大数据时代：传统数据中心发展的深思 

随着移动互联网和云计算市场的兴起，非结构化数据如爆炸般产生，这些数据一方面对企业的处理能力提出了挑战，但从另一个角度来看，由于企业可以通过这些数据获得大量的用户信息，借以分析出潜在的商业价值。所以看似无用的碎片化数据却又成为了一笔宝贵的财富，而大数据概念也由此成型。可以说，很多行业和领域都从大数据的概念中获益匪浅，互联网金融就是其中之一。
 
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。
 
据麦肯锡全球研究院的报告指出，所谓大数据，即是指其庞大的数据量已经远远超过了传统处理工具的的处理能力，属于一种相对且动态的概念。除此之外，大数据也被当做一种解决问题的方法。
 
对于金融行业来说，大数据的价值尤其明显。因为在金融行业内，每天都会产生大量的交易、报价、业绩报告、消费者研究报告以及官方的统计数据公报等。如何利用合理高效的手段，将有价值信息从浩如烟海的海量数据当中提取出来，已经成为了目前金融行业企业面临的共同难题。
 
精准用户分析已成金融大数据关键点
 
对于互联网金融来说，大数据的首要作用即在于帮助其寻找合适的目标用户，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。
 
虽然互联网金融目前还处于"混沌初分"的状态，但的确已经有了很多成熟的案例。这就已经可以通过大数据分析，为金融企业寻找自己的目标客户，并解决营销问题提供了可能。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。
 
大数据有助于金融企业风险防控
 
除了精准营销之外，大数据的好处还在于加强风险的可控性。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。
 
对于个人用户或者企业用户而言，其信用好坏取决于诸多因素。比如整体收入，固定资产，性格特点甚至是行为习惯等。这些数据可以从网上银行，电商，社交网络，甚至招聘和婚介网站等地方获取。最关键的是，这些数据往往都是以动态变量的形式存在。要想以此为依据获得准确的信用评级，则更要倚重于持续的大数据分析。CDA数据分析师培训官网