大数据交易赚钱吗

Ⅰ 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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Ⅱ 美团大数据技能实践赚钱嘛

赚钱。美团属于北京三快在线科技有限公司旗下，是2011年5月6日成立的团购网站。在美团进行大数据时间是赚钱的。

Ⅲ 风云大数据分析团队赚钱是真的吗

假的！这边已经有几个人被骗了

Ⅳ 大数据赚钱

利用大数据通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。以此实现盈利

Ⅳ 利用大数据炒股会赚吗

随着科学技术的发展，现在很多炒股软件都可以方便快捷地找到上市公司的关键数据。用大数据分析找出大股东的持仓成本，就等于看到了经销商的底牌。购买价格接近或低于市场平均持仓成本。利润机会越大，安全系数越高。

因为大数据分析人们的常识性需求或一些习惯性行为，只能通过多次或多次发生的常见行为事件找出一些规律。上述行为事件是相对固定时间或基本需求或习惯的单一行为的结果。作为股东，没有人能够预测未来。我们不否认这一点。然而，很少有人会否认每个人都可以回顾历史。我们不知道未来会上升还是下降。我们不知道如何波动。然而，如果一个好故事讲得很辛苦，说书人肯定会得到好处。粉丝越多，他得到的好处就越多。

Ⅵ 写给创业者十个大数据观点

写给创业者十个大数据观点

历经多种以数据为资源的创业公司，笔者深感大数据题材创业是高富帅的行为，对于创业者来说不但要拥有大数据的思维，帮客户创造价值，还要更好了解大数据的生态系统，不要想着成为什么平台，甚至设想成为数据生态里面的重要基础设施提供者，某个行业的领导者，而更多是要考虑如何先成为数据时代的收益者之一。

根据观察，笔者梳理了大数据的观点，写给创业者以供参考。

1.关于大数据赚钱

大数据的价值是没有问题的，可是它的商业价值是依赖用户数的；

简单举例：100元发掘了10元价值，如果销售给8个人，亏20，销售给80个人赚700，利润极高

这就是说，数据驱动的生意价值密度比较低，依赖用户数构建生意体系，一旦做大将是暴力，因为价值的复制性成本趋近于零。

2.关于大数据商业模式

目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段，解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题，很少有大数据平台真正运用自身的大数据，完成真正的产品创新，而非渠道的拓展。

就技术收益而言，营销的：

商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索悠优化都是有收益的；就安全而言：有合规、预警和智能巡检，是可以节省成本的、提高效率的；就产品创新而言，没有见到实物的产品创新案例；UGP（用户创造产品）平台会比较酷。

就目前已经赚钱的搜索业务，安全业务，舆情，情报，营销业务都是成功的案例，还有很多，靠大家切入，记住提供应用，不要搞系统。那是大公司干的事情。

3.关于大数据的普世价值

发现大数据的价值，如同发现新文明！

数据是群众智慧，将协助个体进行科学决策！

和之前的数据科学相比现在的DT能够实时在线，预测未来趋势！

企业层面将更加科学的倒逼企业的人财物产供销体系等

开放数据、是人类历史上最伟大的进步！

对于数据的价值认知不应该停留在商业领域，各行各业都需要数据驱动，各个学科也需要，我们人类在通过数据不断量化这个宇宙。

4.大数据与营销

科学和艺术的有机结合

数据更快、更准，艺术更富有感染力！

科学提升在理性范围内、艺术则非理性！

大数据目前贡献最多的还是在营销！

艺术价值>数据机制

数据对于营销效果是N%的提高，艺术是几十，几百，成千上万的提升，在数据时代一个好的营销是将数据与艺术结合的结果。

5.大数据的最大价值：大数据+物体=智能

心中有数为智慧、物中有数可智能！

数据给人类提供了造物的素材，使人有了学习上帝造物的本领；

大数据渗透到了所有场景，让物体智能，行为智能，谁学习谁受益，请用大数据帮助XX进行变革造句（大数据辅助说话，治病，吃饭，旅游，吵架）；

这是大数据的核心价值，在这个哪些硬件需要什么样的数据，如何去满足这种数据需求，如何节省资源，如何提高数据利用率，如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。终端决定后台，消费者决定市场！智能硬件是大数据的最终用武之地。

6.没有数据照样可以大数据

智慧高于知识，智慧是动态的，它可以随时产生（实时计算）的：你的心态，初心，勇敢，创新思维，工作环境人际关系都是条件，我们从数据，信息，知识，到智慧产生都是大数据处理的结果，古人没有数据但是产生了智慧，所以大数据思维不应局限在数据层面。

7.关于大数据的最佳商业模式

免费数据，收费api，会不是大数据最佳的商业模式？

大数据的最佳商业模式也许就是大数据交易。

8.大数据对企业的价值

助理业务生命周期管理：

各行各业都有大数据驱动的业务变革，任何一个行业

从社会化客户---原始的线索客户-----线索-机会-----

订单-产品设计--服务-----口碑------社会化客户，

整个商务的闭环都需要数据参与其中的。

助理数据生命周期管理：

从数据产生--数据采集--数据传输--数据存储--数据处理--数据分析--数据发布、展示和应用--产生新数据"整个数据效能价值的闭环。都需要数据参与其中。

9.当大数据智能PK自然

后大数据时代也许是自然科学的，现在峰会必谈大数据，而大数据之后能，笔者以为会谈自然科学，自然创造万物，数据只是自然的产物之一；

10.大数据与易经

思考：推理VS演绎，用01计算机技术釆集了部分数据，应用了一些数学算法，选择了一种经验场景，推理出一种结论，釆集不全，算法不准，场景不对，推理有误。

研究了一，生二，二生了三，三生了万物，掌握易经的古代人能掐会算，预测，演绎有根。这就是祖先的易经文明，演绎可能预知所有情况；

易经说，一时二运三风水四积阴德五读书，这就是已经对于社会的大数据结论。易经就是大数据思维。

以上十个观点，是笔者的一些点滴思考，有志于以数据题材创业的朋友，我还想和大家沟通的是对于大数据的市场需求要有所了解。从价值的角度来说，数据分三六九等，第一方数据，第二方数据，第三方数据。从目前来看，企业的第一方数据处理（hadoop等生态会是大需求，美国的战略是开源，中国的战略是数据开放和OEM跟进，也有很多自有技术的厂商）是目前最迫切的需求，以第一方数据分析为需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方数据的应用。融合企业自身业务的，加快业务协作的，整合利用业务合作方的数据的应用和技术是这一类需求。最后一类需求就是购买第三方数据拓展业务的需求，要么改善产品体验，要么进行客户拓展。这类需求促进大数据流动起来，是推动大数据流动性，产业链完善的主要动力。

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Ⅶ 做大数据真的能赚钱吗

未至科技数据来中心解决方案是以自组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

Ⅷ 如何用大数据赚钱

问题一：通过大数据如何赚钱 首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少；
其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善；
最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。
市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！

问题二：大数据怎么赚钱 拥有大数据的人，才考虑这个事情哪李。
对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。

问题三：如何利用大数据赚钱的方法和途径 这个要看具体的情况吧，而且做生意还是要多选择，我在国外看过一个很有特色的无比墙画，画面漂亮，不要开店的，不知道国内有没有，可以找找，以后绝对会取代墙纸

问题四：人人都在讲大数据，怎么利用大数据赚钱 大数据技术应用上可以通过开发各种APP或者系统、网站等借助大数据分析，精准营销，节约成本，挖去潜在用户人群及消费市场，从而实现变现盈利

问题五：怎么用大数据赚钱 可以说得具体点吗

问题六：大数据不再神秘 可谁知道怎么用大数据赚钱 用大数据赚钱，最低层次的，是卖数据――通过交易平台把掌握的数据直接卖出变毁扒现。
更高层次的，对数据进行分析，形成分析报告，提供给有需求的组织，这是数据可视化变现。
再高点层次的，像精准营销这种，通过掌握的海量用户数据进行用户画像，为他们展示精准的广告，收取广告主的钱，这是用数据间接变现。
最高层次的，醉翁之意不在酒，通过数据找准客户所在，最终完成自己产品的销售，或促成项目达成，这是数据商业价值变现。

问题七：怎么李余迟样利用大数据赚钱？ 要看新闻更新的是否快，可以做个自己的新闻类门户网站

问题八：怎样通过大数据赚钱 拥有大数据的人，才考虑这个事情。
对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。

问题九：大数据公司怎么赚钱? 根据个人理解，大数据公司赚钱分为三个等级
1. 直接出售数据： 包括脱敏的各种交易、操作、用户信息；互联网抓取的 *** 息
2. 对数据进行结构化分析后出售： 各种舆情监测，广告投放，传播分析等
3. 根据批量结构化后信息数据进行建模： 用于个性化推荐，走势预测等
中介公司大概能做第一个级别的吧。
当然，后面还有人工智能，只是目前依靠这个赚钱的公司还没看到。

问题十：现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢 为各行业和企业做数据分析啊，互联网时代数据是很重要的，依赖有效的数据分析，可以预测到很多方面，并作出适当的运作调整。会有企业因为自己没有能力做这一块，但又需要有这方面，就找他们设计开发咯。