如何優化數據賺錢

⑴ seo網路盈利的秘籍 我是怎樣通過網路賺到100w

我的經驗是，大量的相關文章+合理的站內鏈接+穩定的更新頻率。

如何做好seo優化策略可參考如下方法：

在搜索引擎優化中，SEO策略影響到最終的優化效果。SEO策略不管對中小網站還是大型網站都是重要的，而對於大型網站，制定一個好的SEO策略尤為重要。

第一部分：關鍵詞分析

關鍵詞分析是所有SEO必須掌握的一門功課，大型網站雖然有海量的數據，但是每個頁面都需要進行關鍵詞分析，除了SEO之外，策劃、編輯也需要具備一定的關鍵詞分析能力。

關鍵詞分析的基本原則：

1、 調查用戶的搜索習慣：這是一個重要的方面，只有了解用戶的搜索習慣，才能把我用戶的搜索需求，用戶喜歡搜索什麼?用什麼搜索引擎?等等

2、 關鍵詞不能過於寬泛：關鍵詞過於寬泛會導致競爭激烈，耗費大量時間卻不一定得到想要的效果，並且可能降低了關鍵詞的相關性。

3、 關鍵詞不能過冷：想想，沒有用戶搜索的關鍵詞，還值得去優化嗎?

4、 關鍵詞要與頁面內容保持高度的相關性：這樣既有利於優化又有利於用戶。

關鍵詞挑選的步驟：

1、 確定核心關鍵詞：我們應該考慮的是哪一個詞或者兩個詞能夠最准確的描述網頁的內容?哪一個詞用戶搜索次數最多?

2、 核心關鍵詞定義上的擴展：例如核心關鍵詞的別名、僅次於核心關鍵詞的組合等、核心關鍵詞的輔助等。

3、 模擬用戶思維設計關鍵詞：把自己假想為用戶，那麼我會去搜索什麼關鍵詞呢?

4、 研究競爭者的關鍵詞：分析一下排名佔有優勢的競爭對手的網頁，他們都使用了什麼關鍵詞?

第二部分：頁面逆向優化

為什麼要做逆向優化?因為在大型網站中，頁面的優化價值一般不同於中小網站。考慮到各種綜合因素(例如品牌、頁面內容、用戶體驗等)，大型網站的頁面優化價值大多數呈現逆向順序，即：最終頁>專題頁>欄目頁>頻道頁>首頁。

如何針對各頁面進行關鍵詞分配呢?通常情況是這樣的：

1、 最終頁：針對長尾關鍵詞;

2、 專題頁：針對熱門關鍵詞，例如"周傑倫";

3、 欄目頁：針對固定關鍵詞，例如"音樂試聽";

4、 頻道頁：針對核心關鍵詞，例如 "音樂";

5、 首頁：不分配關鍵詞，而是以品牌為主。

在進行關鍵詞分配後，我們可以在最終頁中添加匹配的內鏈作為輔助，這是大型網站內鏈的優勢。

第三部分：前端搜索引擎友好，包括UI設計的搜索友好和前端代碼的搜索友好兩點

1、首先來看UI設計的搜索引擎友好：主要是做到導航清晰，以及flash和圖片等的使用，一般來說，導航以及帶有關鍵詞的部分不適合使用flash及圖片，因為大多數搜索引擎無法抓取flash及圖片中的文字。

2、然後是前端代碼的搜索引擎友好：

a、代碼的簡潔性：搜索引擎喜歡簡潔的html代碼，這樣更有利於分析。

b、重要信息靠前：指帶關鍵詞的及經常更新的信息盡量選擇出現在html的靠前位置。

c、過濾干擾信息：大型網站的頁面一般比較復雜，各種廣告、合作、交換內容以及其他沒有相關性的信息比較多，我們應該選擇使用js、iframe等搜索引擎無法識別的代碼過濾掉這一部分信息。

d、代碼的基礎SEO：這是基礎的SEO工作，避免html錯誤以及語義化標簽。

第四部分：內部鏈接策略

為什麼要強調內部鏈接策略?因為內鏈具有以下優勢：

1、 大型網站海量的數據使內鏈的優勢遠遠大於外鏈。外鏈的數量可能幾千幾萬幾十萬，但是大型網站擁有成百萬上千萬甚至上億的海量網頁內容，如果用這些海量的網頁做內鏈的建設，優勢是很明顯的。

2、 網站內的網頁間導出鏈接是一件很容易的事情。

3、 提高搜索引擎對網站的爬行索引效率，增強收錄，也有利於PR的傳遞。

4、 集中主題，使該主題的關鍵詞在搜索引擎中具有排名優勢。

在內鏈建設中，應該遵循以下原則：1、控制文章內鏈數量：穿插於文章內的鏈接可以根據內容的多少控制在3-8個左右。2、鏈接對象的相關性要高。3、給重要的網頁更多的關註：使重要的更有關鍵詞價值的網頁得到更好的排名。4、使用絕對路徑。

第五部分：外部鏈接策略

在強調大型網站的內鏈建設的同時也不能太忽視了外鏈的建設。外鏈的建設雖然沒有中小網站那麼重要，但是也具有很高的價值。通常可以通過交換鏈接、製造鏈接誘餌、投放帶鏈接的軟文等方法來建設外鏈。

1、 來看交換鏈接應該要遵循哪些原則：

a、鏈接文字中包含關鍵詞;b、盡量與相關性高的站點、頻道交換鏈接;c、對方網站導出鏈接數量不能過多，過多的話沒有太大的價值;d、避免與未被收錄以及被搜索引擎懲罰的網站交換鏈接

2、 製造鏈接誘餌：製造鏈接誘餌是一件省力的工作，這使得對方網站主動的為我們添加鏈接。製造鏈接誘餌的技巧很多，但是可以用兩個字來概括：創意。

3、 帶鏈接的軟文投放。指的是在商務推廣或者為專門為了得到外鏈而進行的帶鏈接的軟文投放。

第六部分:網站地圖策略

有很多大型網站不重視網站地圖的建設，不少大型網站的網站地圖只是敷衍了事，做一個擺設。其實網站對於大型網站是很重要的，大型網站海量的數據、復雜的網站導航結構、極快的更新頻率使得搜索引擎並不能完全抓取所有的網頁。這就是為什麼有的大型網站擁有百萬千萬甚至上億級的數據量，但是卻只被搜索引擎收錄了網站數據量的一半、三分之一甚至更少的一個重要原因。連收錄都保證不了，怎麼去做排名?

Html地圖：

1、 為搜索引擎建立一個良好的導航結構。

2、 Html地圖中可以分為橫向和縱向導航，橫向導航主要是頻道、欄目、專題等鏈接，縱向導航主要是針對關鍵詞。

3、 每個頁面都有指向網站地圖的鏈接。

Xml網站地圖：主要針對Google、yahoo、live等搜索引擎。因為大型網站數據量太大，單個的sitemap會導致sitemap.xml文件太大，超過搜索引擎的容忍度。所以我們要將sitemap.xml拆分為數個，每個拆分後的sitemap.xml則保持在搜索引擎建議的范圍內。

第七部分:搜索引擎友好寫作策略

搜索引擎友好寫作是創造海量數據對取得好的搜索引擎排名的很關鍵的一部分。而SEO人員不可能針對每個網頁都提出SEO建議或者方案，所以對寫作人員的培訓尤為重要。如果所有寫作人員都按照搜索引擎友好的原則去寫作，則產生的效果是很恐怖的。

1、 對寫作人員要進行反復培訓：寫作人員不是SEO，沒有經驗，不可能一遍就領悟SEO的寫作技巧。所以要對寫作人員進行反復的培訓才能達到效果。

2、 創造內容先思考用戶會去搜索什麼，針對用戶的搜索需求而寫作。

3、 重視title、meta寫作：例如Meta雖然在搜索引擎的權重已經很低，但是不好的meta寫作例如堆積關鍵詞、關鍵詞與內容不相關等行為反而會產生負作用。而Title的權重較高，盡量在Title中融入關鍵詞。

4、 內容與關鍵詞的融合：在內容中要適當的融入關鍵詞，使關鍵詞出現在適當的位置，並保持適當的關鍵詞密度。

5、 為關鍵詞加入鏈接很重要：為相關關鍵詞加入鏈接，或者為本網頁出現的其他網頁的關鍵詞加入鏈接，可以很好的利用內鏈優勢。

6、 為關鍵詞使用語義化標簽：

第八部分:日誌分析與數據挖掘

日誌分析與數據挖掘常常被我們所忽視，其實不管是大型網站還是中小網站，都是一件很有意義的工作。只是大型網站的日誌分析和數據挖掘工作難度要更高一些，因為數據量實在太大，所以我們要具備足夠的耐心來做該項工作，並且要有的放矢。

1、 網站日誌分析：網站日誌分析的的種類有很多，如訪問來源、瀏覽器、客戶端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相關的主要有以下三種：a、搜索引擎流量導入;b、搜索引擎關鍵詞分析;c、用戶搜索行為統計分析

2、 熱點數據挖掘：我們可以通過自身的網站日誌分析以及一些外在的工具和SEO自己對熱點的把握能力來進行熱點數據的挖掘。熱點數據的挖掘主要有以下手段：a、把握行業熱點，可以由編輯與SEO共同完成;b、預測潛在熱點，對信息的敏感度要求較高，能夠預測潛在的熱門信息。c、自己創造熱點，如炒作等;d、 為熱點製作專題

第九部分:為關鍵詞創作專題

除了最終頁面，各種針對熱門的關鍵詞所製作的專題應該作為網站的第二大搜索引擎流量來源。我們在對熱點數據進行挖掘後，就可以針對這些熱門關鍵詞製作專題了。製作的專題頁的內容從何而來?我們一般通過程序實現對應關鍵詞相關的信息進行篩選聚合，這樣就使得內容與關鍵詞高度匹配，為用戶、為搜索引擎都提供了所需要的內容。

當然，僅僅建立一個專題而沒有輔助手段是很難保證專題的搜索引擎排名的，我們可以通過文章內鏈、頻道頁推薦、或者最終頁的專題推薦來獲得鏈接達到效果。

1、為熱點關鍵詞製作專題

2、關鍵詞相關信息的聚合

3、輔以文章內鏈導入鏈接

⑵ 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。

⑶ 怎麼利用SEO去賺錢

1.一般需要做seo優化的企業都是中小企業，因為一般大型企業都是有專門做seo優化的部門，中小企業的老闆一般都是不懂seo的，所以他們的需求比較大，可以去給他們的企業做顧問，然後將他們的企業網站排名上去。
2.做一個大流量網站賺取廣告費
這個方法也是一個非常不錯的方法，你可以去建立一個流量大的網站，什麼是流量大的網站呢?就是那些有很多瀏覽者觀看的網站，例如電影小說之類的網站，通過seo的手法，或者也可以用其他的方法，提高自己的網站流量，掛上的網路聯盟廣告賺取廣告費。
3.賣網站
這里所說的賣網站是賣成品站，有排名流量的網站。
這里是一個比較講究技術的方法，你可以不用去找產品，也不用去找合作，但是要深挖自己的優化技術，然後做出一個網站或者優化一個關鍵詞到網路首頁，再去例如A5之類的交易網站掛上信息去兜售。
4.做培訓
seo的培訓市場也是比較大的，只要掌握了頂尖的seo技術，做出成功的案例出來，讓自己的網站排在網路前面，並且如果有這個技術的話最好是霸屏，這時你的名氣非常大了的話，那你就可以出來做培訓了，培訓的市場也是非常大的。

⑷ 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。

⑸ 做seo優化賺錢嗎到底該如何做

每一個SEOer都想把SEO做到爐火純青的底部，我也是一樣，但是對於剛入門的小白們怎麼才能做好，今天我就給大家屢屢思路。

首先，要明白SEO的目的是要進行網路營銷,通過SEO人員的技術性和辛苦性工作，達到讓網站最優化,從而提高用戶體驗,達到比較高的轉化率的目的，流量多多，詢盤多多，目的就達到了。

4、問答平台：這個很早就接觸過，因為做電子商務，在工作中發布產品信息的時間經常能用到此方法，非常給力，將此方法運用到自己的博客中，將會繼續給力!

5、論壇外鏈：說白了就是發布帖子，做好錨文本;然後在個性簽名中寫上自己的網址。

6、網路書簽：提交自己的站到主流搜索引擎以及權重的博客搜索引擎;利用好網路書簽。

⑹ 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。

⑺ 自動優化數據怎麼賺錢

自動優化數據賺錢的方法有:①掛廣告創收，如網路聯盟廣告；②賣產品，比如電子教程，冷門的搶手貨；③做客戶，這也很有用；④為他人提供SEO優化服務。基本上以上四種方法都是可操作的，這也不是什麼新鮮事。以前是這樣，現在和將來，都是差不多的方法，只是策略不同。第一，掛廣告賺錢需要網站有大量的訪客。只有廣告量和點擊率上去了，才能賺錢。適合內容的網站，如小說、文學網站、古文學習網站等。，都是不錯的選擇。不建議做交叉領域大的網站，盡量做內容垂直的網站，這樣可以專心做相關的長尾詞。第二，賣產品還是很有潛力的，但是不要選錯領域。有些產品是無論如何也賣不出去的，因為你面前有淘寶、JD.COM等商城。你要選擇這些大網站比較稀缺的那種，比如輔導班，視頻製作，編程學習，設計教程等等。冷門的商品有保健品和日用品(大商場沒有)。這類網站不少。有的人去別的網站買教程等資源，然後放到自己的網站上低價出售。別看幾塊幾十塊的，加起來還挺多的。第三，做淘的機會很多。現在的淘網站不賺錢的原因在於同質化嚴重，缺乏特色。站長總喜歡貪，比較麻煩。淘客也要選擇自己熟悉的領域，做垂直行業，走內容電商的道路，比如專注禮品、零食、汽車用品等。，而不是什麼都做。經常看到一些淘網站系統說可以直接調用描述api，自動更新數據，自動優化SEO，但是沒用。還是要手動更新內容，才能獲得搜索引擎和用戶的青睞。第四，利用優化技術為其他公司進行關鍵詞排名。這個有點辛苦，但是也很賺錢。這樣適合組隊。個人做的話，主要是精力不夠，太忙。如果他們給不了客服號碼，就很容易名譽掃地。不建議投機取巧，因為這樣會毀了整個優化行業的名聲。

⑻ 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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⑼ 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！

⑽ 「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。