大數據運管模式，近些年來網絡迅速發展，大數據技術被廣泛應用於生活的方方面面，也形成了一套比較完整的大數據運管模式，目的就是更好地服務於人們的日常生活，以下就是大數據運管的幾種主要模式。
大數據運管模式1
1、平臺模式
平臺模式的優勢在於，它建立在龐大的數據流量系統的基礎之上，對申請金融服務的企業或個人情況十分熟悉，相當於擁有一個詳盡的徵信系統數據庫，能夠很大程度解決風險控制的問題，降低企業的壞賬率；依託於企業的交易系統，具有穩定、持續的客戶源；平臺模式有效解決了信息不對稱的問題，在高效的IT系統之上，將貸款流程流水線化。
平臺模式的特點在於企業以交易數據爲基礎對客戶的資金狀況進行分析，貸款客戶多爲個人以及難以從銀行得到貸款支持的小微企業，貸款無需抵押和擔保，能夠快速發放貸款，且多爲短期貸款。
同時，這也使平臺模式具有了寡頭經濟的特點，平臺模式中的企業必須在前期進行長時間交易數據的積累，在交易數據的積累過程中完善交易設備和電子設備，以及進行數據分析所需的基礎設施積累和人才積累。
阿里小貸以“封閉流程+大數據”的方式開展金融服務，憑藉電子化系統對貸款人的信用狀況進行覈定，發放無抵押的信用貸款及應收賬款抵押貸款，單筆金額在5萬元以內，與銀行的信貸形成了非常好的互補。阿里金融目前只統計、使用自己的數據，並且會對數據進行真僞性識別、虛假信息判斷。
阿里金融通過其龐大的雲計算能力及數十位優秀建模團隊的多種模型，爲阿里集團的商戶、店主時時計算其信用額度及其應收賬款數量，依託電商平臺、支付寶和阿里雲，實現客戶、資金和信息的封閉運行，一方面有效降低了風險因素，同時真正的做到了一分鐘放貸。
2、供應鏈金融模式
供應鏈金融是供應鏈管理的參與者(核心企業)作爲組織者，對供應鏈金融資源進行整合，爲供應鏈的其他參與方的資金提供渠道的一種融資方式，能夠通過整合資金、資源、物流等活動提高整個供應鏈的資金運用效率。供應鏈金融的具體產品，包括第三方金融機構對供應商的信貸產品和購買商的信貸產品。
供應鏈金融作爲一種創新產品，有極大的社會和經濟價值，一方面可以滿足企業的短期資金需求，促進整條產業鏈的協調發展，另一方面，通過引入核心企業能夠對資金需求企業以及產業鏈進行風險評估，可以擴大市場服務範圍。以電商企業爲代表的互聯網巨頭利用供應鏈金融模式，可以有效解決傳統供應鏈金融發展過程中的一系列問題，增加對中小企業的關注度及實際服務效果。
京東商城、蘇寧的供應鏈金融模式是以電商作爲核心企業，以未來收益的現金流作爲擔保，獲得銀行授信，爲供貨商提供貸款。
大數據金融模式廣泛應用於電商平臺，以對平臺用戶和供應商進行貸款融資，從中獲得貸款利息以及流暢的供應鏈所帶來的企業收益。隨着大數據金融的完善，企業將更加註重用戶個人的體驗，進行個性化金融產品的設計。未來，大數據金融企業之間的競爭將存在於對數據的採集範圍、數據真僞性的鑑別以及數據分析和個性化服務等方面。
大數據運管模式2
運營商大數據運管模式都有什麼優點呢？
1、數據非常精準
運營商大數據最主要的一個優點就是數據非常的精準。可以獲取的數據有很多，比如某些品牌的競價還有優化。還有一種情況是，如果關鍵詞的排名非常的靠前。這種情況下，那些網站訪客，還有一些軟件的用戶，這些客戶的搜索意向非常的強，而且也非常的主動。
2、數據的轉化率比較高
雖然在很多情況下排名的網站，在點擊的過程中，成本都非常的高，但是獲得的數據是非常精準的。這個時候可以參考同行的一些數據，這樣可以把同行的數據作爲抓取源。然後再用相對比較低的價格，這些同領域的客戶都爭取到，這一點的優勢是非常明顯的。
3、數據具有可控性
運營商大數據在運行的過程中，很多情況下都是自己抓模型。這樣就可以馬上知道是從哪些網站或者是哪些軟件裏面獲得的.這些數據。所以說數據的可控性是非常強大的，另外運營商大數據在運行的過程中，數據也是非常全的，它覆蓋了很多個領域，也覆蓋了很多的網站，除此之外，這些數據還覆蓋了很多的軟件，對數據的全面更加具有優勢了。
如何應用大數據進行管理？
現在各種各樣的廣告營銷越來越難即便精準如百度競價，好多訪客也只是看看就走開了，浪費了大量的推廣費用，想知道客戶的聯繫方式好做二次營銷，比登天還難。但是和運營商合作直接獲取訪客信息，並不需要銷售再去問客戶的信息，就能實現精準營銷，連網頁推廣費用都省了，是不是一步到位？
如果能合理的運用好運營商大數據，那麼從其中獲得的數據的價值是非常大的，而且可以運用的場景也非常的多。雖然有時候會受身份所限，但是隻要開展的數據應用合法，那麼就不會有太大的問題。所以對於運營商這種天然屬性不要持過多的懷疑態度。
大數據運管模式3
一、大數據環境下企業經營管理面臨的挑戰
（一）數據分析的效率問題
對於傳統的企業來說，企業需要進行分析的數據的數量有限，但是大數據時代下，企業每天都會接受大量的數據。科學技術的發展已經解決了大量數據的存儲問題，但是對於大量數據的分析仍然是企業面臨的挑戰。企業需要提高對數據的整合管理和分析的效率，只有這樣才能在有限的時間內充分的分析顧客的喜好，這對於企業來說也是巨大的挑戰。
（二）個人數據較爲敏感
對於企業來說，很多客戶的數據都屬於個人信息，這是涉及到個人隱私的事情，所以企業在對數據進行處理的過程中存在着泄露個人隱私的巨大風險。
一旦由於企業本身對數據的處理不當，或者是黑客的攻擊導致大量的客戶信息泄露，那麼就會給客戶造成惡劣的影響。企業的公司品牌便會在客戶的眼中大打折扣，而公司品牌是屬於企業的無形資產，是不可估量的價值，企業的品牌營銷需要大量的時間去構建，會給企業造成不可估量的名譽損失。
另外一個方面，個人信息也會涉及到法律上的相關問題。企業要想知道顧客的喜好需求或者是顧客的聯繫方式等，便需要大量客戶的信息，但是這些信息的獲取是否是合法的，是否是符合道德要求的，這些都是需要重點關注的問題。所以企業需要採取一定的方法避免對客戶的數據泄露。
（三）企業不重視對大數據的維護
對於大數據時代來說，大數據是一把雙刃劍，企業對於大數據如何運用決定着企業未來的發展，如何把大數據時代下的挑戰轉化爲機遇也是企業需要面臨的問題。大部分企業都重視對大數據的收集和數據運營的最後結果，但是不重視對數據的維護和管理，這是目光淺顯的做法。
數據的收集需要大量的人力物力，消耗大量的時間和金錢，很多企業都嚐到了大數據運算分析結果帶來的好處，所以也只重視最終的運營結果，但是他們不知道的是如果對數據維護不到位的話，下一次的數據收集又要投入大量的時間精力，這對於企業來說也是大量的損耗。
還有很多企業認爲數據維護需要投入額外的金錢，不願意增加數據的成本，導致最後企業的數據發展速度跟不上市場的腳步，被市場遠遠地甩在了身後。
（四）數據信息冗雜
大數據的特點是數據的信息量大，冗餘信息較多，這也給數據的分析帶來了非常大的難度。對於收集到的客戶的大量信息，企業需要對數據進行精準定位，篩選出跟本公司密切相關的客戶信息，這纔是對於企業來說有價值的信息。
但是通常這部分信息在總體信息中的佔比非常少，需要企業投入一定的時間對於數據進行精準處理，這也需要企業擁有一批專業素質過硬的人才，設計出一套適合自己企業數據處理的模式，而很多企業爲了節省成本，往往不會花費大量的時間和精力去設計出一套數據處理系統。如果沒有對企業信息的精準分析，會對企業的市場營銷造成影響，這也是企業在經營管理的過程中面臨的挑戰。
（五）管理者不重視數據營銷
由於我國企業的管理制度，很多時候都是管理者一人獨大，管理者擁有着絕對的話語權，如果企業的管理者不重視數據的重要性，只是主觀臆斷，很容易造成判斷上的失誤，不根據數據提供的信息分析市場的發展趨勢，只是根據以往的經驗，很容易做出不符合市場發展的科學決策，影響企業的利益，嚴重的甚至威脅企業的發展。所以管理者不重視數據營銷的作用會增加大數據環境企業的經營管理的挑戰。
