电商大数据的盈利模式可以多样化，主要包括以下几个方面：
数据收集和清洗
建立完善的数据收集体系，包括消费者行为数据、营销数据、服务数据等。
开发数据清洗工具，从海量数据中筛选出准确可靠的数据。
数据挖掘和分析
对收集的数据进行挖掘和分析，实现个性化、精准化的营销策略，引导消费者购物行为、增加消费量。
通过对竞争对手的分析，更好地认知市场行业的影响。
建立数据平台
通过数据平台将挖掘和分析的数据以可视化图表等方式呈现，方便电商企业管理者进行分析，为决策提供参考依据。
个性化推荐系统
利用大数据分析，建立个性化推荐系统，提高用户满意度和销售量。
供应链优化
通过对供应链数据的分析，优化库存管理和物流运输，降低成本，提高交货速度和客户满意度。
广告推广和品牌营销
通过大数据分析，为企业和品牌提供精准的广告服务和品牌推广，提高广告投资回报率。
数据出售
将分析整理后的数据出售给互联网零售商或品牌，帮助他们更好地了解市场需求和消费者行为。
数据驱动的战略决策
利用大数据进行市场趋势预测、定价优化和需求预测，从而在运营和战略决策上获得竞争优势。
数据交换与合作
通过数据建模和联邦学习等技术，与其他企业或机构进行数据交换，输出有利于商业化的数据标签。
综上所述，电商大数据的盈利模式主要围绕数据的收集、分析、应用和出售等方面展开，通过提供有价值的数据和服务，帮助电商企业提高运营效率、降低成本、增加销售和提高客户满意度，从而实现盈利。