大数据三个推手

Ⅰ 大数据的搭档-商业逻辑

大数据的搭档-商业逻辑

一个信息化的时代，一个大数据时代，市场营销也随互联网发展发生着翻天覆地的变化。那么在这么一个互联网的高速发展的时代，电商企业该如何更好的把这些资源给利用起来呢？

首先分析一下什么是大数据。大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

其次，就是商业逻辑。商业逻辑，一般是指网络编程里面三层（或者多层）模型中，介于用户界面和数据库之间的那一层，主要包括一些对提取出的数据进行处理和运算的算法在里面。

那么两者有什么关联呢？

比如，这次双十一网络消费平台的狂欢节中，现已不断出现聚惠算、京东等优秀推广平台的身影，久旭推广也已经成为电商推广和站外引流的重磅推手。它合作的商家超过了十万家，日流量承载能力更是突破十亿。流量这么大怎么才能合理利用起来这才是关键，那么就要关系到商业逻辑。

久旭推广相关人员也提出，大数据需要在量化数据的基础上，加上商业逻辑，才能更好的帮助电商企业做全局性、系统性的决策。

大数据的核心是融入商业逻辑。

在商业逻辑里，必须先懂市场，懂某个领域的消费者真正诉求的变化;其次要懂行业，包括行业的特征、要求和规则;最后才是懂企业运营，把多个支持模块资源有序地整合起来，从而共同创造价值。在这些都具备的情况下，再用量化的数据适度辅佐决策，在商业逻辑的主导下，才能真正发挥量化数据的作用。

久旭推广人把商业逻辑看成真正需要解决的难题，因行业不同、企业不同、类目不同、时机不同，商业逻辑都会有所变化，这是一种动态平衡的艺术和哲学。缺乏商业逻辑之本，有量化数据也是天马行空，相反缺乏数据单有商业逻辑也是虚无。

数据不能代替商业逻辑，但是数据可以修正、调整商业逻辑。一个决策的产生，要靠部分数据、部分经验、部分直觉。决策的事并非一句大数据便能解决。而两者结合便是现在最受欢迎的营销模式---大数据精准营销。

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Ⅱ 什么是大数据思维，数据思维划分哪几个维度

在中国“互联网时代”这个词汇似乎显得那么火热，但在美国还未听说过。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。如何来证明这个论点?那么，我们来看一下诸葛亮和司马懿，他们两个人可以说是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。

从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用，才能实现最佳效果。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入

其实，大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。从最近一项研究来看，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点，也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，则是让企业生存下来、脱颖而出的最大资本。比如说在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商。传统零售商拥有大量数据的沃尔玛，一天的数据量达到PB级，这个数据资源可以转化为企业赢得比赛的有效耐力。

那么对于大数据思维，其实是有三个纬度的，包含定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。而也正是大数据的这些有效耐力，让企业赢了更多的市场。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入

Ⅲ 大数据算法可能塑造更恶劣的互联网世界

大数据算法可能塑造更恶劣的互联网世界
PC时代真正拉开全球普及的大幕，大概要到世纪之交的2000年。在此之前，虽然影视作品深入人心地塑造了很多黑客形象，但人们对电脑的直观认识仍然十分肤浅。真正改变这一现象的动力并不仅仅来自PC自身性能的发展，互联网也是其中的主要推手。PC+互联网奠定了我们这个时代信息高速公路的基石，在他们铺设交织的信息之路集群上，手机等更轻量级的终端不断发展，终于占据了我们的生活，终于也演化出了现在的大数据算法浪潮。

大数据算法下每个人都是有辨识度的节点
在科技趋势方面，艺术领域总是先于工程实践乃至社会意识，当站在2018年的我们蓦然回首，十年前乃至二十年前的电影就已经基本预告了AI、大数据等种种“先进科技实践现象”的到来。当然，我们现在已经接触到的大数据算法应用，与人们既有的预期还是有相当的不同之处，处在相对早期的发展阶段，但他的影响已经开始渗透进入我们们生活的方方面面。

大数据就是把互联网信息瀑布塑形成有辨识度形状的过程
首先明确，我们此处提到的大数据算法指代的是互联网信息生产者、中继者等利益主体利用关键数据信息的统计建立对用户的特征分类，描摹具备分析价值的用户画像，从而针对性地采取差异化方式对待的一种策略。
对于直接生产者来说，谁购买了我的“内容”，我就统计谁的特征，针对特征针对性地售卖我的产品。
对于信息中介者来说，谁使用我们的“服务”，我们就统计谁的信息，针对不同用户采取基于时间、空间等任何有意义节点设计我们提供信息的呈现方式和范围。

大数据算法可能塑造更恶劣的互联网世界
从严格意义上来讲，这些策略的诞生并不依赖互联网，早在市场经济的开端，商家们就自发地开始了了解市场偏好，针对不同用户群来设计战略，这是商品社会建立的基石之一。不过在一些后发市场，直到几十年前，创始人自己走南闯北的阅历还是提供策略依据的核心要素——参见康师傅红烧牛肉面的口味选择之路。
互联网创造了人类历史上从未有过的数据采集、流通环节，为信息检索和归纳整理创造了温床。互联网的普及是信息时代的必然事件，基于互联网的大数据算法决策也是互联网自身发展的必然要求。我们要讨论的问题不是这些会不会发生，而是如果演化过程中对规则引导过于漠视带来的可能后果。
一叶障目加剧对立
与冷冰冰的IE不同，谷歌浏览器在连接失败时会显示一只比较呆萌的”恐龙“头像，告诉用户如果没有互联网，大家就要倒退回到落后的中生代了。事实上，中生代称霸地球优势种群恐龙总目的灭亡（非鸟恐龙）恰恰和大数据算法可能带来的弊端有很强的可比性。

Chrome浏览器对断网的“中生代”嘲讽
现存高级脊椎动物类群都从两栖类分化而来，代表恐龙、鳄鱼等的“蜥形动物”和代表哺乳动物的“合弓动物”从很早就分道扬镳。恐龙在三叠纪中后期登场，倚仗自己的呼吸效率优势撑过了三叠纪末的艰难时刻，在全球高温湿润、强海侵时期的一亿六千万年内保持了自己的主要特征，一直舒舒服服地生活到了六千五百万年前，旋即在环境巨变惊天动地的的K--T灭绝事件变革中壮烈死去，再也没有能够看到古近纪的太阳。
恰恰是适合蜥形纲——主龙类的低氧、高温、湿润气候，让他们的优势特征得以迅速发挥，持续大型化、持续特化。在他们之前合弓动物在二叠纪锻炼出来的耐寒能力（高代谢能力）并不入他们的法眼（生物选择没有必要）。漫长而固定的环境固化了他们的特征，用进废退的生物本性磨灭了他们的分化之路，最终导致了他们的灭亡。

非鸟恐龙受环境影响过于特化而灭绝（不仅仅是大型化））
没错，用进废退，不但是生物进化的本能规律，也是智能生物认识世界的自然规律。
对于文明时代的个体来说，环境的高度稳定和统一显然不是能够锻炼自己心智和见识的有利因素。历来各国机要人员，“不历州郡，不入台阁”是默认的惯例。如果哪天有重要机构的掌舵人换成了从小养尊处优又没什么见识的年轻人，多半是要出事的，是要步”恐龙王朝“的后尘的。
互联网发展的初期确实对普通网民起到了丰富知识层次、扩展视野的作用，同早期恐龙们要面对的复杂自然环境类似。但是经历数十年野蛮生长后，大数据算法终于瓜熟蒂落。在大数据算法的构建过程中，每一个用户都会把自己的关键”喜好“特征毫无防备地贡献出去。
喜欢看球的朋友会发现自己浏览器和APP的推送一直是体育，喜欢财经的永远挑不出金融知道。如果您是喜欢辩论的网民，那么很容易稀里糊涂陷入自我印证立场和攻击别人之间的死循环。如果大数据算法真的能够行之有效的被软件和信息厂商们所熟练使用，那么坚持”PC玩游戏就是比主机强的“用户可能再也看不到中立第三方对此的大部分意见与看法。

大数据会放大台式机笔记本果粉和主机“贱民“之间的对立
大数据算法发现了你的选择，并且用粘性“智能”的信息流方式把你半永久性地、潜移默化地粘到了那个方向上，这是我们现在已经开始面对地现实。周围都是恒定不变的丛林，其他的观点和信息都被隐藏，长此以往，用户都将成为徜徉在中生代在”自由王国“舒适吟唱的恐龙大帝，对于自己世界以外的事物漠不关心。
任何人都有自己的认知盲区，即使是学富五车的大学教授也常常在简单的认知问题上翻船，如果不加限制。”恐龙“与”恐龙“们将进一步强化自己的喜好与对立，人们之间的有效沟通将很大程度上被阻断。
一叶障目不见泰山，这是大数据算法极有可能带来的严重后果。
价格歧视导致不公
”十年磨一剑，霜刃未曾试，今日把示君，谁有不平事？“公平自古以来都是人们用户的追求，甚至要高于形式上的平等。平等意味着机会绝对均等，自人们进入国家文明时代以来，大多数人都是安于自己既有命运的。但公平却不一样，他代表着在一套资源配置体系内权利与责任对应的关系。

世界互联是双刃剑
人们不会和爱因斯坦比智力，不会同比尔盖茨比财富，但不能容忍办公室内和资历差不多的人突然暴富或者意外获利。如果有一套规则切实确定了体系内不同人的应该有的付出和相应地回报，并且这套规则是大范围内被广泛承认，并且切实运行了很久的，那么任何敢于挑战这种规则的决策都是不明智的。
很遗憾的是，大数据算法被制造出来，其初衷就是要挑战既有的模糊化（但相对公平）的规则的。数据提供者费劲千辛万苦，耗费了不知道多少Xeon服务器运算时间来计算的内容，无非是要把自己用户群分类分的更细一些，把他们的决策模型建立的更加拟真一些。如果这些都成功了或者部分地实现了，差别化对待这些用户显然是商家们的最大追求。

被APP识别成土豪整个世界都跟着涨价是什么体验
这就是价格歧视。在大数据算法普及前的商品社会中，虽然价格歧视同样存在，甚至非常明显，但是那已经是约定俗成的规则的一部分，并且相对透明而为人所熟知，对社会伦理的挑战相对有限。高端酒店大堂禁止衣冠不整者入内是社会内多数人都认可的准则（礼仪本身体现着一定的物质、认知和人际资源门槛，从一开始就是人群分类的标志）。奢侈定位的商品并不针对主流用户设计也是所有人都觉得很正常的普遍现象。

大数据算法是价格歧视的有力工具
但当大数据和算法开始入侵商业社会，人们会迅速感觉到不适。大数据杀熟已经开始让相当比例的用户敏锐地意识到了。在相同初始条件时，APP和网页客户端们依据后台已有的数据自动为大家提供了不同的价格、优惠甚至广告引导信息策略。一方面，人们开始感到不公平，期间的伦理问题非常严重；另一方面，当大数据算法已经开始深度定制对不同人的信息引导（引导就是误导）方案时，用户往往会陷入失去参照系的惶恐中，这是更深层次的市场信心损害。
当订酒店的APP明明写着很多房源可以免费退订，你退订了两次后就再也看不到类似选项而你的朋友却完全不受限制；当你的土豪朋友请你吃了两顿大餐后，你发现你的点餐APP中推荐饭店、菜单全部变得奢侈而名贵无比你应该也是会感到崩溃的。
而这，只是大数据算法最粗糙模型的初步应用而已。
鹰眼环伺风险重重
在全球范围内，公共摄像头带来的隐私问题一直饱受争议。人们普遍担忧国家机构以安全为名设计的各种信息（图像）收纳机制会被泄露甚至被不正当利用。在大数据算法开始普及之后，信息的收集与筛选主体开始从主权国家扩散到了成熟的商业公司身上。

2018没有终结者但人们仍然担心天网
世界主要国家都采用了代议制政体，在理论上都对自己的公民负责，人们连对自己选出来的主权国家都不放心，又凭什么对那些掌握用户清晰特征的大数据算法提供者、归纳者放心呢？
互联网缔造了人类历史上从未有过的庞大数据流，扩充并发展了世界的贸易体系、资源配置体系、知识沟通交流体系，甚至开始蚕食人们的社交网络。在海量的数据面前，人们的行为和组织形式变得越来越复杂。在北京纽约这样的都市，街上的路人们普遍对街边的建筑来头毫无所知。那么，普通民众又能有多少精力对自己熟悉领域之外的复杂社会决策系统又多少认知呢？
即使是主要国家的政府监管机构，由于自身的非营利性、非生产性，对技术理解和商业运营的了解上，也都是跟不上时代潮流的，普遍落后的。连有组织的强力机构往往都对商业公司的决策模式和安保情况后知后觉，指望社会力量自发监控大数据算法运行系统被用于正道无疑是痴人说梦。

人们担心主权国家又怎么能相信商业公司的自觉？
没错，主流的科技企业和跨国公司都在强调自己的社会责任和公益意识，但无论他们拿出盈利剩余的多少部分来贯彻与他们主业不相关的公共事业，都解决不了人们对他们自身的监管问题。
当一家公司通过你买什么菜、愿意去哪家电影院看电影来推断出你的性格特征、决策心理时，你对他的防护能力是很差的。那么这样有组织的公司获得的数据会被用到什么地方，是否会被交易？这些数据如何得到监管，如何得到尊重，如何保证不被滥用？这是所有人都值得探究的问题。社会问题永远不可能靠某些利益主体自发的道德来解决，开发大数据算法的组织、践行使用他们的公司无论如何对外发出皇天后土的誓言也不能解决任何本质问题。

科技瓶颈需要更高层次的科技发展来解决
有了这些弊端，我们就不要大数据了吗？这显然是不可能的，技术的推动力量不是人为所能扭转，我们开篇已经说过，这几乎不可避免。要解决这些问题，我们一方面要有认识他们、重视他们的勇气，靠用户舆论和政府监管来纠正商业公司的错误引导，另一方面也要着重发展大数据算法。
社会发展遇到的瓶颈，只有更高层次的发展才能得到解决；科技进步产生的弊端，也只有更加发达的技术手段才能将其遏制。开放而积极的心态是我们解决大数据算法问题的最重要武器。

Ⅳ 大数据的三个要素是什么

大数据发展三要素 大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。

Ⅳ 大数据挖掘的三个关键

大数据挖掘的三个关键：首先是大数据，即海量数据，他相当于土地资源、矿产资源，含有丰富的信息、价值，重点在于其来源、领域，不同的采集方式、采集来源含的信息和方向不同，同时他还涉及标准和存储；其次是思维，即分析数据的思路，包括模式、方向和创新等；第三是技术，即处理数据的技术，是数据处理的手段，包括算法、算力、建模.每个时期他们的价值不同，大数据发展的初期思维和技术的价值大；发展的中期，三者同等重要；发展的成熟期，数据的价值更大。

Ⅵ 大数据发展必备三个条件

大数据发展必备三个条件
大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平;其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。

Ⅶ 大数据的来源有哪三个

大数据的来源有交易数据、人为数据、机器和传感器数据。

交易数据包括POS机数据、信用卡刷卡数据等；人为数据，包括电子邮件、文档、图片以及通过微信、博客、推特等产生的数据流；机器和传感器数据，如感应器、量表和其它设施的数据。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

Ⅷ 大数据对互联网金融的发展有什么作用

自互联网金融被广而告之以后，大家就一直在被灌输大数据在互联网金融发展中的作用巨大，甚至最近更有专家说大数据是互联网金融发展的加速器。但是似乎并没有一个系统的说法，大数据具体有什么用，我们只知道互联网金融确实是其中的获益者之一，下面且听听通金魔方分析师的见解。

我们首先从互联网金融的含义生对大数据有个简单的了解。正如互联网金融之父谢平所言，所谓的互联网金融，并非是简单的将互联网和金融进行叠加。

正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术，推动了全新的商业模式，产品服务，对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中，大数据则充当了很重要的推手。接下来我们来看一下大数据在互联网金融发展中的作用体现。

精准的用户分析

大数据的首要作用就是在于它能够对用户进行准确的分析，然后帮助互联网金融找到合适的目标用户，进而实现精准营销。

在目前的互联网金融领域，很多新兴的企业，大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下，由于不能保证资金流稳定，或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。

据相关数据显示，截止2013年底，中国境内共有450家P2P公司，其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这样的基础之上，实现精准营销才是这些企业唯一的出路，这也正是大数据的作用所在。

虽然互联网金融的发展仍然处于起步阶段，但是却已经有了相当丰富的成熟案例。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站，通过关键词，浏览数据建立用户模型，从而实现优化产品的实时推荐频度，以便最大限度的锁定有效用户等。

帮助金融企业风险防控

除了以上的首要作用之外，大数据还能够帮助金融企业加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融，尤其是信贷服务的发展。

比如通过对大量网络交易及行为数据的分析，可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论，以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。

当然，我们对于个人用户或者企业用户信用好坏的评定取决于诸多因素，但是我们也可以从这诸多因素中找到相应的数据。比如我们要寻找这个用户的整体收入，固定资产，性格特点甚至是行为习惯等，那么我们就可以从网上银行，电商，社交网络，甚至招聘和婚介网站等地方获取。

大数据的作用在这里面得以体现的最关键的一点就是，这些所谓的数据往往都是以动态变量的形式存在的，而我们要想以此为依据获得准确的信用评级，则更要倚重于大数据的持续分析功能。

通过上面的分析，我们也不得不承认大数据在互联网金融发展中作用巨大，只不过在现在这个互联网金融的起步阶段，大数据作用的发掘仍不算完整，我们只能一步一步的在不断的发展中发现它的好。