大数据平投

⑴ 大数据基金真的赚钱吗

其实大数据基金也只是一个比较热的概念而已，我并不觉得真的能赚钱，如广内发100指数基金，容也并没有说买了就能赚钱，也会有亏损的。只是说大数据基金可能会给投资者提供一些参考，比盲目的跟投市场或者随便选一只股基的风险要小而已。希望对你有帮助！

⑵ 大数据前景

未来，将是大数据的时代。“得数据者得天下”，在大数据的浪潮下，谁也不愿落下，各路企业使出浑身解数，旨在大数据市场上分得一杯羹。
一、大数据繁荣催生产业链投资机会
来自一份 2014-2018年大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告 显示，大数据产业主要涉及数据生成、存储、处理分析、应用四个环节，具体来看，包含硬件设备、处理分析环节、综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询、方案实施、信息安全等领域。
在大数据风靡全球的同时，我国政府也加快了对大数据相关技术的攻关，工信部发布的《物联网十二五规划》里，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据技术的重要组成部分。
随着技术的日益成熟，市场逐步向前推进，受高科技的快速发展、互联网速度的进一步提高，我国大数据产业链雏形显现，给产业链企业带来巨大的投资机会。

（资料摘自 前瞻产业研究院）
二、大数据概念股受追捧，投资热度升温
业内普遍认为，2013年为中国的大数据元年。这一年，“大数据”成为了热门搜索词汇，大数据概念逐步深入人心。基于市场对大数据的认可及对产业未来积极的预期，大数据概念股受到了国内资本的热捧。
而在资金的追捧下，大数据概念股更是身价大涨。拓尔思、股浙大网、天玑科技、银信科技、浪潮信息、同有科技、美亚柏科、用友软件等所谓的大数据概念股一度都有不错的表现。
目前，市场投资热点不多，大数据概念又是席卷A股的科技浪潮的引领者，前瞻资讯预计未来大数据的投资热度将持续升温。
三、企业并购重组活跃，向大数据产业延伸
国际市场上，无论是IT巨头还是市场新秀都嗅到了大数据市场机遇，持续开展并购，增强自身的实力。像IBM近几年已经在相关领域收购了30多家公司，凸显了其在大数据时代的雄心！
国内大数据市场也十分火热，各路企业纷纷通过并购、资产重组或股权受让等方式向大数据产业延伸，以期在这个大市场上分得一瓢羹。
首当其冲的是大数据概念股企业，美亚柏科、东方国信、捷成股份、科华恒盛等已经或正在实施并购、重组或股权置换，图谋做强做大。亚太本土最大的软件及服务的提供商用友公司目前也正在寻找并购对象，以通过并购的形式实现在大数据领域的发展和突破。
数据革命正在瓦解已经建立的产业和商业模式，面对大数据带来的无限商机，必将有更多的企业进入到这个领域。随着企业布局的进一步完善，可以预见未来大数据市场的竞争将是残酷的，大数据将给IT业界带来新一轮的洗牌。
供参考，望采纳。谢谢

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⑶ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。

⑷ 资信管理大数据平台一般需要多少投资

大数据（big
data），指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop，投资还是多的，至少也是百万级别。

⑸ 供应链大数据的概念

供应链大数据的概念

供应链大数据的概念，“大数据”是一个体量特别大，数据特别多的数据集，很多人对于大数据这样的概念都是一知半解的，那么下面就为大家介绍下供应链大数据的概念。

供应链大数据的概念1

大数据供应链其实是将供应链以数据进行管理。更多的是把供应链中的各个业务系统通过数据去打通，然后让这些数据彼此有所关联。

你能够发现他们之间的关系，从而对于生产环节中的物料、生产、物流进行更好的掌控，从而提高流转效率，降低成本。

我举个格力电器（芜湖）的实际应用案例。

他们数据分析的应用有4个方面：物流分析、运营效率监控、生产线监控、质量控制。

一、物流分析

通过监控大屏分屏去实时监控业务运转情况，哪个环节出问题第一时间在仪表盘预警，信息有效及时；

监控库存中每个仓位中物料比例及存量。

二、运营效率监控

监控订单数量完成比例、拣选进度、订单齐套数量及比例；

监控生产车间里各生产机组的生产效率、下线比例。

三、生产线监控

通过MES和MPR采集的系统数据，连接Yonghong Z-Suite进行实时的多维分析。

例如，物料齐套检查这项工作，以前需要点对点针对相关人员进行排查，而现在检查的结果是在分析平台实时展现，指标体系更可以根据情况灵活调整，IT人员的工作效率提升了30%以上。

四、质量控制

之前对于现场的生产过程和质量管理都是人工将系统数据导入再利用EXCEL内置的图表处理进行简单的分析。

现在他们开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测，借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多个维度各个层面来展示公司整体生产运营情况。

通过数据分析平台可以提高在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，在提高工作效率的同时，还降低生产线残次率。

其实从格力电器（芜湖）的应用中我们可以总结出，数据分析能够帮助供应链的有两个重要点：

1、BI把供应链中所有的数据进行了全面的监控；

2、对于生产环节中各个步骤的物料库存匹配可以进行及时的调整，提高效率。

对于供应链管理能够达到什么样的程度，这里说的十分的形象生动。

完全不用仓储。运输工具（如车辆）就是一个移动的小仓库，让仓库时刻在路上。这有点像集装箱船公司对空箱的管理，空箱堆场不在陆地上，而是在船上，哪里需要放哪里。

当然这可能太过理想，但对于制造业企业来说，降低的每一分钱，再乘以一个庞大的数量，都是一个天文数字。

所以应用数据平台去管理供应链是十分有必要的。

供应链大数据的概念2

大数据是什么

大数据其实是按照储存单位来说的`，我们常用到的是M、G。

超脱G以上还有T，这个我们日常还能见到一些，比如现在用到的硬盘。

再上就是PB、EB、ZB、YB，再上还有，有兴趣的可以去问下度娘。

阿里的好像是个盘古系统。

数据呢就像星辰，古时候就只能用眼睛数。现在呢可以看，看不到的可以推演，还可以上去观察是什么属性。技术达到了就可以分析。

通过这些琐碎的信息分析后，就可以知道你在网络上是男、是女，主要活动在那个区域，知道你喜欢买什么，知道你大概的收入等等。商家根据这些找大数据分析公司就可以给你们投放你关注的产品了。

有点像以前间谍通过土豆价格上涨，知道这个周围增加驻军一样。

供应链大数据的概念3

大数据供应链

随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。

第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。

无论是第三产业，还是第二产业

到底如何应用大数据？

1、预 测

精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。

如汽车行业，在应用数据分析平台进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取

敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求;同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。

3、协同 效率

建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。

4、供应链计划，与物料订单同步的生产计划与排程

有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。

企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。

5、库存优化

成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

6、物流效率

建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。

7、网络设计与优化

对于投资和扩建，企业从供应链角度分析的成本、产能和变化更直观、更丰富也更合理。企业需要应用足够多的情景分析和动态的成本优化模型，帮助企业完成配送整合和生产线设定决策。

8、制造业各行业管理特点突出在供应链管理上呈现行业管理差异

如汽车行业重点关注准时上线和分销环节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装行业的供应链管理重难点在消灭链条上高库存等等。

9、风险预警在供应链管理上呈现行业管理差异

在大数据与预测性分析中，有大量的供应链机会。例如，问题预测可以在问题出现之前就准备好解决方案，避免措手不及造成经营灾难。

还可以应用到质量风险控制，如上海宝钢，其生产线全部实现流水化作业，生产线上的传感器可获得大量实时数据，利用这些可以有效控制产品质量。通过采集生产线上的大量数据，来判断设备运营状况健康状况,对设备发生故障的时间和概率进行预测。这样企业可由此提前安排设备维护，保证生产安全。

大数据将用于供应链从需求产生，产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等;通过预先进行数据分析来调节供求;利用新的策划来优化供应链战略和网络，推动供应链成为企业发展的核心竞争力。

企业如何部署大数据?

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。

传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据在供应链领域的应用起步不久，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业。

⑹ 大数据未来的前景怎么样

1、从行业来说：是很有发展前景的，因为互联网发展已经关乎各行各业，大数据不仅是行业的选择也是发展的选择
2、从所在城市来说：如果是一线城市，那么学成就业没有问题，但二三线城市现阶段有局限性
3、从个人能力来说：有专业技术就有发展前景，没有专业技术，任何一个行业都没有发展前景，也无法承受行业内卷。

⑺ 可以利用大数据炒股吗

大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。

其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。

⑻ 未来大数据应用前景怎么样奇酷大数据为你解答

中国大数据产业发展现状分析

目前，中国大数据发展处于应用落地阶段。经过几年的探索，大数据落地场景逐渐清晰，前期的基础设施建设已接近尾声，未来发展将偏向软件开发和寻求更多的应用场景落地。这对数据质量、数据管理、数据应用等方面提出了更高的要求。从行业投入来看，金融、政府、电信等行业依旧是大数据技术投入方面的重点投入行业。

2018年全年中国大数据解决方案市场软硬服总额达到389亿元

据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，截至2018年底，中国大数据解决方案市场软硬服总额达到388.8亿元人民币。中国大数据市场预计未来5年将保持持续增长的趋势，年复合增长率将达到17.3%。

2018-2023年中国大数据解决方案市场软硬服总额统计情况及预测

数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理

未来大数据行业发展前景预测：多方技术融合必将成为趋势

未来5年，大数据市场依旧保持稳定增长，一方面是政策的支持，另一方面得益于人工智能、5G、区块链、边缘计算的发展，未来多方技术融合必将成为趋势，随之带来的是数据增长呈井喷态势。中国经过几年的探索和尝试，基础设施建设已经初步形成，数据的重要性和价值也逐渐获得共识，数据治理、数据即服务、数据安全将受到广泛关注;

同时，各行各业也在积极探索新的应用场景，未来我们会看到更多大数据与业务场景相结合的应用落地。因此，未来五年大数据软件和服务的支出占比将进一步扩大，硬件市场将保持平稳增长。