大数据：生态重构
尽管很多企业上马了大数据相关项目，有些项目无法持续，而有些持续发展的项目则始终无法为企业带来新的利润增长点。越来越多的企业认识到，招募一个数据分析团队并不等于大数据落地，购买了大数据平台也并不等于大数据就能够用好。
原来企业更多是生产原材料，现在数据则成为企业的核心生产力。大数据的价值已经充分为人所知，但如何利用好大数据，让其为企业发挥价值成为大数据应用落地需要面临的首要问题。
数据生态的改变
现在的IT市场早已经脱离了简单的买卖关系，定制化需求日益凸显。北京大学教授，工业和信息化部原副部长杨学山在12月6日举办的第三届中国开源云计算大会上表示，软件市场需要根据客户的复杂系统所形成新的定制化需求进行调整。而在大数据市场，服务商与用户之间的关系也在悄然发生着改变。目前大数据市场存在着五种合作模式，甲乙买卖、甲方乙方化、战略合作、合资公司、跨界融合。
甲乙买卖是最传统的交付模式，甲方购买大数据产品与解决方案，并由乙方交付。
甲方乙方化则是甲方从自身需求出发，形成大数据产品或解决方案，并在同行业中进行输出。通俗地说，就是一些行业中的龙头企业在成功应用了大数据之后，将自身的解决方案和成功经验打包成为商品在行业中进行推广，类似于从宝钢中分离的宝信与从徐工集团脱离的徐工信息技术股份有限公司。
战略合作关系则是供求双方建立战略合作关系、进行深度合作。百分点集团战略和运营副总裁刘钰举例说，很多大数据的用户和百分点结成战略合作关系，双方共同进行产品的研发和后端投入，有时候会感到用户比服务商更积极。
合资公司是比战略合作更深层面的合作，双方通过合资的方式深度融合行业，实现大数据技术与具体业务的深度融合，也是让跨界融合发生最有效的方式。
跨界融合就是在不同行业之间跨界融合，实现大数据资源的敏锐应用。在这方面，滴滴和互联网金融是非常好的例子。滴滴并不是大数据公司，但它的商业模型背后所支撑的就是大数据技术，互联网金融也是如此，其迅猛发展的背后也离不开大数据算法的支撑。
对于这5种大数据落地模式，刘钰表示：“企业用户可以根据自身业务以及实际需求，决定采用哪种方式来实现大数据转型。五种落地模式反映出技术与业务融合的程度不同，甲乙买卖这种传统模式在技术与业务融合程度方面最弱；甲方乙方化则会带来同业竞争的困扰；战略合作、合资公司以及跨界融合这三种模式能够有效促进技术与业务的融合，不过能够做到跨界融合的公司凤毛菱角。”
打造数据决策力
本届世界互联网大会发布了《乌镇报告》，重点提出要建立网络空间命运共同体，要实现这一目标，必然推动人类从单纯相互联结的“互联网时代”步入对信息进行搜集和挖掘的“大数据时代”，借助大数据的发现与预见能力，提高网络空间命运共同体参与各方的生产力水平，并强化对于网络空间的治理。在此背景下，企业也亟需针对海量数据形成全面、智能、精炼、友好的深度分析，将各类相关数据合理地运用到决策体系中，基于数据进行科学决策，对企业运营及战略形成强力的支撑。
刘钰表示，大数据落地是目前准备或者正在采用大数据的企业都需要面临的挑战，解决之道是企业必须让技术与业务进行深度融合，从而形成符合大数据时代的数据决策力。
数据决策力未来会像财务能力一样成为企业生存与发展的一项必备能力。企业建设数据决策力是一项长期的过程，但并不意味着刚开始就需要投入大量的投资，可以通过具体应用的实施迅速获得投资回报，还能通过不断的反馈来带动和优化信息化的建设，从而使得大数据的建设速度更快捷、资金管理更高效。同时，组织和企业可以遵循由核心信念（Belief）、架构设计（Architecture）、专业团队（Staff）、基础设施（Infrastructure）和机构能力（Capability）构成的数据决策力建设的BASIC理论，从而让企业对自身数据决策力有清晰的认识。
公司首先要建立以数据为中心的核心信念，决策层要转变思路，是否相信大数据的作用是建立数据决策力的前提。在企业战略中心迁移到数据上之后，组织架构要进行变化，可以在战略层建立专门大数据部门，也可以根据外部变化对相关业务进行调整。然后要基于应用搭建跨部门整合组织的团队，并与业务团队保持有效沟通。在之后进行软硬件的投入，如果自主建设投入比较巨大，可交由第三方专业供应商。最后要将数据决策力赋予全体员工，让所有人都能综合运用这项能力。
在互联网时代，大数据的作用会越来越重要。在企业都在探索如何走出一条大数据应用之路的时候，企业和服务商的合作就显得尤其重要。在双方都不明确大数据未来的发展应用方向的时候，合作研发和共同探索也许是大数据应用落地的一条捷径。