大家都来说说自己平时思路梳理和思维推演的方式？来相互借鉴学习一下！
超哥一直觉得做任何事情思维很重要，所以「超运营思维」这个公众号一直致力于能够给大家在思维上有所启发，我希望的不是解决大家一时的问题，而是大家一世的问题，当然这个目标有点大，实现起来也比较困难，但这就是「超运营思维」想要做的事情。
刚好前几天在微信群里聊天聊到大数据，什么是大数据？大数据可以产生哪些商业模式？对于这个问题其实我是外行，只知皮毛。我今天这篇文章的目的并不是告诉大家什么是大数据？大数据可以产生哪些商业模式？这篇文章的目的希望是通过对大数据的看法和商业模式的推演来给大家分享一下如何做思路的推演和思维的拆解！
说道思维，在这里请允许我装一下逼，虽然很空但希望大家能够看明白其中的用意！
任何事情一上升到道的层面一定都是相通的，大家也经常听到运营有很多套路说法，这个说法没错，无套路不运营，做其他事情也都一样，也就是说任何事情都有章可循。最深层次的套路说的好听一点就是“道”，再装的有逼格一点就是“哲学”（大家请注意，我说的是最深层次的套路）。正如看问题我们可以从道、法、术、器四个层面来进行，其实这个就是思维上的套路。再比如我们经常说的要透过现象看本质，这里的本质其实就是大家所说的“套路”。
哲学就是最深的套路，比如哲学里面提到的物质决定意识，意识反作用于物质，内因和外因的辩证关系，主要矛盾和次要矛盾的辩证关系，发展观等，其实就是我们常说的“套路”，但这个套路力量是非常强大的，因为它能够指导人类的生产实践，影响社会的发展。我们分析事情，做运营，或者说做所有事情都要建立起层层套路，也就是说哲学层面的套路，方法论层面的套路，术的层面的套路，甚至是器的层面的套路。
好了，装逼完毕，我们接着来说大数据的事儿。你是如何看待大数据的？大数据都能够衍生出哪些商业模式？
我们以此来进行思路的推演和拆解，我看待任何事首先要做的就是明白这件事的定义或者基本逻辑.
要想回答这个问题，我们首先要明白什么是大数据！这里我不给具体的定义，我只反问和举例！大数据一定是数字形式呈现吗？是不是全球的所有电话号码的集合才叫大数据？全球所有公司的经营财报的数据集合才叫大数据？所有的经济数据集合才叫大数据？如果你要这么理解大数据的话就有点片面了，其实大数据包含了一切要素的集合，具体我们后面再举例子说明。
大数据是互联网时代才出现的吗？答案也是否定的，其实在互联网出现之前大数据就已经存在了，互联网只是大数据成型的加速器。这里我们可以来举大数据的例子：
全球所有的物种集合就是一组大数据
中国所有的省份所有的市县在某个时间点的不同气温、风力、空气湿度、负氧离子含量的集合就是一组大数据
再比如中国十四亿人的生理特征的集合就是一组大数据
百度搜索自上线以来所收录的所有用户搜索行为就是一组大数据
滴滴打车的所有用户打车行为的记录就是一组大数据
……
这样的例子可以列举很多，当然全宇宙所有的不同的大数据例子的集合也是一组大数据。
弄明白了大数据的概念后，我们再看看大数据是如何发挥作用的？对大数据的利用不是追求因果关系，而是发挥其相关关系。比如特定地区的特定时间段的网民搜索行为跟流感之间是不存在因果关系的，但是把这搜索行为和流感大数据化后就可以建立其相关关系。我们可以再具体一点，我们假设中国广东的网民在最近一周对发烧、咳嗽、头晕等关键词的搜索量突然猛增，比如这些关键词的集中搜索量发生了几百万甚至上千万条，那么可以推测这个地区发生了某种***同的现象，根据搜索行为集中出现的发烧、咳嗽、头晕等关键词我们可以淡定广东省可能发生了某种流感或者疫情。
为什么能够这么断定呢？因为大家搜索都是带有目的性的或者是有意图的，出现上述提到的关键词，很可能是网民在搜索诸如老咳嗽是怎么回事？或者头晕发烧是什么原因？这些症状该怎么治等，一个两个或者几百上千人在同一时间段搜索这个可能没什么，但是如果是几百万人或者几千万人在同一时间段高频词搜索这些问题，那一定是出现了某种***性问题，对于上面的问题就可以断定是出现了某种疫情！
这就是大数据相关关系的表现，就是大数据的分析和预测，当我们发现了这种异常搜索行为后，就可以快速的由相关部门快速启动调研和排查，一般基本能够断定是有疫情发生，这个时候就可以快速启动应急机制，这时候大数据的作用就发挥出来了。这就是对大数据的相关关系，大数据的分析和预测的一个例子说明。现在这种分析方式已经应用很普遍了，比如你开车的时候经常听到对实时路况的广播或者地图上有实时路况的显示，这就是大数据的结果呈现，这个时候你就可以避开这些拥堵地段。
我们还可以通过假设或者想象的方式进行举例，比如，如果能够把气候数据和人的工作效率大数据化，找出两者之间的相关关系，那么是否就可以准确判断一个人在什么时间点什么气候条件（温度、风力、空气湿度和负氧离子含量等）工作效率能够达到什么样的水平。这样的话未来可能我们不需要一天进行固定的8个小时的工作制度，甚至可以认为的对气候数据的干预来和人的心情和工作状态做最佳匹配，这样是不是就能够将每个人的工作效率提升十几倍甚至上百倍呢？
当然再大胆一点我们同样可以根据人的行为特征的所有数据来预测他下一步的行为，当然这是后话。
我们再回到刚开始的问题，什么是大数据？大数据可以产生哪些商业模式？前面的这个问题上面已经做了回答，我们来继续思考后一个问题：大数据可以产生哪些商业模式？
我们来做一步步的思路推演！
我们前面讲到的大数据一定是海量的、多样的、种类繁多的，所以我们可以想到大数据一定不是每个人或者每个机构都能获取到的，也就是说大数据的沉淀和产出一定是具备稀缺性的。那么具备大数据沉淀的公司或者机构就具备了稀缺优势，首先大数据的是有用的这个毋庸置疑。有用的、具备稀缺性的东西就一定能够产生商业价值。所以大数据的第一种商业模式就出现了：出售大数据资源。
我们接着思考，有些机构虽然拥有大数据资源但是他们不具备大数据的分析能力或者运用能力，比如政府，它可能缺乏这种思想或者我们说的大数据思维，也不具备这样的专业性或者专业人才。大数据不能分析那就无法产生价值呀，所以大数据的第二种商业模式就出现了：提供专业的数据分析或者数据解决方案，收取服务费。
别停，我们继续！专业的数据分析和解决方案也都有了，这些方案该如何落地实施呢？就比如我们通过分析发现人的生理特征，高矮胖叔，体重的大小，屁股的接触面积跟汽车座椅承受的力度和被挤压的形状其实是有相关关系的，那么我们通过数据解决方案可以得出，我们可以做出一套智能的汽车座椅防盗系统啊！那么这个防盗系统专业的数据分析和数据解决方案公司肯定做不了，无法落地呀！所以大数据的第三种商业模式就出现了：就是把大数据的解决方案进行落地做成商业化的产品，通过产品销售或者服务来赚钱。
我们可以汇总一下，大数据的主流商业模式有以下是三个：
1、出售大数据资源
2、提供大数据分析和解决方案
3、大数据解决方案进行落地实施，形成商业化的产品
当然围绕这三个主流的大数据商业模式还可以衍生出很多商业模式来，通过大数据思维可以掀起一次商业模式的变革浪潮。
当然也有公司或者机构也有能力做到上面提到的大数据的三个主流商业模式的应用的，比如谷歌、阿里、Facebook、百度等
上面的这些观点并不具备新意，也不一定准确，重要是看具体的展现思路，在大数据的商业化运作过程中肯定会出现任何时代都不可避免的问题，那就是造假和忽悠，其实这个我们很容易理解。因为在商业模式的实践过程中必然会出现以最小的成本来实现利益上的最大化产出，也就是追求利益的最大化，这是商业化经营的本质，但这只是市场中的一种现象，必定会在市场发展过程中被优化掉！真正满足用户需求的商业化行为才能够坚持到最后。
也许有人又会问了，这些商业化的成果有什么样的评判标准呢？
做任何事情都是有标准的，标准是我们做事参考的依据，当然标准不是一成不变的，其实这里又可以用大家觉得大而空的话来说：所谓的标准，符合规律一定是最大的标准，标准可以是由先驱者或者先行者来制定，但是制定的这个标准一定合理往高的说就是要符合规律。行业内经常会出现不合理的标准，但是这些标准最终都会被取代或者优化。
关于标准上面说的全是道的层面，也就是前面提到的最大的套路，当然我们需要围绕这个套路来把标准做具体的落地细化，要可参考，可执行。
我们以代运营为例代运营的最终目的高尚一点不都是给客户实现利润最大化么？现实一点不都是在给客户带来可见的效果基础上实现代运营公司本身的利益最大化么？所以围绕这个思路就可以进行拆解，用什么样的标准来衡量代运营具体工作的效果呢？企业经营的本质是盈利，那么衡量效果的标准应该是销售额和成本这两个纬度，进行具体的赋值之后就是大的衡量标准，我们接着进行拆分，如何提升销售额和控制成本呢？这就涉及到具体的手段和技巧了，而这些具体的手段和技巧的效果衡量就涉及到具体的衡量标准了，当我们把这个思路拆分到最小颗粒度时候就可以形成一份非常详细的代运营标准了。
同样上面的标准确定的思路也可以类比用到对社区运营的标准的确立，比如社区精华帖的评定标准，高亮帖、置顶帖、热门帖、编辑推荐、优质帖子评判标准都可以用上面的思路进行拆解并做进一步细化。