数据业务模型分析与探讨
1. 开放数据业务模型
开放数据的业务模型有多种，不同的研究者提出了不同的分类。以下是一些常见的开放数据业务模型总结：
| 研究者 | 业务模型 |
| — | — |
| Sheridan 和 Tennison (2011) | Freemium、交叉补贴、网络效应（3种） |
| Tennison (2012) | 成本规避、赞助、双重许可、支持与服务、变更收费、通过参与提高质量、支持主营业务（7种） |
| Howard (2013) | 高级版、Freemium、开源、基础设施剃刀与刀片模式、需求导向平台、供应导向平台、免费品牌广告、白标开发（8种） |
| Ahmadi Zeleti 等 (2014) | Freemium、高级版、成本节约、间接收益、剃刀与刀片模式（5种） |
| Janssen 和 Zuiderwijk (2014) | 中介模型：单一用途应用、交互式应用、信息聚合器、比较模型、开放数据仓库、服务平台（6种） |
从这些模型可以看出，它们关注数据提供者和消费者之间的交互形式，并且可以结合上述模型的特点创建混合业务模型。
从大数据中我们可以学到一些关于数据资产的经验。大数据应用广泛部署在不同领域，从业务模型画布的角度研究业务的核心要素，展示了各种应用如何为客户提供价值以及如何利用大数据盈利。能够适应业务以利用大数据的公司可以获得竞争优势，业务模型也应相应重塑。有观点认为“大数据不太可能长期作为独立技术存在”以及“大数据和传统数据的区别正在消失”，这很可能也适用于链接数据。
2. 网络与业务模型
网络标准是链接数据的基
