如何利用大数据去进行创业?
大数据是当今信息社会的热词。在很多人印象中，数据就是数字，或者说必闹做须是由数字构成的，其实不然，数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频都是数据；医院里包括医学影像在内的所有大感也是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据，如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球化的推动力的话，数据或将成为下一乱迹次技术革命和社会革命的核心动力。那么对于兴致勃勃的创业者来说，如何在大数据时代进行创业，把握和运用好数据时代所带来的优势呢？
首先，重视大数据，在无法确定因果关系时，数据会为创业者提供解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助创业者消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助创业者得到想要的答案，这个便是大数据思维的核心。因此在大数据时代选择创业，就一定要重视数据.
其次，分析数据。光是足够地重视网络大数据还不能够完全地发挥其优势，而且要有足够的能力去分析数据和利用数据。这一方面，如果创业者并没有具备完全的素养和专业知识技能，则可以寻找相关的数据分析员或者数据分析网站来对某个行业、某个市场或者说是合作对象来进行精准的数据分析，使得创业能够更加事半功倍地进行下去。
最后，保护数据隐私。这个是依靠大数据创业并且长期发展和盈利的必要条件。由于大数据具有多维度和全面地特点，它可以从很多看似支离破碎的信息中完全复原一个产品或者服务的样貌，并且了解到一个公司或者一个组织内部的各种信息。因此，保哗弯并护自己公司或者创业者已经拥有知道的各种数据信息便显得十分重要，它既是创业者所赖以生存的根本，也是对于客户或者数据源的一种保护和责任
总而言之，在大数据时代创业，一定要重视大数据的重要性，能够娶分析数据和利用数据，最后保护数据的隐私，这样才有可能在大数据时代取得创业的成功。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，才考虑这个事情哪李。
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毁扒现。
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：怎么李余迟样利用大数据赚钱？ 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。大数据和人工智能时代的个人如何创业?毓美美作答：任何行业都会有很多自有数据，比如农业，工业，医疗等等业内的公司本身运营了多年积累了不少数据的，随着大数据发展，可以盘活这些数据，挖掘出价值后反哺本公司，或者开放这个能力给行业内其他公司或者上下游公司，让大家都提升效率或者创收。
大数据可以提升 社会 效率，提高生产力。详细来说，大数据的价值在于，通过数据挖掘和分析，提升个人和组织效率，增强其市场竞争力，实现资源优化配置，促进 社会 整体效率上升。
大数据经历底层技术的兴起和发展，产业生态的构建，正逐步渗透到各个企业的数据化战略之中，创业人员掌握大数据的分析与应用，可以很好地帮助其搭建底层的数据仓库。利用数据，可以帮助其优选商品，和甄选策略。
创业者善于应用大数据可以起到事半功倍的效果，在财务预算和运营分析中，大数据都可以产出价值。结合大数据，通过分析过往 历史 数据，可以对来年的预算作出预测，甚至直接完成财务预算工作，避免同样针对运营分析，结合大数据工具，将运营工作数据化以后，只需一份完整的报表，就可以迅速了解运营宏微观情况，数据有异常时可及时告警到相关厅举隐负责人，从而减少不必要的损失。
人工智能强大之处也是依赖于大数据，未来百分之五十以上的职业被人工智能所替代也是极有可能出现的，我们唯有多方面的吸取专业技能，通百艺而专一长，这样才有可能不会被人工智能限制。
人工智能将会极大地改变人类生活，开启一个全新的智能时代，新的时代已经到来了，相信新的时代会让人们跟上节奏的，新 科技 必将被人类所利用，人类必将因发达的高 科技 而极大地改善生活。创业者该对未来怀有一颗坚定、接受的心态，唯有放宽目光，长远考虑，才是对未来最佳的计策。
首先我们要明确这两个定义：大数据和人工智能。人工智能好理解，现在已经逐步走进大家的生活中，比如说智能家居、手机语音助手、公众号机器人等等。
目前，人工智能已经替代了很多简单的人力工作， 社会 劳动力数量有愈来下降的趋势，创业时要避免选择下游客户有可能被人工智能抢占的行业，要么就直接加入人工智能行业。
但人工智能毕竟是一门科学，对学历、技术、资金等等都需要有一定了解，门槛相对不低，对于中小型创业者来说有一定挑战。
那么，什么是大数据呢？
企业家和学者们时常说“我们已经来到了大数据时代”。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答衡有更强的决策力、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。
定义固然官方，看起来略显晦涩，我们可以这样理解：数据就是信息，大数据就是信息的汪洋大海。大数据具有大量、高速、多样、价值、真实性五个特点，其中“高速”是目前时代发展的显著特征。
由此，我们也迎接来了5G时代，生活节奏越来越快，个人生活越来越碎片化，这些为我们的创业也提供了思路——满足大众“快”的需求。
像临风堂教育，就很好地抓住了这一点。临风堂的国学国画书法三课一体课程体系，打破了人们对书画练习的传统认知。扮厅不临摹，独立创作成为行业标新，2小时学会中国画成为现实。在其他人想要学习书画，却又因需要多年的刻苦练习而望而却步时，临风堂的孩子已经可以达到熟练创作的水平。在临风堂进行招商加盟的三年多时间里，全国已有800多家加盟校，课程体系的成果已经惠及二十万家庭。
在贵州的大数据峰会上，马云说过：未来100年是智慧、体验、服务的时代，如果不让孩子学琴棋书画，未来30年将找不到工作！
在机器逐渐取代人力的趋势下，企业家未来可以竞争的是智慧，是艺术，也是文化。大数据时代我们该怎么创业?
在大数据时代，如果想要创业的话，那么可以创纳含祥立自媒体，因为现在自媒洞搏体的老庆发展越来越好了，创立自媒体是时代所趋。
大数据创业的5大要点,你知道吗?1.基础设施非常难
不仅开发基础设施技术产品很难，销售起来也很难，具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育，付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。
这意味着需要大量的资金支持，例如Greenplum在2010年获得1亿美元投资但仍然不足以完成所有工作，最终不得不选择卖给EMC。今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多，例如Cloudera。基础设施耐棚缺类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动，但是A轮融资的道路异常艰辛。
新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。
反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。
2.云和老计算是朋友
无论你是销售大数据基础设施还是应用，云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管，更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权，同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。
云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛，从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。
3.开发者是朋友
如果你主要从事大数据分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用，数据分析师就是你的朋友。无论那种情况，最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作，CIO反而不是很好的目标受众！
专注CIO而非开发者往往会导致昌辩你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的产品类似（两者都被迫按落云头，迫降在用户数据中心），但Continuuity完全面向开发者，这意味着能积累更多技术粉丝。
4.将数据科学家推向前台中央
这既是市场也是销售策略，数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人，他们也是会议上最受欢迎的演讲者。
但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众，除非你的项目规模超大。
Cloudera比竞争对手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构，站在听众的立场说说具体能做哪些分析，如何做。
5.开源有多重要，取决于你自己
几乎所有的大数据公司都依赖开源软件，有些是“借”来的，如Hadoop、Storm以及各种数据库，有些是自行开发的，有些则是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。
开源绝不是看起来那么轻松，不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区，并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了，在你的产品上花时间和精力了，才有可能最终掏钱。
不计其数的创业公司都将代码开源了，但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。
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