普华永道大数据

① 普华永道的技术部是什么部门具体职能是做什么的

其实普华的技术部门有两个部分的，一个呢，是对内的就是我们叫GTS。其实就是内部的做技术的平台，支持，比如说电脑的问题啊，其他技术的一些问题；对外的话，其实我们这审计里面有一个风控审计，这个就是对外，包括大数据啊，我们的区块链呢啊，我们的一些机器人。会给客户提供一些技术的收入选方案的。这个就是对外的。

② 全球大数据产业现状及投资前景预测

全球大数据产业现状及投资前景预测
纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。
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大数据发展的产业环境分析
美国政策层面发力推动大数据应用发展。政府推出了一系列的公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息，促进创新的突破,从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围，尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。
为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力，促进创新与社会进步，2016年1月美商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，为未来的大数据研发列出7条战略计划，旨在建立大数据创新生态系统，加强数据分析能力，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息，服务于科学研究、经济增长与国家安全。2016年，美国应用大数据预测选举也引起世界关注，大数据应用开始为广大公众所关注，数据的真实性及数据安全成为关注焦点。
英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心，投资1.13亿英镑。新建艾伦图灵研究所，投资4200万英镑，开展大数据科学与技术的研究。投资1.5亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心。英国成立大数据战略委员会，发布《开放数据战略白皮书》，统一政府数字平台，开通政府部门开放数据通道，设立数据开放共享奖励基金，2018年还将出台“数据保护通则”的专门法规，旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。
瑞典启动国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)。2017年正式启动，计划投入资金2.5亿瑞士法郎，从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快：大数据信息技术：大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心;大数据相关社会及法律问题：大数据涉及对社会经济发展的影响预测(如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响)、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等;大数据应用：对大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域的应用展开基础性研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出，目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。
我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中，李总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。
当前，《国家大数据战略及行动纲要(2015-2025)》征求意见稿完成。国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规划，多地开始建数据产业基地，天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业，加快建设两江云计算产业园，陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地。
上海成立数据交易中心。2016年4月1日，上海数据交易中心挂牌成立，上海数据交易中心是经上海市人民政府批准，上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，创新结合IKVLTP 六要素技术，采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术，结合面向应用场景的交易规则，将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。
上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线，聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面，创新“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局，力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心，形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。
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大数据产业的行业需求预测
企业需求
传统企业的大数据转型。随着互联网化进程的不断推进，在改变了用户消费习惯的同时，众多传统企业面临了一系列必须面对的问题，其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。对于有效利用数据，很多传统企业开展了试探性的使用和分析，并逐步结合互联网平台，使数据形成闭环。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台，其实平台的本身并不是去加大产品销售量，而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理，从而建立可供判断或分析的数据之用。
更好的吸纳客户的潜在需求，更快的适应市场变化，从而带动新一轮研发的生成或变革。而此类企业的成长点，市场化性质，及企业性质将区别于传统企业，而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商，都已经出现了苗头。对于大数据产业的发展，传统企业转型是区别于其他领域的却又独树一帜的重要组成部分。
平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少，IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会去自建云计算及大数据平台，更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。
目前上海类似的行业数据平台不少，建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业，而且较之通用、普适性的平台，此类平台的发展更具有和行业发展的共存性和相通性，是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。
互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。
同样在互联网领域，无论是社交平台、团购还是移动应用，在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据是非常重要的一个环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，来精准定位推送不同的消息，而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量，可以说，有了互联网才推进了大数据产业的发展。
热点关联领域需求
金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，但与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。
在金融信息服务产业链中，已经拥有了证券、期货、金融期货、科技技术等交易所以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所，拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业，还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据，随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入，大数据将显示出大有可为的趋势，对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。
交通大数据。一是智能交通，在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪，工作流程监督，和人力资源管理。在智能交通系统中，如果车辆使用了该应用，就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息。这将大大改善交通运输，建立服务型的支付方式，而不是简单的付款程序，如时间收费制度。
智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通也产生了很多新的商业创新。二是自动驾驶，目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶，可以预见，不久的将来，大数据在自动驾驶领域的应用越来越被看好。
新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等，重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。
制造业大数据。利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。最近几年，从国家到地方政府，日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用，例如《中国制造2025》。从这个意义上来说，大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大。
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大数据投资前景预判
人工智能等新兴领域价值潜力巨大
智能化领域及智慧城市建设。大数据与深度学习、人工智能交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如日本提出建成超智能社会，实现ICT技术在全社会的深度融合应用。日本第五期科技计划提出建设SOCIETY 5.0(超智能社会)，基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术，研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术，实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统，运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化，推进经济发展与社会进步。日本超智能社会的提出，受到诸多大数据公司和风投的关注。类似，我国各地正在大力推进的智慧城市建设中的与新兴技术交叉应用的环节，大数据将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域的融合，在人工智能、深度学习的带动下，大数据应用商机无限。
支撑分享经济智能平台被看好
分享经济在短时间内崛起并成为全球现象，规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月，普华永道发布了预测报告指出全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下，分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度支持，甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值，从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人，从而在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，占领核心的地位，其价值不言而喻。

③ 成都普华永道下属企业有哪些

成都普华永道下属企业有两所。
1、普华永道数智科技（成都）有限公司，普华永道数智科技（成都）有限公司，成立于2022年，位于四川省成都市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本400万美元。通过天眼查大数据分析，普华永道数智科技（成都）有限公司拥有行政许可1个。
2、普华永道商务服务（成都）有限公司，普华永道商务服务（成都）有限公司，成立于2012年，位于四川省成都市，是一家以从事商务服务业为主的企业。企业注册资本400万美元，实缴资本400万美元。

④ 请问在普华永道的RA部门工作是什么体验,具体有哪些业务模块。感谢。

Risk Assurance（RA）部门
RA有哪些组？
RA的组分类比较特别，既不是完全按行业，也不是完全按业务，分组大概有汽车组、金融组、地产组、网络安全组、大数据组等等。校招入职的时候，基本上是随机分配，可能有些经理在挑人的时候会有些偏好，比如喜欢财务背景or技术背景，看你简历里有他偏好的背景或经历，就把你book到自己的组上了。社招入职的时候，去哪个组完全看面试你的经理或者高级经理所在的组，你入职会去面试你的经理所在的组。
RA具体是干什么的呢？
其实RA的业务线非常多，每个组的业务都不尽相同，和审计不同，审计不同的组干的事情都差不多，都是财务审计，只是行业不同而已，但是RA不一样，两个不同的组的同事可能在做的事情完完全全没有一点相似之处，就跟俩部门似的。
RA的非车组，大概做的事情有以下这么几类：
1.辅助审计部门在年审时做系统审计，RA会和审计部门的同事一起做年审，审计部门负责财务方面的审计，RA负责系统审计和CAATS；
2.内控项目，比如某公司要在美股上市，需要sox合规，某公司在港股上市，需要PN21合规
3.其他项目，如内审、风险相关的项目。给企业搭个风险框架啦，某金融机构需要满足监管，要出个xxx报告啦；还有一些其他咨询项目，种类繁多，无法一一列举。
4.网络安全组比较特殊，做的东西技术性更强些，顾名思义，网络安全，渗透测试之类的。
RA的车组，大概做的事情有以下这么几类：
1.大型车企经销商财务报表审阅。
2.发票、市场活动相关的项目
3.其他各种小型咨询项目，完全看客户们的需求。》》》点我咨询金融行业有哪些好的职业岗位
RA工作强度大吗？
因组而异，因项目而异，因经理而异。总之我目前为止很少加班，一般六七点下班，忙季大部分时间都8点多点下班，偶尔会有到12点的情况，基本保证有双休日。但是有些组加班比较多，经常10点以后，但也是周期性的，可能每季度一两周每月一周这种，不会一直持续这种高强度。
但是和审计比起来，加班因为不那么多，审计忙季基本一周6天，每天10点以后的节奏，所以OT没那么多，OT假几乎不会有。
RA的出路有哪些？
最对口的应该是各种机构的内审、内控、风控之类的中后台部门。
所以如果你是很有野心那种，希望未来跳槽到券商投行前台，私募投资经理，资管投研这种岗位，ra并不是那么对口的，确切的讲，也不只是ra，最近几年四大的人不论什么部门往这些方向跳都越来越难了。
待遇
和审计部门一样，没差别。
最后说一句，写这个最大的目的是想让没入职的人了解我们这部门是干什么的，因为我们部门太低调，外人对我们的工作内容经常误解，免得入职了发现和自己想的完全不一样，屁股都没坐热就着急离职了，这种情况出现过不少，这样既耽误了入职者的时间，也对入职者所在项目组的工作有影响。
还有不少人问为啥审计的人不待见ra，emmmm，这是个好问题。说实话，能和审计合作的项目，ra的角色通常是支持性工作，审计就会觉得ra在整个项目里的角色没自己重要，进而觉得整个ra部门只会干一点审计支持工作。

⑤ 大数据将成未来制药业战争制高点

大数据将成未来制药业战争制高点

近期，普华永道PWC健康研究中心发布了制药市场的调研报告，对传统制药行业面临的挑战、新兴制药产业的优势以及挑战都做了梳理，并基于报告提出了一些参考意见。那么，作为制药行业的新兴力量，该如何把握全球制药市场的趋势，迅速建立起自己的市场地位呢？这份报告作了详细的说明。

消费者数据正在催化各领域的合作

随着市场力量对制药行业的推动、生命科学公司对患者的愈加贴近，新技术的兴起、更多可获得的消费者数据正在催化着各个领域的合作。

在过去，卫生部门的不同工作组织仅根据自己业务的优先级作出决定。但随着医药和生命科学领域产品线的再次繁荣，消费者的选择和提供成本节约的激励措施正在改变着行业的商业模式。随着美国专业药品支出达到历史新高，购买者、医生和患者都在将价格作为药物预期健康效益的一个重要组成部分。

2014年，美国在医学上花费了3739亿美元，单单是能够统计到的购买者就比2013年增加了13.1%。同时，美国降低了药物成本，通过使用价格保护条款规定的药品费用和强制性的价格保护。

患者正在支付更多的药物费用，因为他们在转向高额的自付卫生保健体系，购买一些专业药品时有很大一部分比例是自费。医生团体和政府越来越关注昂贵的新疗法对财政的副作用。卫生保健系统正在发生变化，从根据覆盖服务人群的数量转变为以健康结果为依据的新支付模式。同时，患者倡导组织公开评估药物的有效性，并提供资金和数据，以帮助药物开发人员发现和开发未来的新疗法。公共和私人买家正在为合作和研究开放他们的数据集。国会正在考虑立法，允许商业团队推销新产品的成本效益。技术正在提高临床护理的连续性。

因此，生物制药研发、美国食品和药品管理局(FDA)的批准和商业化之间的分歧正在逐渐模糊。病人才是决定哪些药物是有价值的。研究者正在考虑治疗决策对于护理总成本的影响。而病人的数据，从总体上来说，是由保险公司来决定何时、如何以及在何种价格点来使用新的药物。

生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中，合作是各方实现价值和最终提高收入的关键，这就是新健康经济。

普华永道卫生研究院(HRI)的调查结果显示：

1.买家团体和生物制药公司通过联系行政索赔数据与电子健康记录进行人口研究——为了更好地理解他们的重要目标群体，比如那些患有不止一种慢性疾病的患者。

2.医疗服务提供者正在推行新的支付激励，并通过与该药物产业协作来衡量他们治疗患者的疗法的有效性。处方行为越来越多地反映复杂的成本/效益分析。

3.新进入者正带来生物传感器技术和数字工具医疗，以帮助生物制药公司更好地了解病人的生活，以及他们如何改变以应对药物干预。

4.为了进行研究，患者倡导组织正在创建特定疾病的登记制度，并与临床试验的方案设计者做相关咨询。

5.提出立法，如21世纪治疗法案，将促使制药公司把提高成本效益的相关数据作为一个额外的产品属性。

制药公司的业务变革

1.将病人的健康结果与新疗法的成本和价值联系起来，生物制药企业必须超越药物的研发和商业化之间的传统界限。在获得FDA的批准之后，药物疗效方面的资料应该继续收集。患者最终的治疗效果比究竟采取怎样的临床试验方法更重要。

2.新投资试点项目。新的竞争者正在涌入医疗保健行业。数字监控和生物传感器技术的进步可以配合病人的经验判断潜在未满足的需求。

3.站在支付方的立场上。保险集团和卫生系统合作，通过卫生系统提供的患者数据，保险集团可做出更保险的决策。

4.拥抱患者并作为合作伙伴。当涉及到数据所有权时，消费者将坚决捍卫自己的权益。但如果让他们了解到研究数据信息的益处，将会有人愿意共享这些数据。美国国立卫生研究院(NIH)目前已列出了39种疾病的病人记录对研究者开放。

5.预期监管变革。监管机构正在探索新的方法来将病人的病例融入药品审查决定。让患者数据作为规范发展，将比等待依据法律来发展提供具有竞争力的优势。

合作是为了更好地服务患者

传统药品生产商与保险公司，医疗卫生系统，病人组织和技术公司新的合作配对正在重新配置三个关键业务运营：药品研发、药品审批和产品商业化。

所有这些合作都具有一个共同点：他们的目标是利用新获得的消费者的健康数据，发现有关药物价值和其对健康状况关系的真相。越来越多的人意识到，药物开发并没有充分解决患者的需求和临床用药依从性，这是各方合作的根本性原因。

随着新药物进入市场及与老年药物的竞争，疗效区分和价值将越来越取决于患者和购买者。可用的结果数据将对逐步决策提供帮助。想了解患者随着时间的推移，对药物的反应需要新能力和新证据。基于稳健的证据，对个别患者能够开出正确的药物是至关重要的，因为消费者可能会面临较大的自费费用。

增加专业药品的价格也正在加剧购买者在决定哪些药物使用的成本效益计算。新的支付模式，如以降低医疗服务成本为目标的ACO 使得医生也开始考虑自己的收入状况。

但是医生也会考虑他们病人的经济状况。在如癌症、多发性硬化和关节炎方面，患者的成本负担正在上升。据2014年进行的一项HRI调查显示，92%的医生说他们先考虑成本再决定是否开处方。

合作将数据价值最大化

HRI对于100家保险公司的管理人员、董事和高管的调查发现，购买者希望制药公司能够证明药品的价值，即使围绕数据的怀疑仍然存在。

5% ——对制药业提供的经济数据非常有信心。

60%——对制药公司必须展示出一种显著的临床益处表示同意。

45%——一致认为，达成明确节省成本的共识是必要的。

虽然目前没有什么方法可以一站式购齐患者数据和信息，但各种各样的组织已经成功地拼凑不同的数据。生动的且具有代表性的模型结果正在逐步建立，因为人们需要管理自己的健康，获得医疗资源。

战略性合作可以使投在药物开发方面的资金最大限度地利用，填补特定患者群体和证明药物的成本和比较有效性证据缺口。

在药物研发方面，公司需要首先了解他们已经有了什么信息，哪些信息是必需的，哪些服务合作伙伴可以提供补充内部知识和能力。这种理解是在决定如何最好地向买家和供应商提供证据的第一步。

利用患者倡导组织和网络的优势可以加快招聘和促进临床研究。围绕特定疾病领域形成的患者组织对关键问题拥有深刻理解，并能提供有价值的见解告知临床试验设计和协议。

生物制药企业还应该考虑新进入者所扮演的各种不同角色，以支持患者组织和推动消费者参与。在开始III期临床试验之前，药品生产商也应该明白从健康保险公司的角度来看竞争格局。

总结：新药物价值将取决于消费者

合作是接触和分析日益个性化的产品组合和价格标签所需要数据的关键。现在的不同之处在于，可访问大量的消费者和质量数据，从而构成新的伙伴关系并且帮助医药公司捕获并解释产品的价值。新技术在生物制药方面正通过对数据大众化的访问和赋予消费者管理自己的健康的权限等方法正在加快创新的步伐。

因此，快速变化的医疗保健市场需要对创新和价值重新定义。价格的竞争只会让更多的药物进入市场。在现实世界中，基于病人真实疗效来证实药物的价值可以作为释放阀。肿瘤药物的研发正在引领利用单个组织上的共享数据建立临床实验模型的新方法。在新健康经济的今天，科学发现及研制出新药物的价值将会随着时间的推移越来越多的取决于消费者。

以上是小编为大家分享的关于大数据将成未来制药业战争制高点的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑥ 大数据技术的发展趋势有哪些

大数据的发展趋势

1、算法（Algorithms）的崛起

雾计算正在迅速地获得大量动力。雾计算是指推进连接到物联网的终端设备和存储数据的云计算之间的存储、传输和计算。随着物联网的进步，雾计算势头越来越猛，因为传感器变得相当精密，它们现在可以收集大量数据。

据Gartner称，智能机器是新的现实。因此，在未来我们将看到更多的智能机器有着越来越多的精密传感器，能收集大量的数据。组织将不得不转向雾分析，以便数据易于管理，保持洞察力可用并尽可能降低成本。

⑦ 大数据分析的8大趋势

大数据分析的8大趋势
大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往往需要十年左右的时间才能够成熟，但是现在大大不同了，人们几个月甚至几周时间就能想出解决方案。”那么，有哪些新兴技术是我们应该关注，或者说科研人员正在重点研究的呢？《电脑世界》采访了一些IT精英、咨询师和行业分析专家，来看看他们列出的几大趋势吧。
1.云端大数据分析
Hadoop是一组有一定框架结构的工具，用来处理大型数据组。它原本用于机器群，但现在情况有所变化。Forrester Research一位分析师BrianHopkins表示，现在有越来越多的技术可以运用到云端数据处理上来了。比如亚马逊的BI数据库、Google的 BigQuery数据分析服务,、IBM’sBluemix 云平台和亚马逊的Kinesis数据处理服务。这位分析师还说，未来的大数据将是内部数据部署与云端数据的结合体。
Smarter Remarketer是SaaS零售分析、市场细分和营销服务的供应商，它最近将自己室内的Hadoop和MongoDB数据库基础设施转移到了一个基于云技术的数据库—Amazon Redshift. 这家位于印第安纳波利斯的公司收集线上和实体销售数据、顾客信息和实时行为数据，之后进行分析，从而帮助零售商做出针对消费者的决策，有些决策甚至是实时的。
Abbott表示，Redshift可以节省这家公司的成本，这是因为它对于结构数据拥有强大的汇总报告功能，而且它颇具规模，使用起来相对容易。用这些虚拟设备总是要比那些实体设备便宜一些。
相比之下，位于加州山景城的Intuit在走向云分析的过程中就要谨慎多了，因为它需要一个安全、稳定、可控的环境。目前为止，这家金融软件公司的数据都还在自家的数据库—Intuit Analytics Cloud里面。Loconzolo表示：“目前我们正跟亚马逊还有Cloudera合作，建立一个我们几家公司公用的能跨越虚拟、现实两个世界的、具有高度稳定性的云端，但是现在这个问题还没有得到解决。”然而，可以说，对于像Intuit这种销售云端产品的公司来说，向云端技术进军是必然的。Loconzolo还说道，未来我们会发展到一个阶段，那时把数据放在私有云端将是浪费的。
2. Hadoop：一个新的企业数据运行系统
Hopkins表示，向MapRece这样的分布式分析框架，正在逐渐演化成分布式资源管理器，这些资源管理器正逐步将Hadoop变为多用途数据运行系统。“有了这些系统，你就可以进行多种多样的操作和分析。”
这对企业来说意味着什么呢？SQL、MapRece、in-memory、流水式处理、图表分析还有其它工作都能在Hadoop上进行，越来越多的企业会把Hadoop当做企业数据中心。Hopkins还说：“在Hadoop上能进行各种各样的数据处理工作，这样的话，Hadoop会慢慢变成一个多用途的数据处理系统。”
Intuit已经开始在Hadoop建立自己的数据基地了。Loconzolo说：“我们的策略是利用Hadoop分布式文件系统，因为它和MapRece与Hadoop等联系十分密切，这样的话，人与产品之间的各种互动就可以实现了。
3.大数据湖泊
美国普华永道首席技术专家Chris Curran说，传统数据库理论认为，人们应该先设计数据集，然后再将数据输入进去。而“数据湖泊“，也被称作“企业数据湖泊”或者“企业数据中心”，颠覆了这个理念。“现在，我们先收集数据，然后把它们都存入Hadoop仓库里，我们不必事先设计数据模型了。”这个数据湖泊不仅为人们提供了分析数据的工具，而且很明确地告诉你，这里有什么样的数据。Curran还表示，运用Hadoop的过程中人们就可以增加对数据的认识。这是一个递增的、有机的大规模数据库。当然，这样一来，对使用者的技术要求相应地会比较高。
Loconzolo表示，Intuit拥有自己的数据湖泊，这个数据湖里既有用户点击量的数据，也有企业和第三方的数据，所有这些都是Intuit分析云端的一部分，但关键是要让围绕这个数据湖的工具能够为人们有效利用起来。Loconzolo还说，对于在Hadoop建立数据湖，一个需要考虑的问题是，这个平台并没有完完全全的为企业的需求设置周全。“我们还需要传统企业数据库已经有了几十年的一些功能，比如监控访问控制、加密、安全性以及能够从源头到去向地追踪数据等等。
4.更多预测分析
Hopkins表示，有了大数据，分析师们不仅有了更多的数据可以利用，也拥有了更强大的处理打量不同属性数据的能力。
他说：“传统的机器学习利用的数据分析是建立在一个大数据集中的一个样本基础上的，而现在，我们拥有了处理了大量数字记录的能力，甚至于每条数据有多种不同属性，我们都应对自如。”
大数据与计算功能的结合也让分析师们能够挖掘人们一天中的行为数据，好比他们访问的网站或者是去过的地方。Hopkins把这些数据称作“稀少数据（sparsedata）”，因为要想得到这些你感兴趣的数据，必须过滤掉一大堆无关的数据。“要想用传统机器算法对抗这种数据，从计算角度来讲几乎不可能。因为计算能力是一个十分重要的问题，特别是现在传统算法的速度和记忆储存能力退化很快。而现在你可以很容易知道哪些数据是最容易分析的，不得不说，赛场易主了。”
Loconzolo表示：“我们最感兴趣的地方是，怎样在同一个Hadoop内核中既能作实时分析，又能做预测模型。这里最大的问题在于速度。Hadoop花费的时间要比现有技术长20倍，所以Intuit也在尝试另一个大规模数据处理器Apache Spark及其配套的 Spark SQL查询工具。Loconzolo说：“Spark具有快速查询、制表服务和分组功能。它能在把数据保留在Hadoop内部的前提下，还将数据处理得十分出色。”
5.Hadoop的结构化查询语言（SQR, StructuredQuery Language）：更快，更好
Gartner一位分析师表示，如果你是个不错的编码员或者数学家，你可以把数据丢进Hadoop，想做什么分析就做什么分析，这是好处，但同时这也是个问题。“尽管任何程序语言都行得通，但我需要有人把这些数据用我熟悉的形式或者语言输入进去，这也是为什么我们需要Hadoop的结构化查询语言。支持与SQR类似的查询语言的工具，让那些懂得SQR的企业使用者们能把类似的技术运用在数据上。Hopkins认为，Hadoop的SQR打开了企业通往Hadoop的大门，因为有了SQR，企业不需要在那些能使用Java, JavaScript 和Python高端数据和商业分析师上投资了，而这些投资在以前可是少不了的一笔开销。
这些工具也并非最近才出现的了。Apache Hive曾经为用户提供了一种适用于Hadoop、类似于SQR的查询语言，但是竞争对手Cloudera、PivotalSoftware、IBM还有其他销售商提供的产品不仅性能更好，速度也更快。这项技术也适合“迭代分析（iterative analytics）”，也就是说，分析师先问一个问题，得到回答之后再问下一个问题。而这种工作放在过去可是需要建立一个数据库的。Hopkins说：“Hadoop的SQR并不是为了取代数据库，最起码短期不会，但对于某些分析来说，它让我们知道，除了那些高成本的软件和应用之外，还有别的选择。”
6.不仅仅是SQR(NoSQL，NotOnly SQR)—更快，更好
Curran表示,现在我们除了基于SQR的传统的数据库之外，还有NoSQL，这个数据库能用于特定目的的分析，当下十分热门，而且估计会越来越受欢迎。他粗略估计目前大概有15-20个类似的开放资源NoSQL，每一个都独具特色。比如ArangoDB，这是一款具备图标分析功能的产品，能更快、更直接地分析顾客与销售人员之间的关系网。
Curran还说，开放资源的NoSQL数据库已经存在一段时间了，但是他们依然势头不减，因为人们需要它们所做的分析。一位在某个新兴市场的普华永道客户把传感器按在了店面柜台上，这样就能监控到那里到底有什么产品，顾客会摆弄这些产品多长时间以及人们会在柜台前站多久。“传感器会产生大量类似指数增长的数据，NoSQL将是未来的一个发展方向，因为它可以针对特定目的进行数据分析，性能好，而且很轻巧。”
7.深度学习
Hopkins认为，作为一种基于神经网络的机械学习技术，虽然还在发展过程中，但在解决问题方面却已经表现出巨大的潜力。“深度学习……能够让计算机在大量非结构化和二进制的数据中识别出有用信息，而且它能够在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的关系。”
举个例子说明：一个深度学习的算法通过维基网络了解到加利福尼亚和德克萨斯是美国的两个州。“我们不在需要通过模式化让程序去理解州和国家的概念，这就是原来的机械学习和新兴深度学习的区别之一。”
Hopkins还说道：“大数据运用先进的分析技术，例如深度分析，来处理各种各样的非结构文本，这些处理问题的思路和方式，我们也是现在才开始理解。”比如，深度学习可以用来识别各种各样不同的数据，比如形状、颜色和录像中的物体，甚至是图片中的猫—谷歌建立的神经网络就做到了这一点。“这项技术所昭示的认知理念、先进的分析，将是未来的一个趋势。”
8.内存中分析
Beyer表示，利用内存中数据库来提升分析处理速度，这种方式已经越来越广泛，而且只要运用得当，益处也很多。事实上，很多企业现在已经在利用HTAP（hybridtransaction/analytical processing）了，这种处理方式能在同一个内存数据库中进行转换和分析处理。但Beyer同时也表示，对于HTAP的宣传有些过头了，很多公司也过度利用这项技术。对于那些使用者需要每天多次以同样的方式看同样数据的系统来说，这样的数据没有太大变化，这时用内存中分析就是一种浪费了。
虽然有了HTAP的帮助，人们分析速度更快了，但是，所有的转换都必须储存在同一个数据库里。Beyer认为，这样的特点就产生了一个问题，分析师们目前的工作主要是把不同地方的数据汇总输入到同一个数据库当中去。“如果你想做任何分析都运用HTAP，所有的数据就得存在同一个地方。要把多样化的数据进行整合。”
然而，引入内存数据库的同时也意味着，还有另一个产品等着我们去管理、维护、整合与权衡。
对于Intuit而言，他们已经在使用Spark了，所以对引进内存数据库的愿望并没有那么强烈。Loconzolo说：“如果我们用Spark就能处理70%的问题，而用内存数据库可以解决100%，那么我们还会选择前者。所以我们现在也在权衡，要不要马上停用内部的内存数据系统。”
大步向前迈
在大数据和分析领域有这么多的新兴趋势，IT组织应该创造条件，让分析师和数据专家们大显身手。Curran认为：“我们需要评估、整合一些技术，从而把它们运用到商业领域中去。”

⑧ 金融服务领域的大数据：即时分析

近年来，“大数据”这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。

目前，还没有对大数据的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。

这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。

大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。

金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。

企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来释放更多的机会，例如：

业务运营与战略 在普华永道公司于2018年发布的一份报告中，美国只有38%的消费者表示他们与之互动的员工了解他们的需求; 美国以外的46%消费者也这么认为。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而增强客户体验，并提高运营效率。通过利用大数据，企业还可以建立自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至最低。将部门收集到的旧数据连接起来，并将其与新收集的数据集成，以获得最大的数据完整性，这将是一个很好的实践。

风险管理 信用评分平台是一项重要的服务，可以为全球数亿名客户提供服务。但现在必须将其提升到第二等级，以便对客户的财务状况提供全方位的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据产生的结果可用于建立数据模型，以识别捕捉股市欺诈者的模式，并提醒金融风险机构调查这些案例。积极主动的首席风险官将定期使用大数据，以确保企业符合他们严格的标准。

信息技术 近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了发现欺诈并防止其发生，金融企业必须具有更高级的安全级别。构建预测性分析将使IT工作人员能够在网络攻击入侵系统之前进行预测。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据即服务，其范围包括：为财务部门自动调节流程、为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动，以及在新服务发布前构建并行大数据模型以对其进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐参与者，他们有能力不断地支持跨部门的同事将暗数据转化为战略数据。 企业通常从大数据中探索分析其资产负债表。即使是声明健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上，这些是获得市场扩张、竞争优势和利润增长的公司。

如果企业能够授权大数据来回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上，大数据确定的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将进一步扩大到其他领域，其中包括：

(1)无可争议的答案：客户细分 分析可以提供基于年龄、收入和人口统计的不同消费者行为的见解。因此，金融服务公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者-金融服务提供商。

(2)无可置疑的答案：定价策略 除了其他好处之外，大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据他们审慎模式，在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现住房的价格过高，并建议客户评估不同的报价，重新引导他们找到一个更合适的贷款人。受益人：消费者-竞争监管机构。

(3)无可争议的答案：金融包容性 正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中所提到的，受访者表示，大数据对更多金融包容性有着积极影响。相当一部分消费者无法获得金融服务，如：信用评分、住房融资等。 但是，通过涉及大数据，这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人：消费者-金融服务提供商-政府机构。

(4)无可置疑的答案：数据治理 使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者需求，他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人：所有上述受益人。

大数据的指导原则无处不在，但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出，因为每家公司都有不同的数据量，这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。

当今的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争，他们在数据战略方面获胜的结构如下：

•管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试

•分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化

•成果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导力

数据是一种永不贬值的有形资产，使用有价值的见解是一种面向未来的战略。因此，竞争是一个不断变化的目标，企业必须随时进行分析。

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⑨ 大数据带来解决网络安全新机遇

大数据带来解决网络安全新机遇_数据分析师考试

2015年中国互联网大会近日在北京召开，网络安全成为讨论热点，在专家看来，传统防御手段已经失效。

普华永道发布的调查报告指出，2014年全球所有行业监测到的网络攻击共有4280万次，比上一年增长了48%。有专家分析，随着大数据时代的到来，解决网络安全问题变得越来越难。

360公司总裁齐向东认为，以前的互联网安全，企业面临的是只是操作系统的安全问题，用软件就能够解决。但是进入万物互联的时代以后，包括智能摄像机、路由器、汽车，甚至随身穿戴、智能医疗设备等，都趋于智能化、网络化，解决这些智能硬件的安全问题，无法用上网安全的解决方案完成。

齐向东透露了一组数据：2011年到2014年，国内互联网公开的安全事故已经造成了累计11.3亿用户的信息泄露。95%的网站能够被黑，40%网站存在后门，70%网站存在漏洞。”

随着大数据、云服务的普及，物联网成为攻击对象，网络安全威胁如“细胞分裂”般扩散。在新一代技术革命的浪潮下，信息资源已经成为基础性社会资源，融入到了社会生活的各个领域，颠覆性地改变着人类的生活方式和生产方式。

齐向东表示，“在个人网络安全领域，360已拥有超过12亿的用户，这就相当于12亿个安全大数据的“探测器”，分布在互联网每一个节点上。每一个用户在使用产品的同时，这些终端设备都可以实时感知各种威胁和攻击，汇集到云端。”

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