做大数据真的能赚钱吗？

一、做大数据真的能赚钱吗？

国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。

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不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。

先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。

退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。

而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。

原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。

做大数据真的能赚钱吗?

当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。

而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。

而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。

问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。

同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。

但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去

二、大数据怎样赚钱

大数据怎样赚钱

大数据在当今的社会中扮演着至关重要的角色，通过分析海量数据，企业可以更好地了解市场趋势、用户行为，以及优化业务运营。但是，许多人对于大数据如何赚钱仍然感到困惑，本文将探讨大数据如何成为一种有利可图的商业模式。

1. 建立数据集市

首先，要想有效地利用大数据赚钱，企业可以考虑建立数据集市。数据集市是一个集中存储、管理和分发数据的平台，可以让企业内部及外部利益相关者轻松访问和共享数据资源。通过数据集市，企业可以将自身的数据资产进行整合和优化，从而提高数据的可用性和应用效率，实现数据的价值最大化。

2. 个性化营销

借助大数据分析，企业可以更加深入地了解用户的偏好和行为习惯，从而实现个性化营销。通过将用户数据与市场营销策略相结合，企业可以精准地推送定制化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度，进而实现更好的经济效益。

3. 数据挖掘

大数据挖掘是指通过数据分析和处理技术，发现隐藏在海量数据背后的有用信息和规律。通过数据挖掘，企业可以发现潜在的商机和消费趋势，为产品创新和市场拓展提供有力支持。通过挖掘数据中的宝藏，企业可以更加灵活地应对市场竞争，实现持续稳定的盈利增长。

4. 云计算服务

云计算服务是一种基于云端技术提供计算资源和存储空间的服务模式，可以帮助企业降低IT成本、提升数据处理能力。通过搭建云计算平台，企业可以更加高效地管理和分析大数据，实现数据存储与应用的灵活扩展，从而提高运营效率和降低技术风险。

5. 制定数据化战略

为了有效利用大数据赚钱，企业需要制定一套科学的数据化战略。数据化战略主要包括数据收集、处理、分析和应用等环节，要确保数据流程的合理性和有效性。只有在制定完善的数据战略基础上，企业才能更好地实现数据驱动的业务决策和创新发展。

结语

大数据是一种强大的资源和工具，对于企业的发展至关重要。只有通过有效地利用大数据，企业才能更好地把握商机、提升竞争力，从而实现商业价值的最大化。因此，希望本文所介绍的关于如何利用大数据赚钱的方法能够对您有所启发，引领您在大数据时代取得更加辉煌的业务成就。

三、怎样利用大数据赚钱

大数据时代已经来临，对于企业和个人而言，怎样利用大数据赚钱成为了一个热门话题。大数据不仅仅是一种技术，更是一种资源，懂得善用大数据的人往往能够在市场竞争中脱颖而出，实现更好的收益。本文将探讨在当今社会中，怎样利用大数据赚钱的一些方法和途径。

了解大数据的概念

在谈及如何利用大数据赚钱之前，首先需要了解什么是大数据。大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，这些数据通常具有高速、多样和价值密度低的特点。利用大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，帮助企业做出更明智的决策。

制定合理的大数据收集计划

要想利用大数据赚钱，首先需要制定一个合理的大数据收集计划。通过收集用户行为数据、市场趋势数据等各种数据，可以为企业提供更深入的洞察和分析，从而找到商机并实现盈利。

选择适合的大数据分析工具

在利用大数据赚钱的过程中，选择适合的大数据分析工具至关重要。各种大数据分析工具如Hadoop、Spark等，可以帮助企业高效地处理和分析海量数据，挖掘数据背后的商机。

挖掘数据中的商业价值

大数据中蕴含着丰富的商业价值，只有通过深入的数据分析和挖掘，才能将这些价值转化为真正的收益。了解市场需求、用户行为等信息，可以帮助企业更好地定位自己的产品和服务，实现商业成功。

利用大数据进行个性化营销

个性化营销是目前营销领域的一个热门趋势，通过利用大数据分析用户的偏好和行为，可以为用户量身定制产品和服务，提高用户满意度和忠诚度，从而实现更好的盈利。

建立强大的数据安全体系

在利用大数据赚钱的过程中，建立强大的数据安全体系尤为重要。保护用户的隐私数据和商业机密，防止数据泄露和侵权行为，不仅是企业的法律责任，也是赢得用户信任和提升企业形象的关键。

持续学习和创新

大数据技术日新月异，要想在市场竞争中立于不败之地，企业和个人需要保持持续学习和创新的态度。跟上大数据技术的发展趋势，不断提升自己的数据分析能力，才能在怎样利用大数据赚钱的道路上稳步前行。

结语

总的来说，怎样利用大数据赚钱并不是一件容易的事情，需要企业和个人具备一定的技术和经验。通过了解大数据的概念，制定合理的收集计划，选择适合的分析工具，挖掘数据中的商业价值，实施个性化营销，建立数据安全体系，持续学习和创新等一系列步骤，才能在大数据时代中获得更多的收益。

四、大数据是怎样赚钱

大数据是怎样赚钱

大数据一词如今已经成为了商业领域中的热门话题，企业和组织越来越意识到数据资产的重要性，并希望能够通过合理利用大数据来获利。那么，大数据究竟是怎样赚钱的呢？

首先，要明确的是，大数据并不能直接带来收益，而是通过对大数据的分析、挖掘和应用，才能转化为真正有价值的商业成果。下面将从几个方面来探讨大数据如何赚钱：

1. 个性化营销

大数据分析可以帮助企业更好地了解客户的偏好和行为习惯，从而实现个性化营销。通过精准的定制推荐、个性化服务等方式，提升客户的满意度和忠诚度，进而增加销售额和利润。

2. 运营优化

利用大数据分析技术，企业可以对运营数据进行深入分析，找出效率低下的环节并进行优化改进。通过提升生产效率、降低成本等方式，实现盈利最大化。

3. 风险管理

大数据在风险管理方面也有着重要的作用。通过对海量数据进行分析，可以更好地识别和预测潜在的风险因素，帮助企业规避风险并保障资产安全。

4. 新产品开发

通过分析市场和客户数据，企业可以更好地把握市场需求，发现新产品的机会和创新点，从而推出符合市场需求的新产品，实现增长和盈利。

5. 智能决策

大数据分析为企业决策提供了更多的数据支持和参考，帮助管理层做出更加明智和准确的决策。从而避免盲目经营和冒险投资，进而实现更稳定和持续的盈利。

总结

综上所述，大数据并非是一个简单地赚钱工具，而是通过精细的数据分析和应用，帮助企业实现盈利最大化和效益优化。在当今信息化时代，充分利用大数据资源，将成为企业获取竞争优势和实现持续发展的关键之一。

五、怎样做大梨糕

怎样做大梨糕

大梨糕是一道美味的传统中国糕点，以其独特的口感和香甜的味道而闻名。无论是在节日庆典上还是日常饮食中，大梨糕都是备受喜爱的点心之一。本文将为您介绍制作大梨糕的步骤和所需材料，让您也可以在家中尝试制作这款美味的糕点。

所需材料：

• 500克糯米粉
• 300克鲜梨
• 200克白糖
• 50克红枣
• 50克葡萄干
• 50克核桃仁
• 适量的水
• 食用油

步骤：

步骤1：将鲜梨去皮去核，切成小块状。

步骤2：将红枣、葡萄干和核桃仁切碎或者剁成末。

步骤3：在一个大碗中，将糯米粉和白糖拌匀。

步骤4：逐渐向糯米粉中加入适量的水，搅拌均匀直至没有颗粒状的干粉。

步骤5：将切好的鲜梨块加入糯米粉糊中，用手将其搅拌均匀。

步骤6：再加入切碎的红枣、葡萄干和核桃仁，搅拌均匀。

步骤7：取一个适合蒸煮的容器，用食用油将其涂抹均匀，以免糕点粘连。

步骤8：将拌好的糕点糊倒入容器中，轻轻晃动容器排除可能存在的空气泡。

步骤9：将容器放入蒸锅中，用大火蒸煮约40分钟。

步骤10：取出蒸好的大梨糕，待其完全冷却后轻轻切成块状即可享用。

大梨糕的制作过程相对简单，但要保证口感和味道的绝佳，关键在于材料的选择和处理。

首先，选用新鲜、成熟的梨是制作美味大梨糕的关键。梨的味道应该鲜甜多汁，这样可以增加糕点的口感和香气。

其次，梨糕中的红枣、葡萄干和核桃仁可以根据个人口味进行选择和搭配。红枣和葡萄干的甜味可以为糕点增添香甜的口感，而核桃仁的脆口则能为整体口感增添层次。

最重要的是，选用优质的糯米粉是制作出松软口感的大梨糕的关键步骤。糯米粉的质量决定了糕点的口感，所以建议选用有口碑和信誉的品牌产品。

大梨糕可作为甜点、零食或者茶点来享用，不仅味道鲜美，而且营养丰富。其中，大梨糕中的梨富含多种维生素和矿物质，对于增强免疫力和提供人体所需的营养至关重要。

无论是在家庭聚餐、生日派对还是作为送礼佳品，大梨糕都能给亲朋好友带来愉悦的味蕾享受。

大家不妨尝试一下制作大梨糕，用自己的双手感受传统糕点的独特魅力。制作过程简单，食材易得，无论是初次尝试还是美食爱好者，大家都可以轻松享受到这款美味的中国传统糕点。

祝大家做出口感松软、味道香甜的大梨糕！

六、做大米批发赚钱吗？

要看你怎么做，大米是民生之本，价格受到很多外界因素的影响，利润空间小，但是人人都需要，那就要你有足够的量，而且几乎每个超市都有米，所以个人觉得不怎么有市场竞争力。

七、做大棚棉被赚钱吗？

做大棚棉被还是赚钱的，只要你把成本压缩到一定的比例，然后有大的销量，量大以后，就有的赚了。

八、python做大数据

随着信息时代的到来，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。在处理大规模数据时，Python编程语言作为一种强大的工具，正逐渐成为大数据分析和处理的首选之一。

Python在大数据领域的应用

作为一种简洁清晰的编程语言，Python被广泛用于大数据分析、机器学习、人工智能等领域。它的易学性和丰富的库使得处理大规模数据变得更加高效。Python的应用领域包括但不限于数据清洗、数据可视化、数据建模等。在大数据处理中，Python的快速执行速度和更好的可读性使其成为众多数据科学家和分析师的首选。

Python在大数据处理中的优势

灵活性： Python是一种通用编程语言，可以与各种数据库进行集成，实现数据的灵活处理和分析。

强大的库支持： Python拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库为大数据处理提供了丰富的工具和功能。

易学易用： Python的简洁语法和逻辑结构使得初学者能够快速上手，快速编写大数据处理程序。

大型社区支持： Python拥有庞大的开发者社区，用户可以方便地获取支持和解决问题。

Python与大数据分析的结合

Python与大数据分析的结合，既体现了Python语言的优势，也拓展了大数据分析的应用范围。无论是数据清洗、数据可视化还是数据建模，Python都能在大数据分析中发挥重要作用。通过Python对大数据进行挖掘和分析，可以更好地发现数据背后的规律和价值。

未来展望

随着大数据时代的到来，Python在大数据处理中的地位将不断巩固。随着技术的不断发展和进步，Python做大数据的应用将会更加多样化和深入化。未来，Python有望成为大数据分析领域的标配之一。

九、java做大数据

Java在大数据领域的应用

现代社会的大数据时代给各行各业带来了前所未有的挑战和机遇，而Java作为一种强大而灵活的编程语言，也在大数据领域展现出其独特的优势和应用价值。

Java做大数据的应用已经成为许多企业和开发团队的首选。其跨平台的特性使得Java成为一种具有广泛适用性的编程语言，能够在不同的操作系统上运行，为大数据处理提供了便利。同时，Java作为一种面向对象的编程语言，具有良好的可维护性和扩展性，适用于复杂的大数据处理任务。

Java在大数据处理中的优势

• **强大的生态系统**：Java拥有丰富的开发工具和框架，如Hadoop、Spark等，这些工具和框架为Java在大数据处理中提供了强大的支持。
• **高性能**：Java作为一种编译型语言，具有较高的运行效率，能够快速处理大规模数据，并实现高性能的大数据处理。
• **稳定可靠**：Java的强类型系统和异常处理机制使得程序更加稳定可靠，在大数据处理过程中能够有效减少错误。
• **多线程支持**：Java提供了强大的多线程支持，在大数据处理中能够充分利用多核处理器，实现并行计算，提高处理效率。

Java在大数据项目中的实际应用

Java做大数据的应用不仅仅停留在理论层面，实际上在许多大数据项目中，Java已经成为了核心的编程语言，为项目的成功实现发挥着重要作用。

例如，一个基于大数据分析的电商平台，需要实时监控用户行为并进行个性化推荐。Java作为后端核心语言，可以处理用户大量的操作数据，并通过Hadoop等工具进行数据分析，最终实现精准的推荐算法。

另外，一个金融风控系统也是一个典型的大数据项目，Java在这样的项目中可以用于处理大量的交易数据，进行风险评估和实时监控，保障系统的安全稳定。

未来Java在大数据领域的发展趋势

随着大数据技术的不断发展和深入应用，Java在大数据领域的应用也将不断拓展和创新。未来，我们可以期待以下几个方面的发展趋势：

• **高性能计算**：Java将继续优化其虚拟机和运行时环境，提高在大数据处理中的性能表现，实现更高效的大数据计算。
• **机器学习整合**：Java与机器学习技术的整合将进一步加深，使得Java在大数据分析和预测方面展现出更大的潜力。
• **实时处理**：Java在实时数据处理方面的能力将进一步增强，支持更多实时数据分析和应用场景。
• **安全与隐私**：Java在大数据安全和隐私保护方面将继续加强，保障大数据处理过程中的数据安全。

总的来说，随着大数据技术的不断演进和Java作为一种强大的编程语言的持续发展，**Java做大数据**的应用将会更加广泛和深入，为各行业带来更多创新和发展机遇。

十、做大件起重运输赚钱吗？

大件起重运输利润比做散货物流赚钱，但是需要投资的成本相对而言很大，例如得需要运输车辆，运输的车辆型号也很多，有专门运输罐体的，专门运输超长货物的，专门运输超重 超高货物的车辆，再就是需要大件运输的经验，以及专业的工程人员，最重要的就是货源，希望能帮到你！

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