A. 大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
B. 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值
大數據肯定是可以為企業帶來和創造價值的！
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
具體方式我認為可以從三方面來講：
通過對基礎數據的分析及理解，有助於企業指導產品的運營、完善產品的功能、改善用戶的體驗，發現運營鄭局中的問題，確定運營的策略及方向，為產品換代升級或者企業轉型升級提供戰略決策的依據。
基於個性化的精準服廳叢大務，是最常見的應用領域，比如：營銷服務，廣告服務，徵信服務，反欺詐服務等。
通過對已有的數據進行包裝，提供數據服務，從而實現數據的價值。比如提供有償的扮豎開放數據平台服務、精準營銷服務、查詢服務、反欺詐服務等等。
企業能運用好大數據的紅利，必然會帶來不可估量的價值！
C. 大數據如何實現為企業盈利
你好，樓主，簡單說大數據技術本身不能直接產生盈利，比如VEIDP可殲神以建立統一的數據採集與數據查詢介面，可以為企業、機構提供數據可視化全景大地圖，以氏局虧直觀的圖形、圖表界面生動的展現數據。採集不同平臘返台終端或不同類型感測器上報的數據，精準的對數據進行分類索引並匯總。並可以無縫對接各類企業、機構現有的MIS系統的數據，進行綜合數據匯總分析，幫助企業用戶掌控和預測動態，搶佔先機，防控風險。
大數據技術本身用於預測動態，防控風險；間接的幫助企業高管在做出一些計劃決策時提供依據
謝謝採納
D. 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。
E. 公司如何通過大數據賺錢
公司如何通過大數據賺錢
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。
大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到具體大數據如何帶來收益，和具體如何實現的例子，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。
公司如何通過大數據賺錢
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。
公司為何因為大數據虧錢
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：
步子邁太大：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。
低估人力投入：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。
迷信自然語言處理：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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F. 大數據對利潤分配的影響
大數據與利潤分配如果有關系，那應該是國家統計局通過大數據做出報表，交給國務院，由國務院在進行利潤分配時的參考數據。如果是企業層面的，要看這個數據量是否形成「大」的要求。
影響分配的因素太多，大數據只是提供數據參考，通常中國的數據准確度、可信度也較差；另外，在分配的時候，決策人考慮的因素也絕非在書本上尋找依據，各種利益考量權衡都會影響利潤的分配。
如果要討論問題，最好有一個前提條件，否則回答的人無從答起，任何一個答案都可能不符合提問者的要求。希望以後可以有明確的條件及意圖。