大数据利润在多少(大数据利润在多少以内)

导读：很多朋友问到关于大数据利润在多少的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

大数据在未来发展怎么样啊？

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据应用领域分布 互联网大数据、金融大数据、政府大数据市场规模 应用场景等

应用领域分布：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

互联网大数据领域

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿

面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。

根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。

注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

政府大数据领域

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

——2020年政府大数据市场规模超900亿元

根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。

注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

金融大数据领域

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿

金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。

根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。

注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

大数据工程师能赚多少？

高级大数据工程师，一般需要3-5年工作经验，平均月薪为30k-50k； 首席架构师/大数据工程师，平均月薪水平大于50k。

丰南大数据中心盈利了吗

丰南大数据中心盈利了。公司数据业务近年来一直保持盈利，近三年年净利润均在5000万元以上。目前新港数据中心的建设工作已基本结束。

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。

大数据的4个“V”，或者说特点有四层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据给零售行业带来的商业价值

大数据给零售行业带来的商业价值

在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。

　最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢?

为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。

可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。

根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。

大数据是谁?

大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。

只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。

而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。

在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。

大数据的商业价值

大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。

1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。

2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。

沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。

4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。

大数据的商业革命

通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。

在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。

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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。

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。

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。

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