大数据网络公司赚钱吗做大数据的公司赚钱吗

大数据未来的发展前景怎么样？

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大等。

我不知道你理解的大数据是什么？如果是真正的大数据，那么现阶段来看发展前景很好，而且有很大可能性会更好，因为现在人们对大数据的利用还停留在一个比较初级的层面，大部分是分析已经发生（比如浏览习惯）或正在发生（比如自动驾驶），那么将来还会出现“将要发生”（比如将要购买什么，将要发生什么等等）。

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。

而且现在的的大数据，很大程度上是分析一种群体特征，比如各种占比、分布、多少等等，将来大数据还要细化，毕竟大数据的来源是人，那么一个人的大数据能不用能对人本身进行分析呢？明显可以，就和的发展一样，开始是一家一户的小农经济，然后是大家一起干的大锅饭，然后再次出现细化分工甚至越来越细，然后继续整合细化，整合细化，直到化（基本不可能，因为这个是没有统一标准的，在这里这种方式，在另外一个地方可能就会有所区别）。

所以个人感觉，大数据将来的发展很好，当然如果你的大数据是狭义上的大数据，比如XX大数据，那就没那么重要了，也有发展，但是和真正的大数据去比较那么就失色很多了。

本文核心数据：大数据产业链、生态图谱、区域分布等。

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从代表性企业的区域分布来看，目前我国大数据行业代表性公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于市与福建省。

2016年，我国先后批复建设8个大数据综合试验区，分别包括贵州大数据综合试验区;京津冀、珠江三角洲两个跨区域类大数据综合试验区;上海、河南、重庆、沈阳等四个区域类综合试验区;内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区。大数据产业综合试验区地域分布情况如下：

注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。

大数据产业大数据产业主要上市公司：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)等企业代表性投资

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

公司如何通过大数据赚钱

大数据产业产业链区域热力地图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区

大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到具体大数据如何带来收益，和具体如何实现的例子，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。）

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，最常见的问题如：

步子迈太大：大数据并不如你做游戏，玩家在某个等级流失，你是不是需要考虑这个等级关卡太难，需要升级经验太多。等等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，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，需要人中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。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。

以上是小编为大家分享的关于

大数据公司通过什么赚钱?

2017年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。大数据产业企业代表性投资汇总如下：

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

大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛

2. 对数据进行结构化分析后出售：各种舆情监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。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，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。