数据分润
数据运营方提供数据智能产品调用服务，按照业务实践效果收取业务分润的费用。如可按获客量、访问量等维度进行收取。
数据
1. 基础设施建设：基础产品服务
以场景需求为核心，在特定应用场景内，部分采取数据分析、脱敏加密技术处理后的数据应用，包括但不限于：数据调研、分析应用等应用和咨询服务
技术提供方和数据运营方既可以是同一类企业（如大数据科技公司、隐私计算技术服务商等），也可以是不同类型企业。
• 模式1：技术产品销售：
数据要素流通商业模式
业务分润
....
技术输出
对系统更新维护等相关技术服务的费用。
数据运营方
数据运营的理想模式是在M×N的数据运营网络（如上图）中，数据「提供者」通过与数据运营方合作，将数据接入数据智能产品，数据运营方向数据「使用者」提供数据智能产品的调用服务，我们可以框架性地将数据智能产品理解为封装了算法模型和多方数据的综合性产品，来为数据「使用者」提供“数据调用+算法模型”的一揽子服务。在这其中，数据运营方需要通过数据运营能力来持续创造价值数据分润、业务分润。
数据提供方1
2. 数据运营与服务市场
数据流通商业模式（2024，中国市场）
数据使用方2
数据使用方N
对客户进行产品销售（产品形式可分为软件、硬件、软硬件一体机）。目前主要的实施方式为本地化部署。产品销售根据系统部署节点数量、功能模块等维度进行收费。如整体方案中含有硬件，也需涵盖硬件成本。
数据提供方2
数据提供方N
数据服务
技术提供方
• 模式3：场景应用：
数据使用者
数据运营方为「数据使用者」提供数据源接入服务，技术服务商向「数据提供者」收取数据分润费用。
数据使用方1
数据提供者
基础设施建设：基础产品服务
目前数据要素流通与应用正值行业基建期，各领域当中，市场需求导致了商业模式多元化，政务与公共部门集中在基础设施建设上，而金融、医疗、交通运输等代表领域多以数据运营与服务的模式开展实践应用
• 模式2：技术服务：
