大数据是如何用来赚钱和亏钱的
作者：互联网
分类 : 比特网
　　是如何赚钱和亏钱的
　　大无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到具体大数据如何带来收益，和具体如何实现的例子，这是怎么回事呢？
　　多年来，在经历了几个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，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。
　　公司如何通过大数据赚钱
　　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，例如使用平台(如AWS)，先从很小数量的开始，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。
　　公司为何因为大数据亏钱
　　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：
　　步子迈太大：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。
　　低估人力投入：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。
　　迷信自然语言处理：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。
　　作者Marco Visibelli是一位曾经工作于，后离职创建Kuldat的数据科学家，他的公司主营运用大数据来为销售和市场分析潜在获益机会。
[ 责任编辑：ran ]
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大数据怎么赚钱？
　　6月初，菜鸟与顺丰互相指责对方关闭数据接口，这场关于数据的大战引发了各界关注。快递行业的巨头为何如此重视对数据的争夺？大数据市场有多大？大数据怎么赚钱？针对这些问题，经济日报·中国经济网记者采访了业内专家和企业。
　　大数据市场有多大
　　“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
　　“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大；二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。
　　目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。
　　从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。
　　“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元；大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元；大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。
　　“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。
　　做数据“搬运工”
　　目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域；另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。
　　不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。
　　“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。
　　在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API（应用程序编程接口），开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。
　　在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。
　　聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。
　　数据的“消化”和“利用”
　　如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。
　　数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具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。
　　阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。
　　计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统；通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。
　　大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品；旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价；新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。
　　在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。
　　（经济日报·中国经济网 记者王轶辰）
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什么是大数据？有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受记者采访时说。
责任编辑：陈近梅
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你一样可以通过大数据分析赚钱
从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户「口味」的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值，也就是我们赚钱的途径。简单来说就是，第一步是通过“众包”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”，最后利用分析结果进行“资源优化配置”，达到赚钱的目的。第一步，通过“众包”产生和收集数据，明确赚钱的方向。大数据的“海量数据”就是由“众包”产生的。广义上，用户的行为数据，各种传感器的数据，也都是“众包”的形式，只要是由过去集中式的产生模式扩散到分布式的模式，都是众包的形式。现在的互联网产品都是“众包”来源，用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道什么，瞬间就能分析出来。过去想知道用户有没有做一件事，比如有没有用过这个功能？太难了。现在呢，就问点击这个行为，点击了几下、点击在哪里，什么时候点的，甚至这是在什么地方点的、点击之后又做了什么，一清二楚。 用户平时用不用这个功能、怎么用这个功能，也就一目了然。对于产品设计者来说，这是至关重要的数据。而且，这是完整的数据！如果是互联网产品，那么我知道的是所有用户的数据，不是过去传统行业产品的样本数据。腾讯知道所有微信用户有多少用朋友圈、知道这些用户每天都发几条朋友圈、知道这些用户每天都发了什么，并且每一个数据都是真实可用的。在实体产品的行业，随着未来整个产品从生产到销售到使用的信息化，大数据也会渐渐起到更大的作用。过去我卖的一瓶水，可能到某个超市就断掉了，我不知道这瓶水被谁买走了。但现在我在天猫卖的一瓶水，我知道对方这个用户是每个月买十箱水的，他的地址是某个高档餐厅，那我就知道这瓶水的目标受众是谁了第二步，通过“全量数据挖掘”获知“真相”，知道赚钱的多少。 通过分析阿里巴巴全年的数据得到的阿里巴巴的世界贸易与全国贸易的趋势。这不仅是阿里巴巴集团的运营情况，其实也部分反映了整个中国的经济运行情况。而且这些数据不是通过采样得来的，就是真真切切的“全量数据”。所有行为（消费、交易）发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录，那这些数据就能产生巨大的价值。你知道我在淘宝买了点东西、跟谁微信聊了几句话、去百度随便查了点东西，就能知道我是什么人了？还真的可以。只要数据保质保量。我知道你一个月没买避孕套这两天突然买了三盒，那可能是你要跟异地恋的女朋友见面了；我发现你微信跟异地的某个妹子聊得特别多、经常还视频，那这大概就是你异地的女朋友；我了解你在百度一直搜东南亚的机票和旅行攻略，那我知道你可能要去那里玩。就是这么简单的三条元数据，我就能推测出来，你很大概率上，最近要跟女朋友一起去东南亚旅行。说实话，做这么基础的逻辑推断，比下围棋容易多了。你打电话时，可以知道你给谁打（妇科医生？要生孩子了。律师？最近有官司。） 你买东西时，可以知道你的消费能力、家庭状况、喜好甚至性格（高端笔记本？爱玩游戏。蜡笔和简笔画册？家里有小孩。） 你出门消费时，可以知道你的生活习惯和个人情况（健身房？应该很健康。经常大保健？可能身体比较虚。） 你加别人微信时，可以知道你的社交圈子。此时，大数据本身已经成为了产品，可以输出有价值的内容。消费行为数据，卖给广告商，广告商就可以定向给你投送广告；信用数据，卖给银行，银行就可以判断出你的信用程度；健康数据，卖给保险公司...你懂的。 能赚到多少钱也就是分分钟的事。第三步，大数据的核心价值——“资源优化配置”，真真切切赚到钱。滴滴打车曾通过投票和订单分析的方式得出了北上广深四地的加班大楼排行榜，但事实真的是即使加班很晚也很难打到车啊！所以滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录，这些数据都将被转换成有价值的商业数据。这块数据的价值，远超想象。所以我们说，基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，赚钱也就很简单了。你觉得呢？
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