大數據平投

⑴ 大數據基金真的賺錢嗎

其實大數據基金也只是一個比較熱的概念而已，我並不覺得真的能賺錢，如廣內發100指數基金，容也並沒有說買了就能賺錢，也會有虧損的。只是說大數據基金可能會給投資者提供一些參考，比盲目的跟投市場或者隨便選一隻股基的風險要小而已。希望對你有幫助！

⑵ 大數據前景

未來，將是大數據的時代。「得數據者得天下」，在大數據的浪潮下，誰也不願落下，各路企業使出渾身解數，旨在大數據市場上分得一杯羹。
一、大數據繁榮催生產業鏈投資機會
來自一份 2014-2018年大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告 顯示，大數據產業主要涉及數據生成、存儲、處理分析、應用四個環節，具體來看，包含硬體設備、處理分析環節、綜合處理、語音識別、視頻識別、商業智能軟體、數據中心建設與維護、IT咨詢、方案實施、信息安全等領域。
在大數據風靡全球的同時，我國政府也加快了對大數據相關技術的攻關，工信部發布的《物聯網十二五規劃》里，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等大數據技術的重要組成部分。
隨著技術的日益成熟，市場逐步向前推進，受高科技的快速發展、互聯網速度的進一步提高，我國大數據產業鏈雛形顯現，給產業鏈企業帶來巨大的投資機會。

（資料摘自 前瞻產業研究院）
二、大數據概念股受追捧，投資熱度升溫
業內普遍認為，2013年為中國的大數據元年。這一年，「大數據」成為了熱門搜索詞彙，大數據概念逐步深入人心。基於市場對大數據的認可及對產業未來積極的預期，大數據概念股受到了國內資本的熱捧。
而在資金的追捧下，大數據概念股更是身價大漲。拓爾思、股浙大網、天璣科技、銀信科技、浪潮信息、同有科技、美亞柏科、用友軟體等所謂的大數據概念股一度都有不錯的表現。
目前，市場投資熱點不多，大數據概念又是席捲A股的科技浪潮的引領者，前瞻資訊預計未來大數據的投資熱度將持續升溫。
三、企業並購重組活躍，向大數據產業延伸
國際市場上，無論是IT巨頭還是市場新秀都嗅到了大數據市場機遇，持續開展並購，增強自身的實力。像IBM近幾年已經在相關領域收購了30多家公司，凸顯了其在大數據時代的雄心！
國內大數據市場也十分火熱，各路企業紛紛通過並購、資產重組或股權受讓等方式向大數據產業延伸，以期在這個大市場上分得一瓢羹。
首當其沖的是大數據概念股企業，美亞柏科、東方國信、捷成股份、科華恆盛等已經或正在實施並購、重組或股權置換，圖謀做強做大。亞太本土最大的軟體及服務的提供商用友公司目前也正在尋找並購對象，以通過並購的形式實現在大數據領域的發展和突破。
數據革命正在瓦解已經建立的產業和商業模式，面對大數據帶來的無限商機，必將有更多的企業進入到這個領域。隨著企業布局的進一步完善，可以預見未來大數據市場的競爭將是殘酷的，大數據將給IT業界帶來新一輪的洗牌。
供參考，望採納。謝謝

滿意請採納。

⑶ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

⑷ 資信管理大數據平台一般需要多少投資

大數據（big
data），指無法在一定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，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop，投資還是多的，至少也是百萬級別。

⑸ 供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念

供應鏈大數據的概念，「大數據」是一個體量特別大，數據特別多的數據集，很多人對於大數據這樣的概念都是一知半解的，那麼下面就為大家介紹下供應鏈大數據的概念。

供應鏈大數據的概念1

大數據供應鏈其實是將供應鏈以數據進行管理。更多的是把供應鏈中的各個業務系統通過數據去打通，然後讓這些數據彼此有所關聯。

你能夠發現他們之間的關系，從而對於生產環節中的物料、生產、物流進行更好的掌控，從而提高流轉效率，降低成本。

我舉個格力電器（蕪湖）的實際應用案例。

他們數據分析的應用有4個方面：物流分析、運營效率監控、生產線監控、質量控制。

一、物流分析

通過監控大屏分屏去實時監控業務運轉情況，哪個環節出問題第一時間在儀表盤預警，信息有效及時；

監控庫存中每個倉位中物料比例及存量。

二、運營效率監控

監控訂單數量完成比例、揀選進度、訂單齊套數量及比例；

監控生產車間里各生產機組的生產效率、下線比例。

三、生產線監控

通過MES和MPR採集的系統數據，連接Yonghong Z-Suite進行實時的多維分析。

例如，物料齊套檢查這項工作，以前需要點對點針對相關人員進行排查，而現在檢查的結果是在分析平台實時展現，指標體系更可以根據情況靈活調整，IT人員的工作效率提升了30%以上。

四、質量控制

之前對於現場的生產過程和質量管理都是人工將系統數據導入再利用EXCEL內置的圖表處理進行簡單的分析。

現在他們開始結合更多的業務分析維度進行探索式分析和分析預測，藉助大數據分析平台實現從產線、班組以及分廠多個維度各個層面來展示公司整體生產運營情況。

通過數據分析平台可以提高在生產環節的核心競爭力，對物料、生產環節全方位監控，在提高工作效率的同時，還降低生產線殘次率。

其實從格力電器（蕪湖）的應用中我們可以總結出，數據分析能夠幫助供應鏈的有兩個重要點：

1、BI把供應鏈中所有的數據進行了全面的監控；

2、對於生產環節中各個步驟的物料庫存匹配可以進行及時的調整，提高效率。

對於供應鏈管理能夠達到什麼樣的程度，這里說的十分的形象生動。

完全不用倉儲。運輸工具（如車輛）就是一個移動的小倉庫，讓倉庫時刻在路上。這有點像集裝箱船公司對空箱的管理，空箱堆場不在陸地上，而是在船上，哪裡需要放哪裡。

當然這可能太過理想，但對於製造業企業來說，降低的每一分錢，再乘以一個龐大的數量，都是一個天文數字。

所以應用數據平台去管理供應鏈是十分有必要的。

供應鏈大數據的概念2

大數據是什麼

大數據其實是按照儲存單位來說的`，我們常用到的是M、G。

超脫G以上還有T，這個我們日常還能見到一些，比如現在用到的硬碟。

再上就是PB、EB、ZB、YB，再上還有，有興趣的可以去問下度娘。

阿里的好像是個盤古系統。

數據呢就像星辰，古時候就只能用眼睛數。現在呢可以看，看不到的可以推演，還可以上去觀察是什麼屬性。技術達到了就可以分析。

通過這些瑣碎的信息分析後，就可以知道你在網路上是男、是女，主要活動在那個區域，知道你喜歡買什麼，知道你大概的收入等等。商家根據這些找大數據分析公司就可以給你們投放你關注的產品了。

有點像以前間諜通過土豆價格上漲，知道這個周圍增加駐軍一樣。

供應鏈大數據的概念3

大數據供應鏈

隨著供應鏈變得越來越復雜，必須採用更好的工具來迅速高效地發揮數據的最大價值。供應鏈作為企業的核心網鏈，將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。

第三產業供應鏈協同應用市場進入空間較大，尤其以醫療、金融、電子商務等細分領域需求較高。第二產業供應鏈協同市場成熟度逐步提高，尤其以物流、汽車、零售、公共事業為主要領域，供應鏈協同數據將起到市場升級的核心驅動作用。

無論是第三產業，還是第二產業

到底如何應用大數據？

1、預 測

精確的需求預測。需求預測是整個供應鏈的源頭，整個市場需求波動的晴雨表，銷售預測的靈敏與否直接關繫到庫存策略，生產安排以及對終端客戶的訂單交付率，產品的缺貨和脫銷將給企業帶來巨大損失。企業需要通過有效的定性和定量的預測分析手段和模型並結合歷史需求數據和安全庫存水平綜合指定精確的需求預測計劃。

如汽車行業，在應用數據分析平台進行精準預測後，可以及時收集何時售出、何時故障及何時保修等一系列信息，由此從設計研發、生產製造、需求預測、售後市場及物流管理等環節進行優化，實現效率的提升，並給客戶帶來更佳的用戶體驗。

2、資源獲取

敏捷、透明的尋源與采購。為新產品、優化成本而尋找新的合格供應商滿足生產需求;同時，通過供應商績效評估和合同管理，使采購過程規范化、標准化、可視化、成本最優化。

3、協同 效率

建立良好的供應商關系，實現雙方信息的交互。良好的供應商關系是消滅供應商與製造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息交互、VMI運作機制的建立，將降低由於缺貨造成的生產損失。采購訂單與生產訂單通過各種渠道快速、准確的反應能力在當前集團化、全球化，多組織運作的環境下尤為重要。訂單處理的速度在某種程度上能反應出供應鏈的運作效率。

4、供應鏈計劃，與物料訂單同步的生產計劃與排程

有效的供應鏈計劃系統集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等。

企業根據多工廠的產能情況編制生產計劃與排程，保證生產過程的有序與勻速，其中包括物料供應的分解和生產訂單的拆分。在這個環節中企業需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，需要大量的數學模型、優化和模擬技術為復雜的生產和供應問題找到優化解決方案。

5、庫存優化

成熟的補貨和庫存協調機制消除過量的庫存，降低庫存持有成本。通過從需求變動、安全庫存水平、采購提前期、最大庫存設置、采購訂購批量、采購變動等方面綜合考慮，監理優化的庫存結構和庫存水平設置。

6、物流效率

建立高效的運輸與配送中心管理，通過大數據分析合理的運輸管理、道路運力資源管理，構建全業務流程的可視化、合理的配送中心間的貨物調撥以及正確選擇和管理外包承運商和自有車隊，提高企業對業務風險的管控力，改善企業運作和客戶服務品質。

7、網路設計與優化

對於投資和擴建，企業從供應鏈角度分析的成本、產能和變化更直觀、更豐富也更合理。企業需要應用足夠多的情景分析和動態的成本優化模型，幫助企業完成配送整合和生產線設定決策。

8、製造業各行業管理特點突出在供應鏈管理上呈現行業管理差異

如汽車行業重點關注准時上線和分銷環節、食品飲料行業關注的重點在冷鏈及配送環節、服裝行業的供應鏈管理重難點在消滅鏈條上高庫存等等。

9、風險預警在供應鏈管理上呈現行業管理差異

在大數據與預測性分析中，有大量的供應鏈機會。例如，問題預測可以在問題出現之前就准備好解決方案，避免措手不及造成經營災難。

還可以應用到質量風險控制，如上海寶鋼，其生產線全部實現流水化作業，生產線上的感測器可獲得大量實時數據，利用這些可以有效控制產品質量。通過採集生產線上的大量數據，來判斷設備運營狀況健康狀況,對設備發生故障的時間和概率進行預測。這樣企業可由此提前安排設備維護，保證生產安全。

大數據將用於供應鏈從需求產生，產品設計到采購、製造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等;通過預先進行數據分析來調節供求;利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網路，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。

傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據在供應鏈領域的應用起步不久，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業。

⑹ 大數據未來的前景怎麼樣

1、從行業來說：是很有發展前景的，因為互聯網發展已經關乎各行各業，大數據不僅是行業的選擇也是發展的選擇
2、從所在城市來說：如果是一線城市，那麼學成就業沒有問題，但二三線城市現階段有局限性
3、從個人能力來說：有專業技術就有發展前景，沒有專業技術，任何一個行業都沒有發展前景，也無法承受行業內卷。

⑺ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。

⑻ 未來大數據應用前景怎麼樣奇酷大數據為你解答

中國大數據產業發展現狀分析

目前，中國大數據發展處於應用落地階段。經過幾年的探索，大數據落地場景逐漸清晰，前期的基礎設施建設已接近尾聲，未來發展將偏向軟體開發和尋求更多的應用場景落地。這對數據質量、數據管理、數據應用等方面提出了更高的要求。從行業投入來看，金融、政府、電信等行業依舊是大數據技術投入方面的重點投入行業。

2018年全年中國大數據解決方案市場軟硬服總額達到389億元

據前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，截至2018年底，中國大數據解決方案市場軟硬服總額達到388.8億元人民幣。中國大數據市場預計未來5年將保持持續增長的趨勢，年復合增長率將達到17.3%。

2018-2023年中國大數據解決方案市場軟硬服總額統計情況及預測

數據來源：公開資料、前瞻產業研究院整理

未來大數據行業發展前景預測：多方技術融合必將成為趨勢

未來5年，大數據市場依舊保持穩定增長，一方面是政策的支持，另一方面得益於人工智慧、5G、區塊鏈、邊緣計算的發展，未來多方技術融合必將成為趨勢，隨之帶來的是數據增長呈井噴態勢。中國經過幾年的探索和嘗試，基礎設施建設已經初步形成，數據的重要性和價值也逐漸獲得共識，數據治理、數據即服務、數據安全將受到廣泛關注;

同時，各行各業也在積極探索新的應用場景，未來我們會看到更多大數據與業務場景相結合的應用落地。因此，未來五年大數據軟體和服務的支出佔比將進一步擴大，硬體市場將保持平穩增長。