程序的平台，每个应用程序都可以使用500M的存储空间，可支持每月约500万页面浏览量的CPU和带宽。
IaaS：以服务的形式提供服务器、存储和网络硬件以及相关软件，客户可以通过云计算技术来远程访问计算资源，包括计算、存储以及应用虚拟化技术所提供的相关功能。比如当你想运行成批的程序，但你没有适合的软硬件环境，可以通过Amazon 的EC2实现；当你想在网络上一个短期的网站，你可以使用Flexiscale；当你想在网络上存储大量的文件，可使用Amazon 的S3。
这三种模式都采用外包的方式，可以减轻企业IT部门负担，降低管理成本，从更高的层次看，都是为了解决一个商业问题――用尽可能少的资本支出获取功能更强的商业服务。
云计算具有巨大的市场空间，IDC （International Data Corporation） 调查数据报告显示： 2008年全球范围内云服务总值达160亿美元，2012年这一数值达到420亿美元。因此，IT应用的提供方和消费方将通过云计算联系在一起，这将为信息计算业提供几万亿的商业机会[6-7]。
2013年中国公共云服务市场规模达到47.6亿人民币，较上一年增长速度达36%。鉴于大企业对数据安全性要求较高，云计算在大企业中多以私有云应用为突破点，实现企业内部“研发―采购―生产―库存―销售”信息一体化进程，进而提升企业竞争力。中小企业首选SaaS/PaaS服务，云计算将成为解决中小企业信息化建设困扰的变革方向，如缩短信息化建设周期，降低信息化建设成本等。
3 云计算案例分析
提供关于云计算商业应用的大公司主要有Google、亚马逊、IBM、微软等。由于各公司研究云计算的基础不同，云计算发展的方向和概念也不同，所以各自云计算项目产品的服务功能也不同[8-0]。
Google是云计算的提出者，并且其在云计算技术上一直处于领先地位，围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式。Google的云计算商业产品有IaaS类型的Apache开源项目Hadoop和PaaS类型的Google App Engine。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，向用户提供高可靠性、高扩展性和低成本的开发环境，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。App Engine是Google的另一项云计算服务项目，它向用户提供一个基于Web的管理控制平台，用户可以运行用Python设计语言编写的Web软件。
云计算产品商业运营模式最成功的当属亚马逊（Amazon）。亚马逊的云服务市盈率在美国高科技公司中遥遥领先，远超Google、IBM和微软等，2012年Amazon的云计算业务占全美云计算业务的15%左右。亚马逊网络服务（Amazon Web Services，下称AWS）提供的云计算服务产品有：弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2） ；简单存储服务（Simple Storage Service，S3） ；简单数据库服务（Simple Data Base，SDB）；简单排列服务（Simple Queuing Service，SQS）；弹性MapReduce服务；内容推送服务CloudFront；AWS导入/导出服务；关系数据库服务等。
IBM是最早进入中国的云计算服务提供商，其大部分软件产品是中间件。2007年，IBM公司的“蓝云”（Blue Cloud）计划，旨在“通过分布式的全球化资源让企业的数据中心能像互联网一样运行”。对IBM来说，就是希望在基于互联网提交的情况下，基于整个互联网提供中间件。“蓝云”的目的就是帮助客户充分利用云计算的能力，通过基于SOA的Web服务，与他们现有的IT基础架构集成。所以“蓝云”特别关注IT管理简化方面的突破性需求，以保证安全性、可靠性、隐私性和高效性。
云计算近几年在国内取得突飞猛进的发展，全国多地成立了云计算组织和云计算产业园。云计算产品遍地开花，各大IT公司都有自己的云计算服务产品。软件即服务（ SaaS）类的云产品有：网易的企业闪电邮、金山快盘、金蝶友商的友商KIS、友商智慧记等、奇虎360的360安全卫士、360杀毒、360保险箱等产品。平台即服务（PaaS）类的产品有：阿里云（社区网站云计算、渲染云计算、应用托管（ACE））、PPTV（PPCloud流媒体云技术平台）、百度应用、行云（游戏平台、云端服务器、运营管理平台）；基础平台即服务（IaaS）类的产品有：盛大云（云主机、云存储、云硬盘、数字分发、云监控等）、西部数码的云主机、苏州国科综合数据中心有限公司（云计算、云存储等IT支撑服务）、中兴通讯、华为、浪潮都拥有各自的云计算产品。
4 云计算的关键技术
云计算是随着分布式存储技术、虚拟化技术、处理器技术和宽带互联网技术的发展而产生的，是多种新技术的综合发展和商业实现。云计算以大数据为中心，主要解决大数据的分布式存储管理和基于虚拟技术的并行计算。其关键技术主要包括以下几个方面。
1） 虚拟机技术，即服务器虚拟化。通过虚拟技术和分布式技术，将大型的物理服务器集群虚拟隔离出一台台好像各自拥有CPU、内存等高性能的独立服务器，从而把大量廉价的计算节点形成有机整体，提供动态可伸缩的高性能可靠的计算服务。
2） 云数据存储技术。云存储是云计算的一个应用实现，也是云计算技术最重要的应用之一。对于大多数普通个人用户来讲，也是最经常、最普遍的云应用。比如我们用的360网盘、百度云存储等都是免费的云存储技术。使用者可以在任何时间、任何地点方便地实现对数据的读取等操作。
3） 云数据管理技术。云数据的特点主要是海量性、异构性、非确定性，海量数据分布存储在物理存储器上，云数据管理技术必须能够高效地实现数据的查询、排序、分析等操作。Google的GFS（Google File System）和BT（BigTable）是云数据管理的解决方案，并已成为了事实标准。
4） 分布式编程模型。为了方便开发人员，基于云计算的编程模型必须简单并且保证后台复杂的并行执行和任务调度向编程人员透明。Map-Reduce是大多数IT厂商使用的云计算编程思想和工具。
5） 云计算平台管理技术。云计算服务器可能同时运行上百种应用，如何方便地进行业务部署和开通，快速发现和恢复故障等，保证整个系统提供可靠的不间断服务也是云计算面临的巨大挑战。
6） 云计算的安全问题。云计算带来方便的同时也带来一系列的安全问题，包括用户数据加密与隔离技术，用户隐私和个人信息保护、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。
5 云计算的风险
云计算在提供安全可靠的数据计算与数据存储的同时也有监管、审计等一些风险漏洞。云计算仍然存在一定风险，列举如下：
1） 法律法规。为了确保云计算服务提供商能够履行约定的承诺，应当用法律法规约束他们必须向相关部门提交审计和安全方面的证书。
2） 特权用户访问。使用云计算，企业的机密数据将交由外面的人员来处理，企业是否有权利要求服务提供商提供本公司负责监管并享有特权的管理员方面的具体信息以及控制访问方面的具体信息，以保证数据泄露时方便进行追责，使客户权利得到保障。
3） 数据存储位置与数据隔离。使用云计算服务存储数据时，用户根本不知道自己的数据具体存放在什么位置，甚至哪个国家，实际物理位置在哪台机器上就更不用说了。所有用户的数据都位于共享的环境中，数据加密与数据隔离技术能否真正实现数据的安全存储也是一个巨大的挑战。
4） 生存能力与数据恢复。云计算服务提供商会被收购吗？或者更糟糕的是，会破产吗？如果面临这样的状况，需要多久才能把数据交还给企业。对于客户来讲，该公司采用的数据格式是否可以直接导入到另一家提供商的基础设施上而不需要额外的成本。
6 结束语
首先介绍了云计算的基本概念、云计算的发展现状及未来发展前景对信息服务业的影响。对当前最具代表性的几种云计算案例进行了研究分析，并对这些面向不同用户群的云实例在其实现过程中的突出特点进行了对比。总结了云计算的关键技术及云计算仍然存在的风险，如何从技术层面和法律法规层面规避风险仍是云计算面临的最大挑战。
参考文献：
[1] Kenjie.Kushida.Jonathan Murray and John Zysman ，Diffusing the Cloud：Cloud Computing and Implications for Public Policy[J].Journal of Industry，Competition and Trade，2011，11（3）：209-237.
[2] Kai-Di Chang， Chi-Yuan Chen.Internet of Things and Cloud Computing for Future Internet[C].Communitons in Computer and Information Science[，Vol 223 pp 1-10.
[3] Christian Kloch，Ebbe B.Petersen and Ole Brun Madsen .Cloud Based Infrastructure[J].the New Business Possibilities and Barriers. Wireless Personal Communitions.2011，58（1）：17-30.
[4] 李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011，38（4）：32-37.
[5] Armburst M..Above the clouds： A Berkeley view of cloud computing [P].Tech. Rep. UCB/EECS-2009-28， EECS Department， U.C.，Berkeley， Feb 2009.
[6] Guoliang Chen， GuangZhou Sun， Integrated research of parallel computing：Status and Future[J].Chinese Science Bulletin，2011，54（11）：1845-1853.
[7] London S.Inside Track： The high-tech rebels [J].Financial Times， Sept. 6， 2002.
[8] A. Geppert， M. Kradolfer， and D. Tombros. Market-based workflow management [J].International Journal of Cooperative Information Systems，Work Scientific Publishing Co.， 7， 1997.
分布式商业模式范文第6篇
广告说到底，要做的事情就是推荐。考虑商业模式的变化，先要从根子上想一想，同样是做推荐这件事，还有什么样更好的方法。过去没有条件想，现在有了大数据，有更好的工具和手段了，我们可以去想改变做事的方式。至少可以思考，新概念的推荐，可能或可以是什么样。
从广告界忙晕了头的状态中跳出来，跳到庐山之外来想广告这件事，不免会发现广告这件事作为推荐活动的与生俱来的一些缺点。
首先，为什么只有1%的人忙活广告，而不是99%的人参与广告服务？实际意思是：广告推荐为什么总是生产者教导模式，为什么不能是让所有消费者参与推荐呢？
美国IT女王戴森在名著《2.0版——数字化时代的生活设计》中，提出“生活方式设计师”的概念。未来会出现成千上万个这样的自由职业。那时众包模式还没有出现，广告商还不可能大规模组织这种不要工资的生活设计师，加入到推荐者的行业中来。未来，进入人人时代，无组织的组织力量，会以产消逆转的方式，把消费者组织起来，投入到2.0的广告中。在这个模式中，广告商挣的主要不是媒体的钱，而是商务的钱。换句话说，他以前以为互联网只是媒体(挣广告费)，未来可以当作渠道了(挣服务费)。把看漏的那一半互联网，找补回来。
分布式商业模式范文第7篇
很明显，随着云计算的落地、大数据的普及，全球对于开源软件的需求出现井喷状态，越来越多的传统企业开始借助包括云计算和大数据在内的互联网技术转型升级。
云计算的开源力量
自2006年首次提出云计算概念至今十年以来，云服务已经呈现了行业化和大客户化的趋势，云计算技术也逐渐从封闭走向开放，更多的行业客户和大型企业开始采用开源云架构去全面拥抱云计算。这不仅表现在各种开源软件推陈出新，比如每半年推出一个新版本的OpenStack框架，不断更新的Messos、Docker等，还表现在众多企业参与到开源云的推广之中，其中既有IT厂商，同时也不乏电信、金融这些传统企业。云计算正携手开源走向主流市场，云计算的大时代已经到来。
OpenStack是当下最火的开源云计算管理平台项目。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，是旨在为公有和私有云的建设与管理提供软件的开源项目，其任务是简化云部署，增强可扩展性。
同时，作为开源云技术的事实标准，OpenStack经过6年的发展获得了爆发式增长，成为全球仅次于Linux的第二大开源社区，并迅速进入主流市场：超过585家企业，接近4万人通过各种方式支持这个超过2000万行的开源项目，世界100强企业中50%的企业均采用了OpenStack。
以OpenStack为基石，EasyStack致力于构建新一代的开源商业模式――以开源技术为核心的产品和服务型企业，以满足企业客户场景化需求和开源社区技术发展之间的协同和进化。EasyStack创始人兼CEO陈喜伦表示：“这种新一代开源商业模式意味着，EasyStack不仅可以按照国际规则参与开源社区，通过代码贡献把握和影响OpenStack社区方向，又能基于客户需求将OpenStack产品化，降低企业级客户采用OpenStack的门槛，还可以将实践中积累客户需求反馈社区，推动社区良性发展。”
挖掘大数据金矿
据Global Cloud Index预计，截止到2020年互联设备数量将达到500亿，众多爆发式增长的设备预计在2017年便会产生高达7.7 ZB的互联网数据。在这个大背景下，各个机构都积累了足够多的数据，从而对数据进行分析并产生指导实践的见解也成为了企业提高竞争力的迫切需求。在这个需求刺激下，开源大数据技术生态圈得到了飞速发展――在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。
分布式商业模式范文第8篇
关键词：商业银行；大数据；小微业务
随着大数据技术越来越广泛应用于各社会领域，一些以大数据技术运用为基础的小微信贷产品也不断出现。这些产品同互联网应用紧密结合、以线上运营方式出现，具有传统信贷产品无法比拟的传播效率，正在迅速搅动小微信贷市场。传统商业银行如何积极应对大数据时代，创新发展小微业务已成为经济金融领域的一个重要课题。
一、大数据和大数据技术
大数据意味着大量的数据。麦肯锡全球研究院给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。一般认为，大数据具有4V特点：海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。大数据不仅需要处理的量大，而且类型繁多。在数据质量上，由于追求全量数据，采集和存储了所有能够收集的信息，因而数据价值密度往往相对较低，如何通过强大的技术算法完成数据价值“提纯”，是大数据技术最重要的环节。正是由于作为分析对象和基础的数据量巨大、数据处理要求高，传统的常规技术手段无法应付，大数据技术就此应运而生，并迅速表现出超越数据库、数据仓库、数据集市等传统信息管理技术的特点。
1.信息技术架构以分布式存储、并行处理为特征。大数据应用的一些关键技术包括非结构化数据收集架构、数据分布式存储集群、数据清洗筛选架构、数据并行分析模拟架构等等。其对传统信息的技术突破主要变现在：一是数据对象从结构化向半结构化、非结构化拓展，如各种网页、文档、多媒体文件等，并直接促进了各种非结构化数据处理算法的发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展。三是数据处理方式从静态向实时交互拓展。
2.数据分析思想从逻辑驱动向数据驱动变化。大数据本质上是数据挖掘技术的进一步延伸和发展，其背后的分析思想较之数理统计有了明显的变化。大数据技术不会强调数据结果背后的逻辑因果关系，结果本身就足以说明问题。舍恩伯格在《大数据时代》中提出了大数据技术的重要思想，即：大数据分析致力于取得和使用全数据集，而不再是传统的随机抽样样本；大数据追求的不是精确性，而是混杂性；大数据力图揭示的不是因果关系，而是相关关系。
3.大数据技术应用与互联网、云计算紧密联系。到目前为止，大数据技术应用的最重要表现是云计算以及基于云计算的商业模式，随着互联网社交、自媒体、电子商务等生活方式的蓬勃兴起而迅速发展。但是大数据并不等同于互联网或云计算，大数据应用于金融领域也不等同于互联网金融。例如，P2P、众筹等是互联网金融的典型形式，但大部分P2P或众筹平台使用的仍然是传统线下信贷调查和分析技术而不是大数据，而商业银行也可以将数据分析技术引入传统线下信贷产品的开发和管理中。
二、商业银行小微业务应用大数据技术的现状和问题
在导致小微企业融资难、融资贵的因素中，信息不对称和交易成本过高是两个重要原因。大数据分析技术在应用于小微业务中时，通过对大量的历史实际发生的客观数据进行分析判断，没有人为的、主观的判断因素，在一定程度上能够增进小微企业征信信息量和准确性，降低信息不对称。此外，由于大数据技术快速、交互的特点，能够减少贷前调查时耗费的大量人力、物力以及时间成本，在节约交易成本上具有明显的优势，因而最终将有利于增加商业银行开展小微业务的积极性和可操作性，降低小微企业融资难度。
（一）银行小微业务大数据技术应用现状
近年来国内银行纷纷在大数据应用上做出尝试，例如利用大数据技术实现了信用卡精准实时营销、建立社交网络信息数据库等等，但最引人注目的表现是一些银行陆续推出的小微创新产品。根据产品数据、技术基础等方面的不同，银行推出的大数据小微产品可以分为两类。一类是根据掌握的客户交易数据推出的信贷产品，典型的如中信、交行等传统银行推出的“POS贷”；另一类是新兴带有互联网基因的银行推出的产品，如网商银行、微众银行等，产品的数据基础主要来自社交网络和电商数据。从相同点上看，两类产品都有如下特点：纯信用，无需抵押或担保；采取全线上流程方式，比传统贷款大为方便快捷，借款人无需或仅需很少量提供纸质资料；增信信息主要来自央行征信记录等开放渠道。同时由于出自不同的文化背景、经营理念和技术条件，两类产品又具有明显不同的特点。从表1可以看出，传统商业银行大数据应用于小微业务还只是刚刚起步，在产品理念、技术条件、运作思路上与网络银行有很大不同，并未完全融入“大数据思维”。
（二）传统银行在大数据技术应用上存在的问题
尽管传统商业银行，尤其是国有大行，拥有世界上最大规模的客户群和众多实体网点网络，每天产生海量的客户账户交易信息，同时兼有雄厚的资金和技术实力，但是目前这种数据生产上的优势完全没有能够发挥并反哺银行自身经营，传统银行面对互联网兴起仍然缺乏变革和创新，其原因除了传统银行习惯于享用高额的体制垄断收益因而改革创新的动机不强之外，客观上也受制于一些现实问题
。1.未建立开发大数据应用的体制机制。未来的商业银行有人物理网点将逐渐减少，人力劳动将不断被现代信息技术运用所代替，因此大数据应用于商业银行的前景无疑是十分广阔的。它可以嵌入和运用到银行前中后台不同部门和不同业务线中去，既可以促进银行开展精准营销活动，也可应用于风险分析和贷后管理，帮助做出准确的风险决策。从操作上看，大数据技术的应用和开发需要依托信息技术部门。但是如何建立数据技术开发体系、有效组织信息技术部门与各业务线的协同工作，目前商业银行仍有待进一步明晰思路和体制。
2.大数据应用的基础条件仍有欠缺。一方面是硬件技术体系。大规模的数据收集和处理、快速的数据流转、动态的数据体系、多样化的数据类型，使数据技术复杂程度和处理难度倍增，银行需要重新思考面向大数据业务应用的基础架构、设计流程和方法，来构建面向大数据业务应用的解决方案。另一方面是数据分析人才准备。数据分析跨越软件、统计、数学建模以及金融经济多个领域，对人才的复合型知识结构要求较高。目前，数据分析队伍多集中在BAT、电商以及专业管理咨询公司，金融机构人才储备有较大空缺。
3.数据基础存在明显不足。要促进大数据技术广泛应用，银行不仅要充分发掘和利用自身采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。外部数据来源包括人行征信及工商、税务、海关、法院、环保等各方面反映企业、居民信息的数据，社交媒体上客户行为的数据，企业所处产业链上下游的数据，甚至客户的地理位置信息、客户的互联网行为数据等。通过引入外部社会化数据，银行可以建立更为完整的客户拼图，进行更为精准的营销和管理。
4.大数据创新应用于小微业务的商业模式还有待检验。一些银行已经在小微业务上取得了数字亮丽的成绩。2015年开业的浙江网商银行在短短4个月内就为逾18万小微客户提供了授信服务，涉及信贷金额达30亿元。但是总的看来，国内银行将大数据技术引入小微客户金融服务领域的时间还很有限，大数据背景的信贷余额仍然很小，其盈利性、安全性尚未得到可信检验。另外，大数据技术在小微领域应用后一定还会出现更新的探索和变化，例如大数据技术如何与线下调查技术结合、如何针对企业全生命周期的不同阶段开发、如何应用于贷后管理等许多问题都会促使小微业务不断完善、创新，因而小微业务商业模式将是一个不断实践、调整、再实践的过程。
三、对商业银行在小微业务中发展大数据技术的建议
通过对大数据技术应用的分析，我们受到很多启发，并对商业银行在小微业务发展中更好地应用大数据技术提出如下建议。
（一）做好顶层设计，明确大数据发展战略和思路，构建数据分析和应用架构体系商业银行应当有“数据即资产”、“经营数据是重要的资产管理”的思想认识，做好数据应用体系规划和建设，明确自身利用数据技术的步骤和方向。由于数据技术的重要性，且涉及银行经营管理的诸多方面，以事业部或是子公司方式成立数据技术应用的专业部门，是比较好的选择。此外，为适应现代信息技术的数据更新快、信息动态变化的特点，数据技术部门应当具备决策效率高、工作流程简化、行政层级简单的特点。在这方面，已经有银行做出了有益探索。2015年，兴业银行先后宣布成立研究咨询子公司和数字金融信息子公司，标志着该行在金融与科技融合、打造新技术平台、实现创新发展上又领先迈出了重要的一步。
（二）实现基础信息技术系统
由集中式向分布式转变，加快技术队伍建设，全力抢占市场先机传统银行在信息技术系统和人才队伍建设上已经落在了新兴互联网金融企业的后面。随着我国金融体制改革不断深入、金融市场壁垒逐渐消失，留给银行维系市场优势地位，实现向“互联网化”、“大数据化”转变的时间已不多。面对咄咄逼人的互联网企业跨界竞争的压力，商业银行必须尽快迎头赶上，准备好信息系统基础设施和技术队伍。当前，各传统银行仍然采用IBM大型主机构建核心业务系统，主机集中式架构具有集中、专有、封闭等特点，系统软件和工具由IBM等国外公司所掌控。这不仅不利于银行开展自主可控的快速业务创新，甚至危及金融安全。与银行相比，互联网企业以X86开放平台、开源软件构建云计算平台为基础建立的分布式联机交易处理架构，可以处理海量并发支付交易，例如在2015年天猫“双十一”促销活动中单位时间并发交易量最高达14万笔/秒，远远超出商业银行交易量峰值。随着互联网信息技术的迅猛发展，分布式架构得到不断应用、优化和完善，技术逐步成熟，与主机集中式架构相比在运行风险控制、可扩展性、敏捷开发、使用成本等方面具有明显优势。在技术队伍建设上，要高度重视数据分析队伍的建设。数据分析队伍是银行将数据资源优势转化为市场竞争力优势的重要基础，是银行信息化建设能否成功、业务创新能够实现的保障。从实际情况来看，目前国内外都存在严重的数据分析人才缺口，如何组建一支高效的分析师队伍并进行有效管理，是有远见的银行应当及早着手解决的一个重要问题。
（三）重视数据基础积累，充分整合既有数据系统，利用和建立外部数据源
良好的数据积累是分析的基础。银行业重视数据信息资源积累，要从以下几方面着手：一是整合好存量数据资源，充分发掘其价值。银行业务系统众多，每天都在产生大量的数据信息，而且这些信息质量很高，直接反映客户的真实交易行为，因而具有巨大的价值。问题是银行往往存在严重的“信息孤岛”问题，数据资源分散在不同的系统里未能形成一个整体，不能发挥作用。因此商业银行重视数据积累首先就要珍视数据资产，利用现代信息技术处理好存量资源。二是重视利用公开信息渠道，为迎接政府数据信息开发准备好技术条件。2015年8月，国务院了《促进大数据发展行动纲要》，明确提出“形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”。政府数据信息的开放，将很大程度上提高小微企业信息透明度，为银行选择合格客户、创新服务产品带来便利。三是寻求与第三方机构合作，如第三方支付、第三方征信平台公司以及电商、搜索引擎等，有效扩大数据来源。
（四）创造和扩大银行产品应用场景，建立客户交互渠道，提高客户粘性和活跃度
与微信、淘宝等互联网产品相比，银行业务有两个明显劣势。一是客户粘性差、活跃度不高。粘性差表现为客户对某家银行服务的依赖程度不高，在市场上可以轻易找到替代服务。活跃度不高表现为客户使用银行产品的频次低。二是缺乏与客户交互，客户体验较差。商业银行要创新小微业务服务，必须向互联网企业学习，不断改进手机银行、网银等功能，扩大小微产品服务应用场景，提升客户体验。国内银行要深入研究客户需要和感受，为之提供增进银企交流的交互式服务，才能在同质化的银行竞争中脱颖而出，赢得客户认同。