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在坐拥数据资源的BAT之外，不生产数据的晶赞科技如何玩转大数据
来源：IT之家网站作者：小智责编：小智
对于一个自身不生产大数据的数据服务公司来说，晶赞过去5年是如何为自己赢得生存空间的?5年的积累，让汤奇峰在大数据这条路上越走越有信心。2011年，汤奇峰创办晶赞科技，并将之定位为“大数据公司”。晶赞的主要业务是以大数据为基础，通过技术手段为企业客户提供精准营销服务。此前，汤奇峰在谷歌任职多年，负责谷歌大中华区的业务运营。早在几年前，大数据这股热潮就已经涌入中国，被视为开启未来互联网营销新时代的一把钥匙，国内声称以大数据为基础做精准营销的第三方公司也是遍地开花。直到今年上半年，马云依然屡次在公开场合强调大数据的重要性，他认为，人类正从IT时代走向DT(大数据)时代，整个世界将发生翻天覆地的变化。而如今，对于大多数第三方精准营销公司而言，投身大公司怀抱似乎是一种不错的归宿：好耶卖给了华谊嘉信、易传媒结盟阿里、MediaV被360收购。后来者晶赞却是目前市场上为数不多的创始团队依然保留控股权的公司。2014年底，晶赞完成C轮融资，估值达2亿美金。“我一直认为，对于一个2B的公司而言，五年是一个大考，前5年我们是在打基础，现在我觉得我们可以进入第二个5年了”，汤奇峰接受《二十一世纪商业评论》(下称《21CBR》)记者专访时透露，目前晶赞的年营收已接近1亿美金，正在积极筹备IPO。数据是互联网营销的核心，而国内坐拥数据资源的腾讯、阿里、百度都在大力发展自己的广告技术平台，而且，它们的数据也只在自有的生态体系内使用。那么，对于一个自身不生产大数据的数据服务公司来说，晶赞过去5年是如何为自己赢得生存空间的?它还可以在独立发展的道路上走多远?拼技术晶赞雷达(Zampda)是晶赞的第一款产品，这是一款基于专业数据服务、实现广告主精准再营销的广告投放系统。互联网公司是晶赞雷达的目标客户群之一。目前，在美国上市的中国互联网前10名企业中，有6家在使用晶赞的产品和服务;电商企业15强中，有10家是晶赞的长期客户。晶赞雷达也是晶赞目前最主要的收入来源，每年带来近1亿美金的营收。“我们是实实在在地靠我们对客户业务的理解，靠我们对ROI(投资回报率)的承诺和用户口碑赢得这些客户的”，汤奇峰强调。但晶赞真正的核心产品是今年6月底正式发布的数据管理平台——zampdmp晶赞天机。晶赞联合创始人梁信屏向《21CBR》记者解释说，在移动互联的时代，用户行为、喜好相关的海量信息都散落在各种环境和各种设备中，企业如何获得和处理用户的全景数据，如何借助这些数据改进产品和服务都变得十分具有挑战性。zampdmp晶赞天机的主要功能就是帮助企业管理用户。具体来说，zampdmp晶赞天机通过3个核心组件——ZampHub、ZampInsight和ZampConnect来实现这个功能。ZampHub将各种用户数据库连接起来，形成每一个用户的完整画像，帮助企业从线上、离线等各个渠道去倾听用户的声音;而且，这幅用户画像还可以借助晶赞的第三方数据得到进一步丰富。ZampInsight是利用交互式、可视化和先进的分析技术帮助企业深入理解用户，清晰地把握用户趋势。而ZampConnect则是把企业对用户的洞察转变成可行的结果，输出到个性化推荐引擎或者程序化营销平台(例如晶赞雷达)，实现精准营销的目的。与以往数据管理平台不同的是，晶赞第一次将zampdmp晶赞天机定位于软件服务，即由晶赞提供软件安装及使用培训等服务，企业可以直接管控自己的第一方数据，最大限度地把控数据的安全性;同时，还可以利用zampdmp晶赞天机平台上的第三方数据，满足潜在用户开拓、广告精准投放等需求。汤奇峰希望zampdmp晶赞天机可以将晶赞带入下一个5年发展的快车道。不过，靠技术制胜依然是zampdmp晶赞天机的产品逻辑。“行业内对晶赞的技术认可是一边倒的，我们也会着力维护我们在客户中的口碑，要做就做到最好”，他说。搞定数据去年5月，在谈及为何出售MediaV时，创始人杨炯纬表示，公司多年来一直在打磨技术，做精准营销，但最后却发现，只有技术没有数据的MediaV，就像一个没有厨房和菜的“厨师”，徒有一身功夫，却无用武之地。这是绝大多数第三方精准营销公司面临的窘境。在公司成立伊始，汤奇峰先做的不是研发产品，而是搞定大数据来源。2011年，晶赞联合携程、1号店、易车网、珍爱网等多家国内垂直互联网企业，成立“中国互联网优质受众联盟”(UMA)，实现联盟企业间的数据、营销资源互换，将它们从单一的广告资源购买方变成资源提供方。目前，这个平台已经囊括了国内逾50家垂直互联网企业，覆盖了近95%的互联网用户。2014年，晶赞科技又发起成立了“中国企业大数据联盟”(BDU)，将中国电信、东方航空、中国航信等50多家重量级企业拉入进来，变成联盟成员。这为晶赞获取多维度的用户数据、打造跨行业大数据生态圈奠定了基础。汤奇峰说，在这两个联盟中，晶赞扮演的是维护和沟通的角色;更为关键的是，晶赞确立的DEP市场机制——成员挂完牌之后，数据交易是单独在做，DEP平台只帮助计费，不备份数据，确保每个交易方的数据安全。从B轮融资开始，汤奇峰一直在注重为晶赞引入战略投资者，比如携程、易车、好未来、慧聪、蓝标。这也让晶赞可以更有力地绑定数据来源。所以，在汤奇峰看来，与BAT相比，晶赞的差异化在于，一开始就以开放为生存之道，而且，晶赞供应的是“人生数据”，包括教育、兴趣爱好、谈婚论嫁、旅行、找工作等人生状态的数据。但接下来，让汤奇峰比较担心的，依然是BAT尤其是阿里会开放数据。“尽管他们开放数据的意义会很明显，但我们会在它们开放之前，不断自我壮大，将自身的数据储备做足，以便应付各种局面”。
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大数据成BAT“新战场”
　　““我们每个人乘飞机时，都是自己选择航线，这是人的智慧，但当这反映到具体的一些航程中来，就会有大量的数据记录下来。我们从这些原始的航程记录中，就可获取一些航程的最优设计方案。这就是大数据的方法。”中国人民大学信息学院院长杜小勇这样解释什么是“大数据”。”
　　银监会日前宣布，正式批准三家民营银行的筹建申请，其最大亮点就是互联网公司的入选。而互联网公司做银行当然要有自己的看家本事，大数据或被作为其最强有力的武器。同时，今年“大数据”还首次被写入政府工作报告：要设立新型产业创业创新平台，在大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。
　　其实，大数据的应用早已无处不在，利用网购数据授信买车；通过博彩和球队比赛数据预测世界杯；依据观众数据来打造的互联网电影；就连今年全国高考语文，多省高考作文题，被“大数据”预测命中……你能想到的和想不到的都在被数据包围，未来大数据对人们生活的颠覆性影响将堪比互联网带来的猛烈冲击。
　　大数据助互联网公司做银行
　　银监会上周五宣布，已正式批准三家民营银行的筹建申请，其最大亮点就是互联网公司腾讯的入选，而首批落选的阿里也在摩拳擦掌。很多人可能比较疑惑，互联网公司凭什么做银行？
　　记者了解到，深圳前海微众银行将结合互联网，提供高效和差异化的金融服务。以“普惠金融”为概念，主要面对个人或企业的小微贷款需求。未来会利用互联网平台开展业务，依托平台，与其他金融机构合作开展业务。
　　生硬而有繁琐的“表述”的背后，其实就一句话，要用“互联网平台”满足“小微贷款需求”。这不禁让人联想到此前被央行叫停的腾讯和阿里“网络信用卡”，该业务是一种运用大数据技术机选并即时调整授信额度的网络数字信用卡，而发放的对象就是从传统银行拿不到贷款的“潘俊薄Ｕ馊梦颐强吹搅恕盎チ币胁返摹俺巍薄
　　而上周阿里宣布，和中行、招行、建行等7家银行深度合作，也不失为“互联网银行”服务小微企业的一次有益探索，其为中小企业提供基于网商信用的无抵押贷款，最高授信额度1000万元。电商起家的阿里，将平台拥有的数万家企业交易数据开放给银行，降低银行贷款风控成本的同时，亦为苦于无法自证信用的中小企业，提供了第三方担保。
　　这次再问互联网公司凭什么做银行？就再清楚不过了，没错，就是大数据。
　　百度大数据预测世界杯淘汰赛结果全对
　　那么，什么是大数据？枯燥的名字解释可能会让很多“技术盲”望而却步，中国人民大学信息学院院长杜小勇在腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来”高峰论坛上给出了一个非常鲜活的解释，“我们每个人乘飞机时，都是自己选择航线，这是人的智慧，但当这反映到具体的一些航程中来，就会有大量的数据记录下来。我们从这些原始的航程记录中，就可获取一些航程的最优设计方案。这就是大数据的方法。”
　　大数据又如何连接未来？举个例子，百度在世界杯期间准确预测德国夺冠，也是唯一一家通过大数据准确地预测了比赛结果。百度是如何通过大数据进行预测的呢？
　　百度大数据研究院特别派遣了资深数据科学家团队，利用百度大数据全面搜索过去5年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并与国内著名彩票网站乐彩网、欧洲必发指数独家数据供应商Spdex等公司建立数据战略合作伙伴关系，将博彩市场数据融入预测模型中，构建了本次“世界杯预测”产品的足球赛事预测模型。
　　该模型共涉及19972名球员和1.12亿条相关数据，所参考的数据包括百度搜索数据、球队基础数据、球员基础数据、赔率市场数据等，所分析的球队不仅包括207支国家队，还囊括了欧洲、南美、亚洲等联赛俱乐部及低级别球队信息。在国家队胜负场预测上，准确率接近80%。
　　百度使用这个模型对2006年和2010年世界杯的淘汰赛进行了结果验证，准确度接近75%。从此次巴西世界杯的比赛结果来看，这套模型的准确率要高于、和，其小组赛阶段的预测成功率为58.33%，淘汰赛阶段全部预测准确。
　　BAT加紧布局大数据
　　“大数据连接未来”，这让互联网行业看到了新的机遇，BAT(百度、阿里、腾讯)三大巨头正在加紧布局，而未来的生死存亡或要在大数据一战上见分晓。
　　很多人都比较疑惑，阿里到处撒金，动辄上十亿级的大手笔投资让人惊叹，更重要的是“不务正业”，一会儿买足球，一会儿又搞文化，一个电商企业如此扩张让外界觉得阿里创始人退休后“很不着调”。事实上，那不过是“烟雾弹”，一阿里的内部中层在采访中曾告诉北京青年报记者：“马云的思路很明确，阿里未来要做的是数据公司。”
　　据了解，马云很早就意识到大数据的价值，曾经说过阿里巴巴()集团价值最高的不是淘宝，不是天猫，也不是，而是阿里平台上所产生的大量数据。阿里巴巴、天猫、淘宝、支付宝、阿里金融产生的数据构成了个人、企业、商品和金融之间的完全数据链，这些数据能够让阿里巴巴提供更精准、高效的服务，而这些数据同时也能够给阿里巴巴带来不菲的收入。据悉，很多天猫和淘宝的卖家都购买了数据魔方、量子衡道等基于大数据的增值服务。
　　如果说阿里仍争分夺秒地抢“数据”，那么作为搜索行业老大，牢牢把住用户上网入口的百度则加速储备“人才”。在大数据这一前沿领域，全球的高精尖研究人才数据极为有限。李彦宏掌舵的百度也正在加大对大数据的布局，其推动成立百度深度学习研究院，并亲任院长，吸引了一大批世界级科技精英的加盟，比如前资深科学家徐伟、美国新泽西州立大学统计系教授张潼等，最近还挖来了“谷歌大脑之父”吴恩达。
　　拥有国内丰富的海量数据的腾讯，也在人才培养和引进上加大力度，上周五成立腾讯互联网与社会研究院，启动与人大社会管理大数据中心首批博士后共同培养项目，双方将结合企业数据优势和高校研究力量，共同培养产学研相结合的高端人才，并聘请牛津大学互联网研究院主任Luciano Floridi教授等为名誉顾问。
　　可以预见的是，随着以BAT三大巨头为首的互联网公司在大数据方面的布局加快，未来大数据的应用场景将更加丰富，用户也期待尽快看到由大数据连接的“未来”。文/本报记者 吴琳琳
　　财经观察
　　别让用户隐私“裸奔”
　　随着大数据应用越来越广泛，如何保障用户数据的安全隐私，成为大数据应用的最大挑战。法律界人士师晓丹在其题为“大数据时代的法律应对”一文中甚至明言，大数据时代人人“被裸奔”。
　　在大数据时代，每个人都是数据的贡献者，当你浏览网页、网购、扫描二维码、、微信以及安装手机APP时，你的个人信息、消费习惯、偏好，甚至你的社交圈子，就已经被大数据分析工具捕获。大数据分析工具使智能、高效地处理庞大数据成为现实，但同时它也能嗅探到你的所有信息，我们的城市在变得越来越智慧的同时，似乎也越来越危险了。
　　腾讯公司云平台部总经理陈磊日前在“大数据连接的未来”高峰论坛上也表示，腾讯曾经对90个要求用户用信用卡或银行卡支付的电商网站做过安全扫描分析检查，发现超过60个都或多或少存在安全问题，其中20多个的问题非常严重，存在包括盗取用户的身份、恶意去替用户消费等行为。
　　“今天我住酒店的时候，如果酒店的工作人员让我把信用卡留下，我是非常焦虑的，因为今天我们面临的互联网产品里的安全问题非常多。”陈磊如此表达自己的担心。
　　陈磊强调，“要做好大数据的服务，我们首先要解决的就是信息安全的问题。特别是对腾讯而言，首先发生的挑战就是安全的挑战。”
　　师晓丹也提出，大数据时代的来临，使人类历史仿佛突然进入了一个崭新的世界。在大数据面前，传统的保护手段显得苍白无力。传统的保护个人信息的法律手段“告知与许可”基本失效，因为大数据的价值不单纯来源于数据的基本用途，更多的源于数据的二次利用，很多数据在收集时并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途，这些都是无法事先告知的，也就没有所谓的事先同意了。传统的保护个人信息的技术手段“匿名化”基本失灵。
　　师晓丹建议，在传统手段无力的情况下，大数据时代个人信息保护需要新的治理思维，“告知与许可”的基本法律手段依然可发挥作用，但只适用于数据收集阶段，如浏览网页时普遍存在的cookie。此时应由用户选择是否接受数据的收集与分析以获得更好的用户体验，如果用户选择“否”，其任何数据不得被捕获。在数据的“二次利用”阶段，可考虑设置数据使用时效机制、大数据使用者惩罚机制、新技术强制适用机制。将数据使用限制在一定时效范围内，意味着大数据收集者不再可以永久地保留和利用数据。大数据的价值决定了个人信息保护不可能单纯依赖企业自律，大数据使用者的责任只有在强制力规范下才能确保履行到位，只有严格的罚则才能防止企业为了利润罔顾大众安全。
　　新的时代，法律始终要有技术支撑，“匿名化”技术可更新为“差别隐私”技术。企业真正需要的是有价值的数据，而不是窥探个人隐私。“差别隐私”技术通过故意的数据模糊处理，可以实现大数据库的查询只显示近似结果，而不是精确结果，挖出特定个人与特定数据点的联系将难以实现且耗费巨大，强制推行该技术，在现阶段不失为良策。
　　文/本报记者 吴琳琳 制图/黎石
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互联网三巨头BAT如何“玩转”大数据? 09:15:56&|&编辑：hely&|&查看：&|&评论：
中国互联网行业在大数据的积累和应用方面以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。
中国互联网行业在的积累和应用方面以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。
百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产
从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。
阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。
百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，百度的数据以非结构化数据更多。
百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景
百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：
(1)数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理;业务目标是把企业的所有用户(客户)数据用唯一的ID串起来，包括用户(客户)的画像(如性别、年龄等)、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户(客户)的目的;
(2)业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策;
(3)用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据(如文本)来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户(客户)体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务;
(4)精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动;第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应;第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理;第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐;
(5)数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户;淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户;腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现(如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图)。
(6)经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。
(7)战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。
虽然百度、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。
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大数据创业，该如何玩？
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大数据创业，该如何玩？
　　日，在淘宝十周年晚会-马云退休演讲中，马云说：这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC，移动互联网来了;还没搞清楚移动互联网，大数据来了。而变化的时代是年轻人的时代。马云说的这句话很关键，他不仅提到了大数据，而且更是用一句话阐述了互联网从PC时代，进化到移动互联网时代，然后从移动互联网时代进阶到了大数据时代。有几个关键点很重要：PC时代，全球催生了大量的互联网上市企业，包括谷歌、亚马逊、新浪、搜狐、新东方等等;　　移动互联网时代，中国创业热潮风生水起，不仅有大量的移动互联网(包括手游)企业赴美上市，更是诞生了无数个创业奇迹。移动互联网不仅为我们的生活带来了便利，更是把创业热潮推向了历史最高峰。　　现在问题来了，大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢?大数据时代如何创业?大数据创业的门槛又有哪些呢?　　先回答第一个问题：大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢?　　据我了解，不是。走在中关村创业大街上，你能收到的100份融资BP里，可能有99份都是APP和O2O项目，但99家里90%以上会重视大数据。　　那么大数据时代如何创业呢?请先了解一下大数据的创业门槛。　　门槛1：数据　　大数据大数据，没有数据怎么玩?那么数据从哪里来呢?　　像百度、腾讯和阿里巴巴这样的BAT企业，本身就积累了大量的数据，所以他们玩起大数据来，多半是&闷声发大财&。当然了，也可以说几句BAT 企业玩大数据的例子，比如说百度旗下的&百度迁徙&、&百度精算&、&百度舆情&、&百度大数据预测引擎&等等，都是百度的大数据产品应用;阿里巴巴的话，&阿里云&、&支付宝-花呗&、&支付宝-借呗&&芝麻信用&、&蚂蚁金服&等等，都应有了大数据技术。而腾讯方面，&腾讯广点通&、&腾讯云分析& 和微信等也都引用了大数据技术。　　尔等屌丝没有数据，如何玩呢?　　首先，你可以通过第三方购买数据，比如说，数据堂就有很多数据出售和分享;　　其次，你可以用爬虫爬回一些数据来存储;　　再者，通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累数据。这方面的新创企业包括Talkingdata、友盟和DataEye等。　　最后，使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。　　总体来说，解决好数据源是大数据创业的必要门槛。关键看你创业的项目是什么。　　门槛2：硬件　　在北京，我曾经参观过一家大数据初创企业，当时他们还没有拿到融资。我去他们的办公区发现一幕特别心酸的事情。他们的员工挤在一间很小的屋子里办公，而两件较大的屋子都用来安放大数据存储服务器。大数据的存储量是很惊人的，这对机房和硬件设备也提出了新的挑战。　　这一点和移动互联网不太一样，你做一个APP，用电脑搞开发，服务器用云服务器就行，按需购买。但是大数据不行，你没法把自家的数据存储在别人的云服务器上，一方面是安全因素，另外一方面也有产权因素。硬件也是大数据创业的门槛之一，但不是最大 的门槛。顺便补充一句，我曾经参观过的那家大数据新创企业，目前已完成百万美元的A轮融资，现在他们家的办公区特别宽敞，恭喜星图数据。　　门槛3：技术　　说了人才，就要说技术了。大数据技术不是你懂C++或者R语言就够了的，大数据有一整套自己的技术体系，包括统计、编程、JAVA、数据库、 Hadoop、Spark、NoSQL、机器学习、自然语言处理、算法、数据可视化等等技术。光是Hadoop需要用到的技术和编程语言就有很多项。而且市面上的大数据工具每家用的还不一样，用开源软件(如Hadoop、Spark)或者用SAP(SAP HANA)需要的技术也不一样。技术要求较高，而拥有大数据综合技术的人才又较少，这也成为了制约大数据创业的最大问题。　　门槛4：人才　　我认为大数据创业的最大门槛在于人才。和做APP不一样，大数据创业你一个人乃至几个人都是没法玩转的。初创企业你就往10-15人这样的团队先招人吧，这样的团队要包括Hadoop工程师、算法工程师，数据建模工程师、架构师、NoSQL工程师、BI工程师等等，全都是技术要求较高、薪资要求也很高的人才。大数据人才有多贵?在美国，在R、NoSQL和MapReduce方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元，在中国也便宜不到哪里去，没有年薪30万，你很难招到一个大数据人才。　　据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。也就是说，技术很牛的大数据人才，他的选择面很宽，要么早就进入BAT企业，要么也是在不错的企业拿着高薪，你要挖这样的人才，除了钱，股票、期权、福利等等，都是必须付出的代价。　　2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，原因很简单，各大刚刚开通了大数据科目的院校，学生还没毕业;而招聘市场上的大数据人才需求量远远已经供不应求。除了BAT企业，通信企业、电力企业、金融银行行业、医疗行业、工业、游戏行业等等，哪个行业不是都在招大数据人才?创业公司要在这么严峻的人才环境中找到适合自己的大数据技术人才，门槛可不止是钱。　　门槛5：钱　　其实我不想写钱，但是又必须写钱。大数据行业创业不缺资本，只要你创业项目的商业模式没问题，并且技术能力强，且团队靠谱，无论在中国还是在美国，融个A轮还是没有问题的，资本关注度很热。但是你在拿到融资之前，自己启动的资金就需要一大笔。人才、硬件和技术成本都较高。　　这么理解吧，如果说，几个好朋友凑50万花3个月可以做一个APP项目，那么要在大数据行业创业的话，请先准备600-800万再来玩。　　门槛6：商业模式　　中国互联网上最赚钱的行业是什么?我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据，它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。在我拜访过的很多企业中，他们手里有钱、有数据、有人才也有技术，但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。
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【来源】大学生创业网
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