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大數(shù)據(jù)時(shí)代:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心發(fā)展的深思 ?
2014-11-28
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大數(shù)據(jù)時(shí)代:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心發(fā)展的深思 


隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算市場(chǎng)的興起,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如爆炸般產(chǎn)生,這些數(shù)據(jù)一方面對(duì)企業(yè)的處理能力提出了挑戰(zhàn),但從另一個(gè)角度來看,由于企業(yè)可以通過這些數(shù)據(jù)獲得大量的用戶信息,借以分析出潛在的商業(yè)價(jià)值。所以看似無用的碎片化數(shù)據(jù)卻又成為了一筆寶貴的財(cái)富,而大數(shù)據(jù)概念也由此成型。可以說,很多行業(yè)和領(lǐng)域都從大數(shù)據(jù)的概念中獲益匪淺,互聯(lián)網(wǎng)金融就是其中之一。
 
所謂的互聯(lián)網(wǎng)金融,并非是簡單的將互聯(lián)網(wǎng)和金融進(jìn)行疊加。正確的理解應(yīng)該是基于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的特殊技術(shù),推動(dòng)了全新的商業(yè)模式,產(chǎn)品服務(wù),對(duì)金融領(lǐng)域產(chǎn)生的顛覆性變革。在這其中,大數(shù)據(jù)則充當(dāng)了很重要的推手。
 
據(jù)麥肯錫全球研究院的報(bào)告指出,所謂大數(shù)據(jù),即是指其龐大的數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)處理工具的的處理能力,屬于一種相對(duì)且動(dòng)態(tài)的概念。除此之外,大數(shù)據(jù)也被當(dāng)做一種解決問題的方法。
 
對(duì)于金融行業(yè)來說,大數(shù)據(jù)的價(jià)值尤其明顯。因?yàn)樵诮鹑谛袠I(yè)內(nèi),每天都會(huì)產(chǎn)生大量的交易、報(bào)價(jià)、業(yè)績報(bào)告、消費(fèi)者研究報(bào)告以及官方的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公報(bào)等。如何利用合理高效的手段,將有價(jià)值信息從浩如煙海的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中提取出來,已經(jīng)成為了目前金融行業(yè)企業(yè)面臨的共同難題。
 
精準(zhǔn)用戶分析已成金融大數(shù)據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)
 
對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融來說,大數(shù)據(jù)的首要作用即在于幫助其尋找合適的目標(biāo)用戶,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。在目前的互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域,很多新興的企業(yè),大多以做貸款或者金融衍生產(chǎn)品為主。其主打的賣點(diǎn)主要在于較高的投資收益或者較低的手續(xù)費(fèi)優(yōu)惠。但是在競爭日益加劇的市場(chǎng)環(huán)境下,由于不能保證資金流穩(wěn)定,或者客戶粘性而倒閉的企業(yè)隨處可見。
 
雖然互聯(lián)網(wǎng)金融目前還處于"混沌初分"的狀態(tài),但的確已經(jīng)有了很多成熟的案例。這就已經(jīng)可以通過大數(shù)據(jù)分析,為金融企業(yè)尋找自己的目標(biāo)客戶,并解決營銷問題提供了可能。比如通過定向技術(shù)查看用戶近期瀏覽過的理財(cái)網(wǎng)站,通過關(guān)鍵詞,瀏覽數(shù)據(jù)建立用戶模型,從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)品的實(shí)時(shí)推薦頻度,以便最大限度的鎖定有效用戶等。
 
大數(shù)據(jù)有助于金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控
 
除了精準(zhǔn)營銷之外,大數(shù)據(jù)的好處還在于加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的可控性。在精細(xì)化管理方面助推了互聯(lián)網(wǎng)金融,尤其是信貸服務(wù)的發(fā)展。
 
比如通過對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)交易及行為數(shù)據(jù)的分析,可以為用戶的信用評(píng)估提供可靠的依據(jù)。這些信用評(píng)估可以幫助金融企業(yè)在用戶的還款意愿和能力方面做出較為準(zhǔn)確的結(jié)論,以便決定是否繼續(xù)為該用戶提供快速授信或者現(xiàn)金分期等服務(wù)。從而最大限度的降低金融企業(yè)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
 
對(duì)于個(gè)人用戶或者企業(yè)用戶而言,其信用好壞取決于諸多因素。比如整體收入,固定資產(chǎn),性格特點(diǎn)甚至是行為習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)上銀行,電商,社交網(wǎng)絡(luò),甚至招聘和婚介網(wǎng)站等地方獲取。最關(guān)鍵的是,這些數(shù)據(jù)往往都是以動(dòng)態(tài)變量的形式存在。要想以此為依據(jù)獲得準(zhǔn)確的信用評(píng)級(jí),則更要倚重于持續(xù)的大數(shù)據(jù)分析。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)

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