京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,如何靠数据挣钱
大数据时代下,数据就如同矿石,如果能够充分挖掘并善加利用,大数据将会成为大财富。在很多情况下虽然大数据的价值还没得到充分证明,但分析人士指出这一市场正在扩大,越来越多的有经验的投资者希望能得到不为人知的独家数据。
目前已经有很多初创公司认识到了这一点,接下来本文将介绍三家利用大数据挣钱的初创公司:
Orbital Insight:分析卫星图像
Orbital Insight是一家通过分析卫星图像来获取和售卖数据的初创公司。其创始人James Crawford以前是谷歌的工程师,他可以在一些不可思议的地方看到商机,比如中国在建建筑的影子。通过卫星图观察中国地区在建建筑影子的变化,可以分析出中国建筑行业是在繁荣上升还是在萧条下降。投资商们渴望自己比竞争对手有哪怕那么一点点优势,能更多地掌握这些独家信息对他们非常重要。Orbital Insight目前正在分析中国30个城市的卫星图,为开发商们提供独家数据,从而使他们不再依靠政府提供的数据。
此外Orbital Insight还通过分析庄稼地的卫星图来预测庄稼的长势;分析停车场的数据来初步预测沃尔玛和家得宝等零售商的季度销售情况。
在本周二,Orbital公司对其预测系统做了首次测试。基于对罗斯百货停车场的历史数据分析,Orbital预测该公司在第三季度的销售额会好于预期。最终结果显示,罗斯百货的第三季度销售额为25.99亿美元,甚至高于Orbital预测的25.6亿美元以及分析家普遍预测的25.5亿美元。
James Crawford称其公司的首批用户包括几家价值几十亿美元的对冲基金公司,但谢绝透露他们的名字,以及他的收费标准。Orbital的早期投资商包括硅谷的风投公司Sequoia Capital,在接下来几周的下一轮融资中,Orbital希望能获得800万美元的资金。
波士顿大学卡罗尔管理学院经济学教授Ronnie Sadka认为,新类型数据固然会变得重要,但投资商们应该慎重选择。此外,调研企业TABB Group的资深分析师Paul Rowady说:“我将这归为实验目录,这些产品在表面上很让人震惊,但是要把他们转换成交易指标却是一个巨大的挑战”。比如前面提到的停车场数据分析,Orbital公司需要先从卫星公司购买一百万张卫星图像,然后建设计算机系统来从分析这些数据,从中得到可能的交易指标。
Dataminr:挖掘社交网络数据
Dataminr的三位创始人此前是耶鲁大学的室友,该公司依靠推特上每天的消息来获取数据来源。Dataminr每天要梳理5亿条推特信息,以求在正式媒体报道前得到市场变化的消息。
Dataminr提供的系统能将每条实时推特消息分类并去除垃圾消息,然后将其与最新的新闻消息、市场价格、天气情况以及其他的一些数据来对比分析这些消息的重要性。此外,该系统还能检测某个特定的用户过去在某个话题上是否可靠。
在今年的9月2日,独立记者Brian Krebs在推特上发消息称家得宝“可能会是信用卡违约的最新受害者”,Dataminr的系统立刻识别出这是一个对客户有价值的消息。随后,这一预警消息被传达给客户,包括60家银行和对冲基金公司。结果显示,其速度比财经新闻快了15分钟,而且该消息是在家得宝股票价格下降2%前被送达。
Premise:提供宏观经济数据
Premise旨在为世界各地的人们提供小量交易额信息,帮助他们观测产品价格,让公司提前了解通货膨胀率的变化和其他的一些经济指标。
很多时候真实的经济情况与官方的描述并不一样,Premise的宏观经济数据正是为了解决这一问题。“在世界的有些地方,人们没有关于经济情况的可靠信息来源,我们的目标是提高透明性”,Premise的首席执行官 David Soloff这样说道。
该公司的的数据大多是免费的,其用户包括一些金融公司。Premise目前在18个国家的68个城市有人来贡献数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12