貴州大數據怎麼賺錢

『壹』 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。

『貳』 大數據引領貴州邁向新時代

大數據引領貴州邁向新時代_數據分析師考試

大數據是什麼？

大數據概念的提出，至今已過去35年，但是限於數據採集和分析水平的制約，真正的大數據時代，是伴隨著雲計算技術的成熟而來臨的。

簡單說，世間萬物真實的實體，皆可以被採集為數據，變成讓計算機能夠看懂的語言，通過計算機的運算分析，這些摸不著的虛擬數據又能夠服務於人。數據本身成為生產力要素，是大數據時代最典型的特徵。隨著採集能力的不斷提升，雲計算平台的不斷成熟，這個世界的數據化的過程越來越快，顛覆著我們的生活。

所謂發展大數據產業，通俗的理解就是通過多維度採集、存儲、分析和應用數據，找到新的賺錢方式，改變人們的生產生活。

這其中用存儲數據，最容易理解。比如三大通信商數據中心，就是為海量數據提供房子，要住這些房子，就需付出租金。

數據採集，則是通過各種各樣的終端設備獲取原始數據信息，比如我們最熟悉的電子警察，就是採集司機違法行為數據的終端。再比如蘋果公司即將在4月8日推出Iw atch手錶，也是數據採集終端。數據採集可以通過銷售採集終端賺錢，也可以通過海量採集，多維採集等等不同方式賺錢。

數據分析，即按照需求對所採集並存儲的數據，按照需求進行分析，得出相對准確的結果。比如騰訊微信中的廣告推送系統，就是通過採集微信使用者發信情況，行動軌跡，好友組成情況等等數據，分析出哪一類信息更適合向他推送，實現廣告的更有效的投放。

數據應用涉及方面及其廣泛，它可能經過兩次轉化後，變成O2O的線上線下銷售模式，也可能是通過可穿戴設備採集人體數據並分析後，應用為新興的互聯網醫院……

總之，當數據成為生產要素，傳統產業、行業以及人類的生產生活模式，都將出現重大的變革，舊有格局將被打破，全新的世界就在眼前。

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大數據改變貴州

貴州發展大數據，是自然給予貴州的厚贈，也是貴州後發趕超的必然抉擇。

大數據時代的來臨，讓數據成為必須的生產要素，這給群山環抱的貴州一個重大機遇。只要走在時代的前列，市場會向這里靠攏，機遇如潮般涌動。

當然，也必須承認，自然資源的獨占性這讓貴州搶得了先機。三大通信公司的數據基地選址貴州，給了貴州發展大數據信息產業最初期的平台。那麼問題來了，貴州為何獨受青睞呢？

從根本上看，數據基地是高耗能產業，不僅要求有充足的電力供應，對散熱也有苛刻的要求。建設數據基地有四個必要條件，即豐厚的能源資源，涼爽的氣候條件，匹配的技術和具備專業技能的人才。在我國南方，既能夠滿足能源供給，同時也有涼爽氣候的地區，唯有貴州。雖然，在技術和人才方面，貴州有所欠缺，但這些條件屬於可以改變的軟體條件，而能源和氣候，則是獨占性資源。

因此，從某種意義上看，自然稟賦本身倒逼著貴州走進了大數據時代。

值得慶幸的是，貴州省委、省政府的高層決策者們，敏銳的捕捉到時代的氣息，在最初平台開始搭建時，貴州的變革也在悄然發生。

全國最早的大數據發展規劃，全國第一部促進大數據發展的地方性法規，全國第一家省級政府部門開放政府數據，全國第一個大數據產業發展集聚區……等等一系列政策的相應出台，讓貴州在這個全新的時代奔跑在先，貴州怎麼做，其他地方跟著學，歷史上從未領先的貴州在大數據元年，就獲得了前所未有的榮光。

如今，貴州大數據產業方興未艾，大數據帶給貴州什麼？我們將為您逐一盤點。

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貴州答卷

大數據電子信息產業規模總量突破千億。2014年，以大數據為引領的電子信息產業實現規模總量1460億元，同比增長62%。

市場主體加快發展。2014年，電子信息企業共1721家，較2013年底增加400餘家，新增大數據及關聯產業注冊企業263家。以貴州朗瑪為代表的一批本土企業加快轉型成長，朗瑪取代茅台成為滬深兩市單股股價最高的上市企業。

產業結構不斷升級。軟體和信息技術服務業在電子信息產業中佔比19.3%，較2013年底提高了4.2個百分點。

不斷增加就業，全省電子信息產業現有從業人員數約7萬人，2015年全省從業人員可實現同比翻番。

信息消費高速增長。在電商方面，貴州淘寶用戶數近三年以年均30%左右的速度增長。今年前三季度，貴州網民微博微信使用率、農村地區網民比例、社交網站應用比例、手機上網普及率等數據均高於全國平均水平，貴陽市手機擁有率超過100%。全省全年信息消費規模375億元，同比增35%。

出省帶寬能力迅速提升。2014年出省帶寬達到2100Gbps，比2013年700Gbps擴大1倍多，超出預定目標300Gbps。今年有望達到3000Gbps。

貴陽、遵義、安順、貴安新區本地網並網升位，實現通信同城化。

貴州成為大數據產業投資者重點關注的區域。網路、惠普、浪潮、神州數碼、中國普天等信息產業龍頭企業也紛紛與貴州省開展合作，包括阿里巴巴董事長馬雲、富士康董事長郭台銘、中國普天董事長邢煒、惠普中國區董事長毛渝南、IDG資本創始合夥人熊曉鴿、浪潮集團董事長孫丕恕、神州數碼董事局主席郭為、戴爾全球副總裁黃陳宏等到貴州開展專題考察調研及合作洽談，加大了在貴州投資的意向和力度。李嘉誠旗下的和記電訊國際、屈臣氏到貴州洽談擬選址建數據中心。

貴州大數據產業開始引領全國。工信部同意貴州創建國家級貴陽·貴安大數據集聚發展示範區，貴州大數據產業發展正在逐步上升為國家戰略。交通部、水利部、國家旅遊局等部委到貴州考察選址，有意將多個國家級大型資料庫落戶貴州。浙江、河北、新疆、吉林、青海、湖北等六省區和英國領事館來貴州考察交流大數據產業發展相關經驗。

大量電商平台項目啟動建設。億贊普跨境電子商務、北京恆言觀山湖電子商務創業基地、九州通醫葯集團西南醫葯流通行業電子商務平台、北京電商置業電子商務(北京)總部基地、中華全國工商業聯合會西部工業基礎件電子商務交易中心等電商平台落地建設。

互聯網數據中心加快建設。三大運營商貴安數據中心一期機房將於今年6月通電，陸續投入使用。申黔互聯、中電翼雲、翔明科技、中安永恆等企業自建數據中心投入使用。北京市供銷合作總社與貴陽高新區簽署協議，投資120億元共建大數據產業園，其中IDC數據中心規模為20萬台伺服器，投資100億元。

「雲上貴州」系統平台上線運行，數據交換交易機制正在探索。

7朵雲」第一批41個應用系統已全部遷上「雲上貴州」，實現了應用。電子政務雲將省政府、省經信委、畢節市政府、南明區政府等共26家單位門戶網站以及貴陽、遵義、安順等五套辦公系統已遷入「雲上貴州」平台。

30萬坐席的「黔中聲谷」服務外包產業基地建設。貴陽呼叫中心產業和服務外包示範基地、貴陽呼叫中心教育培訓體系與呼叫中心實訓基地、黔北縣域「務川、正安、道真」呼叫中心示範基地等一批呼叫項目啟動建設，貴陽市已形成2.2萬席規模。

3D列印在貴州首次生產。「土生土長」的高新翰凱斯(Flexbot)公司開發了世界上第一款批量生產的3D列印多旋翼飛行器，產品銷往全球150多個國家和地區。

富士康貴安廠區產品已下線，實現了平板電腦等多個「貴州造」零突破。

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解密7+N朵雲

7朵雲，N多雲，每天電視，報紙，廣播輪番轟炸，7+N朵雲到底是什麼呢？它是基於「雲上貴州」雲服務系統，助推貴州大數據產業大發展的分項雲平台。

「雲上貴州」系統平台是貴州省委省政府為推進政府數據資源整合、共享、開放和利用，推動大數據產業加快發展，自主搭建的雲計算基礎設施，同時也是全國首個省級政府主導搭建的數據統籌管理、交換、共享的雲服務平台。

平台依託貴州聯通IDC機房，購置國產伺服器、交換機等設備，採用阿里飛天雲技術構建的彈性計算集群、開放存儲集群、負載均衡集群和關系型資料庫集群。平台單個基本集群具備超過12萬核計算資源、100PB存儲資源、500TB內存資源的服務能力。

「雲上貴州」系統平台主要面向省內外政務部門和企事業單位提供雲計算、雲存儲和寬頻資源等服務。服務范圍包括：基於國家電子政務外網各類政務應用系統、基於互聯網公共服務的各類應用系統。目前平台已正式為貴州省電子政務雲、貴州省工業雲、貴州省智能交通雲、貴州省食品安全雲、貴州省智慧旅遊雲、貴州省環保雲、貴州省電子商務雲等「7+N」雲工程提供雲服務。

7+N朵雲就是大數據信息產業每個領域的龍頭，收集、儲存、分析相對應領域的所有數據，解決一個領域的大數據應用。按照規劃今年7朵雲每朵雲至少應該培育10家以上的大數據企業，助推貴州經濟社會發展。

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貴州大數據企業正在創造新世界

初中生的傑作— 建築工程智能安全監管平台

遵義市有1500多家建築企業，每年發生的建築安全事故，讓政府很頭痛。只有初中文化的孫驍研製了一套全新的大數據建築工程智能安全監管平台，該平台採取在工地安裝多個多種安全探測器，採集大數據並分析報警至三層監管系統。平台去年在遵義700多家建築工地試用後，取得令人震驚的成績，凡安裝這套大數據系統的工地，沒有出現一起嚴重的安全事故。

北斗雲— 基於北斗導航技術的交通雲感知與位置服務系統

北斗衛星導航工程是我國國家層面上的戰略部署，去年中安永恆(北京)工程技術有限公司在貴州建設北斗雲系統，並用於中石油貴州片區油罐車定位管理，取得良好成效。不僅創造了經濟價值，也符合國家戰略需求。

夠近— 國內首個傳統商超電商化一站式服務平台

雖然網路從一定程度上滿足了跨區域購物的需求，但是我們身邊的便利店，卻變化不大，它和發達地區的便利店還有很大差距。夠進公司就是為了解決這一問題而誕生的。公司由三個年輕人投資100萬創立，他們的先期目標是通過大數據分析，並集中采購優質商品，讓更多更好的品牌進入貴州的便利店，讓品牌和消費者變的夠進。當夠進做到足夠大的時候，產品生產企業通過夠進就能夠直接和消費者對接，大眾消費的實體店面臨重新洗牌。

淘數— 讓數據分析簡單化

數據交換或交易的價值怎麼確定？目前國際上有一套公認的分析系統和標准，不過可惜的是，這系統對於外行人來說簡直如天書。貴州淘數公司，就致力於解決這個問題，他們將數據分析體系變成簡單化的軟體，讓使用者很快就能學會使用，並分析數據。該軟體的推出，其意義就好比微軟把basic語言變成dos，再把dos變成了windows窗口界面。

朗瑪— 致力打造首家互聯網醫院

去年年末，朗瑪公司全資並購國內最大的醫療服務互聯網平台— 39健康網。這是朗瑪公司著力於大數據健康產業的發端。基於39健康網線上平台，朗瑪公司將推出線下可穿戴醫療監測設備，通過設備搜集病人的血壓、血糖、睡眠、飲水情況等諸多信息後，反饋至線上進行數據分析，根據分析結果，提醒病人是否需要就醫，以及該注意的情況。當然，完全的線上醫療是不可能的，畢竟醫療和人息息相關，必須有線下的醫院進行服務支撐。朗瑪公司正在積極對接相關單位和醫院，希望在今年內創辦貴陽第一家互聯網醫院。

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『叄』 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。

『肆』 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。

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。

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：

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。

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。

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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『伍』 「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。

『陸』 大數據公司通過什麼賺錢

根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級

1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、操作、用戶信息；互聯網抓取的公開信息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等

中介公司大概能做第一個級別的吧。

當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。

『柒』 大數據公司的盈利方式是什麼

盈利方式是估值。

1.幫助企業建立戰略投資和財務投資的長期財務預測模型，可以使用蒙特卡羅方法，對隨機變數指標按概率分布進行統計模擬分析;

2.運用自由現金流量折現模型、經濟增加值或經濟利潤模型、股利折現模型以及基於市場比率的估值模型等對投資的財務可行性進行分析;

3.對企業自身、投資對象進行不同戰略情知核境演繹下的估值;

4.對企業圍繞流動資金佔用和投資的融資需求做出融資工具的選擇和安排。