怎么靠大数据赚钱

1. 大数据如何成为“大生意”

大数据如何成为“大生意”
2013年没人会质疑“大数据”的火爆程度。从技术厂商到企业用户，大家都相信大数据孕育着大机遇。大数据里有“大生意”，这个看似众人皆知的技术蓝海市场，如今却不得不面临一个严峻的现实：在保证数据安全的前提下如何对这些海量数据加以管理？大数据要转化成为真正的“大生意”，途径在哪？ 其实，要解决由技术所带来的业务难题，最终还是要回到技术本身。 数据中的生意经 作为目前国内规模最大、营业范围最宽、机构分布最广的证券公司之一的国泰君安证券股份有限公司（以下简称国泰君安），一直都对技术与业务领域的融合和应用有着前瞻性尝试。如何在激烈的市场竞争环境下，提升对客户数据分析能力以实现精准营销，构建一个符合自身业务转型的信息技术架构体系是国泰君安面临的首要任务。 “提升数据分析能力，实现对用户的精准服务与趋势跟踪。” 这是国泰君安信息技术部总经理助理何铁军对企业部署全新信息技术架构体系提出的应用要求。因此，国泰君安选择了微软 SQL Server 2012 构建新一代国泰零售客户 BI 分析系统，借助于微软 SQL Server 2012 提供的针对大数据量的数据分析及计算能力技术，国泰君安对海量用户数据的查询和分析功能有了显著提升，在执行客户数据建模、多维分析与钻取、动态报表分析与展现等应用领域的任务时，业务人员和 IT 人员无需花费大量的时间和精力进行查询编写、优化，即可实现对数据实时、高效的分析。 “SQL Server 2012 的列存储特性极大地提高数据分析的性能，使得针对所有用户的大数据长期动态趋势跟踪成为可能；另外，SQL Server 2012 的 Power View和Power Pivot 功能相互配合，满足了不同层面、不同场景的业务分析需求，以便利易用的方式提供了一个针对他们关心的客户群可视化快速精确分析的工具。“ 何铁军如是说。 “大生意”的秘密 从大数据中获得“大生意”回报的远不止国泰君安一家。 对企业用户数据分析和管理有着至高要求的完美（中国）有限公司，正在依靠微软 SQL Server 2012提供的完美数据服务，成就“百年完美，全球完美”。完美（中国）有限公司信息部资深总监张小卫，称赞SQL Server 2012完美的数据服务，使得完美所有的分子公司的同事都能够在统一集成的平台上工作，避免了数据源不统一的问题，同时也为完美打下了良好的数据分析基础，让完美的“大生意”有了更多保障。 在金蝶软件（中国）有限公司案例中，SQL Server 2012助力企业实现“大生意”的秘密，早已被业内所熟知。“微软 SQL Server 2012 的部署，让金蝶 K/3 在关键任务应用方面的性能得到了极大提升。实现更加可靠地支持关键任务、提升数据库管理效率、将数据动态地扩展到云端等收益。”金蝶软件K/3产品部首席架构师张利军表示，部署微软SQL Server 2012 之后，解决了先前业务发展中面临的数据管理挑战，达到了预期的目标。 “利用 SQL Server 2012 对云计算的支持，数据库管理员现在即可按照企业情况采用灵活的部署，无论是传统的服务器方式还是最新的云方式，都可以实现灵活的数据平台扩展。”北京超图软件股份有限公司助理总裁李绍俊，更关注SQL Server 2012基于云计算的动态扩展性能。这种基于云计算的动态拓展功能，可以帮助超图软件SuperMap GIS 用户根据自身业务发展的需求，将非敏感信息迁移到微软运营的公共 SQL 云服务上。李绍俊与数据库管理员经过与早期版本相比，发现 SQL Server 2012 不仅能够显著的降低 TCO（总体拥有成本），还可以为企业的关键任务提供极高的可用性和性能。同时，通过与微软的合作，优化了 SuperMap GIS 应用程序的架构设计与开发部署，大幅提升数据库的访问性能。 至此“大生意”的秘密已经浮出水面，那就是企业需要通过投资现代化IT架构基础，搭建以人为本的IT基础建构来推动数据中心变革。这一切，依靠微软SQL Server 2012就能实现。 行动起来 从国泰君安到完美，从金蝶再到超图软件，一个个成功的案例背后无不印证着一个事实：投资现代化IT架构基础，通过部署微软SQL Server 2012能带给企业丰厚的收益回报。通过变革数据中心，企业支撑现代应用，对洞察海量数据精准分析追踪目标客户，同时搭建以人为本的IT基础建构，降低IT运行故障，减去IT运维管理压力，大大提升了人员工作效率。 10月8日随着微软全球Cloud OS（云操作系统）的上市，SQL Server 2012基于云的企业级数据库能力将进一步提升，将帮助企业在激烈的市场竞争中能够快速、可靠地实现业务应用，从而使得其业务部门可以更多地将注意力集中在客户挖掘、客户服务、客户价值提升等核心业务上。 现在，如果你还在为企业是否部署SQL Server 2012而犹豫不决，是时候给自己一个肯定的理由了。

2. 大数据是如何赚钱和亏钱的

大数据是如何赚钱和亏钱的_数据分析师考试

大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？

多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要在于：实现对复杂系统更为精准的剖析，例如股票市场或供应链。（投行成为最早一批应用大数据分析的行业之一，可谓毫不意外。对利用技术提升效率，创造效益更为敏锐的商业模式，往往也是更赚钱的。）

在投行的日常工作中，为了精准地选择投资机会、选购股票，有大量对文档处理的需求，例如新闻简报，财务报表。如果人工进行，工作量过于庞大。因此助理分析师们往往简化他们的预测分析过程，并使用电子表格来完成绝大部分工作。通过大数据技术，投行可以整合各种信息，减少可能的（简化分析带来的）风险，从整体上带来更优越的分析和预测能力。

通过大数据平台，股票经纪和投资经理们可以聚合各种来源的非格式化数据，辅助判断哪些公司值得投资。所谓‘非格式化数据’包括如公司新闻，产品评论，供应商数据，价格变化，将这些信息以所谓“大数据”形式整合，通过建模，帮助股票经纪决策买入或售出股票。

有些采用如上方式进行投资预测的公司，很注重节约实施成本，例如使用云平台（如AWS），先从很小数量的服务器开始，随着获益增长，逐步提高投入。一位我认识的分析师，从一家大投行离职创业后，在不到六个月的时间内，仅仅使用非常有限的投入，创立了一个盈利良好的大数据交易系统。

即便在传统制造领域，大数据仍然可以提升预测能力。我曾经担任过顾问的某欧洲一线汽车制造厂商，通过建立一个钢材交易成本的分析系统，选择更好的时机，以更优价格买入原材料。这个系统由开源Java框架Hadoop创建，整合了多个供应商的共计15Tb的数据，在两年内为该公司节省了1600万美元。

这个项目的成功主要有两个原因：首先，公司有足够的信息为所有的供应商建模；其次，该项目节省的原材料成本超过了实施这个项目的费用。

然而，并非每个大数据项目都会这样成功。公司在大数据项目上以亏损告终的概率，有时和成功的概率相差无几。大数据项目失败的早期症状有很多种，最常见的问题如：

大数据并不需要一笔巨大的预算，如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目，往往会产生问题。在正式开始前，明智的做法是，尝试用有限的投入，在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏，一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高，而逐步扩大投入规模，确保收益始终大于投入。

在开始实施一个大数据系统前，问自己一个简单的问题：这个项目是否可以不需要持续的人工支持来运作？如果答案是，需要人工支持，那么建议停止项目。建立这样一个项目往往意味着百万级的损失，无法在有利润情况下保持维护和运行。

大数据有个经常听到的功能是，通过自然语言处理，将各种领域的各种数据处理成直接可读可理解的形式。这听起来确实很赞，但是在实际应用中，往往不尽如人意。自然语言处理仍然存在许多妨碍应用的限制，主要由于人工智能的发展还不够——而且在可见的10年内，这个情况可能不会有很大改观。

现代大数据项目具备巨大的节约成本的潜力，其效果对于过去的数据处理方式而言有如童话。但需要谨记的是，在投入时间和资源到大数据项目之前，首先要确认你的项目是收益大于成本的。只有傻瓜才会匆匆对一个点子一见钟情并倾其所有。

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3. 普通人如何利用大数据赚钱

普通人根本不会利用大数据，能够利用大数据赚钱的，不普通了。一般都是倒卖信息，专业推广广告，赚取收益。或者利用大数据推荐商品，文章等。

4. 做大数据真的能赚钱吗

瞧您这话说的。当然能挣钱了。而且是能挣大钱。

传统意义上，我们侍正并不将谷歌列为大数据公司。但他其实是干的是数据挖掘的活，他收录了所有网上公开的数据，从中间按关键词，挖掘出用户需要的数据。然后赚了大钱，现在全年营收应该是千亿美元级别的。

比如我们三大运营商，核心业务其实是数据传输，靠这个每天一个亿的小中雹目标是妥妥的。还有全国各地正在建的各种大数据中心是做数据存储的，比较有代表性的icloud，一个季度卖谈帆可以挣10亿美刀。

比如我们现在正在用的今日头条，也是做数据挖掘的。不过谷歌挖的是数据，头条挖的是用户。记住用户的阅读历史，猜测用户的阅读喜好，然后有目标的推送阅读内容。今年也就是2019年，今日头条打算靠这个挣1000个亿软妹币。

那您说大数据挣钱么？

5. 大数据公司的盈利方式是什么

盈利方式是估值。

1.帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;

2.运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;

3.对企业自身、投资对象进行不同战略情境演绎下的估值;

4.对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。