大数据金融案例
金融行业大数据技术的应用案例分享
金融行业大数据技术的应用案例分享随着信息技术的迅速发展，大数据技术在金融行业的应用也日益广泛。
大数据在金融领域的应用能够帮助银行、保险、证券等金融机构更好地了解客户需求、提供个性化的服务、降低风险、优化业务流程等。
本文将为大家分享几个金融行业大数据技术的应用案例。
首先，大数据技术在金融风控方面的应用非常重要。
传统的金融风控模型主要依赖于历史数据和统计学方法，而这种方法在面对快速变化的市场环境和风险事件时往往显得力不从心。
大数据技术的应用能够帮助金融机构更准确地评估风险，并根据实时数据不断优化风控策略。
例如，银行可以通过大数据技术分析客户的借贷记录、信用历史、消费习惯等信息，判断客户是否具有偿还能力，从而在贷款审核过程中降低风险。
其次，大数据技术在金融营销方面的应用也相当广泛。
金融机构可以通过大数据技术分析客户的购买行为、兴趣偏好等信息，制定个性化的营销策略，提供更加精准的产品推荐。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和信用评级，向客户推送符合其需求和偏好的理财产品；保险公司可以通过分析客户的生活方式和人群特征，定制个性化的保险计划，提高销售转化率。
此外，大数据技术在金融反欺诈方面的应用也十分重要。
金融欺诈行为给金融机构和客户带来了巨大的损失，而大数据技术能够帮助金融机构及时发现和预防欺诈行为。
通过对大量的交易数据、行为模式和用户画像进行分析，金融机构可以构建欺诈检测模型，识别出风险高的交易，并采取相应的措施，保护客户的资金安全。
例如，银行可以分析客户的交易模式，发现异常的交易行为，如短时间内多笔大额交易、跨地区转账等，及时冻结账户并进行进一步调查。
还有，大数据技术在金融市场预测方面的应用也十分重要。
金融市场行情瞬息万变，投资者需要快速准确的判断市场走势，做出正确的投资决策。
通过大数据分析市场的历史数据、资讯信息、社交媒体内容等，可以帮助投资者更好地预测市场趋势，降低投资风险。
例如，通过分析新闻报道、社交媒体上的舆情信息，可以对股票、期货等金融资产的涨跌做出预测，指导投资者进行买卖决策。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
大数据分析在金融风控中的应用案例
大数据分析在金融风控中的应用案例随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，大数据分析已经成为金融领域中不可或缺的一环。
它在金融风控方面的应用越来越广泛，不仅提高了金融机构的风险管理能力，还为客户提供了更加便捷、安全的金融服务。
本文将通过几个实际案例来阐述大数据分析在金融风控中的应用。
案例一：银行信用评分模型传统的信用评分模型主要依赖于客户的财务状况、征信记录等信息，但这些信息只能提供有限的信息用于评估客户的信用风险。
利用大数据分析，金融机构可以收集和分析大量的非传统数据，如客户的社交媒体行为、消费习惯等，进一步细化客户画像，提高信用评分模型的准确性。
通过这种方式，银行可以更好地辨别客户的还款能力和意愿，从而有效地控制信用风险。
案例二：交易异常检测金融市场交易数据庞大，异常交易的检测对于防范金融欺诈、保护投资者利益至关重要。
传统的异常检测方法不能满足大规模交易数据的处理需求，而大数据分析技术可以通过建立复杂的模型，对交易数据进行实时监测和分析，及时发现潜在的异常交易行为。
例如，通过对大量的交易数据进行关联分析，可以发现交易行为之间的模式，进而识别出疑似的异常交易。
案例三：反洗钱风险评估反洗钱技术是金融领域中重要的安全保障措施，它旨在防止非法资金的流通。
传统的反洗钱技术主要依赖于事后的人工审查，效率低下且容易出错。
利用大数据分析技术，金融机构可以通过对交易数据的分析，建立一套自动化的反洗钱系统，实现对大量交易数据的实时监测和风险评估。
通过对异常交易行为的识别和模式分析，可以更加有效地防范洗钱风险，提高金融机构的安全性。
案例四：个人风险评估个人风险评估在金融风控中具有重要意义。
传统的个人风险评估主要依赖于客户的征信记录和金融历史数据，这些数据无法提供客户当前的风险状况。
利用大数据分析技术，金融机构可以结合客户的互联网行为数据、手机定位数据等非传统数据，对客户进行全面的风险评估。
通过对大量客户数据的分析，可以更加准确地评估客户的信用状况，为金融机构提供个性化的金融服务。
金融大数据案例PPT(30张)
2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
金融大数据案例
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金融大数据背景介绍
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金融大数据案例简介
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案例流程
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案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
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%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
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2.2 私募排排网数据抓取过程
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3.1 数据可视化软件-tableau
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大数据在金融领域中的应用案例剖析
大数据在金融领域中的应用案例剖析随着科技的不断发展，大数据成为了当今社会的一个热门话题。
大数据是指海量的结构化和非结构化数据，并且它们的数量不断增加。
而在金融领域，大数据的应用正发挥着越来越大的作用。
本文将通过几个案例，让读者了解大数据在金融领域中的应用。
案例一：信用评估信用评估是银行、互联网金融等金融机构的核心业务之一，它可以帮助金融机构判断借款人的信用水平和偿还能力。
但是，传统的信用评估方法存在着一些问题，例如难以评估新型互联网企业和个人。
而基于大数据的信用评估可以更全面地评估借款人的信用水平。
以蚂蚁金服的芝麻信用为例，它通过对用户数据的收集和分析，可以实现基于用户行为和社交网络的信用评估。
例如，对于一些没有传统信用记录的人群，芝麻信用可以通过收集用户在支付宝上的交易行为、社交圈等信息进行评估。
这种评估方法准确度更高，也更趋于公平。
案例二：欺诈检测欺诈检测是保险公司、信用卡公司等金融机构必备的业务之一。
利用大数据技术，可以对客户的行为进行透视和剖析，从而识别不同类型的欺诈或不当行为。
以银行为例，通过对客户的交易模式进行分析，可以识别出异常交易。
例如，如果一个客户从不使用大额转账，但某一天突然几次转账数额都很大，那么就有可能是欺诈。
此时，银行可以通过大数据技术及时发现和拦截欺诈行为。
案例三：投资分析对于投资者而言，一个可信的预测和分析是做出投资决策的重要保证。
利用海量数据的分析，可以为投资者提供更加准确和完整的分析，帮助投资者做出更好的决策。
以量化投资为例，量化投资是利用数学和统计模型，根据市场数据对股票、期货、基金等金融产品进行分析和预测。
通过大数据技术，量化投资不仅可以利用传统的技术分析和基本面分析，还可以对文本数据、社交网络等非结构化数据进行分析，制定更加准确的投资策略。
总结三个案例中，我们可以看到，在金融领域中，大数据已经得到了广泛的应用。
利用大数据，可以更加精准地判断借款人的信用、识别欺诈行为、制定更加准确的投资策略等等，这一切将为金融行业的发展带来更多的动力。
大数据在互联网金融领域的应用案例
大数据在互联网金融领域的应用案例随着互联网金融的快速发展，大数据技术正逐渐成为重要的应用工具。
通过对大量金融数据的分析和挖掘，互联网金融机构能够更好地了解市场趋势、优化风控策略、提高用户体验等。
下面将介绍几个大数据在互联网金融领域的应用案例。
一、用户画像分析用户画像是指利用大数据对用户进行全面且多维度的分析，并根据用户的兴趣、喜好以及消费行为等信息进行分类和归类。
在互联网金融领域，通过用户画像分析，金融机构可以更加精准地推送产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
例如，某互联网金融平台通过大数据分析得知一位用户常浏览旅游相关信息，于是推送该用户相关的旅游金融产品，成功吸引了用户的关注和购买。
二、风险管理与预测互联网金融涉及到大量的金融交易和借贷活动，因此风险管理是一个非常重要的问题。
通过大数据分析，金融机构能够更好地识别和预测潜在的风险，并采取相应的措施进行防范。
例如，某互联网借贷平台利用大数据分析用户的信用记录、借贷行为以及其他相关信息，构建了一个完善的风险评估模型，可以及时发现并防范潜在的借款违约风险，为平台和投资人提供更安全可靠的借贷环境。
三、智能推荐系统在互联网金融领域，智能推荐系统是通过大数据分析用户的历史数据和行为，为用户提供个性化、精准的产品和服务推荐。
通过对用户的兴趣、喜好以及消费习惯等信息进行分析，金融机构可以给用户推荐最合适的产品，提高用户的购买率和利润。
例如，某互联网理财平台通过大数据分析用户的投资偏好和风险承受能力，为用户提供个性化的理财组合推荐，帮助用户实现理财目标。
四、反欺诈与安全监控互联网金融领域面临着很多欺诈风险，例如虚假身份、信用卡盗刷等。
通过大数据分析技术，金融机构能够实时监测和识别潜在的欺诈行为，提高安全性和风险控制能力。
例如，某互联网支付平台利用大数据分析用户的消费行为和交易模式，可以及时发现异常交易以及盗刷风险，并采取相应的措施进行预防和处置。
总结：大数据在互联网金融领域的应用案例不胜枚举，上述只是其中几个经典的例子。
大数据技术在金融风控中的应用案例
大数据技术在金融风控中的应用案例随着互联网的普及和数字技术的迅猛发展，金融行业的风控也正逐渐进入了一个全新的时代。
传统的金融风控主要采取定量分析的方法，而大数据技术的普及使得风控能够从原本的小数据时代进入到大数据时代。
在这个时代中，金融机构能够利用大数据技术实现对全面的风险识别和规避。
下面，我将以大数据技术在金融风控中的应用案例为主题，详细阐述大数据技术在金融风控领域的应用。
第一部分：大数据技术在金融风控中的应用案例——房贷风险评估在金融行业当中，房贷风险评估一直都是一个比较重要的环节。
大数据技术的普及使得金融机构能够利用海量的数据来评估房贷风险。
通过对大量的数据进行分析，金融机构能够有效地识别和规避潜在的风险。
另外，大数据技术还可以利用社交网络等渠道，获取更加精准和实时的信息，以更好地评估借款人的信用度和还款能力。
第二部分：大数据技术在金融风控中的应用案例——反欺诈风控在金融风控领域中，反欺诈也是一个非常重要的环节。
随着互联网金融的发展，欺诈手段也愈发高明，如何阻止欺诈事件的发生，保护用户的财产安全，成为了金融行业的一大难题。
利用大数据技术，金融机构能够通过数据挖掘和人工智能技术对欺诈行为进行实时识别与预测，提高风险规避的准确性和效率，从而有效地保护用户的财产安全。
第三部分：大数据技术在金融风控中的应用案例——借款人画像在金融风控环节中，借款人的画像也是一个非常重要的点。
传统的金融机构往往只会通过几个简单的数据点来对借款人进行评估，而这种方式往往会忽略更多的信息点。
利用大数据技术，金融机构能够收集更加全面的信息，如社交网络记录、手机使用记录、在线购物记录等等，生成更加准确的借款人画像。
通过分析这些数据，金融机构能够更好地评估借款人的信用度和还款能力，从而提高贷款审核的通过率。
第四部分：大数据技术在金融风控中的应用案例——风险预测借助大数据技术，金融机构可以有效地对借款人的风险进行预测。
通过对大量的数据进行分析，金融机构可以找到相关的模式和规律，并利用这些规律来预测未来可能出现的风险。
大数据十大经典案例
引言概述：本文将介绍大数据领域的十个经典案例，并探讨它们在不同领域的应用，这些案例涵盖了金融、医疗、零售、交通和市场营销等领域。
通过详细阐述这些案例，读者将了解到大数据技术对于提高业务效率和创新的重要性。
正文内容：1.金融领域的大数据案例1.1.金融风控：通过大数据分析大量的用户数据，金融机构可以更好地评估借贷风险，提高风控能力，降低违约概率。
1.2.欺诈检测：利用大数据技术，金融机构能够快速发现可疑的交易模式，及时采取措施避免欺诈行为。
2.医疗领域的大数据案例2.1.个性化医疗：利用大数据分析患者的基因数据和病历资料，医疗机构可以根据个体差异制定个性化的治疗方案，提高医疗效果。
2.2.疾病预测：通过分析大规模的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式，提前预测患者可能的健康问题，及早干预治疗。
3.零售领域的大数据案例3.1.消费者行为分析：通过对消费者购买记录和行为数据的分析，零售商可以了解消费者的偏好和购买习惯，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
3.2.库存管理优化：通过对销售数据和库存数据的分析，零售商能够做出更准确的库存预测，减少库存积压和缺货现象，提高利润率。
4.交通领域的大数据案例4.1.交通流量优化：通过对车流量和道路状况的实时数据进行分析，交通管理部门可以合理调度交通信号灯和路线规划，减少交通拥堵。
4.2.共享交通：通过运用大数据技术，共享交通平台可以更好地预测和满足乘客需求，实现更高效的交通资源利用。
5.市场营销领域的大数据案例5.1.目标市场定位：通过对大量市场数据的分析，企业可以了解不同市场的消费者需求和趋势，从而精确地定位目标市场。
5.2.营销策略优化：通过对市场活动和广告效果的追踪分析，企业可以优化营销策略，提高广告投放的回报率。
总结：通过对这十个大数据经典案例的分析，我们可以看到大数据技术在各个领域的广泛应用。
它不仅能够提高业务效率，降低风险，还能够促进创新和发展。
随着技术的进步和数据规模的增加，大数据将在未来发挥越来越重要的作用。
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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，提供更有针对性、多样化的服务，而且批量化、流水化的作业使得交易成本大幅下降。
每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100??天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。
案例解析：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。
通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。
在本案例中，正像淘宝信用贷款所体现的那样，这种新型微贷技术不依赖抵押、担保，而是看重企业的信用，同时通过数据的运算来评核企业的信用，这不仅降低了申请贷款的门槛，也极大简化了申请贷款的流程，使其有了完全在互联网上作业的可能性。
大数据的价值已经得到互联网公司以及金融机构的认可，笔者认为：“谁掌握的‘拼图’图块多，谁就能快速拼出客户的图谱，成为真正的王者。
”然而，目前来看，谁都不愿意轻易地交出自己手上的“拼图”，于是，互联网公司、银行、支付机构等各个海量数据的拥有者展开了激烈的金融数据争夺战。
【案例二】ibm??用大数据预测股价走势不久前，ibm??使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”。
借助该预测系统，可通过统计分析新闻中出现的单词等信息来预测股价等走势。
ibm??的“经济指标预测系统”首先从互联网上的新闻中搜索与“新订单”等与经济指标有关的单词，然后结合其他相关经济数据的历史数据分析与股价的关系，从而得出预测结果。
在“经济指标预测系统”的开发过程中，ibm??还进行了一系列的验证工作。
ibm??以美国“ism??制造业采购经理人指数”为对象进行了验证试验，该指数以制造业中的大约20??个行业、300??多家公司的采购负责人为对象，调查新订单和雇员等情况之后计算得出。
实验前，首先假设“受访者受到了新闻报道的影响”，然后分别计算出约30??万条财经类新闻中出现的“新订单”、“生产”以及“雇员”等5??个关键词的数量。
追踪这些关键词在这段时期内的搜索数据变化情况，并将数据和道指的走势进行对比，从而预测该指数的未来动态。
ibm??研究称，一般而言，当“股票”、“营收”等金融词汇的搜索量下降时，道指随后将上涨，而当这些金融词汇的搜索量上升时，道指在随后的几周内将下跌。
据悉，ibm??的试验仅用了6??小时，就计算出了分析师需要花费数日才能得出的预测值，而且预测精度几乎一样。
案例解析：从本案例可以看出，大数据不再仅仅局限在媒体与厂商之间的讨论，它犹如一场数据旋风开始席卷全球，从各行各业的it??主管到政府部门都开始重视大数据及其价值。
目前，不少信息系统企业都在使用大数据信息技术开发预测系统。
例如，2011??年，英国对冲基金derwent??capital??markets??建立了规模为4000??万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，该基金通过从twitter??的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。
无独有偶，美国加州大学河滨分校也公布了一项通过对twitter??消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。
笔者认为：“企业数据就是新时代还未开采的石油，具有非常之高的价值。
”国外一些金融机构已经开始做一些前瞻性的研究了，这种做法是非常值得国内金融机构学习和借鉴的。
例如，国内大部分证券公司仍然没有摆脱交易性数据为主的特点，但很多有前瞻意识的证券公司已经开始做一些转型了，对微博、互联网等外部数据进行一些分析与预测。
【案例三】汇丰银行采用sas??管理风险近日，汇丰银行选择sas??防欺诈管理解决方案构建其全球业务网络的防欺诈管理系统。
据悉，这一解决方案是一种实时欺诈防范侦测系统。
sas??被誉为“全球500??强背后的管理大师”，是全球领先的商业分析软件与服务供应商。
sas??通过三部分服务（包括软件及解决方案服务、咨询服务、培训及技术支持服务）帮助客户洞察商机，成就变革，改善业绩。
凭借丰富的行业专业知识，sas??的行业解决方案在各领域为行业解析蕴藏于信息之中的独特的商业问题。
例如金融服务领域的信用风险管理问题、生命科学领域加快药物上市速度和识别零售领域的交叉销售机会等问题。
sas??还提供跨职能解决方案，不分行业地帮助企业克服其面临的挑战。
例如增加客户关系价值、测量和管理风险、检测欺诈和优化it??网络等。
汇丰银行与sas??在防范信用卡和借记卡欺诈的基础上，共同扩展了sas??防欺诈管理解决方案的功能，为多种业务线和渠道提供完善的欺诈防范系统。
这些增强功能有助于全面监控客户、账户和渠道业务活动，进一步提高分行交易、银行转账和在线付款欺诈以及内部欺诈的防范能力。
通过监控客户行为，汇丰银行可以优化并更加有效地利用侦测资源。
汇丰银行利用sas??系统，通过收集和分析大数据解决复杂问题，并获得非常精确的洞察，以加快信息获取速度和超越竞争对手。
因此，汇丰银行还将继续采用sas??告警管理、例程和队列优先级软件，提高运营效率，以便迅速启动紧急告警。
案例解析：在当今这个海量数据的时代，如何找到大数据中蕴含的前所未有的商业价值？笔者认为高性能分析就是那把“钥匙”。
在本案例中，sas??高性能分析可以帮助用户：将相关的大数据转变为真正的商业价值，采用世界顶级的分析技术来生成精确的洞察，快速获得答案来改变企业的运营模式，以及部署一个适合未来扩展的分析架构。
总之，高性能分析环境让用户可以充分利用it??投资，同时克服原有架构的约束，从大数据资产中产生高价值的洞察。
【案例四】kabbage??用大数据开辟新路径kabbage??是一家为网店店主提供营运资金贷款服务的创业公司，总部位于美国亚特兰大，截至目前已经成功融资六千多万美元。
kabbage??的主要目标客户是ebay、亚马逊、雅虎、etsy、shopify、magento、paypal??上的美国网商。
kabbage??与“阿里小贷”的经营模式类似，通过查看网店店主的销售和信用记录、顾客流量、评论以及商品价格和存货等信息，来最终确定是否为他们提供贷款以及贷多少金额，贷款金额上限为4??万美元。
店主可以主动在自己的kabbage??账户中添加新的信息，以增加获得贷款的概率。
kabbage??通过支付工具paypal??的支付api??来为网店店主提供资金贷款，这种贷款资金到账的速度相当快，最快十分钟就可以搞定。
kabbage??用于贷款判断的支撑数据的来源除了网上搜索和查看外，还来自于网上商家的自主提供，且提供的数据多少直接影响着最终的贷款情况。
同时，kabbage??也通过与物流公司ups、财务管理软件公司intuit??合作，扩充数据来源渠道。
目前，使用kabbage??贷款服务的网店店主已达近万家，kabbage??的服务范围目前仅限于美国境内，不过公司打算利用这轮融资将服务拓展至其他国家。
案例解析：基于大数据的商业模式创新过程有两个核心环节：一是数据获取；二是数据的分析利用。
在本案例中，kabbage??与阿里金融的区别在于数据获取方面，前者是从多元化的渠道收集数据，后者则是借助旗下平台的数据积累，其中网上商家可自主提供数据且其数据的多少直接决定着最终的贷款额度与成本，这充分体现出大数据的资产价值，就如同传统的抵押物一样可以换取资金。
笔者觉得，虽说大数据是一座极具价值的“金矿”，但如果不能科学地加以利用，那么大数据就变成了一堆堆毫无用处的“石头”，kabbage??就是借助大数据技术，并结合金融行业的特点，有效地控制了风险，实现了完美融合和创新。
??本文来自金融是服务于实体经济的，随着大数据时代的到来，传统的实体经济形态正在向融合经济形态转变，同时虚拟经济也快速兴起，金融的服务对象必将随之发生变化，这种转变为金融业带来了巨大的机遇和挑战，如图所示。
??融合经济产生新的金融需求虚拟经济（fictitious??economy）是经济虚拟化（西方称之为“金融深化”）的必然产物，是指基于计算机和互联网产生的一种经济形态，其产品和服务都具有虚拟化的特点，具体包括软件、网络游戏、社交网络、搜索引擎、门户网站等细分市场领域。
实体经济是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。
随着新兴信息技术的快速发展，实体经济与虚拟经济正在加速融合，从而衍生了未来的主体经济形态，即融合经济，电子商务、o2o??模式都是融合经济发展进程的一个产物。
【案例五】大数据时代信用卡该怎么玩中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内最具竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。
近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长。
2013??年11??月，在中信银行与腾讯联合发布“中信银行qq??彩贝联名信用卡”仪式上，中信银行信用卡中心总裁陈劲表示，该行信用卡发卡量已突破2000??万张，未来将充分利用互联网基因和大数据技术挖掘客户需求。