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在大数据技术架构体系当中，每个不同的层级，都分别用了不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等等。而在整个大数据架构图谱上，每一块都是机会，每一块都能产生商业价值。

一、基础设施，输出技术能力获取商业价值

搭建一个大数据平台、搭建政务云平台都是基础设施典型的应用。把大数据当作基础设施来建设，费用主要产生在“建设”和“维护”上。建设方面又可以分为整体建设和部分建设，这一部分的商业价值在于输出技术能力，由于输出技术的多少不同，收取的费用也不同。做这一块的公司很多，比如说百分点、阿里数加、亚信数据等等。

二、大数据处理技术、商业化大数据技术

大数据架构是一个整体，而每一个层级上都会用到不同的软件或者技术。当技术应用到商业活动上，技术和软件都是需要商业化才能支撑下去的。虽然大数据的众多技术（例如Hadoop、Spark）都有开源版本，但是开源版本在实际业务中也有很多局限和安全因素，于是出现了将Hadoop商业化的公司，比如Hadoop的三驾马车公司Cloudera、Hortonworks、MapR。这3家美国大数据公司都通过将Hadoop商业化找到了新的商业模式，从而获得了巨大的商业价值。其中，Cloudera、Hortonworks已经在纽交所挂牌上市。

除了将Hadoop商业化，在大数据架构上所有用到的技术和软件也都是分别有不同的商业公司在做的。比如上海的Kyligence公司，他们所提供基于ApacheKylin的企业级智能分析平台及产品。Kylin处于大数据架构的分析层，也可以和其他技术组合成新的商业化大数据平台。

数据库、数据可视化产品等大数据架构里的技术，目前也都纷纷实现了商业化。典型的企业有巨杉数据库SequoiaDB、Tableau、Oracle、MongoDB等。

三、数据源增值、数据源整合和数据API

数据源层也产生众多的商业模式，比如说数据增值。数据增值的模式是什么呢？

数据源增值是一种合作授权然后分成模式。这种模式在通信运营商用得比较多。一句话介绍就是你手里有多少数据，我拿来这些数据去做个什么市场活动，产生了商业费用咱两分成就是了。

数据源这一块还有一个数据爬取和数据采集的模式。无论数据爬取还是数据采集，商业模式都在于“工具”。比如八爪鱼就是一款数据爬取的工具，你可以免费使用一些功能，但是也有部分收费的功能。

数据API就比较有意思了，这里的商业模式有点像我们日常生活中的“水”和“电”，你通过API调取了多少数据，就付多少的费用。当然，前提是这些数据是合法及安全的。

四、咨询类型的商业模式，数据调研及数据报告

这一类的公司其实在大数据时代之前就存在了。比如麦肯锡、波士顿咨询、易观和艾瑞。他们的最终输出的商业价值是数据报告。数据报告的价值在于其分析的结果具有总结性和前瞻性。

五、数据查询，将数据变成一种产品

查询类的大数据产品很多，比如天眼查、启信宝、新榜、清博大数据这些新型的公司。天眼查是一款服务于个人的企业工商数据信息查询系统，启信宝提供全国企业信用信息查询服务，新榜、