很多人對大資料的分析是極大的興趣，但是大家對這個行業不是很瞭解。15年做一些金融的行業資料分析，那些工資真的是高得很嚇人，工資高的嚇人，在面試時提3萬塊一個月，在15、16年的時候就要三萬塊一個月的工程師叫做資料分析，所以叫大資料，主要是金融股票，證券銀行，最早用的資料分析是金融行業，特別是銀行。後面開始新媒體，包括電商新媒體，包括一些科技公司，網際網路公司，現在中大型企業都離不開資料分析，美團，餓了嗎，百度。只要是中大型企業，公司資料部門都達到三五十人，甚至上百號資料分析師。
這些資料公司和我們想創業的有哪些關係呢？對一般人來說，再選擇去學習專業的大資料技術層面已經是來不及了，但是我們可以選擇和大資料關聯的企業去合作，前段時間，在上海接觸了上海五指數字科技集團，這家集團旗下的酒茶香幸福工坊，不但運用了數字化經濟，還把傳統的菸酒茶實體店在大資料的運用下進行融合，運用大資料搭建了酒茶香幸福工坊平臺，給渠道商和加盟聯盟店以及會員都帶來價值分享，形成一套鐵桿店商盈利系統，未來市值不可估量！
回覆列表
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1 # 庶人歷史
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2 # 圓西瓜大叔
一切管理和資訊化解決方案的本質是提升效率！一樣東西是否具備強大的生命力、是否會成為新的趨勢，是否值得創業投入，就要看其存在的價值是否可以給某些受眾以較低的成本帶來效率較大的提升！例如微信取代了簡訊成為應用主流就是因為其成本更低但帶來的效率和體驗更高！例如很多軟體公司購買MyApps低程式碼平臺做專案開發是因為和傳統底層編碼開發模式相比低程式碼模式成本更低效率更高！
回到大資料行業，我們會發現明視訊記憶體在兩個顯著特徵：一是供不應求，企業對於大資料分析應用的需求仍在迅猛增長！二是成本高昂，哪怕月薪從五萬降到了三萬，這麼龐大的分析隊伍加上分析軟體，每年的投入仍然居高不下！顯然這裡存在巨大的成本下降空間、也存在巨大的效率提升空間，所以選擇這個大方向不會錯！
接下來就是大方向行的細分領域了，如果是阿里、騰訊這樣的巨頭，現在重兵投入到大資料分析技術層面我覺得未嘗不可，就像之前華為做手機一樣！但是對於大多數人來說這樣的條件並不具備，所以只剩兩條路可以走：一是隻做某個細分行業領域的大資料分析和應用，而不是貪多求全！二是和大資料分析關聯公司合作，做周邊產業。
馬雲說：任何一次商機的到來，都必將經歷四個階段:“看不見“、“看不起“、“看不懂”、“來不及” ！我們5年前採購天翎低程式碼平臺時很多同行不看好，但是現在低程式碼概念如此火熱，他們都爭先恐後“步了我們的後塵”，是我們先知先覺嗎，不是，除了多看Gartner、Forrester、IDC等權威機構的分析預測報告，我們做出判斷和選擇的邏輯就是看這樣東西是否符合事物發展壯大的本質邏輯——一切管理和資訊化解決方案的本質是提升效率！
要想找到大資料的創業方向，首先要搞清楚大資料的落地應用領域，同時結合自身的資源整合情況、知識結構和能力特點。總的來說，大資料的創業前景還是比較廣闊的。
如果當前要在大資料領域創業，可以重點考慮以下幾個方向：
第一：產業領域。當前是產業網際網路發展的初期，在5G通訊和產業結構升級的聯合推動下，大資料、物聯網和人工智慧等技術將逐漸落地到廣大的產業領域，而且大資料作為智慧化的重要基礎，必然會得到更多的關注。
第二：教育領域。教育領域將是大資料率先實現落地應用的領域之一，而且在產業結構升級的大背景下，大量的職場人也面臨知識結構升級的問題，當前進行大資料相關技術的教育就有較大的發展空間。大資料在教育領域的應用不僅僅侷限在大資料技術的本身，也可以基於大資料技術向傳統教育領域拓展。
第三：醫療領域。醫療領域對於大資料技術的應用一直比較重視，實際上在大資料時代之前，醫療領域就比較關注於各種資料分析，透過資料分析進行診療方案的最佳化也是比較常見的做法。在大資料技術的推動下，醫療領域對於大資料的依賴也在逐漸提升，而且隨著消費升級的推進，整個社會對於醫療健康也會越來越關注，所以相關領域的創業機會也會比較多。
大資料之所以受到廣泛的關注，一個重要的原因是大資料本身開闢出了新的價值領域，大資料讓資料產生了價值，同時推動了包括物聯網、人工智慧等一眾技術的發展，也可以說大資料是整個科技進步的重要推動力之一。所以，在大資料時代，創業者應該從多個維度建立與大資料之間的關聯關係。