而除此之外，营业模式更为“逝世板”的是大年夜数据应用类企业。平日行业筹划商的大年夜数据营业范畴包含：数据获取、整合、治理、应用和展示等，个中尤以数据治理最苦最累，在大年夜数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度进修能解决词攀类问题，根本还属于空言无补的阶段。

问题由此而来，脏活累活总照样要有人干。配备10名数据科学家不克不及算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如斯算下来，稍有实力的筹划商大年夜数据部分，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做若干大年夜数据项目，并且前提是要包管每个项目间要有很好地时光连接，还要包管每个项目标才能需求都要与数据科学家的特长技能相匹配。

同时，与云计算不合，云计算考验筹划商纯IT方面才能，而大年夜数据项目则须要筹划商数据科学家与行业团队，以及用户营业专家慎密结合，合作建立基于应用处景的数据分析模型。由此，每个项目标成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大年夜数据项目标定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，筹划商也是以较难建立成熟的大年夜数据项目盈利模型。

但最后还需说一句，形容中国大年夜数据家当为“蒙面疾走”，也许言过其实，但诸多枷锁确切摆在面前。不管是依附数据办事，照样行业应用定制，中国大年夜数据家当仍需极大年夜的人力消费，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是近况，也是必定阶段，但衷心欲望中国大年夜数据企业袈滟“疾走”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去。

End.

做大年夜数据真的能赚钱吗?

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【义务编辑：谢海平 TEL：（010）68476606】

原因在于，大年夜数据应用办事商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不周全。以城市交通信息为例，词攀类平日控制在20余部分别中，筹划商几乎弗成能周全融合词攀类数据。而基于不周全的、缺点的数据源，也就弗成能推导出精确，有决定计划价值的结论。

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