大数据对传统金融的影响教学内容
大数据对传统金融的
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大数据对传统金融的影响及对策
一个正在改变我们的生活、工作和思维方式的新浪潮正悄悄来到我们身边，这就是大数据（Big Data）时代。
互联网促使了大数据的产生，移动互联网进一步催化了数据的爆炸，整个社会进入到了大数据时代，对大数据的挖掘深化了信息技术的应用，催生了新业务，颠覆了产业格局，引发产业变革。这其中以金融业最为明显。互联网企业纷纷开始挤进金融行业，给原本就面临转型难题的银行带来了更大的压力，同时也逼迫银行必须改变。但是在互联网企业做金融的同时，银行也从他们身上看到了自己如何发展的影子。
准确预测未来
大数据首先意味着海量数据。从有记录时代开始到2003年，全球总共产生了500亿字节的数据，而到了2011年，每两天就会产生同样数量的数据，根据预测，2013年只用10分钟就可以了。当然，仅有海量数据还不够，还必须具有处理海量数据的能力。对数据的记录和处理古已有之，以数据为参考做出科学决策也一直是商家和各类机构追求的目标，只不过在模拟时代，这项工作费时费力，再加上数据有限以及技术方面的不成熟，准确性和科学性都难以把握，也因此出现不少差错。进入数字化时代后，一切都在改变，根据IDC公司的统计，在过去60年内，计算能力增长了4万亿倍，同时，人们拥有了以云计算为基础的更多、更强大的采集、处理和分析数据的工具，而且成本一直呈下降趋势。
大数据时代的另外一个显著特点是数据的形式多种多样，谷歌的搜索、亚马逊等电子商务网站的交易纪录、电子邮件、传感器上的读数、手机GPS信号等都是大数据的先驱。特别值得一提的是,近年来最为火爆的社交媒体提供了另外一种形式的数据，如Facebook 和Twitter上的短信、微信等既有文本文件，还包括音频、视频等多种形式,都会成为新的数据源。社交媒体将人与人之间的关系、不同人群的情绪以及经历一网打尽，一个更加立体和生动的数据集合呈现在我们面前。
大数据还有一个重要特点就是速度快，数据的快速和实时性对于金融业来说比海量更重要。美国麻省理工大学媒体实验室（Media Lab）的几位研究员使用移动电话的定位数据功能,统计出黑色星期五那天在美国梅西百货店停车场的汽车数量，并在此基础上预测了该百货店当日的销售额，其结果同商店关门后的统计数字相吻合。但很明显，时间上的超前
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十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。 未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将
大数据专业发展前景如何
大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向
方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。
大数据金融案例
大数据金融案例 【篇一：大数据金融案例】 如今，金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程将发生巨大改变，企业更替兴衰；未来的金融业，业务就是it，it??就是业务；金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的it??建设投资。本节主要介绍金融行业大数据的应用案例，希望对读者有一定的启发和学习价值。 【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场随着国内网购市场的迅速发展，淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态，网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。 1．余额宝 以余额宝为代表的互联网金融产品在2013??年刮起一股旋风，截至目前，规模超1000亿元，用户近3000??万，如图所示。相比普通的货币基金，余额宝鲜明的特色当属大数据。以基金的申购、赎回预测为例，基于淘宝和支付宝的数据平台，可以及时把握申购、赎回变动信息。另外，利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。余额宝手机端界面 2．淘宝信用贷款 淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。开团不到10??分钟，500??位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。他们有望分享总额约3000??万元的淘宝信用贷款，并能享受贷款利息7.5??折的优惠。据悉，目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款，贷款总额超过14??亿元。 淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分，卖家纯凭信用拿贷款，无需抵押物，无需担保人。由于其非常吻合中小卖家的资金需求，且重视信用无担保、抵押的门槛，更加上其申请流程非常便捷，仅需要线上申请，几分钟内就能获贷，被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”，也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。 3．阿里小贷 淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据，它依托阿里巴巴（b2b）、淘宝、支付宝等平台数据，不仅可有效识别和分散风险，提供更有
金融科技领域发展计划案例解析分析
金融科技领域发展案例分析
随着科技创新的不断加快及推进，社会发展步伐加快，各行各业发生了翻天覆地的变化，行业创新明显提高，传统行业发展模式弊端开始显现，已经不能适应新时代发展特点。互联网技术的深入发展，让传统线下发展模式逐渐转变为线上线下结合的模式，让人们突破地域的限制，实时有效的进行沟通交流。随着互联网技术的深度发展及融合，云计算、互联网大数据、人工智能、区块链技术等新一代技术相继问世，在长期的实践和总结中，逐步完善其理论和拓展应用范围，更加深刻的影响着社会的发展，促使整个社会生产效率大幅度提升。 科技创新为社会提供了源源不断地动力，不断推动着社会向前发展，在科技赋能时代，将伴随着诞生与毁灭，传统行业在一定程度上受到了影响，传统行业中由于长期以来发展模式、管理体制、管理思维、设备基础设施等等都是比较落后的，运营效率不高，企业盈利越来越低，加重了企业负担，严重影响了企业发展及规模的扩大，不利于中国经济高质量发展。 在金融领域，传统金融发展模式由于不能完全适应中国金融市场，因此，很大一部分的金融业务没有得到有效开发，特别是在融资业务方面，没有充分利用好资源，发挥金融的本应有的属性和功能。在中国企业发展中，中小微企业占据了大部分，一直以来中小微企业的发展没有得到足够的重视，由于中小企业本身属性缺陷，大部分的中小微企业自身实力比较弱，国家政策支持力度不够，财务信息不透明，在管理体制、技术创新、人才开发等略显不足，加之中小微企业运营过程存在风险比较大，因此往往不受传统金融机构的青睐，这严重制约了中小微企业的发展。 在此背景下，“科技+金融”模式应运而生，在科技的助推下，传统金融发展发生重大改变，极大地激活了整个金融市场及业务延伸，在发展模式不再是单纯的线下线上发展，也不再只是存款、贷款和结算三大业务，而是纵深整个行业发展，为行业发展注入新动力。 金融科技作可以说是一种新的金融模式，在近几年的发展中，引起了国家的高度重视，在十八大报告及十九打报告中多次提到如何加快金融服务实体经济效率的提升，而金融与科技的深度融合，将有效地提升金融服务实体经济水平，促进金融体制创新。同时在此发展背景下，金融科技领域也将成为发展热土。
金融大数据平台项目规划
金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月
一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
大数据在金融行业的应用与发展展望...
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
(完整版)大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与.doc
大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与 最近，生活在华北地区的人们被频繁的雾霾天气和居高不下的PM2.5指数所困扰，随之引发的口罩及空气净化器等产品的热卖却让商家们意外发现了新的营销机会。在微博上广泛流传的一些年轻白领过劳死事件，使得亚健康现象成为大家议论的热点，而这又促使人们购买更多的保健 食品和补品，并关注各种媒体中的健康养生信息。当今人们在拼事业时，他们的身体也在不断的 发出警告，健康成为很多人生活中的痛点，这让商家看到了大健康产业的新契机。 大健康产业：以预防为主不以治疗为主 人类在医学方面的伟大进步，使得人们在健康受到损害之后，有了科学的方法判断病因，对 症下药，并逐步恢复健康。近一百年来，医疗行业在“治疗疾病”方面取得了很大进展，并发展出了一个庞大的医疗卫生产业。 然而，传统的医疗行业特别是西医，其主要的产品和服务都集中在对疾病的诊断和治疗方面。而如今，热卖的口罩、空气净化器、有机食品、保健食品等产品在传统的医疗行业中并没有自己 位置的产品，开始备受消费者的宠爱。 原来，有了病再去治，对身体已经造成了损害。随着人们生活方式的改变和环境的恶化，让 人生病的因素越来越多，处在亚健康状态的人也越来越多。人们意识到，健康问题必须从源头进 行控制，仅仅对疾病做出反应是远远不够的。而保持健康，则需要在生活的各个方面，从食品饮 料到个人护理，工作环境，休闲旅游，文化娱乐，甚至到生活方式和精神健康，都予以关注。大 健康的概念由此应运而生。 大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与 一，利用大数据
提到大健康的大数据，首先有一个前提：没有一次疾病是偶然的。每一次疾病都有一个病因， 比如境，生活，??在防与治并行的大健康理念中，如果能把病因找出来，就 能活得更好。 看国外的展，很多都在从事数据采集工作，收集到用的身体健康相关的各种信息， 通辨，直接可以健康状况作出准确度相当高的。谷歌眼，可穿戴，其就是一 个巨大的数据采集器。其最理想的状是，每个人都收集自己一部分日常数据，就像女孩 子了解自己的期一。 在中国，用数据收集不如国外成气候，但是我确是一个展。很多医 企、机构，都开始新的布局，行也在洗牌。以企仁例，仁成立老子养生 子商有限公司，直接可以将展中收集到的各数据分享自己的商。再比如，京、淘宝 商，同可以将自己的数据向金融，而些都是大数据在背后起作用。 二，抱互网 大数据使大健康行有了数据支撑，但是些数据如何着，是每个企都在思考的。 移互网使得更多、更广的数据不断生，要享受到大数据来的便利，必抱互网。 《2013 中国医商数据告》示，2013 年我国网上店售39元，保持了200% 以上高幅度的增。大健康抱互网的表主要包括：一是互网展将推医商企 商化，重构医零售行生。二是医大健康企售渠道向商拓展, 借助淘宝、京等 平台开渠道。三是企自大健康品牌，自建网售渠道。比如企仁集 构建老子养生商品牌，在上售。不管是哪种模式，用互网精神抱大健康展 。 三，消者参与 互网的互性要求我与用建立最大的互。因此，我需要重新构想与用沟通、服
论大数据金融的发展趋势
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3b7462115.html, 论大数据金融的发展趋势 作者：卢小松 来源：《经济研究导刊》2018年第18期 摘要：大数据金融是利用大数据技术进行突破、革新，并发展传统金融理论、金融技术 和金融模式的一种全球性趋势。在当代社会，其既有机遇，又有挑战，总体呈现出跨界发展、服务多样化、服务专业化三大发展趋势。 关键词：大数据；金融；发展趋势 中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2018）18-0076-01 一、大数据金融的含义 大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。 广义的大数据金融包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。也就是说，我们所提到的不管是P2P还是众筹等互联网金融行为，其核心都是大数据金融，因为互联网金融如果没有大数据的支撑，就成了一个单纯意义上的平台。而互联网金融得以在互联网诞生之日起，到今天人类社会进入“PB（1024TB）”时代，历年来数据信息的记录与积累，以及云计算技术的不断成熟，使得大数据金融在互联网诞生数十年后终于可以一展风采。持续高增长的电子交易数量和网络零售服务，使得依赖于商务需求的金融体系能够在线上寻求到数据支撑。 狭义上的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。我们可以很直观地看到，最初在互联网平台上寻求到金融服务的商家和企业，一类是在互联网平台上留下了一定数量的历史信用信息的商家或企业，另一类是在相关产业之内积累了相当程度的历史信用的商家或企业。而从未在线上或实际交易中产生过信息的全新商家和企业在没有建立足够的交易基础之前是不太容易通过单纯的信用方式进行这种融资的。无论是广义还是狭义的定义，大数据金融的核心内容都是对商家和客户的海量数据进行收集、储存、发掘和整理归纳，使得互联网金融机构能够得到客户的全方位信息，掌握客户的消费习惯并准确预测客户行为。这样的做法不管是作为评级认定标准，还是作为目标客户进行营销宣传的理由，都能够使互联网金融机构对自己的风险进行控制，对自己的发展策略进行更详尽的规划。作为大数据的使用者，互联网金融机构必须为数据的采集和使用付出成本，如果不是同时作为数据的收集方，进行原始数据的采集和整理，那就要向数据来源的第三方支付使用费用。
公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用
第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A
第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!
大数据发展趋势标准答案
大数据发展趋势答案
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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
2019年大数据发展趋势
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不
互联网金融发展趋势：大数据金融
互联网金融发展趋势：大数据金融 随着网络技术和移动通信技术的普及，近年来我国的互联网金融发展迅猛，新型机构不断涌现，市场规模持续扩大。互联网金融能大大降低交易成本、分散风险并扩大金融服务的范围，让个体经营户、小微企业和普通民众都受益匪浅。互联网金融业在资金需求方与资金供给方之间提供了有别于传统银行业和证券市场的新渠道，提高了资金融通的效率，是现有金融体系的有益补充。 互联网金融的发展从金融信息化、互联网金融化两个方向发力，相继产生了五种业态。第一个业态是金融信息化，如网上银行、电子银行、手机银行等；第二个业态是第三方支付，国内相继出现了上百家第三方支付公司；第三个业态P2P（Peer to Peer）借贷，由于进入门槛低，P2P借贷爆炸式增长，几年间数千家P2P借贷成立，随之问题也不断产生；第四个业态网络众筹，众筹和P2P 借贷类似，进入门槛低，增长迅速；第五个业态大数据金融，大数据金融有一定的门槛，不仅拥有互联网金融的效率，也较好地控制风险，是最先进的互联网金融模式，将是新的爆发增长点。 大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。大数据金融又分为平台模式、供应链金融模式和“平台+供应链”综合模式。 模式一：平台模式。平台模式的代表：阿里小贷。阿里小贷以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。阿里金融通过其庞大的云计算能力及数十位优秀建模团队的多种模型，为阿里集团的商户、店主时时计算其信用额度及其应收账款数量，依托电商平台、支付宝和阿里云，实现客户、资金和信息的封闭运行,一方面有效降低了风险因素，同时真正的做到了一分钟放贷。 模式二：供应链金融模式。供应链金融模式的代表：京东、苏宁、金银岛。京东商城、苏宁的供应链金融模式是以电商作为核心企业，以未来收益的现金流作为担保，获得银行授信，为供货商提供应收账款保理融资等贷款。金银岛供应链金融模式主要仓单融资、订单融资。仓单融资指融资主体将电子仓单质押给银行，获得货值70%的银行贷款，融资主体分批偿还银行贷款，分批解押、销售。订单融资指购销双方签订合同后，融资主体货款（金融机构提供贷款支持）汇入监管账户。上游供货商货权移交融资主体质押后获得100%货款。融资主体分批偿还贷款本息，赎货销售。货物、资金安全交付，确保买卖双方利益。金银岛的供应链金融的核心是商品质押。
大数据在金融行业的应用
【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势 市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。 大数据时代飘然而至 何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大 数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！ 如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的 信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。 数据领域的三大发展趋势 大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：
大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略论文
金融业作为现代市场经济的核心，其健康有序的发展关系到社会经济的整体运行。当今时代正处于大数据时代，海量数据的不断涌现为金融行业提供了诸多发展难题。本文从大数据的定义及特征出发，积极探讨了金融业在大数据环境下的发展状况及面临的挑战，并最终得出金融业为适应大数据时代发展而提出的战略方法。通过积极树立开放的思维观念、建立数据共享平台、采取信息化运营模式、完善大数据管理体系等方式,为金融业提供更为广阔的发展空间,以此更好地顺应大数据时代的发展趋势,从而发挥出金融业对社会经济的促进和推动作用。 关键字：金融业，大数据时代，数据共享平台，大数据管理体系
As the core of modern market economy, the healthy and orderly development of financial industry is related to the overall operation of social economy.The present era is in the era of big data, and the continuous emergence of massive data has provided the financial industry with many development problems.Based on the definition and characteristics of big data, this paper actively discusses the development status and challenges of the financial industry in the environment of big data, and finally comes to the strategic methods put forward by the financial industry to adapt to the development of the era of big data.By actively set up the open thought idea, establishing the data sharing platform, take the operation mode, perfecting the big data management system, to provide a broader space for development for the financial sector, in order to better adapt to the development trend of the era of large data, so as to display the financial sector to the promotion of social economy and push forward. Key words:Financial industry, Big data era, Data sharing platform, Big data management system
大数据金融运营模式分析
大数据金融运营模式分析 根据企业处于大数据金融服务中的环节及价值的差异，可以将大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。 平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。譬如现在大家熟知的阿里金融，以及未来可能进入这一领域的电信运营商等；供应链金融模式中，是核心龙头企业依托自身的产业优势地位，通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控，依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式，譬如京东金融平台、华胜天成供应链金融模式等。 (一)平台模式 采用平台模式的企业平台上聚集了大大小小众多商户，企业凭借平台多年的交易数据积累，利用互联网技术，借助平台向企业或个人提供快速便捷的金融服务。平台模式的优势在于，它建立在庞大的数据流量系统的基础之上，对申请金融服务的企业或个人情况十分熟悉，相当于拥有一个详尽的征信系统数据库，能够很大程度解决风险控制的问题，降低企业的坏账率；依托于企业的交易系统，具有稳定、持续的客户源； 平台模式有效解决了信息不对称的问题，在高效的IT系统之上，将贷款流程流水线化。平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。 说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。 阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。信息流、资金流在这三者中是一个夯实基础的作用，物流则是未来阿里系壮大的必要保证和壁垒。信息流是依托于阿里集团15年来平台业务的积累发展而来。资金流，一方面是大家最为熟悉的小额信贷公司，小微贷款能在商家资金、资源运转上助一臂之力，帮助他们扩大规模，促进买家增加消费，而这种金融创新将带动商业的蓬勃发展，商业的运转旺盛也会刺激金融的发展；另外一方面则是引领“屌丝”理财风潮的余额宝，余额宝的诞生可以说是阿里力求将客户的资金留在阿里生态圈内部，是支付宝功能之外的拓展。 从物流层面来说，马云自退休后专注于菜鸟物流，同京东的一日几送、节假日照送的强大的物流体系相比，阿里在物流上的弱势限制了阿里的交易量的增长空间，也直接影响了阿里在信息流、资金流上的积累，同时菜鸟物流的建立将使大幅提高阿里的竞争壁垒，实现阿里生态圈的闭环，在未来将有望对大企业进行融资。目前，阿里集团仍在积极探索“三流合一”：以信息流、资金流、物流三流来整合一个完整的阿里生态圈，以信息流支撑资金流、物流，以物流、资金流反哺信息流。 (二)供应链金融模式 以京东为代表的供应链金融模式是以电商或行业龙头企业为主导的模式。在海量的交易数据基础上，作为核心企业，或以信息提供方的身份或以担保方的方式，通过和银行等机构合作，对产业链条中的上下游进行融资的模式。在此合作模式中，京东等龙头企业起到的对信息进行确认审核、担保或提供信息的作用，并没有实质上对用户提供资金的融通，这一职责仍旧由银行或别的资金供给方担任。笔者之所以将这一模式确定为电商或行业龙头企业为主导的模式，在于其能够为银行提供流量、数据或信息，而由于银行竞争的同质性，在这一模式中银行成为“附庸”。
大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略
大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略 摘要 首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征; 其次, 通过研究发现, 金融业是信息密集型服务产业, 在数据特征和数据处理方面基本符合―大数据‖ 概念和特征, 正步入大数据时代的初级阶段; 接下来, 论述了在大数据时代未来的金融体系尤其是银 行业将具有―开放、数字化、高生产力、科学决策‖的显著特征与发展趋势, 并指出在通往大数据时代之路上金融业面临 来自文化、管理与技术方面的挑战; 最后, 给出了在大数据时代金融业发展的应对策略. 研究结果将不仅对金融业务未来发展规划具有非常现实的指导意义; 同时, 也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定基础. 大数据是继云计算、物联网之后信息技术领域又一次颠覆性的技术变革. 随着社交网络、电子商务、互联网和云计算的兴起, 音频、视频、图像、日志等数据量正在以指数级增长, 呈现了爆炸性增长的趋势. 据著名咨询公司国际数据资讯(IDC)的统计[1], 2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1 ZB=1021B), 其中75%来自于个人(主要是图片、视频和音乐), 远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200 PB). 互联网的边界和应用范围不断被扩展, 大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域, 无论是在学术界还是业界, 都引起了人们高度的关注. 国外的大数据研究工作主要集中在如何进行大数据存储、处理、分析以及管理的技术及软件应用上[2,3]. 2008年, Nature以―big data‖为专刊, 讨论了大数据给各个领域带来的冲击和挑战; 2011年, Science推出―dealing with data‖专刊, 重点探讨大数据的处理技术; 2012年4月欧洲信息学与数学研究协会会刊ERCIM News出版专刊―big data‖, 讨论了大数据时代的数据管理、数据密集型研究的创新技术等问题. 在业界, 2011年5月, 全球著名咨询机构麦肯锡公司发布题为―大数据: 下一个创新、竞争和生产力的前沿‖的报告, 明确提出应对大数据快速发展的策略; 2012年1月达沃斯世界经济论坛把大数据作为主题之一, 探讨在新的数据产生方式下, 如何更好地利用数据来产生良好的社会效益. 此外, 2012年3月, 美国公布了旨在提高和改进人们从海量信息数据中获取信息能力的―大数据研究和发展计划(big data research anddevelopment initiative)‖, 这是继1993年美国宣布―信息高速公路‖计划后的又一次重大科技发展部署. 2012年7月, 日本推出―新ICT 战略研究计划‖, 也将大数据定位为战略领域之一. 根据Web of Science的统计数据显示, 近年来国际大数据的研究呈现蓬勃发展的态势, 至2013年累计相关研究论文171篇, 研究热点主要集中在3个方面[2]: (ⅰ) 基于大数据的数据挖掘与分析. 涉及这一热点的相关研究主要有―数据挖掘‖、―云计算‖、―数据分析‖; (ⅱ) 基于大数据的决策判定支持. 涉及这一热点的相关研究主要有―技术‖、―信息检索‖、―判定支持‖和―数据‖; (ⅲ) 基于大数据的具体应用研究. 涉及这一热点的相关研究主要有―社交媒体‖、―传播学‖、―可视化‖、―基因组学‖以及―蛋白质组学‖. 与国外相比, 国内大数据的研究和应用还处在起步阶段[3]. 2012年5月, 香山科学会议组织了以―大数据科学与工程——一门新兴的交叉学科‖为主题的会议, 深入讨论了大数据的理论与工程数据研究、应用方向. 同年6月, 中国计算机学会青年计算机科技论坛举办了―大数据时代, 智谋未来‖学术报告会, 就大数据时代的数据挖掘、体系架构理论、大数据安全、大数据平台开发与大数据现实案例进行了全面的讨论. 金融作为社会经济活动的血液, 对经济增长与社会进步具有非常重要的意义. 对国内金融业来说, ―大数据‖是一个崭新的议题, 研究大数据时代背景下的金融业发展方向与趋势将具有非常现实的社会价值; 同时, 它也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定学术基础. 1 大数据时代及特征 大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据[4]. 2008年9月,Science杂志发表文章―Big data: Science in the petabyte era‖, ―大数据‖这个词开始广泛传播[5]. 2011年6月, 国际数据资讯公司IDC研究报告―从混沌中提取价值‖中3个基本论断构成了大数据的理论基础[6], 大数据由此得到普遍关注. 大数据从内涵上看, 可主要归纳为数据、技术与应用3个方面:数据类型方面, 除了包括海量的结构化和半结构化的交易数据, 还包括海量非结构化数据和交互数据; 技术方法方面, 核心是从各种各样类型的数据中快速获取有价值信息的技术及其集成; 分析应用方面, 重点是采用大数据技术对特定的数据集合进行分析, 及时获得有价值的信息.