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① 大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析

大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析

跨界和融合是大数据思维里最重要的一环，大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。在这篇大数据行业的SWOT分析文章中，也许可以找到你想了解的大数据行业创业环境、问题、机会与方向。

注：大数据不仅仅是一个营销词汇，在这篇干货满满的文章里，作者用数据告诉我们，究竟什么是大数据，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。

接触大数据，了解这个行业已经有两年多了，每天都在阅读大量的关于大数据的文献资料和技术文章。如果你要问我什么是大数据以前可能我会和你说，大数据是一种思维，一种技术，标志的是大数据的4V特点：

Volume、Velocity、Variety、Value。大数据带来的是一种变革，打破了原有的随机分析方法，采用所有全量的数据来进行分析，分析的数据更加复杂，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，分析结构更加注重相关性而不是因果。

可是，普通人和大众用户他们听得懂吗现在我会举例子告诉你。

比如说，采野蘑菇/野山参这样的事情，野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的，经验告诉我，它们会分布在哪片山林，但是我们不知道具体位置，得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。

我们可以把山林用数据可视化表现出来，然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点，并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性，收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等，来准确的预测出野蘑菇的分布地点。

这就是大数据力量。

一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。

同样的思路，森林防火防贼、环境保护、旅游景点客流预测等等，都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。

今天主要说的是大数据领域的创业思考，大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身，而是消费者的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么，用户最关心的是大数据到底怎么用，用了能为自己带来什么好处。

今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向"四个点来阐述主题，聪明的朋友也许已经知道了，我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。

大数据市场现状

根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示：2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。

一、大数据市场规模巨大

首先，中国大数据市场环比增长率较大。根据易观智库7月30号发布的中国大数据应用行业的报告显示，2015-2018年中国大数据市场营销规模达到258.6亿人民币。环比增长率为37.2%。

其次，大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC发布最新研究结果，预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。

无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看，我们都可以得出这样一个结论，无论你是什么样的公司，或者说你未来创业要做什么样的服务，大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产，如果你的公司还没有部署大数据，那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你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。

二、政策好，政府支持力度大

根据gov.cn9月6日消息，国务院公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，纲要里明确的说明，中国将在2018年会建成政府的大数据平台。相比之下，我们敬爱的习大大和李克强总理也经常为大数据站台，为中国的大数据发展点赞。看政府对大数据的重视，你抬头看看前两天的北京的蓝天，就会对政府有信心了。政府真正要干一件事，执行力大的超出你的预期。

据我们的观察，大数据领域的创业环境只会越来越好。目前，很多一线城市乃至二三线城市的科技园区，都出台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业，可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营，当然了，北京肯定是首选。

三、资本关注热

上图是我们对大数据垂直领域2015年资本投资事件的不完全统计。其实你仔细来看图会发现，大数据行业的资本关注热度是远远高于其他行业的。这个可以从投资金额可以看出来。今年上半年O2O项目非常热，也是投资重点关注的行业，但是投资的资本里，普遍都是人民币几百万和几千万这样的量级。而大数据行业的投资，更多的资本量级都是上亿的，而且资本多源于顶级投资机构。

大数据行业现状

“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”

TED的创始人DanAriely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。

现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈

1、尚未出现垄断性行业巨头

前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。

这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。

2、现有大数据企业扎推北京

根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。

3、大数据在生活、商业渗透性较弱

笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

4、没有直接的变现模式

互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。

有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。

现状二、大数据行业人才紧缺

根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。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业;已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。

全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统;到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人;调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

现状三、数据量增长超快

这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和39ZB。

49亿物联网设备：咨询公司Gartner预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

39ZB数据存储量：在2014年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，到2020年时，当年的新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率达到了84%。

预测到2020年，平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。

现状四：行业目前存在问题

1、炒作过剩，实际落地产品较少;很多产品都是打擦边球;把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。

2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从网络指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%;另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。

4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。

5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。

大数据行业创业的风险预警

一、大数据的创业门槛

1、人才成本较高;在美国，在R、NoSQL和MapRece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，大数据人才一将难求，创业公司不容易招大数据技术人才，即使招到，人才方面支出也较高。包括高薪、期权和股票等等;

2、存储硬件成本高;考虑到数据归属和安全性。大数据公司一般不会数据存在云上。自建机房比云存储成本高很多倍。

3、项目启动资金高;不是30-50十万就可以玩起来的，比移动互联网APP创业项目启动资金要求高。

4、用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。

没有明确的商业变现模式，这是目前大数据创业的最大门槛。拼数据，你拼不过阿里网络腾讯，拼钱，还是算了……

二、数据安全问题

据Verizon发布的《2015年数据泄露调查报告》显示，79790个安全事件中已有2122个确认的数据泄露。值得关注的是在2015年的报告中新增了一个统计模型，用以帮助企业评估到底每笔数据泄露，要损失多少钱。如果泄露1000条记录时，有95%的可能会损失5.2万-8.7万。泄露1千万数据记录的花费介于210万到520万之间，但最多可能到7390万。

让我们来回顾一下近年来数据泄漏的事件：2014年5月，800万小米用户数据或被泄露;2014年12月，12306大量用户信息遭泄露;2015年4月，超30省市曝管理漏洞数千万社保用户信息或泄露;2015年5月，携程网全面瘫痪疑似数据库物理删除;2015年6月，美国人事管理局被指出大量工作人员信息泄露;2015年8月，婚外情网站AshleyMadison数据遭泄露……

对于大数据新创企业来说，数据的安全性就是“命”，如何保命事关生存。大数据的安全性，是部署大数据架构和大数据创业最大的挑战之一!

三、大数据隐私

关于大数据隐私，在美国有隐私法案，而且美国与欧盟之间还签署了安全港、隐私声明等等。而在中国，目前的立法是非常模糊的，属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了，然后给用户发了很多垃圾短信，或者我的姓名，我的电话，我的邮箱，他们收集我的信息是不是合法的，目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出台相关的法律法规来规范这个领域大数据隐私目前具有不确定因素，也是创业存在的风险之一。

说完了风险，下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。

大数据行业创业机会与方向

一、资本层面关注点

对于大数据项目，投资人到底看什么在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。

大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼当然是人才。这也是投资人最关注的东西。

投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们最看重的是团队。那怎么看团队呢一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。

还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户体量和数据源。你的客户群体有多大你手里有哪些具体业务上的数据这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上解决好这3个问题就成功了一半。

大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。

解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。

二、大数据垂直领域热门的投资方向

第一个是Hadoop商业化，简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的，但是在具体业务场景中，还缺乏很多功能，那么Hadoop商业化就是去完善这些功能，使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop商业化的公司是星环科技。

第二个是SQLonHadoop，用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是基于大数据技术方向的，比如说WibiData，它提供了对Hadoop的封装，连接前端应用到Hadoop基础设施。

第三个是NoSQL数据库，非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB和Datastax。目前，创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元，而在中国，基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务，名字叫做青云QingCloudMongoDB。

第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中，也有很多大数据企业在做可视化服务，比如说国云数据的大数据魔镜。

第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。

三、大数据行业现有的商业模式

谈到商业模式，肯定就要说到2B还2C的问题。

2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为一种服务，服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据，Hortonworks，Cloudera，星环科技、Talkingdata都是2B的商业模式。从他们的运营状况，不难看出，2B的商业模式，要么是做解决方案，要么就是做工具。

预计未来所有的互联网企业也好，传统企业也好，都会在企业内部成立大数据部门，那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么不肯到也不否定。对于一家企业来说，大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测，解决方案只是目前大数据行业的权宜之计，未来企业会用自己的人才管理自己的大数据，用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。

2C方面，在整理这份内容的时候，我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、网络指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品，更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。

说了这么多，你肯定会问我了，那么腾讯、网络和阿里巴巴这样的企业，他们的大数据又是什么样的模式呢在笔者看来，BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式，我们可以简称为复合型的商业模式，因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。

总结一下，现有的商业模式里，哪个最好笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。

用一句话来说就是：你收集用户的数据，分析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯穿始终的。

那么，现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢

1、广告、营销。这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析，优化广告和营销的路径，使市场投入的非常产生更大的价值。

2、直接卖数据的公司。典型的企业有数据堂。

3、做工具或者服务。目前的移动统计工具就是这一类，还有做Hadoop套件的也是这一类公司。

4、卖报告或解决方案的。做大数据解决方案的公司就太多太多了，典型的公司为IBM。

5、跨界和融合。

Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们，Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据，包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据，可以对这些游戏用户进行用户画像。

以招行信用卡推广为例，Talkingdata通过大数据分析发现，《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合，于是促成了招商银行和的合作，还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。

这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下，银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间，而这样的跨界合作，招商银行基本上没花一分钱，就达到了5万转化率，理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。

跨界和融合，其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。

四、大数据行业的创业方向和机会

先说2B方向。

大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。

再说2C方向。

大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。在我们的生活中，需要做决策的时候太多太多，尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座，非常需要大数据来辅助决策。个人理财、家庭决策、职业发展/自我量化以及个人健康都可以用到大数据。

五、我们的创业建议

1、想清楚谁为你买单;

2、痛点是什么;

3、稳定/独特的数据源;

4、靠谱的人做靠谱的事;

5、考虑2C的产品方向;

6、忘记科技行业过往经验;

7、将大数据产品化;

8、深耕一个领域，不断的试错和迭代。

其他新创大数据公司创始人也提出过自己的建议。九次方大数据集团总裁王参寿认为深耕大数据领域，坚持才是王道：“大数据行业创业就像爬泰山，爬不到山顶，看不到太阳。

以上是小编为大家分享的关于大数据领域创业的行业现状及机会与方向分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

② 一文了解大数据领域创业的机会与方向

一文了解大数据领域创业的机会与方向

大数据不仅仅是一个营销词汇，在这篇干货满满的文章里，作者用数据告诉我们，究竟什么是大数据，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。

接触大数据，了解这个行业已经有两年多了，每天都在阅读大量的关于大数据的文献资料和技术文章。如果你要问我什么是大数据？以前可能我会和你说，大数据是一种思维，一种技术，标志的是大数据的4V特点：

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据带来的是一种变革，打破了原有的随机分析（抽样调查）方法，采用所有全量的数据来进行分析，分析的数据更加复杂，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，分析结构更加注重相关性而不是因果。

可是，普通人和大众用户他们听得懂吗？现在我会举例子告诉你。

比如说，采野蘑菇/野山参这样的事情，野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的，经验告诉我，它们会分布在哪片山林，但是我们不知道具体位置，得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。

我们可以把山林用数据可视化表现出来，然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点，并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性，收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等，来准确的预测出野蘑菇的分布地点。

这就是大数据力量。

一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。

同样的思路，森林防火防贼、环境保护、旅游景点客流预测等等，都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。

今天主要说的是大数据领域的创业思考，大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身，而是消费者（用户）的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么，用户最关心的是大数据到底怎么用，用了能为自己带来什么好处。

今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向"四个点来阐述主题，聪明的朋友也许已经知道了，我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。

大数据市场现状（外部环境）

根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示：2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。

一、大数据市场规模巨大

首先，中国大数据市场环比增长率较大。根据易观智库7月30号发布的中国大数据应用行业的报告显示，2015-2018年中国大数据市场营销规模达到258.6亿人民币。环比增长率为37.2%。

其次，大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC发布最新研究结果，预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。

无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看，我们都可以得出这样一个结论，无论你是什么样的公司，或者说你未来创业要做什么样的服务，大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产，如果你的公司还没有部署大数据，那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你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。

二、政策好，政府支持力度大

根据gov.cn9月6日消息，国务院公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，纲要里明确的说明，中国将在2018年会建成政府的大数据平台。相比之下，我们敬爱的习大大和李克强总理也经常为大数据站台，为中国的大数据发展点赞。看政府对大数据的重视，你抬头看看前两天的北京的蓝天，就会对政府有信心了。政府真正要干一件事，执行力大的超出你的预期。

据我们的观察，大数据领域的创业环境只会越来越好。目前，很多一线城市乃至二三线城市的科技园区，都出台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业，可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营，当然了，北京肯定是首选。

三、资本关注热

上图是我们（36大数据，编者注）对大数据垂直领域2015年资本投资事件的不完全统计。其实你仔细来看图会发现，大数据行业的资本关注热度是远远高于其他行业的。这个可以从投资金额可以看出来。今年上半年O2O项目非常热，也是投资重点关注的行业，但是投资的资本里，普遍都是人民币几百万和几千万这样的量级。而大数据行业的投资，更多的资本量级都是上亿的，而且资本多源于顶级投资机构。

大数据行业现状（内部环境）

“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”

TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。

现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈

1、尚未出现垄断性行业巨头

前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。

这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。

2、现有大数据企业扎推北京

根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。

3、大数据在生活、商业渗透性较弱

笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

4、没有直接的变现模式

互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。

有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。

现状二、大数据行业人才紧缺

根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。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业；已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。

全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统；到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人；调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

现状三、数据量增长超快

这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和 39ZB。

49亿物联网设备：咨询公司 Gartner 预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

39ZB数据存储量：在 2014 年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到 1ZB，到 2020 年时，当年的新增数据量将会达到 15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到 39ZB，未来 6 年的年复合增长率达到了 84%。

预测到 2020 年，平均每个中国人每年产生的数据约为 4.1GB。

现状四：行业目前存在问题

1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。

2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从网络指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。

4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。

5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。

大数据行业创业的风险预警

一、大数据的创业门槛

1、人才成本较高；在美国，在R、NoSQL和MapRece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，大数据人才一将难求，创业公司不容易招大数据技术人才，即使招到，人才方面支出也较高。包括高薪、期权和股票等等；

2、存储硬件成本高；考虑到数据归属和安全性。大数据公司一般不会数据存在云上。 自建机房比云存储成本高很多倍。

3、项目启动资金高；不是30-50十万就可以玩起来的，比移动互联网APP创业项目启动资金要求高。

4、用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。

没有明确的商业变现模式，这是目前大数据创业的最大门槛。 拼数据，你拼不过阿里网络腾讯，拼钱，还是算了……

二、数据安全问题

据Verizon发布的《2015年数据泄露调查报告》显示，79790个安全事件中已有2122个确认的数据泄露。值得关注的是在2015年的报告中新增了一个统计模型，用以帮助企业评估到底每笔数据泄露，要损失多少钱。如果泄露1000条记录时，有95%的可能会损失5.2万-8.7万。泄露1千万数据记录的花费介于210万到520万之间，但最多可能到7390万。

让我们来回顾一下近年来数据泄漏的事件：2014年5月，800万小米用户数据或被泄露；2014年12月，12306大量用户信息遭泄露；2015年4月，超30省市曝管理漏洞数千万社保用户信息或泄露；2015年5月，携程网全面瘫痪疑似数据库物理删除；2015年6月，美国人事管理局（OPM）被指出大量工作人员信息泄露；2015年8月，婚外情网站Ashley Madison数据遭泄露……

对于大数据新创企业来说，数据的安全性就是“命”，如何保命事关生存。大数据的安全性，是部署大数据架构和大数据创业最大的挑战之一！

三、大数据隐私

关于大数据隐私，在美国有隐私法案，而且美国与欧盟之间还签署了安全港、隐私声明等等。而在中国，目前的立法是非常模糊的，属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了，然后给用户发了很多垃圾短信，或者我的姓名，我的电话，我的邮箱，他们收集我的信息是不是合法的，目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出台相关的法律法规来规范这个领域？大数据隐私目前具有不确定因素，也是创业存在的风险之一。

说完了风险，下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。

大数据行业创业机会与方向

一、资本层面关注点

对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。

大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。

投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们最看重的是团队。那怎么看团队呢？一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。

还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户（用户）体量和数据源。你的客户群体有多大？你手里有哪些具体业务上的数据？这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上？解决好这3个问题就成功了一半。

大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。

解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。

二、大数据垂直领域热门的投资方向

第一个是Hadoop 商业化，简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的，但是在具体业务场景中，还缺乏很多功能，那么Hadoop 商业化就是去完善这些功能，使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop 商业化的公司是星环科技。

第二个是SQL on Hadoop，用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架 。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是基于大数据技术方向的，比如说WibiData，它提供了对Hadoop的封装，连接前端应用到Hadoop基础设施。

第三个是NoSQL数据库，非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB 和Datastax。目前，创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元，而在中国，基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务，名字叫做青云QingCloud MongoDB。

第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中，也有很多大数据企业在做可视化服务，比如说国云数据的大数据魔镜。

第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。

三、大数据行业现有的商业模式

谈到商业模式，肯定就要说到2B还2C的问题。

2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为一种服务，服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据，Hortonworks，Cloudera，星环科技、Talkingdata 都是2B的商业模式。从他们的运营状况，不难看出，2B的商业模式，要么是做解决方案（类似外包），要么就是做工具。

预计未来所有的互联网企业也好，传统企业也好，都会在企业内部成立大数据部门，那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么？不肯到也不否定。对于一家企业来说，大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测，解决方案只是目前大数据行业的权宜之计，未来企业会用自己的人才管理自己的大数据，用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。

2C方面，在整理这份内容的时候，我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、网络指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品，更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。

说了这么多，你肯定会问我了，那么腾讯、网络和阿里巴巴这样的企业，他们的大数据又是什么样的模式呢？在笔者看来，BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式，我们可以简称为复合型的商业模式，因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。

总结一下，现有的商业模式里，哪个最好？笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。

用一句话来说就是：你收集用户的数据，分析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯穿始终的。

那么，现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢？

1、广告、营销。这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析，优化广告和营销的路径，使市场投入的非常产生更大的价值。

2、直接卖数据的公司。典型的企业有数据堂。

3、做工具或者服务。目前的移动统计工具就是这一类，还有做Hadoop套件的也是这一类公司。

4、卖报告或解决方案的。做大数据解决方案的公司就太多太多了，典型的公司为IBM。

5、跨界和融合。

Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们，Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据，包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据，可以对这些游戏用户进行用户画像。

以招行信用卡推广为例，Talkingdata通过大数据分析发现，《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合，于是促成了招商银行和的合作，还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。

这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下，银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间，而这样的跨界合作，招商银行基本上没花一分钱，就达到了5万转化率，理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。

跨界和融合，其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。

四、大数据行业的创业方向和机会

先说2B方向。

大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。

再说2C方向。

大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。在我们的生活中，需要做决策的时候太多太多，尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座，非常需要大数据来辅助决策。个人理财（我的钱花哪去了，哪些可以省下来）、家庭决策（孩子报考哪所大学）、职业发展/自我量化（该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适 ）以及个人健康都可以用到大数据。

五、我们的创业建议

1、想清楚谁为你买单（找用户）；2、痛点是什么（找需求）；3、稳定/独特的数据源（找数据）；4、靠谱的人做靠谱的事（找人才）；5、考虑2C的产品方向；6、忘记科技行业过往经验；7、将大数据产品化 （小而美）；8、深耕一个领域，不断的试错和迭代。

其他新创大数据公司创始人也提出过自己的建议。九次方大数据集团总裁王参寿认为深耕大数据领域，坚持才是王道：“大数据行业创业就像爬泰山，爬不到山顶，看不到太阳。”

国云数据CEO马晓东表示，“不要跟着概念创业，从真实需求出发，从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品，找准自己的定位是关键。”

以上是小编为大家分享的关于一文了解大数据领域创业的机会与方向的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

③ 趣链科技完成数亿元C轮融资

区块链明星企业趣链科技实力还是很强硬的

④ 大数据领域创业的机会与方向

大数据领域创业的机会与方向

大数据不仅仅是一个营销词汇，在这篇干货满满的文章里，作者用数据告诉我们，究竟什么是大数据，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。

接触大数据，了解这个行业已经有两年多了，每天都在 阅读大量的关于大数据的文献资料和技术文章。如果你要问我什么是大数据？以前可能我会和你说，大数据是一种思维，一种技术，标志的是大数据的4V特点：

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据带来的是一种变革，打破了原有的随机分析（抽样调查）方法，采用所有全量的数据来进行分析，分析的数据更加复杂，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，分析结构更加注重相关性而不是因果。

可是，普通人和大众用户他们听得懂吗？现在我会举例子告诉你。

比如说，采野蘑菇/野山参这样的事情，野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的，经验告诉我，它们会分布在哪片山林，但是我们不知道具体位置，得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。

我们可以把山林用数据可视化表现出来，然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点，并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性，收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等，来准确的预测出野蘑菇的分布地点。

这就是大数据力量。

一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。

同样的思路，森林防火防贼、环境保护、旅游景点客流预测等等，都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。

今天主要说的是大数据领域的创业思考，大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身，而是消费者（用户）的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么，用户最关心的是大数据到底怎么用，用了能为自己带来什么好处。

今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向"四个点来阐述主题，聪明的朋友也许已经知道了，我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。

大数据市场现状（外部环境）

根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示：2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。

一、大数据市场规模巨大

首先，中国大数据市场环比增长率较大。根据易观智库7月30号发布的中国大数据应用行业的报告显示，2015-2018年中国大数据市场营销规模达到258.6亿人民币。环比增长率为37.2%。

其次，大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC发布最新研究结果，预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。

无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看，我们都可以得出这样一个结论，无论你是什么样的公司，或者说你未来创业要做什么样的服务，大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产，如果你的公司还没有部署大数据，那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你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。

二、政策好，政府支持力度大

根据gov.cn9月6日消息，国务院公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，纲要里明确的说明，中国将在2018年会建成政府的大数据平台。相比之下，我们敬爱的习大大和李克强总理也经常为大数据站台，为中国的大数据发展点赞。看政府对大数据的重视，你抬头看看前两天的北京的蓝天，就会对政府有信心了。政府真正要干一件事，执行力大的超出你的预期。

据我们的观察，大数据领域的创业环境只会越来越好。目前，很多一线城市乃至二三线城市的科技园区，都出台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业，可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营，当然了，北京肯定是首选。

三、资本关注热

其实你仔细来看图会发现，大数据行业的资本关注热度是远远高于其他行业的。这个可以从投资金额可以看出来。今年上半年O2O项目非常热，也是投资重点关注的行业，但是投资的资本里，普遍都是人民币几百万和几千万这样的量级。而大数据行业的投资，更多的资本量级都是上亿的，而且资本多源于顶级投资机构。

大数据行业现状（内部环境）

“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”

TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。

现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈

1、尚未出现垄断性行业巨头

前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。

这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。

2、现有大数据企业扎推北京

根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。

3、大数据在生活、商业渗透性较弱

笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

4、没有直接的变现模式

互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。

有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。

现状二、大数据行业人才紧缺

根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。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业；已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。

全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统；到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人；调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

现状三、数据量增长超快

这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和 39ZB。

49亿物联网设备：咨询公司 Gartner 预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

39ZB数据存储量：在 2014 年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到 1ZB，到 2020 年时，当年的新增数据量将会达到 15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到 39ZB，未来 6 年的年复合增长率达到了 84%。

预测到 2020 年， 平均每个中国人每年产生的数据约为 4.1GB。

现状四：行业目前存在问题

1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。

2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从网络指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。

4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。

5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。

大数据行业创业的风险预警

一、大数据的创业门槛

1、人才成本较高；在美国，在R、NoSQL和MapRece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，大数据人才一将难求，创业公司不容易招大数据技术人才，即使招到，人才方面支出也较高。包括高薪、期权和股票等等；

2、存储硬件成本高；考虑到数据归属和安全性。大数据公司一般不会数据存在云上。 自建机房比云存储成本高很多倍。

3、项目启动资金高；不是30-50十万就可以玩起来的，比移动互联网APP创业项目启动资金要求高。

4、用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。

没有明确的商业变现模式，这是目前大数据创业的最大门槛。 拼数据，你拼不过阿里网络腾讯，拼钱，还是算了……

二、数据安全问题

据Verizon发布的《2015年数据泄露调查报告》显示，79790个安全事件中已有2122个确认的数据泄露。值得关注的是在2015年的报告中新增了一个统计模型，用以帮助企业评估到底每笔数据泄露，要损失多少钱。如果泄露1000条记录时，有95%的可能会损失5.2万-8.7万。泄露1千万数据记录的花费介于210万到520万之间，但最多可能到7390万。

让我们来回顾一下近年来数据泄漏的事件：2014年5月，800万小米用户数据或被泄露；2014年12月，12306大量用户信息遭泄露；2015年4月，超30省市曝管理漏洞数千万社保用户信息或泄露；2015年5月，携程网全面瘫痪疑似数据库物理删除；2015年6月，美国人事管理局（OPM）被指出大量工作人员信息泄露；2015年8月，婚外情网站Ashley Madison数据遭泄露……

对于大数据新创企业来说，数据的安全性就是“命”，如何保命事关生存。大数据的安全性，是部署大数据架构和大数据创业最大的挑战之一！

三、大数据隐私

关于大数据隐私，在美国有隐私法案，而且美国与欧盟之间还签署了安全港、隐私声明等等。而在中国，目前的立法是非常模糊的，属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了，然后给用户发了很多垃圾短信，或者我的姓名，我的电话，我的邮箱，他们收集我的信息是不是合法的，目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出台相关的法律法规来规范这个领域？大数据隐私目前具有不确定因素，也是创业存在的风险之一。

说完了风险，下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。

大数据行业创业机会与方向

一、资本层面关注点

对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。

大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。

投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们最看重的是团队。那怎么看团队呢？一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。

还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户（用户）体量和数据源。你的客户群体有多大？你手里有哪些具体业务上的数据？这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上？解决好这3个问题就成功了一半。

大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。

解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。

二、大数据垂直领域热门的投资方向

第一个是Hadoop 商业化，简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的，但是在具体业务场景中，还缺乏很多功能，那么Hadoop 商业化就是去完善这些功能，使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop 商业化的公司是星环科技。

第二个是SQL on Hadoop，用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架 。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是基于大数据技术方向的，比如说WibiData，它提供了对Hadoop的封装，连接前端应用到Hadoop基础设施。

第三个是NoSQL数据库，非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB 和Datastax。目前，创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元，而在中国，基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务，名字叫做青云QingCloud MongoDB。

第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中，也有很多大数据企业在做可视化服务，比如说国云数据的大数据魔镜。

第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。

三、大数据行业现有的商业模式

谈到商业模式，肯定就要说到2B还2C的问题。

2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为一种服务，服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据，Hortonworks，Cloudera，星环科技、Talkingdata 都是2B的商业模式。从他们的运营状况，不难看出，2B的商业模式，要么是做解决方案（类似外包），要么就是做工具。

预计未来所有的互联网企业也好，传统企业也好，都会在企业内部成立大数据部门，那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么？不肯到也不否定。对于一家企业来说，大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测，解决方案只是目前大数据行业的权宜之计，未来企业会用自己的人才管理自己的大数据，用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。

2C方面，在整理这份内容的时候，我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、网络指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品，更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。

说了这么多，你肯定会问我了，那么腾讯、网络和阿里巴巴这样的企业，他们的大数据又是什么样的模式呢？在笔者看来，BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式，我们可以简称为复合型的商业模式，因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。

总结一下，现有的商业模式里，哪个最好？笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。

用一句话来说就是：你收集用户的数据，分析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯穿始终的。

那么，现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢？

1、广告、营销。这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析，优化广告和营销的路径，使市场投入的非常产生更大的价值。

2、直接卖数据的公司。典型的企业有数据堂。

3、做工具或者服务。目前的移动统计工具就是这一类，还有做Hadoop套件的也是这一类公司。

4、卖报告或解决方案的。做大数据解决方案的公司就太多太多了，典型的公司为IBM。

5、跨界和融合。

Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们，Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据，包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据，可以对这些游戏用户进行用户画像。

以招行信用卡推广为例，Talkingdata通过大数据分析发现，《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合，于是促成了招商银行和的合作，还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。

这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下，银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间，而这样的跨界合作，招商银行基本上没花一分钱，就达到了5万转化率，理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。

跨界和融合，其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。

四、大数据行业的创业方向和机会

先说2B方向。

大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。

再说2C方向。

大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。在我们的生活中，需要做决策的时候太多太多，尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座，非常需要大数据来辅助决策。个人理财（我的钱花哪去了，哪些可以省下来）、家庭决策（孩子报考哪所大学）、职业发展/自我量化（该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适 ）以及个人健康都可以用到大数据。

五、我们的创业建议

1、想清楚谁为你买单（找用户）；

2、痛点是什么（找需求）；

3、稳定/独特的数据源（找数据）；

4、靠谱的人做靠谱的事（找人才）；

5、考虑2C的产品方向；

6、忘记科技行业过往经验；

7、将大数据产品化 （小而美）；

8、深耕一个领域，不断的试错和迭代。

其他新创大数据公司创始人也提出过自己的建议。九次方大数据集团总裁王参寿认为深耕大数据领域，坚持才是王道：“大数据行业创业就像爬泰山，爬不到山顶，看不到太阳。”

国云数据CEO马晓东表示，“不要跟着概念创业，从真实需求出发，从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品，找准自己的定位是关键。”

以上是小编为大家分享的关于大数据领域创业的机会与方向的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑤ 张锐的时趣

时趣并不是张锐的第一家公司，他的上一家公司是主打同城活动的社交网站魔时网，但并不成功。2009年张锐接触的投资人—包括时趣的A轮投资者君联资本—对魔时的前景都不太看好。张锐想换个领域重新开始，他觉得社交领域还有很多机会，当时调研的结果是，游戏、垂直平台和广告会是未来前景比较好的三个方向。
但张锐觉得自己的团队无法胜任游戏这个行业，而类似美丽说蘑菇街这样的垂直平台，又有跟淘宝这样的平台产生矛盾的隐忧。张锐最终把目光放到了广告领域。“做魔时的时候对B2C的产品已经有了阴影，觉得这东西要做大商业周期非常长，有些心灰意冷了。所以想做B2B的产品。”张锐说。不过时趣最初的40名员工来自于魔时，他们积累了一些社交网络的经验，还有对广告主需求的认识。
然后，像多数创业故事那样，张锐在美国找到了模板—Buddy Media。成立于2007年的Buddy Media可以让广告主一键建立Facebook主页，管理跟踪和评估营销活动，并与粉丝互动。后来Buddy Media又成为了Google+和Twitter的重要合作伙伴，并利用大数据技术帮助广告主进行更精准的营销。2012年以近7亿美元的价格被Salesforces收购。在Buddy Media风光的那几年，中国类似的公司还没有，直到新浪微博的兴起。
2010年，张锐已经开始着手创办新公司。当时中国最潮流的社交平台显然是新浪微博而非人人网，一键建立网页的功能可以去掉，但提炼日常的运营模块，譬如发微博、回复私信和@、分析粉丝特点、精确匹配潜在粉丝、发布营销活动、追踪活动效果和粉丝转化率，或者分析提炼时事热点，这些可能才是微博平台需要的管理软件。张锐从奥美和阳狮等4A公司挖到一些员工后，在 2011年4月发布了第一款软件产品。
2012年，除了将业务扩张至上海和广州外，时趣成立了正式的销售团队，并在年底发布了针对中小企业的新产品“品趣”。中小企业客户的开发难度比大企业难得多，因为推广的渠道并不通畅。除了在网络买关键词广告外，最重要的是开辟线下代理商。相对免费模式，靠代理商寻找客户的方式速度比较慢，而且成本偏高，好处是可以控制客户的质量。要从中小企业那里收回成本，至少需要3年时间。
2013年10月，社会化媒体管理公司时趣Social Touch宣布完成规模超过千万美元的 C 轮融资，本轮融资由 Sierra Ventures 领投，在 A、B 轮融资时进入的君联资本（Legend Capital）、纪源资本 (GGV Capital) 跟投。
2015年3月27日，以“大融合新未来”为主题的第十四届中国广告年度大奖盛典在上海举行，来自营销界、媒体界、品牌方的400余家单位共同参加了此次盛典。时趣Social Touch荣获“2014中国广告数字代理公司年度大奖-综合代理类”，并入选“2014年你必须知道的25家互动营销公司”。

⑥ 怎么写融资资料

农业项目融资计划书 一,项目摘要: 农业项目融资计划书 一,项目简介: 本项目是农业旅游观光项目,农业是一个国家,一个民族的根本,国家也深知这 一点 所以大力发展农业项目. 本项目坐落在北京的后花园怀柔, 全国重点城镇—怀柔区北房镇, 项目占地 100 亩,地理位置极为优越,紧邻 101 国道,怀柔十八景近在咫尺,走京承高速北 京到怀柔只要 20 分钟,936,916,980 等数条公车通达,潮白河环绕周围,与 自然共从. 本项目是政府大力扶持项目, 顺应国家政策, 享受政府政策补贴, 地理位置优越, 周围气候大好,前景广阔,投资小,回报快,收益稳定,项目需要资金 550 万, 当年就收回本钱并且达到盈利. 二,项目分析: 1,项目的基本情况:项目计划建设 100 栋观光大棚,一个生态餐厅和配套的附 属设施,两者既能相互依托,优势互补,又能独立经营,集农业种植,养殖,旅 游,观光,采摘,餐饮,住宿,度假,休闲,养老于一体的综合性园区. 2,项目来历:绿色休闲观光农业是一项正在兴起的有着广阔发展空间的工程, 随着人们生活水平的不断提高,渴望反朴归真,追求乡情野趣成为时尚.连日紧 张忙碌的生存竞争之后,偶逢节假闲暇,或在田间劳作,或在熔金落日的傍晚散 步于幽静的小路,呼吸新鲜湿润充满泥土芬芳的空气,使人们心旷神怡,一切烦 恼与疲劳都不复存在. 我们的生态农业观光园结合自身优势, 挖掘农业资源优势, 增强城市服务辐射功能,拉动消费,增加收入,开辟郊区游农业增收新途径,拓 出新农村建设农业新模式,特制定本规划. 形式发展和实践证明,以农业为主体发展乡村游,农家乐是今后的发展形式,又 因中国老龄化的到来,城市工薪阶层的老人,很难找到一个空气清新,即便宜又 能栽花种草的养老圣地,我们的园区恰恰迎合他们的需要. 3,证件状况文件:有政府下发的项目补贴文件. 4,建造过程和保证:政府大力发展扶持,只有支持,不会有任何的阻挠,我公 司本身就是建筑公司,可以节约高效的完成建设,在建设的同时销售队伍就能收 回部分资金. 三,财务和建设计划: 1,项目需用资金 550 万,自有资金 50 万. 2,先期资金主攻建观光大棚,需要资金 300 万,建设完毕后政府给补贴 240 万,在我们建设的同时,大棚的水,电,路,由政府负责统一安装,然后还会为 我们铺设滴灌,架设电动卷帘机,这几项将又为我们节省资金近 200 万. 3,在完善,销售大棚的同时,建造生态餐厅,计划投资 100 万. 4,园区的管理完善和大棚冬季保温 50 万. 四,市场分析: 1,项目周边的大棚一次性租给当地农民 20 年使用,

⑦ 企点服务在哪里买比较划算

可以找的企点服务
蓝色航线
开通的

⑧ 如何从零开始成为内容运营

内容是我们作为新媒体人的入门。

可是不少人脑海中都出现过一个疑问：内容运营到底是做什么的？

内容运营是通过创造、编辑、组织、呈现产品的优质内容实现拉新、促活、转化、留存等运营目的。主要负责生产/采集内容，通过筛选、专题策划、自动推荐、内容推送等手段，将优质的内容以最好的阅读体验传递给内容消费用户。

内容运营工作流程

我们常用的内容运营手段有4种。第一种内容专题策划，通过围绕某一主题或者特定人群，组织产品里的基础内容单元，并加以设计和开发制作的内容专题；第二种内容消息推送，做针对性的周期性的消息推送，帮助用户高效率地发掘有价值的内容；第三种内容智能推荐，基于用户的浏览行为的数据分析，在产品内有流量的位置进行内容分发推荐；第四种内容站外输出，最有效的内容输出手段是将内容聚合成SDK（内容池），并尽可能多地植入到合作方的APP。

如何做好内容运营？

我个人觉得，要做好内容运营有四大手段：1、从内容编辑开始2、学会内容品牌建设3、学会内容流量引入4、快速成为文案高手。

（1）从内容编辑开始

内容运营的的一切工作都离不开对产品内容的熟悉，而他自己的核心优势就是熟知内容、善于运用内容传播价值。而我们该怎么做？从哪里做起？我觉得内容编辑大部分为对内容进行二次加工的编辑，需把两件事做好：1、寻找产品的内容定位并甄选2、做好内容标题、描述、图片、排版的二次加工。任何内容运营都是从内容编辑做起的。个人总结内容运营的成长路径为：内容编辑→高阶内容→产品运营。

那么，如何成为高阶内容运营？我个人经验总结为：高阶内容运营就是能够独立运营好某个内容方向的事。即内容时效性管理、内容用户贡献管理、内容审核管理和内容推荐管理。

（2）学会内容品牌建设

内容品牌建设一般有5种手段：

NO1内容栏目化。对互联网产品来说，就是把每日或每周都有的常规内容做成栏目，如得到的得到周刊、好奇日报、人民吐槽日报等。将具有产品特色的内容栏目化，可以提升用户对产品品牌的认知，稳定用户浏览内容的时间预期。

NO2内容二次加工。大部分产品的内容单元是文字，将文字进行二次加工可以变成视频、漫画、音频、电子书、图片、H5等常见的内容形式。如：知乎的职人介绍所，一档访谈类视频节目，是目前内容二次加工方面做得最系统的。

NO3内容的PR输出。互联网产品相比于媒体平台，有一个非常明显的优势就是有数据、有高粘性的用户。很多权威媒体的新闻信息会引入互联网产品的数据、内容和用户。所以内容运营可以通过传统媒体做内容输出为品牌建设做贡献。比如：网络知道联合北京地区网站联合辟谣平台，发布的《2014年十大生活谣言》。

NO4内容互动传播。用户的某种互动能够触发内容展示的传播方式称为内容互动传播。在移动互联网时代摇一摇、滑一滑、重力感应、位置移动…这些常见的用户互动行为都可以成为内容的互动包装形式。比如：得到的仗义证活动。

NO5内容整合传播。运营围绕某一内容主题，集中在某个时间段内对内容进行多形式的包装和多渠道的传播。作为内容品牌建设的最高境界，内容的整合传播跟市场大投放有一拼。比如：《网络贴吧神翻译——这是一场节操的较量！》

（3）学会内容流量引入

常见的内容流量引入有4个方法。第一种：品牌层面。主要是以话题为单位做内容聚合。制作成类似知乎周刊、网络知道大数据等电子书或者纸质书，然后再各大电子书市场和纸质书渠道进行内容输出传播。在这个层面做得比较好的知乎周刊全网的曝光量近亿次。

第二种：自媒体层面。在各种社交媒体平台发布内容更新。除了每天绞尽脑汁地琢磨如何提升阅读量，还要思考在这些平台发布内容，怎样做才能使推荐量和阅读量更高效地变成产品的流量。比如：得到微信公众号在过年期间设置的回复关键词获取优惠，并跳转APP。

第三种：社交层面。内容的流量引入主要是靠制作完成后的用户对外分享传播。应该多考虑的是怎样引导用户将产品里的优质内容分享到社交平台，通过分享到社交平台的内容为产品创造不错的用户回流，而且是直接有效的流量。比如：得到专栏的花钱请朋友读。

第四种：商务层面。资源置换和流量置换属于产品合作中最为简单的合作模式，将内容作为合作的桥梁，将产品的内容SDK对外输出实现流量流入，如入驻Zaker、今日头条、网易新闻、手机网络、UC浏览器以及其他需要内容的工具型App和只能硬件。

（4）如何成为文案高手

我从业新媒体运营2年多时间，个人心得想要写出一篇高质量的软文，离不开3个要素：产品卖点、软文主题、内容素材。撰写的流程一般就是挖掘产品卖点→寻找卖点包装主题→搜寻支撑观点素材→整理素材是否生硬。

结合行业大部分公众号，就目前的软文来说，传播度较好的是情感类、鸡汤类、娱乐八卦类主题软文。而我们需要注意的是：写软文最难的地方在于怎样在文章里写完“有料”的内容后，非常自然地转到产品推介内容中。软文所宣传的卖点一定要介绍得简单、清晰、有质感。不能让用户有阅读的厌恶和不适感。