大数据未来到底靠什么赚钱？

我觉得一个关键词值得注意：投入产出比，度过了Hadoop普及初期的概念炒作、野蛮生长，现有的中小型商业体一定会更注重ROI，一分价钱一分货，这是目前Hadoop增长放缓的主要因素之一，却也蕴含着未来大数据行业的盈利方向。

提高ROI，从两方面着手：减少投入、增加产出，先说减少投入

目前主要的大数据架构有三种：

自建数据中心：好处是操控性强，但是成本高，还要人力来维护，未来应会逐渐被云平台取代；

IaaS或PaaS：阿里云 亚马逊云 腾讯云等，不需要管理基础软硬件环境，价格相对来说较便宜，是目前应用的主流；

Hadoop as a service (HaaS)：连数据仓库（Hadoop）都帮你运维，只需要关注业务即可，目前还在发展期，主要厂商：

Amazon Elastic MapReduce

Microsoft HDInsight

IBM InfoSphere BigInsights

Oracle Big Data Discovery Tool

大数据未来方向1：提供功能强大和可靠的云引擎，包括云存储、云Hadoop甚至包含可视化、数据挖掘工具箱等BI组件的通用云服务框架，降低企业进行大数据建设的投入。

从增加产出方面看，目前大数据在各行业中的应用现状总体很红火，据我观察也分三类：

大数据做噱头， 摆摆架子，挂个名字，不看重实际应用效果的企业，这类企业挺多；

投入了一定的人员和资源，希望能看到一定的效果，最终的成果往往是一个集成的数据仓库+一套报表工具，大大减轻了之前的手工收集统计数据的繁琐性，也会经常从报表查询工具中拿到数据利用EXCEL分析和应用，但基本上到这为止大数据的过程就结束了，这类企业应该大多数。

在大数据方面投入了大量的资源和人力，领导层非常关心，以银行、电信、BAT和电商、网络游戏行业为主，这类企业不仅早早的完成了数据的集成、可视化系统，而且早就将核心注意力集中在深度数据挖掘方面，往往拥有行业内比较资深的数据挖掘算法人才，拥有大型的数据集群，拥有较为齐全和长期的数据，会开展诸如用户画像、商品推荐、高V识别、业务预测等等业务主题的挖掘工程，取得了比较丰富的成果，得到了业务部门的认可，个别公司在其中涉猎颇深、实力强大，比如阿里、百度等，这类企业目前还不。

然而，大部分企业并不是第三类企业，愿意和有能力投入巨大的资源和人力进行大数据的漫长建设，更多的是第二类企业，想快速和低成本的取得一定的数据挖掘成果，这时候行业第三方平台会发挥很大的作用。

大数据未来方向2：依托行业第三方平台，利用云计算，对行业数据进行纵深的数据集成+可视化+深度定制挖掘模型，为中小企业低成本快速获取大数据的成果提供工具平台。

这样的公司多由之前的行业第三方平台转型过来，比如手机游戏行业的友盟、TalkingData，依托行业数据集成，提供深度定制大数据服务。而用友、金蝶等传统ERP厂商也加入了这部分的功能进入这一领域。

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