随着大数据时代的到来，收集数据的渠道不断拓宽，处理和分析数据的技术不断进步，人们也对大数据的价值有了更为深刻的认知。那么企业该如何更好地利用大数据，实现大数据变现？
一、数据自营
数据自营是指企业自身拥有海量数据和相关技术，并且具备一定的分析能力，可以根据数据分析结果改进和优化现有的产品和管理、运营模式，进而获得更多的商业利润。数据自营模式囊括了大数据价值链的所有环节，集收集、存储、处理和应用为一体，可以形成一个完整闭环。而且这种“自产自销”的模式可以帮助企业节约成本，也更加适应企业的需求。
二、数据租赁
数据租赁是指企业通过媒介将经过过滤和整合的数据销售和租赁给客户，并以此获得盈利的一种商业模式。从事数据租赁业务需要强大的数据收集能力和整合能力，适合那些本身就拥有海量数据的企业，他们不需要花很大力气去收集数据，只需要对数据进行简单的加工即可，比如百度和网易都对自己的游戏数据进行了挖掘和销售。
数据租赁是一个集数据采集、信息提取、价值传递于一体的完整链条，通过这个链条，数据实现了增值，成为了可以销售和租赁的商品和企业的宝贵资产。
三、数据平台
服务商可以通过数据平台为用户提供数据服务，并以此获得盈利，而数据平台服务包括数据分析平台服务、数据分享平台服务和数据交易平台服务。
数据交易平台是第三方服务商提供的平台，可以让卖家（数据拥有者）和买家（数据需求者）在平台上进行数据交易，卖家可以将数据上传到平台上，而买家可从平台上下载自己需要的数据。为了保证数据交易顺利进行，平台上要具有完善的平台技术。
四、数据仓库
数据仓库是指通过整合各种类型的数据，帮助客户快速地做出正确的决策，让客户的投资回报率达到最大化，从而获得盈利的商业模式。开展数据仓库业务的公司要具备高级数据分析人才和决策支持工具，只有这样，才能为企业提供分析报告和决策支持。数据仓库可以帮助企业改进业务流程，控制时间、物质和人力成本并提升生产质量。
五、数据外包
数据外包是指企业将数据收集、数据处理、数据分析等业务剥离出来，外包出来给专业机构。数据外包的形式有两种，一种是决策外包，另一种是技术外包。承接数据外包业务的公司必须具备先进的的大数据技术和超强的数据分析能力，还要具备一定的行业背景知识，才能帮助各行各业的企业解决问题。
