大數據交易賺錢嗎

Ⅰ 大數據是如何賺錢和虧錢的

大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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Ⅱ 美團大數據技能實踐賺錢嘛

賺錢。美團屬於北京三快在線科技有限公司旗下，是2011年5月6日成立的團購網站。在美團進行大數據時間是賺錢的。

Ⅲ 風雲大數據分析團隊賺錢是真的嗎

假的！這邊已經有幾個人被騙了

Ⅳ 大數據賺錢

利用大數據通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能，收費方式採取按需購買，部分功能服務免費，部分功能服務收費。以此實現盈利

Ⅳ 利用大數據炒股會賺嗎

隨著科學技術的發展，現在很多炒股軟體都可以方便快捷地找到上市公司的關鍵數據。用大數據分析找出大股東的持倉成本，就等於看到了經銷商的底牌。購買價格接近或低於市場平均持倉成本。利潤機會越大，安全系數越高。

因為大數據分析人們的常識性需求或一些習慣性行為，只能通過多次或多次發生的常見行為事件找出一些規律。上述行為事件是相對固定時間或基本需求或習慣的單一行為的結果。作為股東，沒有人能夠預測未來。我們不否認這一點。然而，很少有人會否認每個人都可以回顧歷史。我們不知道未來會上升還是下降。我們不知道如何波動。然而，如果一個好故事講得很辛苦，說書人肯定會得到好處。粉絲越多，他得到的好處就越多。

Ⅵ 寫給創業者十個大數據觀點

寫給創業者十個大數據觀點

歷經多種以數據為資源的創業公司，筆者深感大數據題材創業是高富帥的行為，對於創業者來說不但要擁有大數據的思維，幫客戶創造價值，還要更好了解大數據的生態系統，不要想著成為什麼平台，甚至設想成為數據生態裡面的重要基礎設施提供者，某個行業的領導者，而更多是要考慮如何先成為數據時代的收益者之一。

根據觀察，筆者梳理了大數據的觀點，寫給創業者以供參考。

1.關於大數據賺錢

大數據的價值是沒有問題的，可是它的商業價值是依賴用戶數的；

簡單舉例：100元發掘了10元價值，如果銷售給8個人，虧20，銷售給80個人賺700，利潤極高

這就是說，數據驅動的生意價值密度比較低，依賴用戶數構建生意體系，一旦做大將是暴力，因為價值的復制性成本趨近於零。

2.關於大數據商業模式

目前的大數據仍停留在概念系統建設的初級階段，解決現有數據量增加、處理速度快速處理的問題，很少有大數據平台真正運用自身的大數據，完成真正的產品創新，而非渠道的拓展。

就技術收益而言，營銷的：

商品推薦、廣告推薦、閱讀推薦、人才推薦、旅遊推薦搜索悠優化都是有收益的；就安全而言：有合規、預警和智能巡檢，是可以節省成本的、提高效率的；就產品創新而言，沒有見到實物的產品創新案例；UGP（用戶創造產品）平台會比較酷。

就目前已經賺錢的搜索業務，安全業務，輿情，情報，營銷業務都是成功的案例，還有很多，靠大家切入，記住提供應用，不要搞系統。那是大公司乾的事情。

3.關於大數據的普世價值

發現大數據的價值，如同發現新文明！

數據是群眾智慧，將協助個體進行科學決策！

和之前的數據科學相比現在的DT能夠實時在線，預測未來趨勢！

企業層面將更加科學的倒逼企業的人財物產供銷體系等

開放數據、是人類歷史上最偉大的進步！

對於數據的價值認知不應該停留在商業領域，各行各業都需要數據驅動，各個學科也需要，我們人類在通過數據不斷量化這個宇宙。

4.大數據與營銷

科學和藝術的有機結合

數據更快、更准，藝術更富有感染力！

科學提升在理性范圍內、藝術則非理性！

大數據目前貢獻最多的還是在營銷！

藝術價值>數據機制

數據對於營銷效果是N%的提高，藝術是幾十，幾百，成千上萬的提升，在數據時代一個好的營銷是將數據與藝術結合的結果。

5.大數據的最大價值：大數據+物體=智能

心中有數為智慧、物中有數可智能！

數據給人類提供了造物的素材，使人有了學習上帝造物的本領；

大數據滲透到了所有場景，讓物體智能，行為智能，誰學習誰受益，請用大數據幫助XX進行變革造句（大數據輔助說話，治病，吃飯，旅遊，吵架）；

這是大數據的核心價值，在這個哪些硬體需要什麼樣的數據，如何去滿足這種數據需求，如何節省資源，如何提高數據利用率，如何考慮硬體之間的數據交換和流動才是最重要的。終端決定後台，消費者決定市場！智能硬體是大數據的最終用武之地。

6.沒有數據照樣可以大數據

智慧高於知識，智慧是動態的，它可以隨時產生（實時計算）的：你的心態，初心，勇敢，創新思維，工作環境人際關系都是條件，我們從數據，信息，知識，到智慧產生都是大數據處理的結果，古人沒有數據但是產生了智慧，所以大數據思維不應局限在數據層面。

7.關於大數據的最佳商業模式

免費數據，收費api，會不是大數據最佳的商業模式？

大數據的最佳商業模式也許就是大數據交易。

8.大數據對企業的價值

助理業務生命周期管理：

各行各業都有大數據驅動的業務變革，任何一個行業

從社會化客戶---原始的線索客戶-----線索-機會-----

訂單-產品設計--服務-----口碑------社會化客戶，

整個商務的閉環都需要數據參與其中的。

助理數據生命周期管理：

從數據產生--數據採集--數據傳輸--數據存儲--數據處理--數據分析--數據發布、展示和應用--產生新數據"整個數據效能價值的閉環。都需要數據參與其中。

9.當大數據智能PK自然

後大數據時代也許是自然科學的，現在峰會必談大數據，而大數據之後能，筆者以為會談自然科學，自然創造萬物，數據只是自然的產物之一；

10.大數據與易經

思考：推理VS演繹，用01計算機技術釆集了部分數據，應用了一些數學演算法，選擇了一種經驗場景，推理出一種結論，釆集不全，演算法不準，場景不對，推理有誤。

研究了一，生二，二生了三，三生了萬物，掌握易經的古代人能掐會算，預測，演繹有根。這就是祖先的易經文明，演繹可能預知所有情況；

易經說，一時二運三風水四積陰德五讀書，這就是已經對於社會的大數據結論。易經就是大數據思維。

以上十個觀點，是筆者的一些點滴思考，有志於以數據題材創業的朋友，我還想和大家溝通的是對於大數據的市場需求要有所了解。從價值的角度來說，數據分三六九等，第一方數據，第二方數據，第三方數據。從目前來看，企業的第一方數據處理（hadoop等生態會是大需求，美國的戰略是開源，中國的戰略是數據開放和OEM跟進，也有很多自有技術的廠商）是目前最迫切的需求，以第一方數據分析為需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方數據的應用。融合企業自身業務的，加快業務協作的，整合利用業務合作方的數據的應用和技術是這一類需求。最後一類需求就是購買第三方數據拓展業務的需求，要麼改善產品體驗，要麼進行客戶拓展。這類需求促進大數據流動起來，是推動大數據流動性，產業鏈完善的主要動力。

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Ⅶ 做大數據真的能賺錢嗎

未至科技數據來中心解決方案是以自組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和面向對象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。

Ⅷ 如何用大數據賺錢

問題一：通過大數據如何賺錢 首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！

問題二：大數據怎麼賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情哪李。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題三：如何利用大數據賺錢的方法和途徑 這個要看具體的情況吧，而且做生意還是要多選擇，我在國外看過一個很有特色的無比牆畫，畫面漂亮，不要開店的，不知道國內有沒有，可以找找，以後絕對會取代牆紙

問題四：人人都在講大數據，怎麼利用大數據賺錢 大數據技術應用上可以通過開發各種APP或者系統、網站等藉助大數據分析，精準營銷，節約成本，挖去潛在用戶人群及消費市場，從而實現變現盈利

問題五：怎麼用大數據賺錢 可以說得具體點嗎

問題六：大數據不再神秘 可誰知道怎麼用大數據賺錢 用大數據賺錢，最低層次的，是賣數據――通過交易平台把掌握的數據直接賣出變毀扒現。
更高層次的，對數據進行分析，形成分析報告，提供給有需求的組織，這是數據可視化變現。
再高點層次的，像精準營銷這種，通過掌握的海量用戶數據進行用戶畫像，為他們展示精準的廣告，收取廣告主的錢，這是用數據間接變現。
最高層次的，醉翁之意不在酒，通過數據找准客戶所在，最終完成自己產品的銷售，或促成項目達成，這是數據商業價值變現。

問題七：怎麼李余遲樣利用大數據賺錢？ 要看新聞更新的是否快，可以做個自己的新聞類門戶網站

問題八：怎樣通過大數據賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題九：大數據公司怎麼賺錢? 根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級
1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、操作、用戶信息；互聯網抓取的 *** 息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等
中介公司大概能做第一個級別的吧。
當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。

問題十：現有的大數據公司，都是如何賺錢的呢 為各行業和企業做數據分析啊，互聯網時代數據是很重要的，依賴有效的數據分析，可以預測到很多方面，並作出適當的運作調整。會有企業因為自己沒有能力做這一塊，但又需要有這方面，就找他們設計開發咯。