收购成为大数据公司变现最佳方式，2014年Oracle收购BlueKai获得很多众互联网用户数据，BlueKai的数据来源于和很多小网站进行数据交换和购买，尼尔森公司收购了DMP公司eXelate，eXelate的数据来源各个合作伙伴的数据，它提供了数据共享和交换的平台，创建DMP支持广告优化投放。
既然数据服务不容易攒钱，那么有没有靠谱的变现途径呢?从目前来说，广告和泛征信是两个最有效的变现渠道，效果广告的精确投放，品牌广告主需要强烈的数据背书，这些都需要数据服务，因此在广告行业专业的DMP公司，对于程序化交易是必不可少的。另外，就是征信系统，金融的本质是一个套信用系统，这就是为什么各大互联网公司都早早进入金融业务。目前很多P2P公司是否能够生存，主要依据就是风险控制，大数据是重要技术支持，因此很多P2P会采购大量数据资源，加强自己的征信系统。
观点五：大数据是对用户隐私的汲取
大数据正在结合智能设备的普及而大力推进，例如摄像头，手机，智能穿戴设别等。 其中，大量用户隐私数据被收集，例如用户地址，交易数据，搜索数据，用户的地理位置信息，用户的脉搏，联系人列表等等。这些都是用户的个人数据，各大数据公司都通过改善服务为借口，获得用户的授权，而进行隐私的汲取和偷窥。
也有一种声音，这些数据是为了让你享受更好的服务。这里面也是很多逻辑问题。首先，服务商提供更好的服务，并不代表可以收集用户的隐私数据;其次，很多公司不提供不收集用户隐私数据的服务的选项，这让很多用户无法选择禁止用户隐私数据收集，这是一种利用市场地位的垄断和霸王条款;而后，所有数据公司没有提供数据清理功能，删除用户所有的历史数据。这意味着，你的隐私数据一旦被收集，可以被无限次的无范围的滥用。
观点六： 用户数据是无法通过定价而进行交换的
大数据采集公司，都有数据变现需求。对于数据采集公司来说，虽然能做一些数据分析和预测，但这些分析服务的费用较少(在成为顶级咨询公司之前)，很难持续公司的正常运作，只能继续烧钱或者被收购。对于数据采集公司来说，很多人认为数据可以在公开公正公平的数据市场中变现，不少市面上的DMP都提供了一些数据交易平台，希望数据项商品一些安全，公平的交易。
原因有以下几个：
大数据的价值无法用价格来衡量：
a)同一份数据对于不同客户价值不同，不同拷贝后价值也不同。
b)数据定价太低，卖方有注水动机;如果定价太高，买家也难以接受，而且数据报价都是暗拍的。
用户数据交易是玩火自焚
在各种大数据的应用中，用户的个人数据在很多场景中是最有价值的，这些数据一旦流入到市场或者黑市，社会后果将不堪设想，而且数据泄露者还面临法律风险，因此数据交易无法在公开的数据交易市场进行。一些脱敏技术可以让数据难以反追查，但是脱敏技术的尺度把握却是在人的手上，它很容易引入各种法律风险。
观点七：大数据的价值是真水无香
满大街唾沫横飞的大数据，让人觉得不懂大数据是一种羞耻。最近面试过好些候选人，做没做过数据都说想做大数据，而且是非大数据/机器学习不做，问他为什么要做大数据，所有回答都是这是趋势，不转型，宁等死，大数据可以挖掘出很多价值，帮助业务增长，这种感觉很好。
反过头来，看看工作中搞大数据技术的同学，每天通过脚本处理成千上万的数据，每天苦逼的处理各个数据格式，数据清洗，数据加工，数据分类/聚类，好不容易生成一些数据洞察结果，也需要用一大堆脚本和数据进行二次验证，包括精准率/召回率。这是一种苦逼，而且需要自己挖掘乐趣的工作。
确实，在一种新的数据洞察或大数据应用出来的时候，确实对于产品的提升很有帮助，为了保持保护这种提升，需要不断的对于数据进行清理，提高及时性，这种数据的维护工作慢慢会变成大数据工作者的很大一部分工作。这个过程有点像，一个系统的完善性维护工作，占了软件开发的很大一部分工作。 这部分数据价值对于产品竞争力的提升也会渐渐平淡，投入产出比越来越低。但是这些完善性维护工作，却不能停。一旦停止，对于业务会带来负增长，因此这种维护性的工作会变的越来辛苦。这个时候业务对于数据的以来就像人们对白开水的需求一样，平时觉得没有味道，但是缺少的马上就感到口渴，甚至渴死。