㈠ 大数据计算 硬件成本 1tb数据 多长时间
主要看你用图，你公，家用基本永远不会淘汰，如果是玩游戏为主5（玩的流畅就可以这种，不追求高特效）年内不会淘汰如果是游戏发烧友追求高画质的显卡3年内会被淘汰，CPU基本用到坏了，都不会淘太！
㈡ 大数据服务器材料成本大概是多少
数据库， 首要是IO ， 其次是硬盘读写， 然后才是CPU。
成本要看数据库的容量，大概是几万元到几百万元。
㈢ 如何进行成本数据分析呢大体包括哪些步骤和方法
成本分析的步骤：
1、明确目的：要进行成本分析，首先要明确分析目的。 概括来说，成本分析的目的有三个：
（1）、降低成本，找到成本降低点。
（2）、为业绩评价提供依据。企业的成本实施预算、销售费用预算达成率等都属于业绩评价。
（3）、为决策提供信息支持。其包括为公司产品的定价和选择提供分析信息等。
2、确定对象：确定对象指对对象为材料成本、员工成本、销售费用、管理费用还是财务费用等进行分析。
一般来说，分析的原则有两个：一是全面分析，二是重点分析，也即专项分析。通常在实务过程中，建议做重点分析，如要控制差旅费就做差旅费的专项分析。
另外，需注意的是，在分析过程中，最忌讳出现什么都想分析但都分析不到位的情况。因此，一个阶段的重点分析对象不可太多，时间精力有限，要用有限的时间去做最有价值的事情。
3、数据的收集与汇总：分析对象确定后，企业就要围绕对象收集数据，如果数据不全就会导致分析结果失去价值，因此数据的收集和汇总非常关键。
成本分析方法：
1、比较分析法
：成本的比较分析法可细分为两种，即同比分析和环比分析。
何时用同比，何时用环比，这是在分析过程中需要思考的问题。
2、比率分析法 ：
比率分析法是指将不同项目放在一起进行比较所构成的一种比值。比如，将销售费用与销售收入比较得出销售费用率，将管理费用除以销售收入得出销售管理费用率，这都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析过程中应用最多的一种方法。
在企业的成本分析中，影响利润的因素有四个：销量、价格、成本、费用。因此，企业在运用因素分析法时，首先要找出最敏感的因素。
4、差异分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本习性分析的基础上，运用数学模型和图式，对成本、利润、业务量与单价等因素之间的依存关系进行具体的分析，研究其变动的规律性，以便为企业进行经营决策和目标控制提供有效信息的一种方法。
㈣ 大数据背景下企业成本核算特征
摘要 3．正确选择成本计算的方法。由于企业的情况千差万别，成本的具体计算方式也不可能有一个统一的模式。经过人们的长期实践，形成了几种常用的成本计算方法，即品种法、分批法和分步法等。
㈤ 大数据时代：如何节省存储成本
现今的科技发展日新月异。尤其是存储方面，表现的极其突出。从技术、用户和应用方面来看，其发展速度超越了其他IT领域。同时也带来了相应的问题。数据中心和企业的管理者们都面临着如何选择存储阵列的困惑。通常的解决方案早已被大肆宣传开来，例如像闪存存储或诸如WAN优化等这些被炒作已久的技术似乎已在人们脑海中变得根深蒂固。下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物”，而只是更具实用性并让企业的花费更具价值。这七个建议应使管理者考虑从新制定他们在2012年的存储预算。根据现有的存储基础设施、资源、数据的特点和所需的访问重新审视市场上存储的关键点，当今正是非常恰当的时机。而存储的关键就在于在提高存储性能的同时减少或至少维持经营成本和资本的支出。1.精简配置在3Par被惠普收购之前。自动精简配置技术在配置存储容量方面起着极其重要的作用。在SAN的初期，企业实际花费更大的力气来保证预期的数据增长。精简资源调配可帮助企业有能力提供他们所需要的，同时保证增加需要的容量而无需创建新的LUNs（logical unit numbers）。2.面向对象存储和REST（Representational State Transfer）最初，这项技术似乎对云计算有更大的影响。现在越来越多的企业认为数据更适合存储在公共云之上。同时HTTP将有可能成为一种传输的手段，利用REST方法来移动和存储数据，并提供丰富的元数据和相关的数据说明。当你看到这种跨广域网案例在数据中心扎根时请不要惊讶。3.广域网优化企业可通过广域网优化产品来提升网络的效率，如广域数据服务商Riverbed。这样做可有效减少通过广域网发送、删除重复数据和压缩数据的通信量。并可显着节省存储空间、降低延迟、降低企业广域网带宽相关费用等好处。通过广域网的优化企业可在世界各地查看和创建数据，就像在局域网内部一样。4.分层存储随着企业需求的成本平衡以及性能需求，将需要存储的数据放在最好的媒介上以匹配数据的价值和性能是非常必要的。对于一些不需要频繁访问的数据不一定存储在SSD或更高性能的磁盘驱动器上。现今供应商提供的存储产品具备根据访问模式自动布局数据的功能。企业应该了解数据存放在介质上形式以及数据模型的增长，以便在作出购买决定之前更好的了解扩展容量和性能的成本。5.向外扩展的NAS传统规模的NAS模型在中小型企业中所占的市场份额越来越小。它正被向外扩展的方式所替代。并开始逐步添加企业在集群方式下提高容量和性能的能力。同时构建一个全局命名空间，并在其中工作。这样可有效简化存储配置，还可大幅降低总成本。6.性能层的设备设备较少的关注基于NAS管理容量的能力。设备更多的关注存储的数据如何以最高的效率移动数据。NAS的优化是使IOPS返回到NAS之中，设备可以不承担所有繁重计算，这些任务全都由NAS负责。其带来的结果是提高性能并减少资本和运营开支。7.FCoEFCoE（以太网光纤通道）可帮助企业在以太网基础设备中扩展光纤通道。这可有效节省基础设施的开销。包括电缆和电源管理方面。而现今大多数人还不太了解FCoE。而且也没有iSCSI和FCoE竞争的消息。但是这并不意味着FCoE不会成为未来的重要技术。基于文件的存储的增长率已超过了数据块的存储。所以光纤通道和FCoE将会存在下去。做出新的选择并不会为你的当前的基础结构或数据中心带来风险。
㈥ 如何运用大数据降低企业成本
对于企业来说，要想借助于大数据来降低运营成本是一个重要的诉求，而通过大数据技术来降低运营成本的出发点也非常多，不同行业企业也要结合自身的实际情况来进行方案规划。当前很多企业利用大数据来构建自己的价值化考核体系，这是降耗提效的好方式。
所谓的大数据价值考核体系主要从提升员工的工作效率角度出发，同时辅助智慧化技术，以此来降低员工的工作难度，让员工在工作中能够获得更大的工作成就感，这也是当前智能化办公的重要诉求之一。大数据的价值化考核体系是一个非常庞大的体系，而且这个考核体系与行业有密切的关系，需要有一个专业的团队来进行开发和维护。
当前互联网企业的价值化考核体系做得普遍要好一些，一方面互联网企业有较强的技术支撑，另一方面互联网企业在人才结构上更合理，在新模式和新技术的推进和应用上有其天然的优势，所以对于很多传统企业来说，要想完成结构升级首先要从人才结构升级开始。
大数据对于企业资源的利用也有巨大的积极作用，通过大数据技术能够深度挖掘企业的各种运营数据，从而找出企业的一些管理和制度上的短板，这也会在一定程度上降低企业的运营成本。
关于如何运用大数据降低企业成本，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
㈦ 大数据是如何赚钱和亏钱的
大数据是如何赚钱和亏钱的_数据分析师考试
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？
多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要在于：实现对复杂系统更为精准的剖析，例如股票市场或供应链。（投行成为最早一批应用大数据分析的行业之一，可谓毫不意外。对利用技术提升效率，创造效益更为敏锐的商业模式，往往也是更赚钱的。）
在投行的日常工作中，为了精准地选择投资机会、选购股票，有大量对文档处理的需求，例如新闻简报，财务报表。如果人工进行，工作量过于庞大。因此助理分析师们往往简化他们的预测分析过程，并使用电子表格来完成绝大部分工作。通过大数据技术，投行可以整合各种信息，减少可能的（简化分析带来的）风险，从整体上带来更优越的分析和预测能力。
公司如何通过大数据赚钱？通过大数据平台，股票经纪和投资经理们可以聚合各种来源的非格式化数据，辅助判断哪些公司值得投资。所谓‘非格式化数据’包括如公司新闻，产品评论，供应商数据，价格变化，将这些信息以所谓“大数据”形式整合，通过建模，帮助股票经纪决策买入或售出股票。
有些采用如上方式进行投资预测的公司，很注重节约实施成本，例如使用云平台（如AWS），先从很小数量的服务器开始，随着获益增长，逐步提高投入。一位我认识的分析师，从一家大投行离职创业后，在不到六个月的时间内，仅仅使用非常有限的投入，创立了一个盈利良好的大数据交易系统。
即便在传统制造领域，大数据仍然可以提升预测能力。我曾经担任过顾问的某欧洲一线汽车制造厂商，通过建立一个钢材交易成本的分析系统，选择更好的时机，以更优价格买入原材料。这个系统由开源Java框架Hadoop创建，整合了多个供应商的共计15Tb的数据，在两年内为该公司节省了1600万美元。
这个项目的成功主要有两个原因：首先，公司有足够的信息为所有的供应商建模；其次，该项目节省的原材料成本超过了实施这个项目的费用。
公司为何因为大数据亏钱？然而，并非每个大数据项目都会这样成功。公司在大数据项目上以亏损告终的概率，有时和成功的概率相差无几。大数据项目失败的早期症状有很多种，最常见的问题如：
步子迈太大大数据并不需要一笔巨大的预算，如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目，往往会产生问题。在正式开始前，明智的做法是，尝试用有限的投入，在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏，一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高，而逐步扩大投入规模，确保收益始终大于投入。
低估人力投入在开始实施一个大数据系统前，问自己一个简单的问题：这个项目是否可以不需要持续的人工支持来运作？如果答案是，需要人工支持，那么建议停止项目。建立这样一个项目往往意味着百万级的损失，无法在有利润情况下保持维护和运行。
迷信自然语言处理大数据有个经常听到的功能是，通过自然语言处理，将各种领域的各种数据处理成直接可读可理解的形式。这听起来确实很赞，但是在实际应用中，往往不尽如人意。自然语言处理仍然存在许多妨碍应用的限制，主要由于人工智能的发展还不够——而且在可见的10年内，这个情况可能不会有很大改观。
现代大数据项目具备巨大的节约成本的潜力，其效果对于过去的数据处理方式而言有如童话。但需要谨记的是，在投入时间和资源到大数据项目之前，首先要确认你的项目是收益大于成本的。只有傻瓜才会匆匆对一个点子一见钟情并倾其所有。
以上是小编为大家分享的关于大数据是如何赚钱和亏钱的的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
㈧ 如何计算成本价
成本价计算方法：
1、 生产成本=直接材料+直接工资+直接费用。
2、 销售成本=生产成本+销售费用，销售费用包括广告费用、运费、税费等。
3、 期末成本=期初余额+本期增加额-本期减少额。
4、 产品总成本=固定成本总额+变动成本总额=固定成本总额+单位产品变动成本×产品总量。
5、 单位产品目标成本=预测的出厂价格×(1-税率)-利润目标/预测产量。
6、 产品单位成本=（固定成本总额÷产品总量）+单位变动成本=产品总成本÷产品产量。
7、 完工产品成本=完工产品产量×分配率。
8、 股票成本=买入股票的价格+券商的手续费用+印花税+过户费用。
拓展资料：
1、成本价原指商家购入商品的价格，成本价并不是出厂价，成本价中含有一定的手续费用，有时还会加上其他费用，如果是自己生产的商品，其成本价包括转移到商品里的原材料、工人工资、应该分摊的折旧费、生产管理人员工资、水电费、维修费等；如果是购进的商品，成本价即商品的购进价值，有运费的话还会加上运费，某些时候也称出厂价。
2、但是在股票市场中，成本价指的是实际买入股票的价格，股票的成本价是买股票的价格和券商的手续费以及印花税和过户费的集合。股票中的成本价格是指用户在购买股票时花费的一部分。大陆的股市规定用户买入时不需要收取印花税的，只有手续费。无论投资者投入多少费用，只要有产生交易，就会产生成本。股票购买和商家购买商品是不一样的，商品的价格不会出现快速的变动，但是股票价格会在短时间内产生波动。
计算成本应遵循的原则:
1、合法性原则；
2、可靠性原则，包括真实性和可核实性；
3、相关性原则；
4、分期核算原则；
5、权责发生制原则；
6、实际成本计价原则；
7、一致性原则；
8、重要性原则。