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企业如何通过大数据盈利？企业如何通过大数据盈利？企业，例如飔拓，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。企业，例如飔拓，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提供了十余年ITIT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的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元250万元以上。250接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型

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