大数据金融实例

大数据技术在金融行业有哪些应用前景

当前中国金融行业仍处于较好的发展时期,中国经济社会发展基本面长期趋好,国内市场潜力巨大,这为金融行业发展创造了难得的机遇。

前瞻产业研究院发布的《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示,2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元,随着政策逐步实施与落地,以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融,将迈入时代发展正轨成为主流趋势,预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元,金融业开始进入了大数据时代快车道。

大数据金融作为一个综合性的概念,在未来的发展中,企业坐拥数据将不再局限于单一业务,第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中,大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上,实现多元业务的融合。

大数据金融是什么

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。

大数据金融的内容: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。

目前,大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。

大数据的4V特点: Volume (大量)、 Velocity (高速)、 Variety (多样)、 Veracity (精确)。

大数据金融模式广泛应用于电商平台,以对平台用户和供应商进行贷款融资,从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。

随着大数据金融的完善,企业将更加注重用户个人的体验,进行个性化金融产品的设计。

未来,大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。

大数据技术在金融行业有哪些应用前景

大数据的起源是金融还是公共管理,互联网

大数据概念最初起源于美国,是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。

大约从2009年始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。

大数据是一个不断演变的概念,当前的兴起,是因为从IT技术到数据积累,都已经发生重大变化。

当今世界,大数据无处不在,它影响到了我们的工作、生活和学习,并将继续施加更大的影响。

关于“大数据”概念产生的来龙去脉:1. “大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注,但早在1980年,著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。

从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇.2. 最早应用“大数据”的是麦肯锡公司(McKinsey).对“大数据”进行收集和分析的设想,来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。

麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值,于是投入大量人力物力进行调研,在2011年6月发布了关于“大数据”的报告,该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。

麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视,而后逐渐受到了各行各业关注。

3. “大数据”的特点由维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《“大数据”时代》中提出维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•克耶编写的《大数据时代》中提出:“大数据”的4V特点:4. Volume(数据量大)5. Velocity(输入和处理速度快)6. Variety(数据多样性)7. Value(价值密度低)

什么是大数据概念?

大数据概念包含几个方面的内涵吧1.数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2.要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3.数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。

4.价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。

如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或YonghongZ-Suite等商业大数据BI工具。

随着互联网和移动的快速发展,大数据在各个领域不断增加应用。

也越来越面向个人大数据应用。

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大数据金融是不是互联网金融

不是。

反过来可以说成互联网金融还是大数据金融。

具体原因如下: 一是传统金融服务的网络化,例如网络银行,网络券商,网络保险,等等。

这些都是古已有之的东西,只不过在中国实现较晚,动作较慢而已。

事实上,互联网在美国最早最成熟的商业模式就是这一套,二十多年前就已出现并蓬勃发展至今。

不过,无论在金融服务业还是在网络业,都没有什么公司因此脱颖而出,其原因无非是家家都做,没什么创新,最好的结果是获得摊薄的平均利润。

为此今天再创一个新概念毫无必要。

二是传统金融服务的扩展化,例如小额支付,小微企业信用调查,小额贷款,灵活机动的市场营销,等等。

这些事情在互联网出现之前,做起来费时费力,成本太高而收益太少,如今利用互联网就可以顺利实现。

做这些事情也许可以创些收,但很难提高利润率,因为是个琐碎活。

为此带上个互联网金融的大帽子有点言过其实。

三是全新的网络金融服务和产品,例如众筹投资和比特币。

这些东西新则新矣,但属于小众市场和缝隙市场,不值得大动干戈,更不值得为此创立什么新概念。

四是全面的网络金融服务,或曰金融电商,例如金融商城和各类产品和服务的综合大卖场。

这种模式以金融服务为基础,以阿里为样板,再掺杂以WEB2.0,云计算,移动互联网和大数据等时髦互联网概念,几乎是一个通吃的全面互联网服务平台,仅仅称之为互联网金融显得有点包容不住,过于狭窄了。

拓展资料一、大数据金融是利用大数据技术突破、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。

这一趋势既是现有技术进步的必然结果,又是未来金融发展的强劲动力。

广度上,大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。

深度上,大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新,更催生了金融模式的深刻变革。

二、互联网金融(ITFIN)是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app等互联网工具,实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。

互联网金融不是互联网和金融业的简单结合,而是在实现安全、移动等网络技术水平上,被用户熟悉接受后(尤其是对电子商务的接受),自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。

是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。

大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思?

你好,随着大数据时代的到来,其在金融行业的应用也将越来越广泛,例如:利用股票、基金等历史数据进行分析市场价格变动的规律及其与国家政策的关系;通过对比中外金融市场数据差异,预测市场走向;政府利用金融产品历史数据分析政策有效性,制定更加合理的宏观政策;通过对客户偏好数据等的分析,对金融产品进行预期估值等等,总之大数据分析技术也在不断完善,现在很多公司也在将大数据和分析的方法结合到金融市场的分析中,以后肯定会得到很广泛的应用。

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国内有哪些大数据公司?

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。

大数据对行业用户的重要性也日益突出。

掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。

因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。

在本文中,整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业,它们有的是计算机或者互联网领域的巨头,有的则是刚刚创办不久的初创企业。

大数据致店一把柒叁二零一泗贰五零,但它们有一个共同点,那就是它们都看到了大数据带来的大机会,并毫不犹豫地挺进了这个领域。

首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商,看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域,并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中?大数据是比云计算还要新兴的一个术语,但是从(表一)中列举的一些公司不难发现,在业内,大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机,包括IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场;另外,很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中,如Cloudera、Clustrix等。

但纵观国内大数据服务提供商市场,大数据这一概念,对国内企业来说或许还稍显陌生,在最具影响力的前30家企业中,国内企业几乎还是一片空白,相对来说,国内大数据起步较晚,但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海,并且发展态势良好,下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧!国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。

其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。

对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。

下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。

正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。

大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。

随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。

大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

大数据是干嘛的?

第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。

通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。

但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

第四,大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。

例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。

在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。

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