在传统的产品上装上传感器，产品不仅只有使用功能，而且还能产生数据。数据通过无线通讯技术传输到服务器，便能产生巨大的价值，例如提高新产品设计、优化工艺、维保预测等等。劳斯莱斯公司采用采用这一模式，成功实现了利润的增加和商业模式的变革。劳斯莱斯是英国知名汽车制造商，也是航空发动机制造商。几年前，这家企业受困于销售航空发动机的利润不高，没有足够的资金投入研发。为了摆脱困境，公司受到方兴未艾的物联网影响，与四五家企业合作，开始在发动机里布设传感器。目前，一台劳斯莱斯航空发动机里的传感器已多达800多个。通过这些传感器采集的数据，劳斯莱斯可以知道每个发动机零部件的生命周期。当一个零部件快到了要更换的时候，它就可以通知飞机整机制造商和航空公司，提供更换和维修服务。
另一个案例就是世界上著名的轴承生产商SKF。通过在轴承上加载微小传感器，实时监测轴承的使用工况，提前预判轴承的使用寿命，并及时进行维保。
在非工业领域，也有这样的案例。例如，前进保险公司推出一个叫“快照”的服务。他们提供给客户一个设备安装在汽车上，实时记录客户的驾驶情况，例如行驶公里、夜间行车、紧急刹车等数据，依靠这些数据给客户订制个性化的保险方案。
模式二：产品数字化
产品数字化现在已经很普遍，电子书、电子音乐和视频等都属于这一类。现在这种数字化趋势越来越创新。比如有一个国际女子博物馆（InternationalMuseumofWomen），它采用非盈利性的运作模式，全世界的女性都可以在博物馆展示她们的艺术作品。这个博物馆的容量可要比实体博物馆大得多，有来自200多个国家1万多名艺术家在上面展示她们的作品，每天访客达到60万人。
另外在伦敦的酒店业，很多酒店的房卡都是采用数字化模式。登记入住时，手机上生成一个代码，用这个代码来开门就可以了。伦敦的地铁也是采用电子票行驶，不需要纸质票。当然你可以买纸质票，但是纸质票价格更高。采用了电子票以后，成本从14%降到了8%。对于客户来说，也不需要排队买票了。
在工业领域，可视化技术大大提高了制造业的设计水平。这几年兴起的3D打印技术更是一个把数字化产品转变成有形实体的逆向过程。在生命健康领域，病人记录已经能够实现数字化管理，这大大提高了诊断效率。未来外科医生完全可以通过病人身体的数字化模型来提高手术的准确率，降低手术风险。
模式三：跨行业数据的整合
大数据科学和新的IT标准提高了数据的集成能力，也使得数据跨行业的交互成为可能。智能城市是进行跨行业数据整合的最佳案例。在伦敦，电动汽车的使用给城市带来一系列新问题，大量电动车同时充电会使得电网产生峰值，影响城市用电。目前电网和交通网没有实现数据整合，如果这两个数据能整合到一起，就可以根据交通网的数据预测当天城市电网的情况，对电力的调配是非常有帮助的。反之，也能给交通管理提供信息咨询，更好地管理城市交通。另一个情况是，奥林匹克运动会之后伦敦交通堵塞情况比以前严重了8%，小型车辆数量日益攀升。研发发现，这和伦敦在网上购物的人数越来越多有关。人们在网上购买货物后，就使用小型车来运输这些商品。伦敦目前正在将网上购物的数据和交通拥堵的数据进行整合，分析原因，寻找创新的解决方案。
模式四：数据交易
英国气象局、IBM、英国帝国理工大学商学院和格兰瑟姆气候变化研究院一起组建了一个“开放平台”，以一种全新的方式交换全球天气数据。很多大型机构例如保险公司，很关心自然疾病的问题，也需要这样的数据。但是，目前气象数据的标准尚未统一，数据交换和共享存在困难。该平台建立了网上在线系统，吸引更多的人参与到数据整理、数据模型建立等工作中来。这一平台将为应对全球气候变化解决方案的创新提供数据支撑。
模式五：数据服务产品化
随着信息技术在商业领域的广泛引用，一些公司把内部运作良好的信息系统进行标准化开发，形成一种可行业推广应用的商品，这是一种数据服务产品化的新模式。
IBM在数据领域的耕耘始于它在公司内部实行的旅行预订和费用报告的自动化流程，这使公司降低了60%至75%的行政成本，而员工遵守公司规章制度的比例提高了4%。几年后，IBM意识到它的许多客户也对这一系统感兴趣，就着手对这一流程进行标准化处理，最好形成一项新的数据服务产品，销往全球各大企业。
花旗银行开发了一套数据交易的模型，用来分析金融系统各部门资金的流动状态。这套模型发现了客户无法进行高效支付的原因。后来，这套数据模型逐渐形成了产品，使用到各大银行客户服务的流程体系中，金融机构和客户都能随时跟踪支付的状态。
当前，信息技术在企业创新中的作用已不再仅仅是提高自动化水平或减低管理成本等，它已经或正在成为新兴商业机会的强大推动力量。以上五种模式是数据时代呈现出来的创新新模式。实际上，这五种模式不是孤立的，一种商业模式可能涵盖了两到三种模式，还可能把五种模式都包含在内。
二、企业如何使用这五种模式
在数据爆炸式增长的时代，企业应该开始系统地考虑信息技术将带来的新价值和新商业机会，而不仅仅只停留在利用信息技术提供更好的产品和服务这个层面上。这五种创新模式为企业探索数据时代的商业模式提供了一个系统的思维框架。那么，企业如何开始思考和梳理思路？以下问题可以帮助企业理清思路，寻找到新的商业机会。
基本问题
1.我们有什么数据？
2.我们可以获得什么数据？
3.我们能从我们的产品和流程中创造什么数据？
4.我们能从别人那里获取什么有帮助的数据？
5.我们可以利用别人的什么数据开展合作项目？
2.哪些是我们已经有的数据？哪些是我们需要开始建立的数据？
3.从这些数据中能分析出什么结论？
4.这些结论对我们的业务、客户、供应商、竞争折或其它行业带来什么新价值？
1.我们有哪些已经完全或基本实现数字化的产品？
2.我们怎么应用产品的数字化特性提高价值？
3.我们的哪些产品可以全部或部分实现数字化？
模式三：跨行业数据整合
1.我们的数据怎样和别人的数据整合在一起创造出新的价值？
2.我们能否扮演一个“催化剂”的角色，把别人的数据整合在一起创造新价值？
3.谁能从数据整合总获益？我们的合作者对什么样的商业模式有兴趣？
1.我们的数据怎样通过格式化或分析以后产生新价值？
2.数据在企业内部有什么价值吗？对我们现有的客户、潜在新客户或其它行业有什么价值吗？
1.我们是否拥有对别人有价值的独特的能力？
2.有没有办法把这种独特的能力形成标准，以便于推广应用？