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大数据平台自主分析

伴随着大数据的价值在各行各业中逐渐被---，拥有大量客户群的大中型企业也开始开发、建立自己的平台来分析大数据，并将 erp系统嵌入企业内部的信息流中，通过数据引导企业内部决策、运营、资金流管理、市场开拓等，发挥其增值作用。

数据仓库被看作是分析1.0时代的基础。在2.0时代，公司主要依赖于 hadoop集群和 nosql数据库。3.0时代新的“敏捷”分析方法和机器学习技术在提供分析结果方面的速度更快。越来越多的企业将在其战略部门设立首i席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、市场营销经验丰富的人员进行各类数据的混合分析。

股i市行为、各种指数与---的分析、判断、情绪等因素密切相关。2002年度诺贝尔经济学奖授予行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史i密斯，行为经济学开始为主流经济学所接受，行为金融理论把心理学---是行为科学引入---。

在现实生活中，拥有大量用户数据的互联网企业将论坛、博客、------、文章、网i民情绪、投资行为与股i市对接，研究互联网行为数据，关注---及市场情绪，动态调整投资组合，开发大数据投资工具，进行大数据分析和投资行为分析。它们直接把大数据转化为投资---产品。

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哪种数据容易变现

哪些数据对运营商来说更容易变现？总的来说，有四种数据值得关注：

第i一类是bss系统中的用户标识和通信类数据。包含用户在开i户时的身份的信息，---情况即---情况、---构成、套餐种类甚至终端类型等。

第二类运营商 oss系统的第二类用户行为数据。其中包括用户通过手机上网、聊天、---、上网等行为产生的数据。

第三类是基于用户 lbs定位数据。假如说前两种类型的均偏线，那么这种数据是偏向线下的，与用户线下的使用场景有密切关系。可以应用于企业线下营销、人口流动、治安、城市规划等。

第四类是2的b和c数据在物联网场景中生成。在此，主要指物联网场景下的“物”和“人”两类大数据：从仪表中收集的水、电、气数据、传感器收集的气候数据、污染数据、资产货物运输---数据；“人”的大数据——如人体健康、生活习惯或运动等数据，这些在医i疗保健、可穿戴设备、智能家居等领域具有---价值。

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直接变卖数据

信息直接变现，就是一种通过出售数据获取利润的商业模式。

在大数据产业链中，这一模式处于行业上游，业务形态一般是---同来源收集各种异构数据，对其进行聚合，包括简单处理，然后通过 api销售等方式向下游企业提供数据。

这一模式对技术的要求比较低，商业模式易于理解，易于落地，易于执行。此外，由于处于产业链的上游，未来方便演化出了其它商业模式。

大数据公司在这一模式下，有两种竞争形态：一种是，如果能够获取别人无法获取的数据，自然会形成天然的商业壁垒；另一种是，如果没有这一自然形成的商业壁垒，那么大数据公司将在大数据3 v平台上拼尽全力。

一般而言，我们讨论大数据时，有3 v的特征，即 volume (数据量)、 variety (数据多样性)和 velocity (数据时效)。从这三个方面来看，只要任何一方能够做到，都能形成自己的竞争优势。

这一模式的问题是仅仅对数据进行输出或粗加工，并没有真正地使用这些数据，也没有充分发挥数据的价值。