利用大數據進行變現的商業模式主要有兩個：一是精準營銷，通過商品推薦和精準廣告投放，二是針對互聯網金融企業做大數據風控。
大數據資源的重複利用性和高維度特征注定使數據的擁有者遲早會發現數據中的隱含價值，並找到合適的方式將其變現，而這種變現就完全可能創造出全新的生產生活模式。
對於企業來說，當數據積累到一定程度，其對用戶和市場也會有新的認識。
“餓了麽”從外賣訂購平台起步，積累了大量的用戶飲食信息之後，發現原來可以把菜品供應和原材料供應聯係起來，於是就有了給餐廳提供食材的“有菜”
平台，進而打通批發、物流、服務等一整套鏈條。
這種做法其實就是依靠對已有客戶的深度了解，利用大數據帶來的高效率逐步侵占與現有服務相關的上下遊產業的模式。可以想象，這種擴張不會僅局限於同一產業的上下遊，橫向擴展隻是時間問題。
例如，飲食習慣不健康的人群反而可能對健康產品有更低的抵抗力。對大數據的深度挖掘會揭示其內在的深層含義，進而提供全新的商業機會。
從另一個角度看，電商對傳統商業的衝擊最開始來自於較低的成本（減少門麵等固定開銷），但最重要的差異還是因為電商掌握了傳統商戶無法獲得的用戶數據，並能依賴數據迅速調整。這個思路甚至可以拓展到原本並不從用戶處獲取數據的企業。例如，文章寫作從紙質媒體時代的單向發送到今天點擊量的追蹤。
實際上，如果能對讀者閱讀時的生理、心理進行測量（如心跳、眼睛焦點的移動、瞳孔放大等），那麽未來的文章寫作甚至都可能由數據直接產生。
“餓了麽”的案例更多體現的還隻是拓展企業自身的業務鏈，而基於大數據的互聯網征信則是開創了全新的業務藍海。在現代社會，個人信用是非常重要的基礎信息，但傳統的征信方式反饋速度慢、成本高，無法滿足互聯網金融業務的需求。
而基於線上、線下各種維度數據源的互聯網征信，將極大地豐富傳統征信數據，又具有實時性的特征。基於母公司自身擁有的大量用戶行為數據，螞蟻金服旗下的“芝麻信用”及騰訊旗下的“騰訊征信”明顯擁有起跑線優勢。而隨著數據的逐漸積累，相應的模型不斷迭代，其優勢很可能會變得越來越明顯。
金融的本質是風險管理，而風控是金融業務的核心，如消費貸款、抵押貸款、網絡借貸、票據融資、供應鏈金融等都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統金融風控主要利用信用屬性的數據，一般包括20 個緯度的數據，利用評分來判斷客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的十個數據緯度，包括年齡、職業、學曆、收入、工作單位、借貸情況、房產、汽車、還貸記錄等，同信用相關的數據還有產品、行業、區域、交款方式、理財方式、交款記錄、時間、金額、頻率等。金融企業根據這些數據緯度進行評分，得出申請人的評分，依據評分來決定是否貸款和貸款額度。
大數據風控並不是完全顛覆傳統的風控方式，實際上是豐富傳統風控的數據緯度。在互聯網金融風控中，首先要利用數據的信用屬性，判斷借款人的還款能力和還款意願，然後再利用信用屬性弱的數據進行補充。一般來說，是利用數據的關聯性來判斷借款人的信用情況，借助數據模型來揭示某些行為特征與信用風險之間的關係。
互聯網金融工具利用大數據來做風控，都是利用多維度數據來識別借款人的風險。與信用相關的數據越多地用於評價借款人的風險，其信用風險越被揭示得充分，信用評分就越客觀，越接近借款人的實際風險。
互聯網金融大數據風控常常考慮的九大數據緯度如下：（1）驗證借款人身份的數據；
（2）分析提交的數據來識別詐騙；（3）分析線上客戶申請行為來識別詐騙；（4）利用黑名單、灰名單來識別風險；（5）利用移動數據設備識別欺詐；（6）利用消費記錄進行信用評分；（7）參考社會關係來評估信用情況；（8）參考社會屬性和行為來評估信用；（9）利用司法信息評估風險。
總之，互聯網金融的大數據風控采用了用戶社會屬性和社會行為的數據，在一定程度上彌補了傳統風控數據緯度的不足，能夠更加全麵地識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融公司通過大數據分析來控製信用風險，將資金借給合格的貸款人，以保證資金安全。