個人如何利用大數據掙錢

❶ 大數據和人工智慧時代的個人如何創業

毓美美作答：任何行業都會有很多自有數據，比如農業，工業，醫療等等業內的公司本身運營了多年積累了不少數據的，隨著大數據發展，可以盤活這些數據，挖掘出價值後反哺本公司，或者開放這個能力給行業內其他公司或者上下游公司，讓大家都提升效率或者創收。

大數據可以提升 社會 效率，提高生產力。詳細來說，大數據的價值在於，通過數據挖掘和分析，提升個人和組織效率，增強其市場競爭力，實現資源優化配置，促進 社會 整體效率上升。

大數據經歷底層技術的興起和發展，產業生態的構建，正逐步滲透到各個企業的數據化戰略之中，創業人員掌握大數據的分析與應用，可以很好地幫助其搭建底層的數據倉庫。利用數據，可以幫助其優選商品，和甄選策略。

創業者善於應用大數據可以起到事半功倍的效果，在財務預算和運營分析中，大數據都可以產出價值。結合大數據，通過分析過往 歷史 數據，可以對來年的預算作出預測，甚至直接完成財務預算工作，避免同樣針對運營分析，結合大數據工具，將運營工作數據化以後，只需一份完整的報表，就可以迅速了解運營宏微觀情況，數據有異常時可及時告警到相關負責人，從而減少不必要的損失。

人工智慧強大之處也是依賴於大數據，未來百分之五十以上的職業被人工智慧所替代也是極有可能出現的，我們唯有多方面的吸取專業技能，通百藝而專一長，這樣才有可能不會被人工智慧限制。

人工智慧將會極大地改變人類生活，開啟一個全新的智能時代，新的時代已經到來了，相信新的時代會讓人們跟上節奏的，新 科技 必將被人類所利用，人類必將因發達的高 科技 而極大地改善生活。創業者該對未來懷有一顆堅定、接受的心態，唯有放寬目光，長遠考慮，才是對未來最佳的計策。

首先我們要明確這兩個定義：大數據和人工智慧。人工智慧好理解，現在已經逐步走進大家的生活中，比如說智能家居、手機語音助手、公眾號機器人等等。

目前，人工智慧已經替代了很多簡單的人力工作， 社會 勞動力數量有愈來下降的趨勢，創業時要避免選擇下遊客戶有可能被人工智慧搶占的行業，要麼就直接加入人工智慧行業。

但人工智慧畢竟是一門科學，對學歷、技術、資金等等都需要有一定了解，門檻相對不低，對於中小型創業者來說有一定挑戰。

那麼，什麼是大數據呢？

企業家和學者們時常說「我們已經來到了大數據時代」。研究機構Gartner給出了這樣的定義：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

定義固然官方，看起來略顯晦澀，我們可以這樣理解：數據就是信息，大數據就是信息的汪洋大海。大數據具有大量、高速、多樣、價值、真實性五個特點，其中「高速」是目前時代發展的顯著特徵。

由此，我們也迎接來了5G時代，生活節奏越來越快，個人生活越來越碎片化，這些為我們的創業也提供了思路——滿足大眾「快」的需求。

像臨風堂教育，就很好地抓住了這一點。臨風堂的國學國畫書法三課一體課程體系，打破了人們對書畫練習的傳統認知。不臨摹，獨立創作成為行業標新，2小時學會中國畫成為現實。在其他人想要學習書畫，卻又因需要多年的刻苦練習而望而卻步時，臨風堂的孩子已經可以達到熟練創作的水平。在臨風堂進行招商加盟的三年多時間里，全國已有800多家加盟校，課程體系的成果已經惠及二十萬家庭。

在貴州的大數據峰會上，馬雲說過：未來100年是智慧、體驗、服務的時代，如果不讓孩子學琴棋書畫，未來30年將找不到工作！

在機器逐漸取代人力的趨勢下，企業家未來可以競爭的是智慧，是藝術，也是文化。

❷ 如何利用信息差賺錢

全網都在講信息差怎麼賺錢，但實際上大多數人這輩子是賺不到錢的。今天這期我會徹底講清楚，究竟怎樣獲得優質信息，利用信息差去賺錢。

第三點，就是我們一定要去看國家的政策。我反反復復地說道，我們現在在一個最好的時代，國家在提倡共同富裕，反壟斷，那麼請你一定要多看一看新聞聯播，國家推崇什麼行業，我們就搞什麼，就算你不是在創業，進入到熱門行業的產業鏈里，你照樣可以賺得盆滿缽滿。就拿現在的短視頻來說，誰都知道這個行業是非常非常熱的，都想分一杯羹，這就導致供需關系嚴重的不平衡，人才缺口特別大，因為我自己的公司是做這個產業的，所以我深知道，如果您有能力操盤運營一個IP，無論是內容生產還是私域運營，年入百萬真的是一件非常非常簡單的事，但很多人看不懂，也懶得研究，就會去找那些大肆鼓吹只要你交錢就直接躺平的招商加盟項目，最後無數次被收割智商稅。

OK，今天就聊到這兒，如果今天的分享對你有啟發，請在評論區寫下你的行業領域，一起聊聊你的行業該怎麼搞錢。

❸ 大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢

大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
「大數據的市場規模沒有天花板。」國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想，這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
「單獨討論大數據意義不大，它是依附於具體業務，和各個行業密切相關的。」李廣乾認為，大數據產業規模和兩大因素相關：一是經濟發展水平，需要大數據的業務越多，市場體量就越大;二是信息化發展水平，能夠產生數據的終端越多，數據就會越聚越多，而數據的生產是沒有上限的。目前，大數據的金礦還僅是開挖了「冰山一角」。全球來看，Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示，大數據作為新興領域，已經進入應用發展階段，基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢，技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟，應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大，並成為新的增長動力。從總體規模看，2016年，全球大數據市場規模實現16.5%的增長，預計將連續3年保持增速在15%左右。同時，大數據成為全球IT支出新的增長點，2016年，有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用，另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。「說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。」工信部賽迪研究院軟體所所長潘文預測，包括大數據硬體、大數據軟體、大數據服務等在內的大數據核心產業環節，2016年達到3100億元，將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元，將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元，將在2020年超過20萬億元。「從大數據核心產業結構看，基於大數據的服務是大數據核心產業的主體，其規模約佔大數據核心產業規模的90%，未來，服務也將是大數據產業的最核心部分。」潘文說。做數據「搬運工」目前國內大數據公司分為兩類：一類是已有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司，依靠大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。不同的大數據公司，盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發，那麼海量數據就是地產開發時的土地資源，數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開，一是通過直接「搬運」數據賺錢，二是通過數據加工分析盈利。「我們就像一個自來水廠一樣，用戶要你提供干凈的自來水，對方可能是酒廠、飯店、飲料廠，他把你的水做成飲料或酒。」聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司，公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中，左磊發現客戶對於數據的需求非常大，但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務，就是整合市面上有價值的數據源，從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價，到在線試題、電影、股票，做成標准化的API(應用程序編程介面)，開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用，為他們免除數據收集、維護等環節。簡言之，聚合數據是一家數據源公司，充當的是數據「搬運工」的角色。在變現模式上，針對一些本身成本不高的服務，聚合數據會對用戶實行免費，而對一些成本相對高的服務，會按照每個介面或服務的成本收取不同的費用。2016年，聚合數據光API介面一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。另一個代表性類型是，國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，自2015年4月正式掛牌運營以來，僅用兩年多時間，就實現了可交易數據總量超過150PB，內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域，並於今年上半年實現正現金流，預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。數據的「消化」和「利用」如果說搬運數據是秀肌肉的「體力活」，那麼分析數據並提供解決方案就是拼智商的「腦力活」，相當於把收集來的數據「消化」「利用」好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式，而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想像空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說，數據分析工具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。阿里雲的「數加」平台就是典型的數據工具盈利模式。阿里雲大數據事業部總監徐常亮表示，阿里雲「數加」平台，承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據，可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務，用戶不用自建計算平台。此外，基於「數加」平台，阿里雲還提供數十款應用工具，覆蓋數據採集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上，「數加」平台提供了最豐富的雲端數據開發套件，包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面，通過移動數據分析產品，開發者可快速搭建日誌採集、分析系統;通過「數加」平台BI報表產品，3分鍾即可完成海量數據的分析報告。在機器學習方面，「數加」平台發布的機器學習工具，可基於海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形牆，可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面牆上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單，每一個產品都有詳情介紹。百分點研發總監蘇海波介紹，5.5億用戶的「畫像」匯總於此，包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分，經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作，商戶可以根據用戶消費偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅遊行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。在輸出解決方案上，大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益，節約成本，優化原有行業，衍生出新的商業模式。

❹ 「大數據」要這樣用才賺錢!

「大數據」要這樣用才賺錢!

大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。
一石激起千層浪，國務院發布的2015 第50號文《促進大數據發展行動綱要》刷滿了朋友圈，特別是其中提到了大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放。2017年底前形成跨部門數據資源共享格局，到2018年實現統一共享平台全覆蓋和數據共享及交換。2020年培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。
眾所周知，大數據商業價值巨大。但是中國大數據的商業價值還沒有被充分挖掘。主要的困難在大數據的分散，具有價值的數據大部分集中在在政府內部，壟斷國企業，以及互聯網巨頭之中。分散的數據無法幫助企業拿到具有價值的信息，無法實現大數據的商業變現。政府開放數據，以及大數據交易市場的建立是中國大數據商業價值應用的重中之重。
另外大數據的應用場景和大數據隱私問題，也是大數據商業應用功能的兩大問題，不知道數據應用場景，就無法尋找具有價值的數據，就無讓數據發揮作用，大數據的應用就會停留在解決數據採集、處理、存儲等大數據1.0時代的低級階段，無法實現大數據商業變現，無法激勵企業進一步投資大數據，無法形成數據價值應用的生態循環。大數據隱私問題是所有企業不能迴避的問題，到底何種數據可以進行交換，何種數據可以採集和變現，何種數據可以作為商品在市場流通，這些問題既影響個人隱私保護，又影響到企業購買數據產品的積極性，同時也影響了數據企業的發展。
中國大數據企業分為三類，一類是大數據技術公司，為企業提供大數據平台搭建，技術咨詢，大數據計算和存儲的產品，例如華為、亞信、浪潮等傳統IT公司。一類是大數據服務公司，為企業提供基於大數據技術的服務、平台、產品。包括為企業搭建大數據挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大數據處理平台，大數據清洗和挖掘服務例如明略科技，ADMaster，百分點。最後一類是提供數據產品的大數據公司，他們擁有數據，加工生成具有價值的數據，為市場提供標準的數據產品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星圖數據等。
中國大數據市場的數據來源有四種，一種是通過網路爬蟲採集的外部數據，大多數提供輿情分析的公司就是通過爬蟲技術來進行數據採集的。例如海量數據。一種是提供SaaS服務得到的數據，例如Talkindata。另外一種是靠和運營商或政府合作，通過數據挖掘得到的數據，例如亞信和九次方。最後一種就是自身平台產生的數據（電商、旅遊、媒體等互聯網企業），包括BAT以及較大的一些互聯網公司如360、當當、唯品會、聚美優品、攜程、今日頭條等。
一、開放數據的價值
開放數據就是政府向社會公布自己所擁有的，並經過脫敏的數據。包括天氣數據、GPS數據、金融數據、教育數據、交通數據、能源數據、醫療數據、政府投資數據、農業數據等。這些原始數據本身並沒有明顯的商業價值，但經過一些公司加工之後，可以產生巨大的商業價值。
開放數據在美國有幾千億美金的市場，包括300億美金的氣象數據，900億美金的GPS數據，上千億美金的醫療數據。但政府開放的數據是原始數據，數據自身的商業價值並不大，需要專業的公司對數據進收集，清洗，挖掘，展現，從而形成具有商業價值的數據。在美國有很多公司是依靠加工政府開放數據而實現其商業價值的，例如處理天氣數據的Zillow公司，the weather channel 公司，以及處理GPS數據的Garmin公司，它們的總市值已經超過了一百億美金。
1 、政府開放數據的主要范圍
a政府收集和製造的科學數據。例如天氣數據，政府資助的醫療研究數據。這些數據都可以作為公共資源進行使用。
b 政府運行的數據，例如政府支出或大型項目運行數據。開放數據一方面可以增加民眾對政府的信任，另一個方面可以給一些公司帶來商業機遇。
c監管行業的數據。這些數據由企業提供給政府，並且經過政府二次加工。這些宏觀數據對於產業規劃，企業的投資戰略都有很大影響。
2、 中國開放數據之路的挑戰
a 國家對數據治理還沒有完成。很多數據沒有集中管理，還是處於信息孤島狀態，這些都是開放數據需要解決的問題。數據治理投資巨大，時間周期較長，都是巨大的挑戰。
b 一些開放數據還不是電子形式。例如醫療數據和教育數據，在一些地區還處於紙質記錄狀態，沒有形成電子檔案。這些數據的電子化也是一個較大的挑戰。
c 開放數據的脫敏和整合將是一項重大的挑戰。特別是國有企業的數據，哪些數據可以公開，哪些數據需要脫敏，如何整合各個地方的數據，這些都是一個挑戰
d 大數據服務公司和大數據人才匱乏。由於大數據市場剛剛開始，市場上缺少大數據人才和大數據服務公司，公開的數據短時間可能很難產生商業價值，這會影響政府和企業開放數據的積極性，不利於形成良性的大數據商業市場，會影響開放數據項目的持續發展。
3、有關開放數據一些建議
人類社會即將進入數字時代，開放數據將會是巨大的生產力。政府已經認識到了開放數據的價值，會持續推動政府和國企的數據開放。即使短時間內開放數據的投資看不到商業價值，但其未來經濟價值會促使政府堅持開放數據的政策，持續進行投資。就像中國的高速公路，開放數據是另外一條信息高速公路，將數據轉化為資產，轉化為巨大的社會生產力，幫助企業實現更大的商業價值。
對於數據擁有者的政府，需要在保障公共安全和個人隱私的前提下，完成數據治理和數據整合，逐步向社會開放數據，並提高數據質量，公開面向所有個人和企業，有效利用政府科技資金，讓利益相關企業和個人參與到開放數據項目中，鼓勵創新，接受外部挑戰，利用集體智慧，實現數據最優選擇。
對於國有企業，需要在保護自身商業利益的前提下開放數據，幫助各自產業鏈企業的發展。同時開放數據也可以幫助其自身進行產業規劃，進行有效投資，發現市場機會和風險，穩健經營，科學決策。企業可以利用開放數據提高生產效率，減少資源浪費，降低決策失誤風險。產業鏈企業的良性發展，也會推動國企自身發展和進化，提高競爭力，優化企業經營，實現產業共贏。
對於企業家，開放數據將會作為新的資源，幫助企業進行發展，聚焦新的商業機遇，特別是在開放數據影響較大的保健行業，金融行業，能源行業，教育行業。數據服務公司可以利用開放數據，幫助消費者挖掘數據的潛在價值，為企業和政府提供具有價值的商業數據。對於經營中的公司，可以利用開放數據評價商業夥伴和潛在投資，通過提供數據來樹立消費者的忠誠度，學會在透明的商業社會中進行經營，尋找公共或私人合作的機會，專注自身產品和客戶，為消費者提供更好的產品和服務。
二、萬億的大數據市場
2014年的GDP中消費佔比已經超過了50%，標志著中國經濟正在向市場經濟轉型，消費佔GDP 50%－70%是中等發達國家向市場經濟過渡的一個表現，未來中國經濟增長最大的引擎應該來源於消費，特別是個人消費。中國正在經歷經濟結構調整和城鎮化，個人消費需求巨大，社會產品較為豐富，渠道也較為通暢，物流成本正在下降，運輸能力正在提高。但是社會消費零售總額增加的還不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水平還處於較低的水平。這些問題正在成為中國經濟發展的難題，是企業和社會需要解決的問題。
大數據的商業應用將會幫助企業解決這些問題；大數據的有效利用將會提高社會消費水平，將會幫住企業提高效率、洞察客戶、增加收入。大數據商業應用未來是萬億級的大市場，大數據是大生意。
大數據時代最重要的特徵是人類所有的行為都被數據記錄下來，無論是在電商的購買行為，旅遊度假，娛樂活動，行為軌跡等，所有的人類社會行為都被各種感測器和互聯網記錄下來。數據記錄了一切，人類社會的行為都變成了數據，用紙質媒體記錄人類歷史的時代已經過去，歷史正在被數據以文字、數據、表格、聲音、影像的方式記錄了下來。中國的大數據應用主要集中在徵信和精準營銷，這兩個市場的規模加在一起不過兩千億，但是大數據如果同所有企業的商業需求相結合，其產生的化學反應將是巨大的，市場規模將會超過萬億，大數據是個大生意。
網路連接了信息與讀者，阿里連接了商品與消費者，騰訊連接了人與人。BAT所有的連接都是建立在數據基礎之上的，可以認為大數據連接了一切。數據連接了消費者和商家，數據連接了客戶習慣，數據連接客戶喜好，數據連接了位置，數據連接了時間和空間，數據連接了歷史和現在。連接一切的大數據將會反饋所連接的事物、空間和時間，通過數據記錄來反饋物體的移動，客戶的消費習慣，個人愛好，行為習慣，活動軌跡，運動規律等。重要的這些反饋數據能知道；你是誰、你在哪裡、你喜歡什麼、你在干什麼、你的消費能力、以及你未來的需求等。所有被反饋的事物都被打上了一個或多個數據標簽，這些具有價值的標簽經過整理和分析後，將會揭示事物之間的相關性和規律，將會為個人、商家、社會帶來巨大價值。
1、大數據幫助製造業規劃生產，降低資源浪費
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，為客戶定製產品。
例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥，
2、移動大數據幫助房地產開發商規劃房地產開發
房地產行業在過去為中國GDP貢獻了很大力量，未來粗放型的房地產行業將會轉向精細化經營，從選地到規劃和從設計到建設，都需要參考當地到人口數據和消費者信息，進行科學決策；利用大數據商業應用加快房子銷售速度，降低自身負債。
房地產公司可以利用人群的手機位置信息來幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時利用人群到用戶畫像信息幫助房產公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提高房產價值。
3、移動大數據幫助餐飲零售行業進行選址和顧客導流
餐飲零售行業最關注客戶流量，過去開店選址時經常安排人員在十字路口進行人流統計，利用統計的人口流動信息來決定開店地址。進入到移動互聯網時代之後，智能手機的位置信息可以幫助餐飲零售行業進行開店選址，企業可以參考客戶畫像來決定開店的規模，以及產品的類別。
移動互聯網端的用戶標簽和畫像數據還可以幫助企業進行一些精準營銷，為新開的商戶導入客流。特別是在規模較大的購物商廈中，移動App端的位置導航功能，可以指引客戶找到新的商戶，參加促銷活動。市場上已經有成熟的零售餐飲商家和移動互聯網大數據公司在開店引流方面進行合作，資金利用的杠桿率超過了5倍，投入產出比較高。
4、感測器數據幫助產品進行故障診斷和預測
家電和汽車正在走向智能化，通過安裝感測器，汽車和智能家電可以將運行參數和運行狀態傳送到廠家的雲平台，廠家可以了解其產品的運行狀態，零部件的老化程度，幫助廠家及時更換故障器件，延長產品使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域將會產生巨大的市場，雲計算和大數據處理平台將起到關鍵的作用。
中國汽車市場的銷售規模超過萬億，家電市場也有一萬多億。車聯網和智能家電涉及的大數據應用市場也是巨大的，按照大數據商業變現高杠桿率的特點，其市場規模至少應該在百億左右。
5、利用移動互聯網位置信息進行精準營銷
O2O已經成為了一個重要的商業模式，很多互聯網企業和傳統企業都在尋找O2O的應用場景，訂餐、教育、家政、汽車美容等都成為O2O的應用典範。移動互聯網數據具有LBS和實時特點，可以幫助企業及時連接客戶，依據客戶需求進行精準營銷。
大型購物中心一般都設有電影院，經常存在某些電影在開場前30分鍾，大量電影票還沒有出售的情況。藉助於手機App推送廣告功能，電影院在電影放映前30分鍾，可以將電影票以2折價格推送給正在周圍就餐的客戶。依據客戶畫像信息，電影票將推送給喜愛看電影的顧客，增加電影銷售額。企業可以利用手機App進行廣告推送，做到千人千面，依據客戶喜好來進行廣告推送。這種精準廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基於位置信息的精準廣告推送被大規模的商業應用，將會促進商品流轉，大幅度提高社會消費總額，幫助傳統企業實現互聯網＋的戰略。
6、電商大數據將會幫助企業優化資源配置
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，電商網站內推薦引擎將會依據客戶的購買行為，進行關聯產品的推薦。除了精準營銷，電商還可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單後的短時間內，將貨物送上門，提高客戶體驗。電商還可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供小額貸款，也可以將此數據提供給銀行，為中小企業信貸提供支持。
電商的數據量足夠大，數據較為集中，數據種類較多，其商業應用具有較大的想像空間。包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。依託大數據分析，電商可幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等，有利於精細化大生產，提高生產效率，優化資源配置。
7、移動大數據助力交通運輸規劃和管理
交通大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器的數據了解車輛通行密度，合理進行道路規劃。另一方面可以利用大數據分析來實現交通信號燈智能切換，提高已有線路運輸能力。
在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。大數據可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大數據提高上座率，降低運行成本；鐵路公司可以利用大數據安排客運和貨運列車，降低運營成本。
8、大數據幫助金融行業進行價值變現
大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。招商銀行(600036,股吧)利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息。
中國目前金融行業大數據價值變主要在用戶體驗提升和大數據營銷兩個方面，其中招商銀行信用卡中心和平安銀行(000001,股吧)走到了金融行業的前面。
大數據在很多行業都有廣泛的應用場景，例如在醫療行業，農林牧漁、能源行業、物流行業等，大數據將會是電商之後的另外一個巨大市場，結合了所有行業的商業需求之後，大數據產業的市場規模將會是個萬億級別。大數據不是電力但是比電力更能提供動力，大數據不是石油，但是比石油更能驅動企業發展。大數據就是資產，能夠幫助企業進行價值變現。大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。

❺ 如何利用大數據來創造價值

深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。

❻ 如何利用數據賺錢

消費者分為懂行和不懂的小白，對於現在的社會，人們的交流變的更加的廣泛，交往的朋友各行各業都有，因此有想買的東西時有些人看重的不在是越貴越好了。營銷策劃公司認為，對於那些外觀上區別不大的商品來說，用數據去競爭市場是最為有效的一種競爭方式。
這是一輛與眾不同的汽車，它擁有寬闊的車廂，那扇拱頂似的車門，那華麗的皮革...你感到了嗎?這是一輛多麼美麗的車，這輛車的售價某元。
氣缸容積6749毫升，排量6.7公升，v-12前置發動機，缸徑92.0毫米，總長度(英寸)202.8，總寬度(英寸)78.2...這輛車的售價某元。
手機或者電腦是生活中的必需品，你買手機或者電腦的時候是選擇外觀品牌還是實際參數呢?反正小編是選擇參數，雖然在價格上差不多的產品但是在參數上卻很大，畢竟很多品牌手機在剛出來的時候價格很高很高的，比如說一個1500塊的手機在兩年後將要退出市場，就算是出廠價格大約也會在八百多附近!天啊價格相差一半還要多，這是因為低價銷售處理庫存嗎?答案不是，處理庫存價格會在三百到五百之間，這是什麼原因造成的呢?其實在開始的時候會有大量的宣傳，其成本也就高了，但是在後期主要推出的產品不是這個了成本也降下來了，最後商品已經停產了，不再打算銷售了，那麼就虧本處理了。
品牌營銷用數據說話是真實有效的，特別是在那些電子產品上外觀差距不大的時候，數據就能夠展現出商品的優點，與其它產品的不同，就像手機店在推廣產品的時候永遠都是一個價格然後就是手機參數，但是在超市中永遠都是只有價格，什麼都沒有，用參數競爭是市場中使用的一種競爭方式，也是一種策略，當你的商品數據比別更高的時候品牌在市場中的競爭力就會更大。

❼ 怎麼通過大數據掙錢 說的通俗一點

❽ 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。

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。

以上是小編為大家分享的關於大數據是如何賺錢和虧錢的的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❾ 點擊量怎麼賺錢

大數據時代，點擊量已經被人們所熟知。接下來我告訴大家點擊量如何賺錢。

• 01

  作品點擊量首先是運用流量賺錢，就是說你的作品關注度越高。你的作品用的流量越多，那麼關注度肯定也會更高。有些平台就會出錢讓你的作品登陸他們的平台，你就可以得到一定得酬金

• 02

  還有粉絲也是你的極其重要的資源，你的粉絲會為你的作品送一些禮物之類的。這些禮物可以在平台換成現金，然後這些就是你的收入。

• 03

  作品的影響力也是尤為關鍵的，你的作品的點擊量的上升。越來越多的人會看到你的作品，然後就會有廣告商來找你和你談廣告合作的事情。談成功之後，自然大把的鈔票就來了。

• 04

  這里還有就是你可以把你的作品做成一種文化產品，然後你可以做出很多的附加產品也就是所謂的周邊產品。你可以用這些周邊產品的出售來換取利潤，這樣你的作品利潤會大幅度提升。

❿ 數據如何賺錢

現在是大數據時代，如果有海量的數據，而且數據是有意義的，總能通過大數據分析來得到一些有價值的信息／知識。
利用數據賺錢，一種方案是直接賣數據，讓別人去分析。一種是分析出結果來，再賣分析結果。還有一種是利用數據吸引人來，通過流量賺錢。
直接賣數據一種是通過API賣，每次只能給一小部分數據；還有一種是海量數據賣。後者可能會帶來數據資產轉移的後果，賣了一次就沒法賣了。可以考慮UZER.ME大數據安全共享解決方案。