1.單壹業務模式單壹業務又稱專業化業務，是指企業只在壹個產品領域進行設計、生產或銷售，經營範圍相對單壹。
2.多元化經營模式多元化經營模式分為三種基本類型:集中多元化、水平多元化和混合多元化。
此外，企業運營模式根據企業在產業鏈中的位置進行分類:
1.代工企業作為產業鏈中下遊企業的供應商，根據客戶訂單加工產品。在市場上，掛出了其他企業出售的招牌。
2.設計+銷售企業不參與生產領域的任何業務，只負責設計和銷售。企業在市場上設計客戶需要的產品和服務，然後尋找相應的生產代工。它要求企業有很強的設計和銷售能力，有自己的知名品牌。
3.生產+銷售類型
4.設計+生產+銷售。這是壹種商業模式，涉及產業鏈上的很多節點。采用這種商業模式的企業的特點是他們開發新產品的能力。
。5.信息服務信息服務企業通常是咨詢公司。這類企業或公司不涉及全部制造活動，但在很大程度上與制造業密切相關。
擴展信息:
在現代企業中，企業管理者利用電子商務平臺極大地提高了傳統商務活動的效率和效益。與傳統商業模式相比，這種商業模式具有以下優勢:
1.擴大市場範圍，增加商機。
2.降低交易成本。
3.減少庫存。為了滿足不可預測的市場需求，企業不得不保持壹定的產品庫存，而且由於企業管理者對原材料市場的不確定性，往往會保持壹定的原材料庫存。
庫存的根本原因是信息不暢，基於信息技術的電子商務可以解決企業決策中信息不準確、不及時的問題。
4.降低企業的管理成本，不用過多的文字材料和文件，減少辦公用品和人力成本的支出，也減少了溝通成本。
5.與客戶溝通良好。消費者可以直接和企業接觸溝通，直接對產品和服務提出疑問。同時，企業用文字、圖片、圖像向客戶展示產品和服務的內容，解釋和解答客戶的詢問，使整個售前售後服務及時清晰。
企業可以讓消費者以較低的成本提出自己的要求，然後根據不同的要求提供有針對性的產品和服務。
在電子商務下，企業可以真正滿足每個消費者的不同需求，滿足客戶的個性化需求，這不僅增加了其他企業進入的難度，也增加了產品和服務的銷售率和滿意度。實現整個供應鏈的可視化、企業管理的信息化、整體效益的最大化和企業管理成本的最小化，從而實現企業與客戶的“雙贏”，達到企業管理模式創新的目的。
大數據時代的商業邏輯大數據時代的商業邏輯
所謂數據挖掘，就是通過數學模型對企業存儲的大量數據進行分析，從而找出不同的客戶或細分市場，分析消費者的偏好和行為的方法。根據技術研究公司IDC的數據，全球數據的規模現在每兩年翻壹番。隨之而來的劇變體現在四個V的變化上。壹是數據量巨大，從TB級跳到PB級；二是數據類型多樣，網絡日誌、視頻、圖片、地理信息等成為巨大的新數據源。第三，價值密度低。以視頻為例。在持續監控的過程中，有用的數據可能只有壹兩秒鐘。第四，處理速度快，“1秒定律”與傳統的數據挖掘技術有本質區別。
顯然，“大數據”的興起為商業打開了壹扇新的大門。
毫無疑問，以數據為導向的思維方式已經給各方面帶來了高回報。例如，沃爾瑪等超級零售商早已開始分析銷售、定價、經濟、人口統計和天氣數據，從而選擇合適的商品在特定連鎖店上架，並根據這些分析確定商品降價的時機；UPS和其他貨運公司也在分析卡車交付時間和交通方式等相關數據，以微調其運輸路線。而壹些社交約會網站往往會仔細檢查其網站上列出的個人特征、回應和交流信息，以改進其算法，為想要約會的男女提供更好的匹配。今天的“海量數據”帶來了規模和範圍的轉折:物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網，遍布全球的手機、平板、PC、傳感器，都是數據的來源或承載方式。他們因為“數據”而聚集在壹起，進而成為企業未來價值升級需要關註的新的競爭領域。
麻省理工學院斯隆管理學院的經濟學教授Eric Brynolfson曾經將“大數據”的潛在影響比作“顯微鏡形式的數據測量革命”。在商業、經濟和其他領域，決策行為將越來越基於數據和分析，而不是基於經驗和直覺。根據這份研究報告，數據導向的管理活動正在企業界蔓延，這種管理活動開始獲得回報。“那些采用‘數據驅動決策’模式的公司，生產率可以提高5%到6%，這很難用其他因素來解釋。”
據悉，僅在美國，就有1.4萬到1.9萬具有數據分析和管理能力的專業人員，1.5萬具有理解和決策能力的管理人員和分析師(基於對海量數據的研究)。麥肯錫全球研究所的分析表明，為了充分利用海量數據的潛力，企業和決策者必須克服以下挑戰:
1.讓海量數據更容易獲取，更及時。在制造業中，整合來自R&D、設計和制造單位的數據，促進並行工程，可以縮短上市時間。
2.使用數據和實驗來揭示可變性並提高性能。隨著越來越多的交易數據以數字形式創建和存儲，企業可以收集更準確和詳細的績效信息，包括從產品庫存到員工病假的各種信息。
3.細分消費群體，量身定制服務。海量數據使企業能夠創建更加細分的細分市場，並定制適當的服務，以更好地滿足消費者的需求。
4.使用自動化算法來取代和支持人工決策。先進的分析算法可以大大提高決策的效率和質量，降低風險，發現隱藏的有價值的洞察。
5.創造新的商業模式、產品和服務。為了提高下壹代產品的開發水平和創造創新的售後服務，制造商正在充分利用從產品使用中獲得的數據。實時定位數據的出現創造了壹系列新的基於位置的移動服務，從導航和定位到個人跟蹤。
鑒於以上話題，本期封面將圍繞以下幾個關鍵問題展開:數據時代，企業的新利潤從何而來？大數據時代新的商業思維模式是什麽？如何利用「大數據」幫助社會化營銷？傳統企業(如企業招聘)如何利用數據技術實現資源的優化配置？所有這些問題都有壹個相同的命題:大數據時代誰能贏，怎麽贏？
數據已經坐到了司機的位置上，它就在那裏，有用又珍貴，甚至性感又時尚。
以上是邊肖為大家分享的內容。
大數據時代的商業邏輯
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6)用表格展示公司的歷史財務狀況和未來財務預測。如果是初創公司，歷史財務部分可以省略，但3-5年的財務預測必須滿足VC的投資回報預期。另外，最好匹配收入的驅動因素，比如客戶增長。但如果財務預測太離譜，讓VC不敢相信，所有的工作就白費了；
7)用壹兩句話陳述公司本輪預期融資金額，主要用於什麽？這通常是公司發展到下壹個重要階段所需的最少資金。如果VC願意多投資，當然最好。
8)用壹兩句話展示創業者和核心管理團隊的背景和“輝煌業績”。不要用壹些標準的套話，比如“CEO有10年互聯網和新媒體運營管理經驗”，而要具體到“c to在英特爾從事數據存儲研究3年”。