企業大數據建設的

① 大數據時代，如何做好企業信息化建設

1、信息化體系要落實並匹配業務戰略。

信息化落實業務戰略往往容易成為一句口號。信息化作為一種投資，必然追求回報，因此信息化戰略規劃必須上升到如何落實企業戰略的高度上來，需要對企業戰略解碼與深度解讀是工作的前提。分析戰略落實的主要舉措、關注點，形成戰略主題集，並對每個主題分析其關鍵成功要素、衡量標准、依賴條件，基本實現路徑的梳理和分析，在此基礎上突出信息化的應用重點，並詳細分析實現的路徑，依賴條件，管理及業務變革要求，最終整合到整體信息化架構中進行通盤考慮

2、信息化建設模式由需求驅動向規劃驅動轉變。

業界仍然普遍存在信息化建設工作的驅動模式由分散的、獨立的業務部門需求進行驅動的建設模式，典型的後果是各個領域各自為戰，局部可能最優，但極難保證整體最優，後期在系統集成、數據整合等方面帶來大量問題，系統架構混亂，維護成本高，集成難度大，系統越做越「沉」，成為企業業務變革、經營管理模式調整不可突破的障礙，成為管理變革和創新的包袱。 

「規劃驅動、架構約束」是解決當前信息化工作普遍存在問題的必然選擇。信息化的具體工作不應由獨立需求驅動，而應是在整體規劃的情況下，由規劃驅動，確保整體最優，整體一盤棋，得到良好的整合和統籌。具體到單獨每一個項目或者系統推進時，在技術和實現方案層面通過完整的架構進行規范和約束，按照統一的架構進行子系統實現方案的准備和落實，確保整體架構的一致性、穩定性、靈活性。

3、雲計算、大數據、移動互聯網的應用

新技術的應用是不斷試錯和嘗試的過程，企業信息化部門不僅僅是建設者，同時也是新技術應用的研究者，導入者，對於新技術的應用建議先導入前期的研究規劃的工作，選定應用重點和模式，不斷進行試點推進。

② 大數據下的企業信息化建設

大數據下的企業信息化建設
在各種媒體的連篇累牘的報到和宣傳下，我們的大多數企業對「大數據」一詞想必都不陌生。無論是對於走在社會發展前沿的互聯網、IT產業，亦或是傳統的醫葯、交通行業，大數據必將帶來難以估量的價值。在企業信息化過程中，若掌握對大數據的處理能力，可在今後的信息化發展應用上取得領先地位。面對如今的大數據時代，正在進行信息化改革的工業企業要把握好大數據帶來的機遇，緊跟信息時代的潮流。
1大數據時代
1.1大數據的定義。網路中說，大數據指的是「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」由於數據量的龐大，大數據的單位不能用G或T來衡量，起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。大數據是一種海量的、高增長率的以及多樣化的信息資產，它需要新的處理模式來進行數據的處理和應用。
1.2大數據的4V特徵。大數據具有四大特徵：一是數據量巨大。各種智能設備產生了大量的數據，數據量從TB級快速升到PB級別。二是數據類型繁多。如網路日誌、圖片、視頻等。三是價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程，可能有用的數據只有一兩秒。四是處理速度快。因為數據存在時效性，所以大數據要求能夠快速處理。「1秒定律」,這與傳統的數據處理技術有著本質的區別。業界將大數據的特徵歸納為四個「V」,即Volume（容量）、Variety（種類）、Value（價值）、Velocity（實時）。
2大數據時代下工業企業的現狀及存在的問題
2.1 傳統的工業企業的信息化水平不高。改革開放以來我國的工業企業獲得了迅猛的發展，在大數據的時代下我國的信息化系統在傳統企業的應用效率卻得不到較大的提升，傳統的工業企業在節能降耗方面的成效並不顯著。由於信息系統得不到其應有的應用，產品的開發力度也不高，開發新產品的速度和能力也得不到應有的提升。
2.2 工業企業缺乏利用信息化來增強市場應對能力。在國外市場，高新技術企業在利用數據化來增強企業的市場應對能力方面取得了顯著地成果，但是從我國來講，我國的高新技術企業大多數情況下還是處於創業的階段，應對性不強，在通過數據來增強對財務、營銷以及庫存的管理方面仍然存在著較大的問題，在當前的時代條件下如何通過大數據時代下的信息化的發展進步來增強我國工業企業的資金周轉能力以及市場反應性成為了急需解決的問題，因此，我們就需要不斷通過建立起企業的網站來不斷提升工業企業的知名度，以幫助更多的企業在日趨激烈的市場競爭中站穩腳跟，獲得進一步的發展。
2.3大數據時代下傳統產業與當地產業的融合度不高。在當前的大數據時代下，我國的一些企業在實施數據項目時，雖然得到了一定程度的發展，但是並沒有與當地的企業建立起良好的關系，並沒有用高技術新信息來服務於客戶，這樣一來，就出現了傳統產業企業與當地企業脫節的現象，在大數據時代條件下，工業企業更要利用好信息化來不斷推動產業的發展。
2.4 企業信息化建設對政府存在較大的依賴性。由於機構不夠完善，加之部分企業的思想觀念和意識較為落後，使得企業的信息化投入的風險性較大，轉化的成果也很難在短時間內完成，因此企業在技術和人才培訓方面也常常會感到力不從心，這樣一來企業在信息化建設的過程當中對於政府的依賴性仍然較大。
3 明確大數據時代下信息化推動工業企業加強信息化建設的指導思想
3.1 加快我國的國民經濟發展。提升我國社會的信息化水平，以信息化來不斷推動企業的工業化產值，是當前我國進行現代化建設的重點，更是我國利用信息化來促進社會生產力發展的重大戰略措施。在當前來講，我國的企業信息化就是通過現代的信息技術來推動企業信息化的，因此，我們要不斷提高企業深度，不斷加強企業的信息轉化能力，不斷以新的信息、新的技術進步來推動產業的發展進步。從某種意義上來說，企業的信息化能夠在較大的程度上降低企業的生產成本，降低企業的產耗，更好地適應起市場發展的需要。同時也要加快技術進步的腳步，以信息化來帶動產業化，提升企業的經濟效益，帶動企業的創新性發展，這對於我們解決企業生產經營過程當中存在的問題，更好地發揮工業企業的帶動作用起了決定性的作用。在大數據發展的今天，大力推動工業企業的信息化，加快我國國民經濟的發展進步，也是我們更好的適應經濟全球化的客觀需要。
3.2 推動我國工業企業發展進步的戰略思想。我國工業企業實現現代化，不斷增強企業的國際競爭力對於實現以企業為主體，以技術創新為動力，以實現示範企業的發展為新的目標，來大力推廣現代化技術，不斷以信息化來促進工業化，推動企業的優化升級起著重要的作用。
4大數據下的企業信息化建設
4.1 企業信息化過程中的數據安全管理。大數據環境下，信息系統之間是互連的，他們之間會形成一個息息相關的生態圈。大數據的環境會帶來一定的風險，比如：企業自身的商業機密在數據共享時會被泄露；很多敏感數據的所有權和使用權沒有被明確界定；數據量的存儲和安防措施不夠有力等。數據具有共享性，我們在保證數據在大環境下共享的同時，還要注意數據的安全性。我們的信息安全管理工作內容之一就是保證數據在傳遞過程中不會被篡改和泄露。企業在進行信息化建設時，要加強對數據安全問題的控制和管理，以解決大數據時代帶來的新的數據安全性問題，所以大數據時代信息安全管理任重而道遠。
4.2 企業信息化建設中的大數據基礎平台建設。大數據時代的發展需要完善的信息基礎平台，而現有的供電局信息基礎架構還不足以滿足大數據時代的發展需求。我們在進行信息基礎平台的建設和完善時，不僅要增加信息系統的計算能力和數據消化能力，還要重視對數據資源的擴展和融合。業界普遍認為，現今的雲計算技術能夠搭建一個信息基礎設施平台，滿足各類工業企業對數據服務的需要。所以，我們的供電局如果要搭建和完善信息基礎平台，應該利用好雲計算技術，把自身對大數據的存儲和處理能力進一步提高。
4.3 企業信息應用系統逐漸邁入整合化、智能化時代。大數據技術最吸引工業企業的地方不在於它的「大」,而在於數據的「用」--整合、分析、利用等。我們的企業在信息化建設過程中總是會產生大量的數據，這是一種不可避免的現象。而此時，如何將那些海量的數據加以整合和利用是目前企業進一步加強信息化建設遭遇的必須要解決的攔路虎。大數據信息應用系統對如何利用好數據具有不可估量的價值，而在大數據應用系統發揮作用前，企業急需對系統模型和數據規范進行統一和整合。我們的企業在大數據時代的發展和推動下，將信息應用系統推動到智能化的階段。
4.4 加強企業信息化環境建設，為工業企業信息化提供環境保障。建立起企業現代化建設的激勵機制，切實提高企業的信息化水平。進一步加大企業的信息化水平、不斷推動企業管理模式的創新，加強技術合作領域的創新型發展，引進國外先進的經驗和創新發展的實例來促進企業信息化，不斷推動企業整體水平的提高，改造落後的生產管理模式來加強企業的發展進步，使得信息技術能夠真正為工業企業的發展提供力量，為企業信息化創造條件。在大數據時代，工業企業也要充分利用各種形式、各種媒體來加大企業的信息宣傳力度，增強企業的最新信息技術的更新普及，使得企業形成良好的信息化氛圍。另外，企業也可以利用好大數據時代的信息化來建立起網路化的服務平台，使得工業企業的形象以及服務能力得到進一步提升。
5 企業在大數據時代下面對的機遇和挑戰
5.1信息化建設中的缺陷。首先，我們的大多數企業在信息化建設中，都僅僅是對信息技術的簡單應用，而沒有意識到數據將帶給我們的巨大價值。其次，很多大型的國有企業因為受到政策的保護而導致自身危機意識薄弱，在信息化建設中會慢半拍，落後於其他外資或合資企業。還有，許多企業在信息化建設中對大數據技術的重要性認識不夠，在企業管理上缺乏對大數據的應用，導致企業管理高成本、低效率的局面。
5.2 把握住大數據時代帶來的機遇。大數據時代的到來，會給企業帶來革命性的影響。企業通過對大數據的分析和挖掘，可以優化自己的信息管理流程，逐漸變成精細化、數據驅動型的管理。企業傳統的管理和運營模式會被改變，大數據將成為企業的決策中心，並提高企業對市場的反應能力和降低企業管理成本。不同行業、不同規模的企業在大數據發展中受到的影響程度也不同，總的來說，就是大數據技術應用越深，企業吸收的價值也越大。目前來看，企業主要需要做的就是利用大數據技術不斷提升自己的信息化水平，並積極挖掘大數據的應用。
5.3 應對大數據的挑戰措施。大數據時代的到來，為我們的企業帶來機遇的同時，也帶來了一些挑戰。面對這些挑戰我們的企業可以做出以下措施來應對：一是加強領域的合作，各相關技術領域的專家要加強合作與共贏；二是開發高效的數據密集型計算方法，科學家們需要加大研發力度；三是在信息化應用過程中不斷進行調整，遇到具體問題要具體分析。
6 結束語
隨著大數據時代的到來，國際上許多企業在信息化建設中遭遇著各種各樣的機遇和挑戰。在這種情況下，哪個企業能最快地適應和習慣新形式下的數據模式，熟悉和掌握最新最有效率的數據處理方式，那個企業就能在信息化建設中佔得先機，取得主動權。大數據時代是針對國際來說的，所以為了緊跟國際步伐甚至超越某些國家，我國的許多企業開始投入到大數據技術的研究中，以期能夠盡快的建立和完善自身的信息化建設，並提高企業的核心競爭力，為企業的未來發展前景尋找有力的支撐。

③ 管理咨詢公司如何幫助企業建設大數據系統

以中大咨詢的大數據分析生態系統與專業的咨詢服務為例，企業可以依託構建起的雙渠道數據分析與決策系統，進一步降低大數據分析系統部署和應用的難度，發揮統一數據架構的優勢，有效完成基於數據驅動的企業生產經營活動分析與決策轉型。具體有以下幾個方面：
（1）數據抓取系統：及時捕獲網路信息數據，為客戶提供外部經營環境持續、海量的數據服務
（2）在線數據採集系統：針對企業的在線客戶，從用戶屬性信息、用戶行為信息、商品信息等多維度進行採集，並通過數據過濾與匯總，將數據分類存於數據倉庫中，滿足IT業務不同需求，為企業提供持續性的數據資產。
（3）數據融合系統：圍繞構建企業用戶的全維度標簽，完善的數據管理及輸出流程，全面整合企業內外數據源，尤其是對異構數據處理，支撐各類數據應用。

④ 當前企業大數據人才建設的大環境、大背景如何

近10年大數據呈抄現爆發式增長，大數據人才始終是這股浪潮中的焦點。
從整體背景來看，越來越多的企業開始把數據人才作為企業經營戰略版圖的核心組成部分，集中表現越來越願意花高薪聘請大數據人才，整體薪資水平在不斷提升。但是大數據人才市場依舊處於緊縮狀態，無論是高大上的大數據科學家，還是資深的大數據架構師，或者是普通的數據產品經理，在整個市場中還是一將難求，企業面臨的大數據人才供應挑戰是不斷加劇的。
此外，中大咨詢數字化專家表示，對傳統企業更加不利的是，在這樣緊俏的供需背景下，與互聯網企業的薪資競爭力差距，以及企業創新環境的不足，都更加制約了傳統企業的人才建設。

⑤ 企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟

企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」,從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」,從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。

⑥ 中國移動企業級大數據中心建設指導意見V1.1(終版)資料

5重防護、20項設計、解決50種風險，-人工智慧北強防尾隨門
1、解決尾隨漏洞/降低人力成本/保護企業財產/維護區域安全。
2、解決保安脫/離/掉崗行為、熟人放行/人證不符/借卡通行/等問題。
3、解決依次/並排進入/摟抱/背抱/跳躍/爬行/懸掛/支撐/懸掛(外部配合開門)滯留/徘徊/潛回/迂迴/半全身遮擋/大衣藏人/蒙頭/打傘遮擋等。

⑦ 現在企業里用企業里用的比較多的大數據框架是什麼主要是哪些業務場景會用到

主流的大數據框架，Hadoop、Spark普遍，然後Flink也越來越流行。應用在大數據平台的etl輔助過程。

隨著汽車市場逐步飽和，競爭加劇，車企希望通過擁抱大數據實現精細化經營，領先一步。但是大數據化的過程並非一蹴而就，也不是簡單的大數據技術選擇，更應該看成一個企業級系統工程。本文結合大數據項目實踐和行業理解。

著重闡述了如何系統看待大數據建設和關鍵問題解決思路。背景隨著汽車普及的不斷深入，中國汽車市場逐漸飽和增速放緩，我國車企已邁入了競爭運營的階段。隨著近年大數據的興起，越來越多的車企也選擇投身大數據潮流。

希望通過擁抱大數據，實現更加精細化的業務運營，營銷模式變化，乃至企業轉型，提高自身運營競爭力。如國際頂級車企大眾、寶馬、賓士，還有國內車企長城、吉利等都紛紛開啟了自己的大數據之路。

圖1車企大數據典型案例然而，在大數據化進程中，車企卻發現演變過程並不是那麼一帆風順，在和車企交流中，往往能聽到業務部門的抱怨。

1.數據質量怎麼這么差，用戶姓名一看就是隨便輸入的，手機號碼居然只有9位。

2.銷量統計錯了，把提車數統計到實銷數里了。

3.你做的分析功能我們不需要，對了，我們庫存預測到底能不能做。信息化部門卻會感覺到困惑。

4.我們已經採用先進的大數據技術平台了，但是該做些什麼業務。

5.我們哪裡知道業務部門對應計算口徑是什麼，業務需求不清楚。

6.你這個業務需求，我們心裡沒數。由此可見，如何構建一個高效大數據平台，不僅僅是簡單的IT系統建設，更不是簡單購買了大數據平台就能實現大數據分析。企業大數據化更應該是一個系統，要貫穿管理-業務-系統-數據。

逐步規劃，逐步建設，而不是一蹴而就。因此，基於大數據思考、實踐模式，聯想總結出企業大數據建設框架，針對其中關鍵問題提出思考和分析。

⑧ 企業大數據實戰案例

企業大數據實戰案例

一、家電行業

以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。

目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。

基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。

那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。

一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。

該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。

二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。

該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。

二、快消行業

以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。

此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。

實現過程：

1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；

2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；

3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。

因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。

三、金融行業

對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。

在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。

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⑨ 淺談大數據時代的IT建設

淺談大數據時代的IT建設
現在已經進入大數據時代，大數據既能促進信息消費，又能帶動社會管理創新。當然，大多數企業早已認識到大數據對產業的影響，只是面臨著大數據落地的難題。在商業應用層面，維克托·邁爾·舍恩伯格在其所著的《大數據時代》一書中通過大量的實例進行闡釋；而在技術層面，互聯網巨頭有著得天獨厚的優勢。比如這次的講解人李彥宏所代表的網路，其搜索技術應用於大數據就是順理成章的事情。
在互聯網和IT行業之外的傳統行業也在關注大數據，傳統企業希望通過大數據技術指導企業戰略，了解產業發展、商業模式、市場競爭中成功的關鍵要素，進而提高企業核心能力。然而，傳統企業不具備互聯網企業對數據信息的敏感度，它們產生海量的數據卻不能有效利用數據，或者說數據產生、收集、存儲都可能是數據鏈條的末端，有關數據的進程便完全停止。所以，傳統企業需要在大數據背景下實現轉型。在今天，新技術不斷地顛覆傳統產業，企業深知「慢一拍」會是什麼後果——柯達被數碼時代拋棄，諾基亞被智能機時代拋棄，蘇寧在電商時代匆忙追趕，電信在互聯網時代尋求突破??各行各業的企業都可能在大數據時代掉隊，反過來也有機會得以煥發青春。
大數據時代，所有的企業都將由數據驅動，數據將成為企業和公共組織越來越重要的資產。同時，企業更需要高效的大數據工具，讓數據資產產生真正的價值。在這個時候，人們首先會朝著互聯網企業看過去。互聯網產業是信息產業，是數據產業，它們生產、交換、再次加工以及最終呈現到用戶面前的「產品」都是數據。因此，在大數據時代，有學者提出「泛互聯網化」的思路，以實踐收集數據資產、發揮大數據商業價值。這正是廣義上的物聯網的概念，數據產生、收集、傳輸、存儲、處理都實現互聯網化，各行各業都互聯網化。
在這個大背景下，企業實現大數據的步驟變得明朗起來。在企業明確自己的大數據項目計劃之後，下一步便是實施滿足大數據要求的IT建設。
面向雲計算的企業IT建設
大數據離不開雲計算的支持，雲計算是大數據誕生的前提和必要條件。
目前，已經發展成熟的雲計算擁有強大的計算、存儲能力，可以作為大數據集中採集和存儲數據的基礎。雲計算和大數據的關系可以理解為：雲計算為大數據提供了計算能力、存儲空間和訪問通道，而大數據則是雲計算的終極應用。
大數據時代的第一定律是「樣本即全體」。隨著數據獲取、整理、挖掘的成本伴隨著摩爾定律不斷降低，藉助於IT公司提供的數據分析工具，企業將有可能獲得產業鏈上下游的全部數據，從而將企業的市場決策、供應鏈管控、內部管理的效率提高到前所未有的程度。在IT系統的建設過程中，企業首先面臨的最大困難是在內部解決數據的產生、收集以及存儲問題。當然，此時的數據也可能不夠大，但面臨的問題沒有本質區別。很明顯，能夠建設完整大數據IT系統的企業鳳毛麟角，大多數企業（特別是傳統企業）也沒有這個必要，因為大數據對於它們來說是輔助而非核心業務。企業可以選擇將部分業務外包出去，再將生成的數據傳輸回來，但這時又要面臨數據的傳輸問題。總之，大數據IT建設之前，要考慮哪一部分是本地建設，哪一部分置之雲端。
模式一旦確定，平台的選擇便成為關鍵，選擇哪一種數據分析工具，哪一種資料庫，哪一類雲服務等等。不同的行業、不同的企業建設大數據IT系統的方案不盡相同，這里不作展開討論。不過，對大數據IT系統在軟硬體方面的一些發展趨勢，企業需要重點關注。因為IT技術的發展日新月異，選擇一個具有競爭力和強大生命力的平台，企業才能少走彎路，才能真正從投資中獲益。
數據倉庫特殊性尤為重要
對於大多數企業而言，大數據意味著為長年維護且塵封已久的數據倉庫配備一道可訪問的大門。
數據倉庫過去一直是、未來也將仍然是企業級機構所不可或缺的關鍵性組成部分。這類系統的作用是將企業方方面面產生的數據匯聚起來，然後分門別類加以劃分，最終讓這些紛繁復雜的信息成為業務分析師深入了解企業運營狀況的寶貴資料。一套針對可擴展性而精心設計出的基礎設施正是大數據能否真正發揮作用的關鍵所在。