数据怎么赚钱？大数据个人怎么赚钱

有人说大数据是“油”和“金”，涂子培说大数据是“土”，马云说大数据是“生产资料”，我觉得都对，但他们也不对。

因为大数据就是“大数据”。

大数据在不同领域、不同场景应用时，产生的意义和所代表的意义也不同。你不能用一句话给出一个完整的概述。大数据是互联网时代不可或缺的产物。不管你喜不喜欢，大数据都在那里。你我都是大数据的生产者和受益者。这个生态系统的闭环已经形成，并且还在继续。延伸至各行各业，为不同行业创造更新、更大的价值。

2015年9月，我曾经写过一篇题为《认识大数据领域创业的机会和方向》的文章。已被多家知名媒体转载，时至今日，仍有不少朋友在知乎、微信公众平台、微博上继续点赞转发。在这篇文章中，我曾经将大数据的商业模式分为五类：广告/营销、数据交易、工具和数据服务、数据报告和解决方案、跨界整合。认可和支持。

同样在那篇文章中，我提出了自己的观点。我说大数据没有电商、网游那样“直接明了”的商业变现模式，我今天依然保持这个观点。没有直接货币化的商业模式并不意味着没有商业模式。人类对新兴技术产业和新兴技术的探索永无止境。

近两年，中国诞生了400多家大数据创业公司，大数据的应用已经扩展到我们生活、工作、学习的方方面面。许多大数据业务的变现模式正在逐渐被发现和应用，一些大数据公司已经能够扭亏为盈，甚至实现盈利。

现在的问题是，大数据的商业模式是什么？如何利用大数据赚钱？今天我将分享我对大数据的商业模式和优势的了解。

先展示一个常见的大数据平台架构

图1：基于、Spark、Storm的大数据风控架构

这是一个典型的大数据架构，架构是“分层”的，分为“数据源层”、“数据传输层”、“数据存储层”、“编程模型层”和“数据层”分析层”，继续往上走，有“数据可视化层”和“数据应用层”。

图2 大数据分析平台架构

在整个架构体系中，每个不同的层级都会用到不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等。关于大数据架构的设计和各个大的作用数据技术，这里就不一一列举了。想了解更多的朋友可以去36大数据网站看看。

为什么从一开始就抛弃大数据架构？很简单，所有大数据的商业变现模型都是基于这个大数据架构。不同的企业、机构和应用场景不同，所以大数据架构也不同。大数据架构图也是大数据产业链的核心。美国投资公司Matt Turck每年都会更新北美大数据产业链图，也是基于大数据架构平台。投资人在投资大数据项目时，也会要求创业者在这张地图上指出自己公司的水平。等级不仅代表行业地位，也代表商业模式。

我们可以充分认为：在整个大数据架构图上，每一块都是机会，每一块都可以产生商业价值。所以在本文中，我们将从大数据架构的角度来谈谈大数据的商业变现模型。

基础设施，输出技术能力获取商业价值

建设大数据平台和建设政务云平台是基础设施的典型应用。大数据作为基础设施建设时，成本主要发生在“建设”和“维护”两方面。施工可分为整体施工和局部施工。这部分的商业价值在于技术输出能力。由于出口技术数量的不同，收取的费用也不同。有很多公司在做这个，比如、 Data Plus、等等。

甲乙双方的合作方式可以按年签订，也可以按项目签订，具体金额以百万为单位。随着甲方数据业务的不断增加，大数据基础设施也需要扩容和维护，此时会产生新的费用。我们可以把基础设施​​看成是打包出售的“大数据技术”，而基础设施往往是定制化的，不同的单位和公司是不一样的。

大数据处理技术、商业大数据技术

正如我们之前所说，大数据架构是一个整体，每个层次使用不同的软件或技术。当技术应用于商业活动时，技术和软件都需要商业化来支持它。虽然很多大数据技术（比如Spark）都有开源版本，但是开源版本在实际业务中也有很多限制和安全因素，所以会有公司将其商业化，比如公司，地图R。这三大美国大数据公司都通过商业化找到了新的商业模式，从而获得了巨大的商业价值。其中， , 已在纽约证券交易所上市。在中国，商业化做得很好的公司是星环科技。使用商业版的好处是开源版是通用版，商业版会增加更多的套件，会有专人负责更新和维护，安全性能会更高。

除了商业化之外，大数据架构中使用的所有技术和软件也是由不同的商业公司制造的。比如上海的企业提供基于麒麟的企业级智能分析平台和产品。 Kylin处于大数据架构的分析层，也可以与其他技术相结合，形成全新的商用大数据平台。

数据库和数据可视化产品等大数据架构中的技术也已经商业化。典型的企业有巨大的红杉数据库，，，，等等。

数据源增值、数据源集成和数据API

数据源层也产生了很多商业模式，比如数据增值。数据鉴赏的模式是什么？

数据源增值是一种合作授权共享模式。这种模式在通信运营商中被广泛使用。一句话简介就是你手里有多少数据。我会用这些数据做一些营销活动，我们会将商业成本一分为二。

数据源集成，我更了解和博威软件。它们可以帮助政府、企事业单位打通“数据孤岛”，发挥“管道”的作用，让数据畅通无阻。他们作为第三方全程参与，只是为了帮助甲方解决数据集成问题的流通问题。这种合作模式大多也是实行“项目制”。

数据源部分也有数据爬取和数据收集的模式。无论是数据抓取还是数据收集，商业模式都在于“工具”。例如，八达通是一种数据爬取工具。您可以免费使用一些功能，但也有一些付费功能。

数据 API 更有趣。这里的商业模式有点像我们日常生活中的“水”和“电”。您支付的数据量与通过 API 检索的数据量一样多。当然，前提是数据合法、安全。目前网上有很多免费的数据API供开发者调用，而聚合数据的主要用途就是数据API。

随着国家《网络安全法》的实施，买卖个人信息属于侵权行为，出售50件可被定罪，网络运营者不得泄露所收集的个人信息；中介交易和交换个人信息也被视为侵权；提供个人信息违法所得5000元以上的，将受到处罚。

那么什么是大数据交易所交易？事实上，他们的大部分业务模型都属于数据增值模型，还有数据标注、数据源集成和数据API模型。纯数据源是不能交易的，这里的交易只是一个说法。

咨询商业模式、数据研究和数据报告

这种类型的公司其实在大数据时代之前就已经存在了。如麦肯锡、波士顿咨询集团、易观和艾瑞。他们最终输出的商业价值是数据报告。数据报告的价值在于其分析结果具有总结性和前瞻性。数据报告的合作方式，一种是委托研究报告，一种是定期进行行业研究报告。需要查看详细报告的公司需要付费才能获得。

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