在不同行业中，大数据应用需求也不尽相同，数据的分析手段、可视化方式均有所区别，因此符合实际应用需求的价值获取将是未来大数据关注的重点，应用将驱动大数据解决方案提供商采取不同的数据源，使用不同的数据分析方法，进而推动产业创新。
 
四、商业模式伴随连接层次的加深不断创新
 
在大数据技术体系中，数据是各方连接的中心，而核心价值也是在不同的连接中体现的，大数据的商业模式将根据连接方式的不断拓展而持续创新。
 
大数据中初级的连接方式是数据源和中心的连接，从而带来了数据托管和数据交易商业模式。数据托管是当前最为成熟、最为普遍的大数据商业模式，本质是发挥规模效应从而降低数据信息的存储和查询成本。数据交易平台促进了大数据链的上下游整合和横向的多种产业整合，当前如亚马逊、微软等企业均建立了数据商店。
 
大数据中级的连接方式是数据和价值的连接，数据关系挖掘和沉淀价利用的商业模式应运而生。关系挖掘是当前主流的大数据商业模式(+微信关注网络世界)，是数据科学的主要应用方式，通过数据发现隐藏的相关性，从而实现商业指导、精准服务、决策服务。沉淀价值利用是将传统无意义或垃圾数据进行利用，从而得出有价值的结论，是大数据技术能力的重要体现。
 
大数据中高级的连接方式是需求和供给的连接，其商业模式如数据社交O2O[注]。在这种模式中，数据成为连接网络各个节点的中介，个体作为网络节点可以通过数据相连，而大数据可以促进网络中个体间的交流，从而有效降低需求和供给之间的连接成本。
 
五、市场格局将呈现多层多样竞争态势
 
大数据正处在快速发展期，市场上呈现出各类企业竞相参与共同发展的态势。
 
随着大数据的不断成熟，市场格局也将随之变化，呈现出截然不同的态势。在数据采集领域，互联网企业根据自身的优势展开激烈的竞争。大数据数据源主要来源于三个方向：互联网数据、政府数据和企业产业的快速健康发展，更加完善的技术能力提供和完备的审查机制将是政府和产业界的工作重点。
 
六、我国布局大数据领域发展策略
 
总体看，2016年全球大数据产业规模将继续扩大，加速发展趋势不变，我国应着眼于产业发展趋势，进一步布局大数据领域发展。
 
一是促进政产学研用联合，积极利用开源模式和开放社区资源，加强大数据共性基础技术研发。
 
二是制定实施政府数据开放计划，确立数据开放的机制、重点开放领域和实施步骤，推动公共数据资源适度、合理地跨部门分享和向社会开放。
 
三是充分发挥政府及公共服务部门的引领和表率作用，加强大数据分析和应用，选择关系国计民生的重点行业领域，以应用模式创新和商业模式创新为重点，开展试点示范。
 
四是妥善处理好发展创新和安全规范的关系，审慎监管、保护创新，探索和完善安全管理规范措施，切实保障数据安全。

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