大數(shù)據(jù)無(wú)疑是現(xiàn)在最引人矚目的詞匯。但是，誰(shuí)堅(jiān)持認(rèn)為可以從這項(xiàng)技術(shù)中獲利——而且如何獲利?

過(guò)去10年中，在經(jīng)歷了通信業(yè)和投資銀行業(yè)的幾個(gè)早期大數(shù)據(jù)項(xiàng)目后，我總結(jié)這個(gè)新興技術(shù)最適合用在像股票市場(chǎng)和供應(yīng)鏈這樣的復(fù)雜系統(tǒng)中，獲得更精準(zhǔn)的解析。尤其是投資銀行，這是最先采用大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)之一。畢竟，那些專職賺錢的高管們熱衷于省錢和創(chuàng)造財(cái)富。

在投資銀行，為了更準(zhǔn)確的推薦投資或買入股票，需要處理的文檔(比如新聞、資產(chǎn)負(fù)債表等)數(shù)量太大而不能全人工處理。因此，合伙人傾向于簡(jiǎn)化分析過(guò)程，使用電子表格文檔去完成大多數(shù)工作。而采用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理大量信息可以有效性的降低風(fēng)險(xiǎn)，和以前相比，公司可以更好的進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

公司如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)賺錢呢?

通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，股票市場(chǎng)的交易員和投資組合證券d經(jīng)理可以處理大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，來(lái)識(shí)別最值得投資的公司。

非結(jié)構(gòu)化的公眾信息，包括公司新聞、產(chǎn)品評(píng)論、供應(yīng)商數(shù)據(jù)和價(jià)格表變更，可以以大數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行整合并建立數(shù)學(xué)模型，幫助交易員決定買入或賣出哪支股票。

一些按照上述方式運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行投資預(yù)測(cè)的企業(yè)，為了減少項(xiàng)目的前期投入使用云服務(wù)，比如Amazon的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)，從少量的服務(wù)器開始，獲利后再擴(kuò)大規(guī)模。我認(rèn)識(shí)一個(gè)從大型投資銀行辭職的定量分析師，他可以在6個(gè)月內(nèi)、用有限的資金創(chuàng)建一個(gè)可盈利的大數(shù)據(jù)交易系統(tǒng)。

甚至在制造業(yè),使用大數(shù)據(jù)可以提升預(yù)測(cè)能力。一個(gè)我曾經(jīng)擔(dān)當(dāng)顧問(wèn)的歐洲主要汽車制造商，建立了一個(gè)內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行鋼鐵價(jià)格的可行性分析,確定在最合適的時(shí)間、以更優(yōu)惠的價(jià)格購(gòu)買原材料。該系統(tǒng)采用開源Java框架Hadoop,整合多個(gè)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)庫(kù)、總量達(dá)到15Tb的信息,兩年節(jié)省了1.6億美元。

該項(xiàng)目成功的兩個(gè)原因是:首先，該公司有足夠的信息對(duì)所有供應(yīng)商進(jìn)行建模;其次，該項(xiàng)目節(jié)省的原材料成本大大超過(guò)了建立系統(tǒng)的費(fèi)用。

公司如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)賠錢呢?

但是，不是每個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目運(yùn)用這種方法都會(huì)成功。有時(shí)，公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)，賠錢和賺錢的概率相差無(wú)幾。大數(shù)據(jù)失敗的早期情況并不相同，但最普遍原因如：

開始時(shí)步子邁得太大：大數(shù)據(jù)不需要大預(yù)算。如果懷著投資多等于回報(bào)大的想法開始一個(gè)項(xiàng)目，往往會(huì)失敗。在項(xiàng)目開始前，明智的做法是，分析在該技術(shù)上以有限的投入、在小范圍內(nèi)是否可以帶來(lái)預(yù)期的收益。如果是，該項(xiàng)目隨時(shí)可以擴(kuò)大規(guī)模，保證規(guī)模越大利潤(rùn)越高。

低估人力需求：開始實(shí)施系統(tǒng)前，問(wèn)自己一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題：沒(méi)有恒定的人力支持，該大數(shù)據(jù)項(xiàng)目能夠運(yùn)作嗎?如果答案是“不”，那么馬上停止。建立一個(gè)不能以盈利模式進(jìn)行維護(hù)的系統(tǒng)，意味著數(shù)百萬(wàn)的損失。

嘗試推進(jìn)自然語(yǔ)言處理：大數(shù)據(jù)的一個(gè)潛在承諾是，通過(guò)自然語(yǔ)言處理(NLP)，將各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)變得可讀可寫。這種想法是令人興奮的——但在實(shí)際應(yīng)用中沒(méi)有進(jìn)展。目前的自然語(yǔ)言處理有嚴(yán)格的限制，因?yàn)槿斯ぶ悄苓€不夠先進(jìn)——再過(guò)10年也可能不行。

現(xiàn)代大數(shù)據(jù)意味著可以節(jié)省費(fèi)用，和過(guò)去的數(shù)據(jù)處理器相比簡(jiǎn)直是魔法。但在最初建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)判斷是否真的可以盈利，將不會(huì)浪費(fèi)你的時(shí)間和資源。只有傻瓜才會(huì)冒進(jìn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家Marco Visibelli從IBM辭職后創(chuàng)立了Kuldat公司，該公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)，對(duì)銷售和市場(chǎng)前景進(jìn)行可行性分析并呈現(xiàn)可能的結(jié)果。