大数据是做什么的

1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

问题一：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。

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问题二：大数据可以做什么 用处太多了

首先，精准化定制。

主要是针对供需两方的，获取需方的个性化需求，帮助供方定准定位目标，然后依据需求提 品，最终实现供需双方的匹配。

具体应用举例，也可以归纳为三类。

一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的服务，或者是网游等。

第二种是精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，百度的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等。

第三种是选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选址。

应用的第二个方向，预测。

预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。

从具体的应用上，也大概可以分为三类。

一是决策支持类的，小到企业的运营决策，证券投资决策，医疗行业的临床诊疗支持，以及电子政务等。

二是风险预警类的，比如预测，日常健康管理的疾病预测，设备设施的运营维护，公共安全，以及金融业的信用风险管理等。

第三种是实时优化类的，比如智能线路规划，实时定价等。

问题三：什么是大数据，大数据可以做什么 大数据，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据可以对；数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。

当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

问题四：大数据是做什么的 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4 精准营销

5 第三方支付 ―― 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

9 数据创新带来的新服务

问题五：大数据是什么？大数据可以做什么？大数据实际做了什么？大数据要怎么做 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的这些全都是通过对用户需求的大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。的资讯。 大数据分析的标配是商业智能（BI）软件，传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面，一是技术人员需要花费大量时间准备数据；二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。 FineBI的Data Serv模块，特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块，能够帮助用户解决传统BI数据准备时间长，偶得数据分析过程复杂等问题，让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程，让非IT人员能够轻松自在得进行分析。

首先，“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。

其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。

第三，“动态化”。数据是不停地变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。

这三个对大数据从形象上做了界定。

但还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。

最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

问题八：大数据应用到底是做什么的？ 对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

问题九：在未来大数据能做什么？ 是的，通过网络进行收集数据，将采集到的数据进行加工处理、分析，前提是 要通信的，大数据是指 一个 当今现代化的一个流行化概念名词，二三十年前就有人提出来了，特指 海量信息，可以性存储在中，谁采集到的数据，谁管理，数据是在变化的，随着人类的活动，国内 掀起一场互联网金融，每个行业 都有自己 独特的 数据 分类信息，进行数据挖掘，有用的数据 捞取出来 ，那么它就是有意义 的

问题十：大数据营销具体是什么呢？ 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。阳众互动认为大数据营销真正的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人，说到底就是以自身掌握的数据或者说信息对客户进行精准的定位，以、最快的满足目标群体的需求。

大数据是怎么赚钱的？

问题七：大数据公司具体做什么？ 主要业务包括数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等，这些是依托已有数据的基础上展开的业务模式，其他大数据公司是依靠大数据工具，对市场需求，为市场带来创新方案并推动技 术发展。这类公司里天云大数据在市场应用里更加广泛

相信大家都有这样的体验：你刚刚用百度搜索了什么物品，转而打开一些购物应用就会有与之相关的，这是为什么？当然这些应用不会手机，是你的行为数据让这些购物应用知道你现在想干什么。

拿淘宝来举例， 注册应用会填写一些数据，例如名字，因此，每次你打开关于足球的内容，都会生成兴趣权重。通过在一段时间内累积所有的足球兴趣权重，并进行进一步的算法计算。除了这个算法，应用还可以通过你购买的物品，物品的价格从而计算消费权重。将所有的数据进行整合，就能分辨出和你相似的人，从而把用户分类，但是这些数据智能计算偏好，而不能计算出个人属性，如你的性别、教育程度等。这就得把已知性别和教育背景的用户需要用作样本，一部分用于估算，一部分用于测试准确性。如今，主流应用上计算用户性别的失误率已经不过10%。，各大应用厂商可以获得这样的用户肖像，各大广告商就可以地找到他们想要的消费者。手机号，收货地址等等，这些信息对于应用来说就是可用于分析的数据，还有其他的数据例如：应用中关注的人，理财习惯，看过的网页，点过的赞，甚至是发过的红包，这些数据可被称之为行为数据，这些行为数据会变成标签再从凌乱的标签中找到你真正的兴趣，然后建立一个用户肖像。

例如，如果你打开一篇带有足球内容标签的文章，这不意味着你真的喜欢足球，也有可能是你不小心点进去的，所以现在需要这些应用通过更多的行为数据来判断足球类文章是否真的对你的吸引力。

这时就需要一套算法来计算。

于是就有了这套算法

行为权重是指：是否有评论，点赞，转发，收藏。访问时长是指：顾名思义就是停留时间。衰减因子：是指看一类文章的时间间隔。

当知道你的兴趣偏好之后，在你刷到广告的前一刻，这些广告商会在后台竞价，竞价者的广告会呈现在用户面前。并且各大应用厂商采集的数据不仅仅对应着你的账号，而是对应着你手机的识别码，所以就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集,同时广告厂商都是相通的，一个厂商采集到了有用的数据，其他的应用厂商也会知道。

说了这么多其实也不用害怕，我国早有法律规定，商业用途的标签不能去的定位到个人，从而保护你个人的信息安全，同时苹果用户可以在设置中关闭IFDA从而限制各大应用采集你的信息。

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，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Ja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无几。大数据项目失败的早期症状有很多种，数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。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大数据方向挣钱多的岗位，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。

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。

以上是小编为大家分享的关于

大数据赚钱

6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业比如我们三大，核心业务其实是数据传输，靠这个每天一个亿的小目标是妥妥的。还有全国各地正在建的各种大数据中心是做数据存储的，比较有代表性的icloud，一个季度可以挣10亿美刀。生态重构

利用大数据通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售、精准营销、个性化、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。以此实现盈利

大数据公司通过什么赚钱?

问题六：大数据可以做什么 可以用几个对大数据做一个界定。

根据个人理解，大数据公司赚钱分为三个等级

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。

1. 直接出售数据： 包括脱敏的各种交易、作、用户信息；互联网抓取的息

3. 根据批量结构化后信息数据进行建模： 用于个性化，走势预测等

中介公司大概能做个级别的吧。

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。

做大数据真的能赚钱吗？

8 及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

瞧您这话说的。当然能挣钱了。而且是( 1)大数据系统研发工程师 ：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。能挣大钱。

传统意义上，我们并不将谷歌列为大数据公司。但他其实是干的是数据挖掘的活，他收录了所有网上公开的数据，从中间按，挖掘出用户需要的数据。然后赚了大钱，现在全年营收应该是千亿美元级别的。

比如我们现在正在用的今日，也是做数据挖掘的。不过谷歌挖的是数据，挖的是用户。记住用户的阅读历史，猜测用户的阅读喜好，然后有目标的推送阅读内容。今年也就是2019年，今日打算靠这个挣1000个亿软妹。

那您说大数据挣钱么？

2022大数据专业就业岗位有哪些 什么岗位挣钱多

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系1、Hadoop开发统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

(2)大数据应用开发工程师 ：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

( 3)大数据分析师： 运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。他们的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

(4)数2. 对数据进行结构化分析后出售： 各种舆情监测，广告投放，传播分析等据可视化工程师 ：具备良好的沟通能力与团队精神，心强，拥有的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。

大数据热门专业

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

2、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以十分有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

3、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

4、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。