一、做大数据真的能赚钱吗？
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
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不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
二、做大米批发赚钱吗？
要看你怎么做，大米是民生之本，价格受到很多外界因素的影响，利润空间小，但是人人都需要，那就要你有足够的量，而且几乎每个超市都有米，所以个人觉得不怎么有市场竞争力。
三、做大棚棉被赚钱吗？
做大棚棉被还是赚钱的，只要你把成本压缩到一定的比例，然后有大的销量，量大以后，就有的赚了。
四、java能做大数据吗
在当今数字化时代，大数据技术已经成为许多企业及组织关注的焦点，而Java作为一种强大且广泛应用的编程语言，是否能够发挥其作用在大数据领域引起了许多讨论。
Java在大数据领域的应用
Java作为一种面向对象的编程语言，在数据处理与分析方面具备一定的优势。它拥有丰富的类库和框架支持，能够简化开发人员在大数据处理过程中的工作，提高代码的可维护性和可扩展性。
在大数据处理中，Java可以通过Hadoop、Spark、Flink等开源框架进行高效地数据处理和分析。这些框架提供了丰富的API和工具，使得Java开发人员能够轻松地编写复杂的数据处理程序，并利用集群计算资源高效地处理大规模数据。
Java能做大数据吗的问题并不只是关乎其在技术上是否能胜任大数据处理的工作，更重要的是Java在大数据生态系统中拥有广泛的应用和支持。许多大型企业和互联网公司都在其大数据处理平台中广泛使用Java，证明了其在大数据领域具有重要的地位。
Java与大数据技术的结合
Java作为一种通用的编程语言，其与大数据技术的结合不仅体现在数据处理和分析上，还包括了数据存储、数据可视化等多个方面。
在数据存储方面，Java可以通过访问HDFS、NoSQL数据库等实现数据的读写操作，与大数据存储技术无缝对接。同时，Java也可以通过各种ORM框架简化数据库操作，提高数据访问的效率。
在数据可视化方面，Java可以通过结合各种图形库和框架，实现对大数据分析结果的可视化呈现。这使得开发人员能够更直观地理解数据分析的结果，并为决策提供有力的支持。
总的来说，Java在大数据技术中的应用不仅仅是单纯地作为一种编程语言，更是与大数据生态系统紧密结合，共同推动着大数据领域的发展和应用。
Java在大数据领域的优势
作为一种成熟且稳定的编程语言，Java在大数据领域具备诸多优势。首先，Java拥有强大的生态系统和社区支持，开发人员能够快速获取帮助和资源，提高开发效率。
其次，Java具有良好的跨平台性，能够在不同操作系统上稳定运行，保证大数据处理程序的稳定性和可靠性。
此外，Java作为一种静态类型语言，能够提前发现代码中的潜在问题，减少在大数据处理过程中的错误和失误，保证数据分析结果的准确性和可靠性。
综上所述，Java能做大数据吗，答案是肯定的。作为一种强大且灵活的编程语言，Java在大数据处理和分析中发挥着重要的作用，为企业和组织提供了可靠的技术支持。
五、java可以做大数据吗
在当今信息爆炸的时代，大数据处理已经成为许多企业发展的重要组成部分。作为一种功能强大的编程语言，Java可以发挥关键作用，用于处理大规模的数据集合。那么问题来了，Java可以做大数据吗？让我们深入探讨一下。
Java与大数据
大数据处理涉及对海量数据的采集、存储、处理和分析。在这个过程中，编程语言必须能够处理高速、高容量和多样化的数据。作为一种成熟且广泛应用的编程语言，Java具备了处理大数据的潜力。
Java的优势
- 跨平台性：Java可以在不同的操作系统上运行，这使得大规模数据处理更加灵活。
- 强大的生态系统：Java拥有丰富的开发工具和库，可以支持各种大数据处理任务。
- 稳定性和可靠性：Java的代码结构严谨，便于维护和扩展，适合长时间运行的大数据处理任务。
- 成熟的技术支持：Java在大数据处理领域有丰富的应用实践和技术支持，开发者可以快速解决问题。
大数据处理框架
除了Java本身的优势，还有一些大数据处理框架可以与Java配合，提供更加高效的大数据处理能力。
- Hadoop：作为开源的分布式系统框架，Hadoop可以与Java集成，实现对大规模数据的分布式存储和处理。
- Spark：利用Java的强大编程能力，结合Spark的快速计算引擎，可以实现实时数据处理和分析。
- Flink：作为另一个流式计算框架，Flink也可以与Java无缝集成，实现流式数据处理。
应用实践
许多企业和组织已经成功地将Java应用于大数据处理领域。通过利用Java的强大功能和大数据处理框架的支持，他们实现了对海量数据的高效处理和分析。
总的来说，Java可以做大数据。结合其稳定性、可靠性和丰富的生态系统，Java在大数据处理中发挥着重要作用，并受到广泛应用。
无论是传统的批处理还是现代的流式处理，Java都能胜任。随着大数据处理需求的不断增长，Java作为一种可靠的编程语言将继续发挥其作用，助力企业实现数据驱动的发展。
六、php可以做大数据吗
关于php可以做大数据吗这个话题，一直以来都是互联网开发领域的热门讨论之一。PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，被广泛应用于Web开发领域，但在处理大数据方面，人们对其能力存在一定的质疑。
PHP在大数据处理中的局限性
首先，我们来分析一下php语言本身的特点。PHP是一种解释型语言，执行效率相对较低，这导致在处理大量数据时，性能表现并不出色。与java、python等编程语言相比，PHP在大数据处理方面的优势并不明显。
其次，PHP在设计之初并没有考虑大数据处理这一场景，其内置函数和数据结构对于大规模数据的处理并不友好，因此在处理大数据时会遇到诸多限制和困难。
另外，PHP对于内存的管理也较为简单，无法有效地处理大规模数据时可能出现的内存溢出等问题。这也是影响其在大数据处理中表现的重要因素之一。
如何优化PHP在大数据处理中的性能
尽管php在大数据处理方面存在一定的局限性，但在实际项目中仍然有一些优化方法可供我们选择，以提高其性能：
- 1. **利用缓存机制**：通过合理利用缓存技术，可以减少对数据库等资源的频繁访问，提升数据处理效率。
- 2. **采用异步处理**：将耗时的大数据处理任务通过异步方式处理，可以提高系统的并发能力，降低响应时间。
- 3. **优化代码逻辑**：合理设计代码结构，避免不必要的循环和重复操作，减少对资源的消耗。
- 4. **选择合适的数据结构**：根据实际需求选择合适的数据结构，可以提高数据处理效率。
PHP在大数据领域的应用案例
虽然PHP在处理大数据方面存在一些限制，但在实际项目中仍有一些成功的应用案例。
例如，某电商平台使用PHP进行用户行为数据的分析和处理。通过合理设计数据处理流程和采用适当的优化策略，最终实现了对海量用户数据的高效处理。
另外，一些小型团队或个人开发者也可以利用PHP搭建简单的数据处理平台，用于处理中小规模的数据分析和应用需求。
结论
综上所述，php作为一种流行的服务器端脚本语言，在处理大数据方面虽然存在一定的局限性，但通过合理的优化和设计，仍然可以在实际项目中发挥一定作用。在选择使用PHP处理大数据时，需根据具体需求和场景综合考量，灵活运用优化手段，才能更好地发挥其潜力。
七、做大数据有前途吗
在当今数字化时代，大数据技术已然成为各行业发展的重要驱动力。随着信息时代的到来，数据量呈指数级增长，如何有效利用这些海量数据成为许多企业和组织亟需解决的问题。而大数据的应用潜力也逐渐被人们所认可，促使越来越多的人关注和探讨大数据行业的前景。
大数据技术的崛起
大数据技术的兴起离不开信息技术的快速发展和互联网的普及。随着移动互联网、物联网等技术的普及，数据被大量产生并不断积累。而传统数据处理技术已经无法满足对海量数据的高效处理和分析需求，这时大数据技术应运而生。
大数据技术以其高效处理海量数据、挖掘数据价值的能力，为企业决策提供更科学的支持。通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品设计，提高市场竞争力。因此，可以说大数据技术的崛起为企业带来了全新的发展机遇。
做大数据的前景展望
那么，做大数据有哪些前途呢？作为一个新兴领域，大数据行业的发展前景备受关注。从目前的发展趋势来看，可以得出以下几点展望：
- 市场需求增长：随着企业对数据分析需求的增加，大数据行业市场需求不断扩大。越来越多的企业意识到数据对于业务发展的重要性，大数据分析已经成为提升竞争力的必要手段，这将进一步推动大数据行业的发展。
- 人才需求旺盛：大数据技术的发展离不开专业人才的支持，包括数据分析师、数据科学家等。但目前大数据人才供不应求，行业内对于专业人才的需求量依然很大，所以对于投身大数据行业的人来说，有着广阔的发展空间。
- 技术创新驱动：大数据技术本身处于不断创新和发展之中，随着人工智能、机器学习等技术的融合，大数据行业将不断迭代优化，为行业带来更多创新应用场景。
- 行业应用拓展：大数据技术在金融、电商、医疗、物流等多个行业得到广泛应用，而随着技术的日臻成熟，大数据行业的应用场景将进一步拓展到更多领域，为各行各业带来更多发展机会。
如何把握大数据行业发展机遇
对于想要在大数据行业发展的从业者来说，如何把握这一发展机遇至关重要。以下是一些建议：
- 不断学习更新：大数据行业发展迅速，从业者需要不断学习新知识、跟进最新技术，保持竞争力。
- 多实践多沟通：除了理论知识外，实际操作能力同样重要。通过多参与项目实践，不断积累经验，提升自身能力。
- 建立人脉关系：在行业内建立良好的人脉关系也是非常重要的，可以获取更多机会和资源。
- 注重职业规划：制定合理的职业规划和发展目标，有利于明确自己的发展方向，抓住机遇。
结语
总的来说，大数据行业的发展前景仍然十分乐观，随着信息化进程的不断加速，大数据技术将会得到更广泛的应用。对于想要在这个领域求职的人来说，不妨多了解相关知识，提升自己的技能，抓住这个充满机遇的行业。
八、Python可以做大数据吗
Python可以做大数据吗
Python作为一种简单易学的编程语言，近年来在数据处理和分析领域越来越受到关注。许多人都在探讨Python是否可以胜任大数据处理的任务，这个问题值得深入探讨。
Python在大数据领域的应用
众所周知，大数据处理通常需要高性能的计算和并行处理能力。虽然Python在执行速度上不如C或Java等语言快速，但其丰富的库和工具使其在大数据处理中也有一席之地。
在大数据领域，Python可以通过以下方式发挥作用：
- 数据清洗与预处理：Python的Pandas库和NumPy库提供了丰富的数据结构和函数，便于对大规模数据进行清洗和预处理。
- 数据分析与挖掘：通过使用Python的数据分析库，如Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，可以进行复杂的数据分析和挖掘任务。
- 机器学习：Python在机器学习领域有着广泛的应用，诸如TensorFlow、Keras和PyTorch等库使得大数据处理与机器学习任务更加便捷。
Python在大数据处理中的挑战
然而，尽管Python在大数据处理中有诸多优势，也面临着一些挑战：
- 性能问题：Python作为一种解释型语言，在处理大规模数据时性能可能不如编译型语言。
- 内存消耗：处理大数据通常需要大量的内存，Python在处理大规模数据时可能会消耗过多的内存。
- 并发处理：Python标准的全局解释器锁（GIL）可能会限制其在多核并行处理中的性能。
如何解决Python在大数据处理中的挑战
虽然Python在处理大数据时存在一些挑战，但我们也可以通过一些方法来解决这些问题：
- 使用适当的库：选择性能较好的库，如使用Dask代替Pandas来进行并行计算，可以提高大数据处理的效率。
- 优化代码：对Python代码进行优化，避免不必要的循环和内存消耗，可以提升程序的执行效率。
- 分布式计算：通过使用分布式计算框架，如Spark或Hadoop，将大数据处理任务分解成多个任务并行处理，提高处理效率。
结论
总的来说，Python在大数据处理方面具有一定的优势，尤其在数据分析和机器学习领域有着广泛的应用。虽然在处理大规模数据时会面临一些挑战，但通过合适的优化和方法，Python仍然可以胜任大数据处理的任务。
因此，Python可以做大数据，但在实际应用中需要根据具体场景选择合适的工具和方法，以获得更好的效果。
九、做大数据要加班吗
在当今信息爆炸的时代，大数据已成为许多企业获取关键见解，优化运营以及推动业务增长的关键工具。做大数据分析是一个充满挑战和机遇并存的领域，很多人都好奇做大数据分析是否需要加班。
做大数据要加班吗？
对于这个问题，答案并不是非黑即白的。事实上，是否需要加班取决于多方面因素，包括项目的复杂程度、工作流程的优化程度、个人的工作效率等等。在做大数据分析的过程中，有时候可能需要加班来应对紧急情况或是处理突发问题，但并不意味着加班是做大数据分析的常态。
关于加班的问题，更重要的是如何提高工作效率，合理规划工作时间，以及保持工作和生活的平衡。下面我们就来探讨一些提高大数据分析效率的方法：
提高大数据分析效率的方法
通过以上方法，能够有效提高大数据分析的效率，减少加班的可能性，帮助个人更好地平衡工作和生活。
结语
总的来说，做大数据分析并不一定需要经常加班，关键在于提高工作效率和合理规划时间。加班并不是一种长久之计，重要的是在工作中找到适合自己的节奏和方法，保持专注和高效。
十、做大件起重运输赚钱吗？
大件起重运输利润比做散货物流赚钱，但是需要投资的成本相对而言很大，例如得需要运输车辆，运输的车辆型号也很多，有专门运输罐体的，专门运输超长货物的，专门运输超重 超高货物的车辆，再就是需要大件运输的经验，以及专业的工程人员，最重要的就是货源，希望能帮到你！
发布于
2024-05-18