贵州大数据怎么赚钱

‘壹’ 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“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，如网络、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。

‘贰’ 大数据引领贵州迈向新时代

大数据引领贵州迈向新时代_数据分析师考试

大数据是什么？

大数据概念的提出，至今已过去35年，但是限于数据采集和分析水平的制约，真正的大数据时代，是伴随着云计算技术的成熟而来临的。

简单说，世间万物真实的实体，皆可以被采集为数据，变成让计算机能够看懂的语言，通过计算机的运算分析，这些摸不着的虚拟数据又能够服务于人。数据本身成为生产力要素，是大数据时代最典型的特征。随着采集能力的不断提升，云计算平台的不断成熟，这个世界的数据化的过程越来越快，颠覆着我们的生活。

所谓发展大数据产业，通俗的理解就是通过多维度采集、存储、分析和应用数据，找到新的赚钱方式，改变人们的生产生活。

这其中用存储数据，最容易理解。比如三大通信商数据中心，就是为海量数据提供房子，要住这些房子，就需付出租金。

数据采集，则是通过各种各样的终端设备获取原始数据信息，比如我们最熟悉的电子警察，就是采集司机违法行为数据的终端。再比如苹果公司即将在4月8日推出Iw atch手表，也是数据采集终端。数据采集可以通过销售采集终端赚钱，也可以通过海量采集，多维采集等等不同方式赚钱。

数据分析，即按照需求对所采集并存储的数据，按照需求进行分析，得出相对准确的结果。比如腾讯微信中的广告推送系统，就是通过采集微信使用者发信情况，行动轨迹，好友组成情况等等数据，分析出哪一类信息更适合向他推送，实现广告的更有效的投放。

数据应用涉及方面及其广泛，它可能经过两次转化后，变成O2O的线上线下销售模式，也可能是通过可穿戴设备采集人体数据并分析后，应用为新兴的互联网医院……

总之，当数据成为生产要素，传统产业、行业以及人类的生产生活模式，都将出现重大的变革，旧有格局将被打破，全新的世界就在眼前。

2

大数据改变贵州

贵州发展大数据，是自然给予贵州的厚赠，也是贵州后发赶超的必然抉择。

大数据时代的来临，让数据成为必须的生产要素，这给群山环抱的贵州一个重大机遇。只要走在时代的前列，市场会向这里靠拢，机遇如潮般涌动。

当然，也必须承认，自然资源的独占性这让贵州抢得了先机。三大通信公司的数据基地选址贵州，给了贵州发展大数据信息产业最初期的平台。那么问题来了，贵州为何独受青睐呢？

从根本上看，数据基地是高耗能产业，不仅要求有充足的电力供应，对散热也有苛刻的要求。建设数据基地有四个必要条件，即丰厚的能源资源，凉爽的气候条件，匹配的技术和具备专业技能的人才。在我国南方，既能够满足能源供给，同时也有凉爽气候的地区，唯有贵州。虽然，在技术和人才方面，贵州有所欠缺，但这些条件属于可以改变的软件条件，而能源和气候，则是独占性资源。

因此，从某种意义上看，自然禀赋本身倒逼着贵州走进了大数据时代。

值得庆幸的是，贵州省委、省政府的高层决策者们，敏锐的捕捉到时代的气息，在最初平台开始搭建时，贵州的变革也在悄然发生。

全国最早的大数据发展规划，全国第一部促进大数据发展的地方性法规，全国第一家省级政府部门开放政府数据，全国第一个大数据产业发展集聚区……等等一系列政策的相应出台，让贵州在这个全新的时代奔跑在先，贵州怎么做，其他地方跟着学，历史上从未领先的贵州在大数据元年，就获得了前所未有的荣光。

如今，贵州大数据产业方兴未艾，大数据带给贵州什么？我们将为您逐一盘点。

3

贵州答卷

大数据电子信息产业规模总量突破千亿。2014年，以大数据为引领的电子信息产业实现规模总量1460亿元，同比增长62%。

市场主体加快发展。2014年，电子信息企业共1721家，较2013年底增加400余家，新增大数据及关联产业注册企业263家。以贵州朗玛为代表的一批本土企业加快转型成长，朗玛取代茅台成为沪深两市单股股价最高的上市企业。

产业结构不断升级。软件和信息技术服务业在电子信息产业中占比19.3%，较2013年底提高了4.2个百分点。

不断增加就业，全省电子信息产业现有从业人员数约7万人，2015年全省从业人员可实现同比翻番。

信息消费高速增长。在电商方面，贵州淘宝用户数近三年以年均30%左右的速度增长。今年前三季度，贵州网民微博微信使用率、农村地区网民比例、社交网站应用比例、手机上网普及率等数据均高于全国平均水平，贵阳市手机拥有率超过100%。全省全年信息消费规模375亿元，同比增35%。

出省带宽能力迅速提升。2014年出省带宽达到2100Gbps，比2013年700Gbps扩大1倍多，超出预定目标300Gbps。今年有望达到3000Gbps。

贵阳、遵义、安顺、贵安新区本地网并网升位，实现通信同城化。

贵州成为大数据产业投资者重点关注的区域。网络、惠普、浪潮、神州数码、中国普天等信息产业龙头企业也纷纷与贵州省开展合作，包括阿里巴巴董事长马云、富士康董事长郭台铭、中国普天董事长邢炜、惠普中国区董事长毛渝南、IDG资本创始合伙人熊晓鸽、浪潮集团董事长孙丕恕、神州数码董事局主席郭为、戴尔全球副总裁黄陈宏等到贵州开展专题考察调研及合作洽谈，加大了在贵州投资的意向和力度。李嘉诚旗下的和记电讯国际、屈臣氏到贵州洽谈拟选址建数据中心。

贵州大数据产业开始引领全国。工信部同意贵州创建国家级贵阳·贵安大数据集聚发展示范区，贵州大数据产业发展正在逐步上升为国家战略。交通部、水利部、国家旅游局等部委到贵州考察选址，有意将多个国家级大型数据库落户贵州。浙江、河北、新疆、吉林、青海、湖北等六省区和英国领事馆来贵州考察交流大数据产业发展相关经验。

大量电商平台项目启动建设。亿赞普跨境电子商务、北京恒言观山湖电子商务创业基地、九州通医药集团西南医药流通行业电子商务平台、北京电商置业电子商务(北京)总部基地、中华全国工商业联合会西部工业基础件电子商务交易中心等电商平台落地建设。

互联网数据中心加快建设。三大运营商贵安数据中心一期机房将于今年6月通电，陆续投入使用。申黔互联、中电翼云、翔明科技、中安永恒等企业自建数据中心投入使用。北京市供销合作总社与贵阳高新区签署协议，投资120亿元共建大数据产业园，其中IDC数据中心规模为20万台服务器，投资100亿元。

“云上贵州”系统平台上线运行，数据交换交易机制正在探索。

7朵云”第一批41个应用系统已全部迁上“云上贵州”，实现了应用。电子政务云将省政府、省经信委、毕节市政府、南明区政府等共26家单位门户网站以及贵阳、遵义、安顺等五套办公系统已迁入“云上贵州”平台。

30万坐席的“黔中声谷”服务外包产业基地建设。贵阳呼叫中心产业和服务外包示范基地、贵阳呼叫中心教育培训体系与呼叫中心实训基地、黔北县域“务川、正安、道真”呼叫中心示范基地等一批呼叫项目启动建设，贵阳市已形成2.2万席规模。

3D打印在贵州首次生产。“土生土长”的高新翰凯斯(Flexbot)公司开发了世界上第一款批量生产的3D打印多旋翼飞行器，产品销往全球150多个国家和地区。

富士康贵安厂区产品已下线，实现了平板电脑等多个“贵州造”零突破。

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解密7+N朵云

7朵云，N多云，每天电视，报纸，广播轮番轰炸，7+N朵云到底是什么呢？它是基于“云上贵州”云服务系统，助推贵州大数据产业大发展的分项云平台。

“云上贵州”系统平台是贵州省委省政府为推进政府数据资源整合、共享、开放和利用，推动大数据产业加快发展，自主搭建的云计算基础设施，同时也是全国首个省级政府主导搭建的数据统筹管理、交换、共享的云服务平台。

平台依托贵州联通IDC机房，购置国产服务器、交换机等设备，采用阿里飞天云技术构建的弹性计算集群、开放存储集群、负载均衡集群和关系型数据库集群。平台单个基本集群具备超过12万核计算资源、100PB存储资源、500TB内存资源的服务能力。

“云上贵州”系统平台主要面向省内外政务部门和企事业单位提供云计算、云存储和宽带资源等服务。服务范围包括：基于国家电子政务外网各类政务应用系统、基于互联网公共服务的各类应用系统。目前平台已正式为贵州省电子政务云、贵州省工业云、贵州省智能交通云、贵州省食品安全云、贵州省智慧旅游云、贵州省环保云、贵州省电子商务云等“7+N”云工程提供云服务。

7+N朵云就是大数据信息产业每个领域的龙头，收集、储存、分析相对应领域的所有数据，解决一个领域的大数据应用。按照规划今年7朵云每朵云至少应该培育10家以上的大数据企业，助推贵州经济社会发展。

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贵州大数据企业正在创造新世界

初中生的杰作— 建筑工程智能安全监管平台

遵义市有1500多家建筑企业，每年发生的建筑安全事故，让政府很头痛。只有初中文化的孙骁研制了一套全新的大数据建筑工程智能安全监管平台，该平台采取在工地安装多个多种安全探测器，采集大数据并分析报警至三层监管系统。平台去年在遵义700多家建筑工地试用后，取得令人震惊的成绩，凡安装这套大数据系统的工地，没有出现一起严重的安全事故。

北斗云— 基于北斗导航技术的交通云感知与位置服务系统

北斗卫星导航工程是我国国家层面上的战略部署，去年中安永恒(北京)工程技术有限公司在贵州建设北斗云系统，并用于中石油贵州片区油罐车定位管理，取得良好成效。不仅创造了经济价值，也符合国家战略需求。

够近— 国内首个传统商超电商化一站式服务平台

虽然网络从一定程度上满足了跨区域购物的需求，但是我们身边的便利店，却变化不大，它和发达地区的便利店还有很大差距。够进公司就是为了解决这一问题而诞生的。公司由三个年轻人投资100万创立，他们的先期目标是通过大数据分析，并集中采购优质商品，让更多更好的品牌进入贵州的便利店，让品牌和消费者变的够进。当够进做到足够大的时候，产品生产企业通过够进就能够直接和消费者对接，大众消费的实体店面临重新洗牌。

淘数— 让数据分析简单化

数据交换或交易的价值怎么确定？目前国际上有一套公认的分析系统和标准，不过可惜的是，这系统对于外行人来说简直如天书。贵州淘数公司，就致力于解决这个问题，他们将数据分析体系变成简单化的软件，让使用者很快就能学会使用，并分析数据。该软件的推出，其意义就好比微软把basic语言变成dos，再把dos变成了windows窗口界面。

朗玛— 致力打造首家互联网医院

去年年末，朗玛公司全资并购国内最大的医疗服务互联网平台— 39健康网。这是朗玛公司着力于大数据健康产业的发端。基于39健康网线上平台，朗玛公司将推出线下可穿戴医疗监测设备，通过设备搜集病人的血压、血糖、睡眠、饮水情况等诸多信息后，反馈至线上进行数据分析，根据分析结果，提醒病人是否需要就医，以及该注意的情况。当然，完全的线上医疗是不可能的，毕竟医疗和人息息相关，必须有线下的医院进行服务支撑。朗玛公司正在积极对接相关单位和医院，希望在今年内创办贵阳第一家互联网医院。

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‘叁’ 数据如何赚钱

现在是大数据时代，如果有海量的数据，而且数据是有意义的，总能通过大数据分析来得到一些有价值的信息／知识。
利用数据赚钱，一种方案是直接卖数据，让别人去分析。一种是分析出结果来，再卖分析结果。还有一种是利用数据吸引人来，通过流量赚钱。
直接卖数据一种是通过API卖，每次只能给一小部分数据；还有一种是海量数据卖。后者可能会带来数据资产转移的后果，卖了一次就没法卖了。可以考虑UZER.ME大数据安全共享解决方案。

‘肆’ 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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‘伍’ “大数据”要这样用才赚钱!

“大数据”要这样用才赚钱!

大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。
一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局，到2018年实现统一共享平台全覆盖和数据共享及交换。2020年培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。
众所周知，大数据商业价值巨大。但是中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘。主要的困难在大数据的分散，具有价值的数据大部分集中在在政府内部，垄断国企业，以及互联网巨头之中。分散的数据无法帮助企业拿到具有价值的信息，无法实现大数据的商业变现。政府开放数据，以及大数据交易市场的建立是中国大数据商业价值应用的重中之重。
另外大数据的应用场景和大数据隐私问题，也是大数据商业应用功能的两大问题，不知道数据应用场景，就无法寻找具有价值的数据，就无让数据发挥作用，大数据的应用就会停留在解决数据采集、处理、存储等大数据1.0时代的低级阶段，无法实现大数据商业变现，无法激励企业进一步投资大数据，无法形成数据价值应用的生态循环。大数据隐私问题是所有企业不能回避的问题，到底何种数据可以进行交换，何种数据可以采集和变现，何种数据可以作为商品在市场流通，这些问题既影响个人隐私保护，又影响到企业购买数据产品的积极性，同时也影响了数据企业的发展。
中国大数据企业分为三类，一类是大数据技术公司，为企业提供大数据平台搭建，技术咨询，大数据计算和存储的产品，例如华为、亚信、浪潮等传统IT公司。一类是大数据服务公司，为企业提供基于大数据技术的服务、平台、产品。包括为企业搭建大数据挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大数据处理平台，大数据清洗和挖掘服务例如明略科技，ADMaster，百分点。最后一类是提供数据产品的大数据公司，他们拥有数据，加工生成具有价值的数据，为市场提供标准的数据产品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星图数据等。
中国大数据市场的数据来源有四种，一种是通过网络爬虫采集的外部数据，大多数提供舆情分析的公司就是通过爬虫技术来进行数据采集的。例如海量数据。一种是提供SaaS服务得到的数据，例如Talkindata。另外一种是靠和运营商或政府合作，通过数据挖掘得到的数据，例如亚信和九次方。最后一种就是自身平台产生的数据（电商、旅游、媒体等互联网企业），包括BAT以及较大的一些互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等。
一、开放数据的价值
开放数据就是政府向社会公布自己所拥有的，并经过脱敏的数据。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等。这些原始数据本身并没有明显的商业价值，但经过一些公司加工之后，可以产生巨大的商业价值。
开放数据在美国有几千亿美金的市场，包括300亿美金的气象数据，900亿美金的GPS数据，上千亿美金的医疗数据。但政府开放的数据是原始数据，数据自身的商业价值并不大，需要专业的公司对数据进收集，清洗，挖掘，展现，从而形成具有商业价值的数据。在美国有很多公司是依靠加工政府开放数据而实现其商业价值的，例如处理天气数据的Zillow公司，the weather channel 公司，以及处理GPS数据的Garmin公司，它们的总市值已经超过了一百亿美金。
1 、政府开放数据的主要范围
a政府收集和制造的科学数据。例如天气数据，政府资助的医疗研究数据。这些数据都可以作为公共资源进行使用。
b 政府运行的数据，例如政府支出或大型项目运行数据。开放数据一方面可以增加民众对政府的信任，另一个方面可以给一些公司带来商业机遇。
c监管行业的数据。这些数据由企业提供给政府，并且经过政府二次加工。这些宏观数据对于产业规划，企业的投资战略都有很大影响。
2、 中国开放数据之路的挑战
a 国家对数据治理还没有完成。很多数据没有集中管理，还是处于信息孤岛状态，这些都是开放数据需要解决的问题。数据治理投资巨大，时间周期较长，都是巨大的挑战。
b 一些开放数据还不是电子形式。例如医疗数据和教育数据，在一些地区还处于纸质记录状态，没有形成电子档案。这些数据的电子化也是一个较大的挑战。
c 开放数据的脱敏和整合将是一项重大的挑战。特别是国有企业的数据，哪些数据可以公开，哪些数据需要脱敏，如何整合各个地方的数据，这些都是一个挑战
d 大数据服务公司和大数据人才匮乏。由于大数据市场刚刚开始，市场上缺少大数据人才和大数据服务公司，公开的数据短时间可能很难产生商业价值，这会影响政府和企业开放数据的积极性，不利于形成良性的大数据商业市场，会影响开放数据项目的持续发展。
3、有关开放数据一些建议
人类社会即将进入数字时代，开放数据将会是巨大的生产力。政府已经认识到了开放数据的价值，会持续推动政府和国企的数据开放。即使短时间内开放数据的投资看不到商业价值，但其未来经济价值会促使政府坚持开放数据的政策，持续进行投资。就像中国的高速公路，开放数据是另外一条信息高速公路，将数据转化为资产，转化为巨大的社会生产力，帮助企业实现更大的商业价值。
对于数据拥有者的政府，需要在保障公共安全和个人隐私的前提下，完成数据治理和数据整合，逐步向社会开放数据，并提高数据质量，公开面向所有个人和企业，有效利用政府科技资金，让利益相关企业和个人参与到开放数据项目中，鼓励创新，接受外部挑战，利用集体智慧，实现数据最优选择。
对于国有企业，需要在保护自身商业利益的前提下开放数据，帮助各自产业链企业的发展。同时开放数据也可以帮助其自身进行产业规划，进行有效投资，发现市场机会和风险，稳健经营，科学决策。企业可以利用开放数据提高生产效率，减少资源浪费，降低决策失误风险。产业链企业的良性发展，也会推动国企自身发展和进化，提高竞争力，优化企业经营，实现产业共赢。
对于企业家，开放数据将会作为新的资源，帮助企业进行发展，聚焦新的商业机遇，特别是在开放数据影响较大的保健行业，金融行业，能源行业，教育行业。数据服务公司可以利用开放数据，帮助消费者挖掘数据的潜在价值，为企业和政府提供具有价值的商业数据。对于经营中的公司，可以利用开放数据评价商业伙伴和潜在投资，通过提供数据来树立消费者的忠诚度，学会在透明的商业社会中进行经营，寻找公共或私人合作的机会，专注自身产品和客户，为消费者提供更好的产品和服务。
二、万亿的大数据市场
2014年的GDP中消费占比已经超过了50%，标志着中国经济正在向市场经济转型，消费占GDP 50%－70%是中等发达国家向市场经济过渡的一个表现，未来中国经济增长最大的引擎应该来源于消费，特别是个人消费。中国正在经历经济结构调整和城镇化，个人消费需求巨大，社会产品较为丰富，渠道也较为通畅，物流成本正在下降，运输能力正在提高。但是社会消费零售总额增加的还不够快，资源配置不平衡，社会整体消费水平还处于较低的水平。这些问题正在成为中国经济发展的难题，是企业和社会需要解决的问题。
大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据是大生意。
大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来，无论是在电商的购买行为，旅游度假，娱乐活动，行为轨迹等，所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切，人类社会的行为都变成了数据，用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去，历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销，这两个市场的规模加在一起不过两千亿，但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合，其产生的化学反应将是巨大的，市场规模将会超过万亿，大数据是个大生意。
网络连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。重要的这些反馈数据能知道；你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。
1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费
制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。
例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，
2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发
房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策；利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。
房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。
3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流
餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。
移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。
4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测
家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。
中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。
5、利用移动互联网位置信息进行精准营销
O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。
大型购物中心一般都设有电影院，经常存在某些电影在开场前30分钟，大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，电影院在电影放映前30分钟，可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，电影票将推送给喜爱看电影的顾客，增加电影销售额。企业可以利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网＋的战略。
6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。
电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。
7、移动大数据助力交通运输规划和管理
交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。
8、大数据帮助金融行业进行价值变现
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行(600036,股吧)利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。
中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行(000001,股吧)走到了金融行业的前面。
大数据在很多行业都有广泛的应用场景，例如在医疗行业，农林牧渔、能源行业、物流行业等，大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场，结合了所有行业的商业需求之后，大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力，大数据不是石油，但是比石油更能驱动企业发展。大数据就是资产，能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。

‘陆’ 大数据公司通过什么赚钱

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；互联网抓取的公开信息
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。

‘柒’ 大数据公司的盈利方式是什么

盈利方式是估值。

1.帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;

2.运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;

3.对企业自身、投资对象进行不同战略情知核境演绎下的估值;

4.对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。