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大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景（大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景是什么）

發(fā)布時間：2023-04-18 21:27:32 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 108

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象是怎么形成的
2、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論
3、新媒體背景和大數(shù)據(jù)背景的區(qū)別
4、大數(shù)據(jù)來源有哪些

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景（大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景是什么）

一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象是怎么形成的

以前我們關(guān)注的都是交易系統(tǒng)和業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)倉庫去分析展現(xiàn)，其實終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網(wǎng)瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關(guān)注，而大數(shù)據(jù)時代，更多的是關(guān)注這些大量的數(shù)據(jù)，期望分析這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)價值，因此大數(shù)據(jù)其實以前在系統(tǒng)，終端，個人等等都在產(chǎn)生，只是沒有加以利用而已，現(xiàn)在要分析這些數(shù)據(jù)從中發(fā)現(xiàn)價值。
當數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的復雜程度、數(shù)據(jù)處理的任務要求等超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲與計算能力時，稱之為“大數(shù)據(jù)（現(xiàn)象）”。可見，計算機科學與技術(shù)中是從存儲和計算能力視角理解“大數(shù)據(jù)”——大數(shù)據(jù)不僅僅是“數(shù)據(jù)存量”的問題，還涉及“數(shù)據(jù)增量”、復雜度和處理要求（如實時分析）有關(guān)。
大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！按髷?shù)據(jù)”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

二、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論

1.大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)

2.大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

（1） 數(shù)據(jù)類型方面

（2） 技術(shù)方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數(shù)據(jù)的特征

多樣性：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器種類的增多，諸如網(wǎng)頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，以數(shù)量激增、類型繁多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言更加復雜，數(shù)據(jù)存儲和處理的難度增大。

時效性：大數(shù)據(jù)的時效性是指在數(shù)據(jù)量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內(nèi)得到及時處理，這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。只有對大數(shù)據(jù)做到實時創(chuàng)建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數(shù)據(jù)分析挖掘和利用將帶來巨大的商業(yè)價值。

4.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別

5.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景

1.按照大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類

2. 按照大數(shù)據(jù)獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業(yè)大數(shù)據(jù)的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數(shù)據(jù)來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關(guān)系管理

4. 企業(yè)運營管理

5. 數(shù)據(jù)商業(yè)化

0. 數(shù)據(jù)來源

2. 付款定價

3. 研發(fā)

4. 新的商業(yè)模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數(shù)據(jù)金融是指運用 大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業(yè) 積累的大數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù) 進行云計算等信息化處理，結(jié)合傳統(tǒng)金融，開展資金融通、創(chuàng)新金融服務。

1. 呈現(xiàn)方式網(wǎng)絡化

大量的金融產(chǎn)品和服務通過網(wǎng)絡呈現(xiàn)。

2. 風險管理有所調(diào)整

風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產(chǎn)或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。

風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數(shù)據(jù)來呈現(xiàn)。

對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。

風險管理的主要手段 ——基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)蛻暨M行識別和分類。

3. 信息不對稱降低

4. 金融業(yè)務效率提高

在合適的時間、合適的地點，把合適的產(chǎn)品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業(yè)服務邊界擴大

由于效率提升，其經(jīng)營成本必然隨之下降，最適合擴大經(jīng)營規(guī)模。

金融從業(yè)人員個體服務對象會更多。

6. 產(chǎn)品是可控的、可受的

通過網(wǎng)絡化呈現(xiàn)的金融產(chǎn)品，對消費者而言，其收益或成本、產(chǎn)品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融

大數(shù)據(jù)金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務

立足長期大量的信用及資金流的大數(shù)據(jù)基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，并采用網(wǎng)上支付方式，實時根據(jù)貸款需要及其信用評分等數(shù)據(jù)進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低

大數(shù)據(jù)金融是以大數(shù)據(jù)云計算為基礎，以大數(shù)據(jù)自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領(lǐng)域拓展至更多的中小企業(yè)和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控

根據(jù)交易借貸行為的違約率等相關(guān)指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權(quán)實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基于 電商平臺基礎 上形成的網(wǎng)上交易信息與網(wǎng)上支付形成的金融大數(shù)據(jù)，利用云計算等先進技術(shù)對數(shù)據(jù)進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。

典型代表有 阿里小貸 ，基于對電商平臺的 交易數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數(shù)據(jù)通過 云計算 來實時計算得分和分析處理，形成網(wǎng)絡商戶在電商平臺中的累積信用數(shù)據(jù)，通過電商所構(gòu)建的網(wǎng)絡信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網(wǎng)絡商戶發(fā)放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現(xiàn)數(shù)分鐘之內(nèi)發(fā)放貸款。

企業(yè)利用自身所處的 產(chǎn)業(yè)鏈上下游 （原料商、制造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平臺只是作為信息中介提供大數(shù)據(jù)金融 ，并不承擔融資風險及防范風險等?！?strong> 渠道商為核心企業(yè)。

三、新媒體背景和大數(shù)據(jù)背景的區(qū)別

概念不同。方向不同。

1、概念不同，新媒體背景是媒體所產(chǎn)生的背景，而大數(shù)據(jù)背景是信息科技進步所產(chǎn)生的背景。

2、方向不同，新媒體背景的方向是媒體融合速度加強，而大數(shù)據(jù)背景的方向是工業(yè)大數(shù)據(jù)。

四、大數(shù)據(jù)來源有哪些

大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源有很多種，包括公司或者機構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。分為以下幾類：

1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機數(shù)據(jù)、信用卡刷卡數(shù)據(jù)、電子商務數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)等。

2)移動通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，常常優(yōu)于各家互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的數(shù)據(jù)。移動設備上的軟件能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從運用軟件儲存的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。

3)人為數(shù)據(jù)。人為數(shù)據(jù)包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多數(shù)為非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，需要用文本分析功能進行分析。

4)機器和傳感器數(shù)據(jù)。來自感應器、量表和其他設施的數(shù)據(jù)、定位/GPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。這包括功能設備會創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器的數(shù)據(jù)。來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(Io T)的數(shù)據(jù)是機器和傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的例子之一。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設備)等。

5)互聯(lián)網(wǎng)上的“開放數(shù)據(jù)”來源，如政府機構(gòu)，非營利組織和企業(yè)免費提供的數(shù)據(jù)。

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