大數據未來到底靠什麼賺錢？

我覺得一個關鍵詞值得注意：投入產出比，度過了Hadoop普及初期的概念炒作、野蠻生長，現有的中小型商業體一定會更注重ROI，一分價錢一分貨，這是目前Hadoop增長放緩的主要因素之一，卻也蘊含著未來大數據行業的盈利方向。

提高ROI，從兩方面著手：減少投入、增加產出，先說減少投入

目前主要的大數據架構有三種：

自建數據中心：好處是操控性強，但是成本高，還要人力來維護，未來應會逐漸被雲平台取代；

IaaS或PaaS：阿里雲 亞馬遜雲 騰訊雲等，不需要管理基礎軟硬體環境，價格相對來說較便宜，是目前應用的主流；

Hadoop as a service (HaaS)：連數據倉庫（Hadoop）都幫你運維，只需要關注業務即可，目前還在發展期，主要廠商：

Amazon Elastic MapReduce

Microsoft HDInsight

IBM InfoSphere BigInsights

Oracle Big Data Discovery Tool

大數據未來方向1：提供功能強大和可靠的雲引擎，包括雲存儲、雲Hadoop甚至包含可視化、數據挖掘工具箱等BI組件的通用雲服務框架，降低企業進行大數據建設的投入。

從增加產出方面看，目前大數據在各行業中的應用現狀總體很紅火，據我觀察也分三類：

大數據做噱頭， 擺擺架子，掛個名字，不看重實際應用效果的企業，這類企業挺多；

投入了一定的人員和資源，希望能看到一定的效果，最終的成果往往是一個集成的數據倉庫+一套報表工具，大大減輕了之前的手工收集統計數據的繁瑣性，也會經常從報表查詢工具中拿到數據利用EXCEL分析和應用，但基本上到這為止大數據的過程就結束了，這類企業應該大多數。

在大數據方面投入了大量的資源和人力，領導層非常關心，以銀行、電信、BAT和電商、網路遊戲行業為主，這類企業不僅早早的完成了數據的集成、可視化系統，而且早就將核心注意力集中在深度數據挖掘方面，往往擁有行業內比較資深的數據挖掘演算法人才，擁有大型的數據集群，擁有較為齊全和長期的數據，會開展諸如用戶畫像、商品推薦、高V識別、業務預測等等業務主題的挖掘工程，取得了比較豐富的成果，得到了業務部門的認可，個別公司在其中涉獵頗深、實力強大，比如阿里、百度等，這類企業目前還不。

然而，大部分企業並不是第三類企業，願意和有能力投入巨大的資源和人力進行大數據的漫長建設，更多的是第二類企業，想快速和低成本的取得一定的數據挖掘成果，這時候行業第三方平台會發揮很大的作用。

大數據未來方向2：依託行業第三方平台，利用雲計算，對行業數據進行縱深的數據集成+可視化+深度定製挖掘模型，為中小企業低成本快速獲取大數據的成果提供工具平台。

這樣的公司多由之前的行業第三方平台轉型過來，比如手機遊戲行業的友盟、TalkingData，依託行業數據集成，提供深度定製大數據服務。而用友、金蝶等傳統ERP廠商也加入了這部分的功能進入這一領域。

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