大數據三個推手

Ⅰ 大數據的搭檔-商業邏輯

大數據的搭檔-商業邏輯

一個信息化的時代，一個大數據時代，市場營銷也隨互聯網發展發生著翻天覆地的變化。那麼在這么一個互聯網的高速發展的時代，電商企業該如何更好的把這些資源給利用起來呢？

首先分析一下什麼是大數據。大數據，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

其次，就是商業邏輯。商業邏輯，一般是指網路編程裡面三層（或者多層）模型中，介於用戶界面和資料庫之間的那一層，主要包括一些對提取出的數據進行處理和運算的演算法在裡面。

那麼兩者有什麼關聯呢？

比如，這次雙十一網路消費平台的狂歡節中，現已不斷出現聚惠算、京東等優秀推廣平台的身影，久旭推廣也已經成為電商推廣和站外引流的重磅推手。它合作的商家超過了十萬家，日流量承載能力更是突破十億。流量這么大怎麼才能合理利用起來這才是關鍵，那麼就要關繫到商業邏輯。

久旭推廣相關人員也提出，大數據需要在量化數據的基礎上，加上商業邏輯，才能更好的幫助電商企業做全局性、系統性的決策。

大數據的核心是融入商業邏輯。

在商業邏輯里，必須先懂市場，懂某個領域的消費者真正訴求的變化;其次要懂行業，包括行業的特徵、要求和規則;最後才是懂企業運營，把多個支持模塊資源有序地整合起來，從而共同創造價值。在這些都具備的情況下，再用量化的數據適度輔佐決策，在商業邏輯的主導下，才能真正發揮量化數據的作用。

久旭推廣人把商業邏輯看成真正需要解決的難題，因行業不同、企業不同、類目不同、時機不同，商業邏輯都會有所變化，這是一種動態平衡的藝術和哲學。缺乏商業邏輯之本，有量化數據也是天馬行空，相反缺乏數據單有商業邏輯也是虛無。

數據不能代替商業邏輯，但是數據可以修正、調整商業邏輯。一個決策的產生，要靠部分數據、部分經驗、部分直覺。決策的事並非一句大數據便能解決。而兩者結合便是現在最受歡迎的營銷模式---大數據精準營銷。

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Ⅱ 什麼是大數據思維，數據思維劃分哪幾個維度

在中國「互聯網時代」這個詞彙似乎顯得那麼火熱，但在美國還未聽說過。這是因為互聯網思維更契合傳統東方思維方式。東方文化強調智慧，而西方更強調知識，智慧來源於經驗，而知識來源於數據。如何來證明這個論點?那麼，我們來看一下諸葛亮和司馬懿，他們兩個人可以說是一組典型的智慧PK知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大數據最佳應用者。

從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了;而諸葛亮則憑借智慧猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧，可能更注重互聯網思維，但光有互聯網思維還不夠，還要對數據有更深的認識和更好的運用，才能實現最佳效果。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入

其實，大數據思維不像互聯網思維那樣令人熱血沸騰。從最近一項研究來看，採用大數據的公司比不採用大數據的公司利潤平均高6個百分點。6個百分點，也許不那麼起眼，但「積少成多、聚沙成塔」，在激烈的競爭環境中，則是讓企業生存下來、脫穎而出的最大資本。比如說在美國排名前十的電商網站中，8家是傳統零售商，只有2家是純電商。傳統零售商擁有大量數據的沃爾瑪，一天的數據量達到PB級，這個數據資源可以轉化為企業贏得比賽的有效耐力。

那麼對於大數據思維，其實是有三個緯度的，包含定量思維、相關思維、實驗思維。第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標准可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面;第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯系。這可以用來預測消費者的行為偏好;第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。這就是三個大數據運用遞進的層次：首先是描述，然後是預測，最後產生攻略。而也正是大數據的這些有效耐力，讓企業贏了更多的市場。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入

Ⅲ 大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界

大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界
PC時代真正拉開全球普及的大幕，大概要到世紀之交的2000年。在此之前，雖然影視作品深入人心地塑造了很多黑客形象，但人們對電腦的直觀認識仍然十分膚淺。真正改變這一現象的動力並不僅僅來自PC自身性能的發展，互聯網也是其中的主要推手。PC+互聯網奠定了我們這個時代信息高速公路的基石，在他們鋪設交織的信息之路集群上，手機等更輕量級的終端不斷發展，終於占據了我們的生活，終於也演化出了現在的大數據演算法浪潮。

大數據演算法下每個人都是有辨識度的節點
在科技趨勢方面，藝術領域總是先於工程實踐乃至社會意識，當站在2018年的我們驀然回首，十年前乃至二十年前的電影就已經基本預告了AI、大數據等種種「先進科技實踐現象」的到來。當然，我們現在已經接觸到的大數據演算法應用，與人們既有的預期還是有相當的不同之處，處在相對早期的發展階段，但他的影響已經開始滲透進入我們們生活的方方面面。

大數據就是把互聯網信息瀑布塑形成有辨識度形狀的過程
首先明確，我們此處提到的大數據演算法指代的是互聯網信息生產者、中繼者等利益主體利用關鍵數據信息的統計建立對用戶的特徵分類，描摹具備分析價值的用戶畫像，從而針對性地採取差異化方式對待的一種策略。
對於直接生產者來說，誰購買了我的「內容」，我就統計誰的特徵，針對特徵針對性地售賣我的產品。
對於信息中介者來說，誰使用我們的「服務」，我們就統計誰的信息，針對不同用戶採取基於時間、空間等任何有意義節點設計我們提供信息的呈現方式和范圍。

大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界
從嚴格意義上來講，這些策略的誕生並不依賴互聯網，早在市場經濟的開端，商家們就自發地開始了了解市場偏好，針對不同用戶群來設計戰略，這是商品社會建立的基石之一。不過在一些後發市場，直到幾十年前，創始人自己走南闖北的閱歷還是提供策略依據的核心要素——參見康師傅紅燒牛肉麵的口味選擇之路。
互聯網創造了人類歷史上從未有過的數據採集、流通環節，為信息檢索和歸納整理創造了溫床。互聯網的普及是信息時代的必然事件，基於互聯網的大數據演算法決策也是互聯網自身發展的必然要求。我們要討論的問題不是這些會不會發生，而是如果演化過程中對規則引導過於漠視帶來的可能後果。
一葉障目加劇對立
與冷冰冰的IE不同，谷歌瀏覽器在連接失敗時會顯示一隻比較呆萌的」恐龍「頭像，告訴用戶如果沒有互聯網，大家就要倒退回到落後的中生代了。事實上，中生代稱霸地球優勢種群恐龍總目的滅亡（非鳥恐龍）恰恰和大數據演算法可能帶來的弊端有很強的可比性。

Chrome瀏覽器對斷網的「中生代」嘲諷
現存高級脊椎動物類群都從兩棲類分化而來，代表恐龍、鱷魚等的「蜥形動物」和代表哺乳動物的「合弓動物」從很早就分道揚鑣。恐龍在三疊紀中後期登場，倚仗自己的呼吸效率優勢撐過了三疊紀末的艱難時刻，在全球高溫濕潤、強海侵時期的一億六千萬年內保持了自己的主要特徵，一直舒舒服服地生活到了六千五百萬年前，旋即在環境巨變驚天動地的的K--T滅絕事件變革中壯烈死去，再也沒有能夠看到古近紀的太陽。
恰恰是適合蜥形綱——主龍類的低氧、高溫、濕潤氣候，讓他們的優勢特徵得以迅速發揮，持續大型化、持續特化。在他們之前合弓動物在二疊紀鍛煉出來的耐寒能力（高代謝能力）並不入他們的法眼（生物選擇沒有必要）。漫長而固定的環境固化了他們的特徵，用進廢退的生物本性磨滅了他們的分化之路，最終導致了他們的滅亡。

非鳥恐龍受環境影響過於特化而滅絕（不僅僅是大型化））
沒錯，用進廢退，不但是生物進化的本能規律，也是智能生物認識世界的自然規律。
對於文明時代的個體來說，環境的高度穩定和統一顯然不是能夠鍛煉自己心智和見識的有利因素。歷來各國機要人員，「不歷州郡，不入台閣」是默認的慣例。如果哪天有重要機構的掌舵人換成了從小養尊處優又沒什麼見識的年輕人，多半是要出事的，是要步」恐龍王朝「的後塵的。
互聯網發展的初期確實對普通網民起到了豐富知識層次、擴展視野的作用，同早期恐龍們要面對的復雜自然環境類似。但是經歷數十年野蠻生長後，大數據演算法終於瓜熟蒂落。在大數據演算法的構建過程中，每一個用戶都會把自己的關鍵」喜好「特徵毫無防備地貢獻出去。
喜歡看球的朋友會發現自己瀏覽器和APP的推送一直是體育，喜歡財經的永遠挑不出金融知道。如果您是喜歡辯論的網民，那麼很容易稀里糊塗陷入自我印證立場和攻擊別人之間的死循環。如果大數據演算法真的能夠行之有效的被軟體和信息廠商們所熟練使用，那麼堅持」PC玩游戲就是比主機強的「用戶可能再也看不到中立第三方對此的大部分意見與看法。

大數據會放大台式機筆記本果粉和主機「賤民「之間的對立
大數據演算法發現了你的選擇，並且用粘性「智能」的信息流方式把你半永久性地、潛移默化地粘到了那個方向上，這是我們現在已經開始面對地現實。周圍都是恆定不變的叢林，其他的觀點和信息都被隱藏，長此以往，用戶都將成為徜徉在中生代在」自由王國「舒適吟唱的恐龍大帝，對於自己世界以外的事物漠不關心。
任何人都有自己的認知盲區，即使是學富五車的大學教授也常常在簡單的認知問題上翻船，如果不加限制。」恐龍「與」恐龍「們將進一步強化自己的喜好與對立，人們之間的有效溝通將很大程度上被阻斷。
一葉障目不見泰山，這是大數據演算法極有可能帶來的嚴重後果。
價格歧視導致不公
」十年磨一劍，霜刃未曾試，今日把示君，誰有不平事？「公平自古以來都是人們用戶的追求，甚至要高於形式上的平等。平等意味著機會絕對均等，自人們進入國家文明時代以來，大多數人都是安於自己既有命運的。但公平卻不一樣，他代表著在一套資源配置體系內權利與責任對應的關系。

世界互聯是雙刃劍
人們不會和愛因斯坦比智力，不會同比爾蓋茨比財富，但不能容忍辦公室內和資歷差不多的人突然暴富或者意外獲利。如果有一套規則切實確定了體系內不同人的應該有的付出和相應地回報，並且這套規則是大范圍內被廣泛承認，並且切實運行了很久的，那麼任何敢於挑戰這種規則的決策都是不明智的。
很遺憾的是，大數據演算法被製造出來，其初衷就是要挑戰既有的模糊化（但相對公平）的規則的。數據提供者費勁千辛萬苦，耗費了不知道多少Xeon伺服器運算時間來計算的內容，無非是要把自己用戶群分類分的更細一些，把他們的決策模型建立的更加擬真一些。如果這些都成功了或者部分地實現了，差別化對待這些用戶顯然是商家們的最大追求。

被APP識別成土豪整個世界都跟著漲價是什麼體驗
這就是價格歧視。在大數據演算法普及前的商品社會中，雖然價格歧視同樣存在，甚至非常明顯，但是那已經是約定俗成的規則的一部分，並且相對透明而為人所熟知，對社會倫理的挑戰相對有限。高端酒店大堂禁止衣冠不整者入內是社會內多數人都認可的准則（禮儀本身體現著一定的物質、認知和人際資源門檻，從一開始就是人群分類的標志）。奢侈定位的商品並不針對主流用戶設計也是所有人都覺得很正常的普遍現象。

大數據演算法是價格歧視的有力工具
但當大數據和演算法開始入侵商業社會，人們會迅速感覺到不適。大數據殺熟已經開始讓相當比例的用戶敏銳地意識到了。在相同初始條件時，APP和網頁客戶端們依據後台已有的數據自動為大家提供了不同的價格、優惠甚至廣告引導信息策略。一方面，人們開始感到不公平，期間的倫理問題非常嚴重；另一方面，當大數據演算法已經開始深度定製對不同人的信息引導（引導就是誤導）方案時，用戶往往會陷入失去參照系的惶恐中，這是更深層次的市場信心損害。
當訂酒店的APP明明寫著很多房源可以免費退訂，你退訂了兩次後就再也看不到類似選項而你的朋友卻完全不受限制；當你的土豪朋友請你吃了兩頓大餐後，你發現你的點餐APP中推薦飯店、菜單全部變得奢侈而名貴無比你應該也是會感到崩潰的。
而這，只是大數據演算法最粗糙模型的初步應用而已。
鷹眼環伺風險重重
在全球范圍內，公共攝像頭帶來的隱私問題一直飽受爭議。人們普遍擔憂國家機構以安全為名設計的各種信息（圖像）收納機制會被泄露甚至被不正當利用。在大數據演算法開始普及之後，信息的收集與篩選主體開始從主權國家擴散到了成熟的商業公司身上。

2018沒有終結者但人們仍然擔心天網
世界主要國家都採用了代議制政體，在理論上都對自己的公民負責，人們連對自己選出來的主權國家都不放心，又憑什麼對那些掌握用戶清晰特徵的大數據演算法提供者、歸納者放心呢？
互聯網締造了人類歷史上從未有過的龐大數據流，擴充並發展了世界的貿易體系、資源配置體系、知識溝通交流體系，甚至開始蠶食人們的社交網路。在海量的數據面前，人們的行為和組織形式變得越來越復雜。在北京紐約這樣的都市，街上的路人們普遍對街邊的建築來頭毫無所知。那麼，普通民眾又能有多少精力對自己熟悉領域之外的復雜社會決策系統又多少認知呢？
即使是主要國家的政府監管機構，由於自身的非營利性、非生產性，對技術理解和商業運營的了解上，也都是跟不上時代潮流的，普遍落後的。連有組織的強力機構往往都對商業公司的決策模式和安保情況後知後覺，指望社會力量自發監控大數據演算法運行系統被用於正道無疑是痴人說夢。

人們擔心主權國家又怎麼能相信商業公司的自覺？
沒錯，主流的科技企業和跨國公司都在強調自己的社會責任和公益意識，但無論他們拿出盈利剩餘的多少部分來貫徹與他們主業不相關的公共事業，都解決不了人們對他們自身的監管問題。
當一家公司通過你買什麼菜、願意去哪家電影院看電影來推斷出你的性格特徵、決策心理時，你對他的防護能力是很差的。那麼這樣有組織的公司獲得的數據會被用到什麼地方，是否會被交易？這些數據如何得到監管，如何得到尊重，如何保證不被濫用？這是所有人都值得探究的問題。社會問題永遠不可能靠某些利益主體自發的道德來解決，開發大數據演算法的組織、踐行使用他們的公司無論如何對外發出皇天後土的誓言也不能解決任何本質問題。

科技瓶頸需要更高層次的科技發展來解決
有了這些弊端，我們就不要大數據了嗎？這顯然是不可能的，技術的推動力量不是人為所能扭轉，我們開篇已經說過，這幾乎不可避免。要解決這些問題，我們一方面要有認識他們、重視他們的勇氣，靠用戶輿論和政府監管來糾正商業公司的錯誤引導，另一方面也要著重發展大數據演算法。
社會發展遇到的瓶頸，只有更高層次的發展才能得到解決；科技進步產生的弊端，也只有更加發達的技術手段才能將其遏制。開放而積極的心態是我們解決大數據演算法問題的最重要武器。

Ⅳ 大數據的三個要素是什麼

大數據發展三要素 大數據的發展需要三個必要條件:數據源、數據交易、數據產生價值的過程。

Ⅳ 大數據挖掘的三個關鍵

大數據挖掘的三個關鍵：首先是大數據，即海量數據，他相當於土地資源、礦產資源，含有豐富的信息、價值，重點在於其來源、領域，不同的採集方式、採集來源含的信息和方向不同，同時他還涉及標准和存儲；其次是思維，即分析數據的思路，包括模式、方向和創新等；第三是技術，即處理數據的技術，是數據處理的手段，包括演算法、算力、建模.每個時期他們的價值不同，大數據發展的初期思維和技術的價值大；發展的中期，三者同等重要；發展的成熟期，數據的價值更大。

Ⅵ 大數據發展必備三個條件

大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

Ⅶ 大數據的來源有哪三個

大數據的來源有交易數據、人為數據、機器和感測器數據。

交易數據包括POS機數據、信用卡刷卡數據等；人為數據，包括電子郵件、文檔、圖片以及通過微信、博客、推特等產生的數據流；機器和感測器數據，如感應器、量表和其它設施的數據。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，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。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

Ⅷ 大數據對互聯網金融的發展有什麼作用

自互聯網金融被廣而告之以後，大家就一直在被灌輸大數據在互聯網金融發展中的作用巨大，甚至最近更有專家說大數據是互聯網金融發展的加速器。但是似乎並沒有一個系統的說法，大數據具體有什麼用，我們只知道互聯網金融確實是其中的獲益者之一，下面且聽聽通金魔方分析師的見解。

我們首先從互聯網金融的含義生對大數據有個簡單的了解。正如互聯網金融之父謝平所言，所謂的互聯網金融，並非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。

正確的理解應該是基於互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。接下來我們來看一下大數據在互聯網金融發展中的作用體現。

精準的用戶分析

大數據的首要作用就是在於它能夠對用戶進行准確的分析，然後幫助互聯網金融找到合適的目標用戶，進而實現精準營銷。

在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在於較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由於不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。

據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這樣的基礎之上，實現精準營銷才是這些企業唯一的出路，這也正是大數據的作用所在。

雖然互聯網金融的發展仍然處於起步階段，但是卻已經有了相當豐富的成熟案例。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。

幫助金融企業風險防控

除了以上的首要作用之外，大數據還能夠幫助金融企業加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。

比如通過對大量網路交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意願和能力方面做出較為准確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。

當然，我們對於個人用戶或者企業用戶信用好壞的評定取決於諸多因素，但是我們也可以從這諸多因素中找到相應的數據。比如我們要尋找這個用戶的整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等，那麼我們就可以從網上銀行，電商，社交網路，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。

大數據的作用在這裡面得以體現的最關鍵的一點就是，這些所謂的數據往往都是以動態變數的形式存在的，而我們要想以此為依據獲得准確的信用評級，則更要倚重於大數據的持續分析功能。

通過上面的分析，我們也不得不承認大數據在互聯網金融發展中作用巨大，只不過在現在這個互聯網金融的起步階段，大數據作用的發掘仍不算完整，我們只能一步一步的在不斷的發展中發現它的好。