如何用大数据赚钱

1. 如何用大数据赚钱

问题一：通过大数据如何赚钱  首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少； 
  其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善； 
  最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。 
  市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！ 
  
   问题二：大数据怎么赚钱  拥有大数据的人，才考虑这个事情。 
  对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。 
  
   问题三：如何利用大数据赚钱的方法和途径  这个要看具体的情况吧，而且做生意还是要多选择，我在国外看过一个很有特色的无比墙画，画面漂亮，不要开店的，不知道国内有没有，可以找找，以后绝对会取代墙纸 
  
   问题四：人人都在讲大数据，怎么利用大数据赚钱  大数据技术应用上可以通过开发各种APP或者系统、网站等借助大数据分析，精准营销，节约成本，挖去潜在用户人群及消费市场，从而实现变现盈利 
  
   问题五：怎么用大数据赚钱  可以说得具体点吗 
  
   问题六：大数据不再神秘 可谁知道怎么用大数据赚钱  用大数据赚钱，最低层次的，是卖数据――通过交易平台把掌握的数据直接卖出变现。 
  更高层次的，对数据进行分析，形成分析报告，提供给有需求的组织，这是数据可视化变现。 
  再高点层次的，像精准营销这种，通过掌握的海量用户数据进行用户画像，为他们展示精准的广告，收取广告主的钱，这是用数据间接变现。 
  最高层次的，醉翁之意不在酒，通过数据找准客户所在，最终完成自己产品的销售，或促成项目达成，这是数据商业价值变现。 
  
   问题七：怎么样利用大数据赚钱？  要看新闻更新的是否快，可以做个自己的新闻类门户网站 
  
   问题八：怎样通过大数据赚钱  拥有大数据的人，才考虑这个事情。 
  对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。 
  
   问题九：大数据公司怎么赚钱?  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 *** 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。 
  
   问题十：现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢  为各行业和企业做数据分析啊，互联网时代数据是很重要的，依赖有效的数据分析，可以预测到很多方面，并作出适当的运作调整。会有企业因为自己没有能力做这一块，但又需要有这方面，就找他们设计开发咯。

2. 怎样用大数据

数据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。PayPal 联合创始人兼 CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是 Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。
在近日的 D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过 Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体 Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待 App Store 的审核。
怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用 Glow 来记录自己对妻子的观察数据。
录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。
不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个 “不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的夫妇可以选择每月在公积金里存 50 美元，连存 10 个月。10 个月之后，如果 Glow 都还没能帮助你受孕，你就可以拿着这笔钱去医院接受不孕不育的治疗。
希望能解决您的问题。

3. 怎样用大数据

说起掘金大数据，一定绕不开政府数据。    
地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间，从中央到地方，都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济，言必称大数据。   
 而在执行层面，目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，政府数据开放并没有那么复杂，需要有地方能真正去实践和摸索，做一些事情，当下所有的人都在谈数据开放，但做实事的不多。    
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会，率先开放数据获得先发优势，另外同步做好信息化补课。    
6月份，笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长，他长期在部委工作，前些年调到地方当部门一把手，发展大数据思路清晰，不过让他苦恼的是，当地信息化水平不高，很多地方没有数据，有的数据还在纸上。    
他酝酿出台一个规定，以后所有的图都不准画在纸上，必须上网，以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化，先收取数据，然后通过建立地方数据中心的形式，与企业合作，做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。    
走在前沿的贵州省，希望以发展大数据弯道超车，实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看，当地一些职能部门，所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段，远非结构化的数据，按照国际数据公开标准来说，并不能算政府数据公开。    
单从数据开放来看，思路最清晰规划更具体的，还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说，发达地区好比“富二代”，一出生就含着金汤匙，但大部分地区还是“穷二代”，需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距，不同区域的数字鸿沟会继续深化。
“ 饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下，企业早已经等不及了。    
早些年，部分企业通过各种交易手段，获得政府数据。在数据开放的背景下，部分企业还在依托不规范交易，已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。   
 一部分企业希望参与政府数据公开进程，帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司，则是急速扩张，跟各地政府成立相关的合资公司。   
 当然，还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上，笔者见到很多大数据公司，就是以前卖电脑和软件开发的IT公司，转型做大数据，业务范围无所不在，包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。   
 除上述归类外，企业为了获取政府数据，采取各种“曲线救国”的招式。前不久，笔者熟悉的一家南方大数据创业公司，为了获取某西部城市政府部门数据，报名参加当地的创业大赛，希望通过得奖，引起当地政府重视，达成数据合作。    
这家公司的CEO在参赛间隙，拖着行李箱与当地国企联络，希望能够以合资的形式成立公司，共同挖掘当地数据。    
这位CEO还通过各种方式，找到该市分管大数据的负责人，希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好：获取一个城市的数据，做成样板，然后在全国复制，迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。    
不过，目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息，但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径，颇具有典型性。    
政府资源导向，仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中，强调一定要有国有资本进入，而且坚决远离境外资本。    
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看，几乎都有国有资本进入，即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上，笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因，答案惊人一致：有政府数据资源。    
而在一些专家和专业投资人看来，从价值投资的角度，一是真正有技术优势的公司，二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司，从长远来说，并没有太大的投资价值。    
乐观者认为，政府数据开放最终会走向规范化，有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。

4. 通过大数据如何赚钱

首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少；
其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善；
最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。
市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！

5. 做大数据真的能赚钱吗

以我来形容中国大数据产业，可称“蒙面狂奔”四字。在没有思考清晰盈利模式之时，已蒙面狂奔，绝尘而去。
  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。
   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【摘要】
做大数据真的能赚钱吗【提问】
您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
以我来形容中国大数据产业，可称“蒙面狂奔”四字。在没有思考清晰盈利模式之时，已蒙面狂奔，绝尘而去。
  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。
   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【回答】

6. 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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7. 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，如百度、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。

8. 如何让大数据为自己赚钱

首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少；其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善；最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！