大數據怎麼算成本

㈠ 大數據計算 硬體成本 1tb數據 多長時間

主要看你用圖，你公，家用基本永遠不會淘汰，如果是玩游戲為主5（玩的流暢就可以這種，不追求高特效）年內不會淘汰如果是游戲發燒友追求高畫質的顯卡3年內會被淘汰，CPU基本用到壞了，都不會淘太！

㈡ 大數據伺服器材料成本大概是多少

資料庫， 首要是IO ， 其次是硬碟讀寫， 然後才是CPU。

成本要看資料庫的容量，大概是幾萬元到幾百萬元。

㈢ 如何進行成本數據分析呢大體包括哪些步驟和方法

成本分析的步驟：
1、明確目的：要進行成本分析，首先要明確分析目的。 概括來說，成本分析的目的有三個：
（1）、降低成本，找到成本降低點。
（2）、為業績評價提供依據。企業的成本實施預算、銷售費用預算達成率等都屬於業績評價。

（3）、為決策提供信息支持。其包括為公司產品的定價和選擇提供分析信息等。

2、確定對象：確定對象指對對象為材料成本、員工成本、銷售費用、管理費用還是財務費用等進行分析。

一般來說，分析的原則有兩個：一是全面分析，二是重點分析，也即專項分析。通常在實務過程中，建議做重點分析，如要控制差旅費就做差旅費的專項分析。
另外，需注意的是，在分析過程中，最忌諱出現什麼都想分析但都分析不到位的情況。因此，一個階段的重點分析對象不可太多，時間精力有限，要用有限的時間去做最有價值的事情。
3、數據的收集與匯總：分析對象確定後，企業就要圍繞對象收集數據，如果數據不全就會導致分析結果失去價值，因此數據的收集和匯總非常關鍵。

成本分析方法：
1、比較分析法
：成本的比較分析法可細分為兩種，即同比分析和環比分析。
何時用同比，何時用環比，這是在分析過程中需要思考的問題。
2、比率分析法 ：

比率分析法是指將不同項目放在一起進行比較所構成的一種比值。比如，將銷售費用與銷售收入比較得出銷售費用率，將管理費用除以銷售收入得出銷售管理費用率，這都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析過程中應用最多的一種方法。
在企業的成本分析中，影響利潤的因素有四個：銷量、價格、成本、費用。因此，企業在運用因素分析法時，首先要找出最敏感的因素。
4、差異分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本習性分析的基礎上，運用數學模型和圖式，對成本、利潤、業務量與單價等因素之間的依存關系進行具體的分析，研究其變動的規律性，以便為企業進行經營決策和目標控制提供有效信息的一種方法。

㈣ 大數據背景下企業成本核算特徵

摘要 3．正確選擇成本計算的方法。由於企業的情況千差萬別，成本的具體計算方式也不可能有一個統一的模式。經過人們的長期實踐，形成了幾種常用的成本計算方法，即品種法、分批法和分步法等。

㈤ 大數據時代：如何節省存儲成本

現今的科技發展日新月異。尤其是存儲方面，表現的極其突出。從技術、用戶和應用方面來看，其發展速度超越了其他IT領域。同時也帶來了相應的問題。數據中心和企業的管理者們都面臨著如何選擇存儲陣列的困惑。通常的解決方案早已被大肆宣傳開來，例如像快閃記憶體存儲或諸如WAN優化等這些被炒作已久的技術似乎已在人們腦海中變得根深蒂固。下面的七個存儲解決方案的建議不是基於任何技術的「新生事物」，而只是更具實用性並讓企業的花費更具價值。這七個建議應使管理者考慮從新制定他們在2012年的存儲預算。根據現有的存儲基礎設施、資源、數據的特點和所需的訪問重新審視市場上存儲的關鍵點，當今正是非常恰當的時機。而存儲的關鍵就在於在提高存儲性能的同時減少或至少維持經營成本和資本的支出。1.精簡配置在3Par被惠普收購之前。自動精簡配置技術在配置存儲容量方面起著極其重要的作用。在SAN的初期，企業實際花費更大的力氣來保證預期的數據增長。精簡資源調配可幫助企業有能力提供他們所需要的，同時保證增加需要的容量而無需創建新的LUNs（logical unit numbers）。2.面向對象存儲和REST（Representational State Transfer）最初，這項技術似乎對雲計算有更大的影響。現在越來越多的企業認為數據更適合存儲在公共雲之上。同時HTTP將有可能成為一種傳輸的手段，利用REST方法來移動和存儲數據，並提供豐富的元數據和相關的數據說明。當你看到這種跨廣域網案例在數據中心紮根時請不要驚訝。3.廣域網優化企業可通過廣域網優化產品來提升網路的效率，如廣域數據服務商Riverbed。這樣做可有效減少通過廣域網發送、刪除重復數據和壓縮數據的通信量。並可顯著節省存儲空間、降低延遲、降低企業廣域網帶寬相關費用等好處。通過廣域網的優化企業可在世界各地查看和創建數據，就像在區域網內部一樣。4.分層存儲隨著企業需求的成本平衡以及性能需求，將需要存儲的數據放在最好的媒介上以匹配數據的價值和性能是非常必要的。對於一些不需要頻繁訪問的數據不一定存儲在SSD或更高性能的磁碟驅動器上。現今供應商提供的存儲產品具備根據訪問模式自動布局數據的功能。企業應該了解數據存放在介質上形式以及數據模型的增長，以便在作出購買決定之前更好的了解擴展容量和性能的成本。5.向外擴展的NAS傳統規模的NAS模型在中小型企業中所佔的市場份額越來越小。它正被向外擴展的方式所替代。並開始逐步添加企業在集群方式下提高容量和性能的能力。同時構建一個全局命名空間，並在其中工作。這樣可有效簡化存儲配置，還可大幅降低總成本。6.性能層的設備設備較少的關注基於NAS管理容量的能力。設備更多的關注存儲的數據如何以最高的效率移動數據。NAS的優化是使IOPS返回到NAS之中，設備可以不承擔所有繁重計算，這些任務全都由NAS負責。其帶來的結果是提高性能並減少資本和運營開支。7.FCoEFCoE（乙太網光纖通道）可幫助企業在乙太網基礎設備中擴展光纖通道。這可有效節省基礎設施的開銷。包括電纜和電源管理方面。而現今大多數人還不太了解FCoE。而且也沒有iSCSI和FCoE競爭的消息。但是這並不意味著FCoE不會成為未來的重要技術。基於文件的存儲的增長率已超過了數據塊的存儲。所以光纖通道和FCoE將會存在下去。做出新的選擇並不會為你的當前的基礎結構或數據中心帶來風險。

㈥ 如何運用大數據降低企業成本

對於企業來說，要想藉助於大數據來降低運營成本是一個重要的訴求，而通過大數據技術來降低運營成本的出發點也非常多，不同行業企業也要結合自身的實際情況來進行方案規劃。當前很多企業利用大數據來構建自己的價值化考核體系，這是降耗提效的好方式。

所謂的大數據價值考核體系主要從提升員工的工作效率角度出發，同時輔助智慧化技術，以此來降低員工的工作難度，讓員工在工作中能夠獲得更大的工作成就感，這也是當前智能化辦公的重要訴求之一。大數據的價值化考核體系是一個非常龐大的體系，而且這個考核體系與行業有密切的關系，需要有一個專業的團隊來進行開發和維護。

當前互聯網企業的價值化考核體系做得普遍要好一些，一方面互聯網企業有較強的技術支撐，另一方面互聯網企業在人才結構上更合理，在新模式和新技術的推進和應用上有其天然的優勢，所以對於很多傳統企業來說，要想完成結構升級首先要從人才結構升級開始。

大數據對於企業資源的利用也有巨大的積極作用，通過大數據技術能夠深度挖掘企業的各種運營數據，從而找出企業的一些管理和制度上的短板，這也會在一定程度上降低企業的運營成本。

關於如何運用大數據降低企業成本，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈦ 大數據是如何賺錢和虧錢的

大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

以上是小編為大家分享的關於大數據是如何賺錢和虧錢的的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈧ 如何計算成本價

成本價計算方法：
1、 生產成本=直接材料+直接工資+直接費用。
2、 銷售成本=生產成本+銷售費用，銷售費用包括廣告費用、運費、稅費等。
3、 期末成本=期初余額+本期增加額-本期減少額。
4、 產品總成本=固定成本總額+變動成本總額=固定成本總額+單位產品變動成本×產品總量。
5、 單位產品目標成本=預測的出廠價格×(1-稅率)-利潤目標/預測產量。
6、 產品單位成本=（固定成本總額÷產品總量）+單位變動成本=產品總成本÷產品產量。
7、 完工產品成本=完工產品產量×分配率。
8、 股票成本=買入股票的價格+券商的手續費用+印花稅+過戶費用。
拓展資料：
1、成本價原指商家購入商品的價格，成本價並不是出廠價，成本價中含有一定的手續費用，有時還會加上其他費用，如果是自己生產的商品，其成本價包括轉移到商品里的原材料、工人工資、應該分攤的折舊費、生產管理人員工資、水電費、維修費等；如果是購進的商品，成本價即商品的購進價值，有運費的話還會加上運費，某些時候也稱出廠價。
2、但是在股票市場中，成本價指的是實際買入股票的價格，股票的成本價是買股票的價格和券商的手續費以及印花稅和過戶費的集合。股票中的成本價格是指用戶在購買股票時花費的一部分。大陸的股市規定用戶買入時不需要收取印花稅的，只有手續費。無論投資者投入多少費用，只要有產生交易，就會產生成本。股票購買和商家購買商品是不一樣的，商品的價格不會出現快速的變動，但是股票價格會在短時間內產生波動。
計算成本應遵循的原則:
1、合法性原則；
2、可靠性原則，包括真實性和可核實性；
3、相關性原則；
4、分期核算原則；
5、權責發生制原則；
6、實際成本計價原則；
7、一致性原則；
8、重要性原則。