京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当大多数人刚刚明白何为大数据时,马云又在布一个很大的局,马云也开始向大数据领域发力了。可以预料,大数据将会成为未来产业财富扩张的重要引擎。
为何大家对大数据表现出如此的激情呢? 看看外面精彩的世界便知一二。
大数据最近很火爆!马云收购恒生终于在传言不久后,被恒生电子股份有限公司股东股权变动的提示性公告证实。马云不好好经营电商打通线上线下,他花33亿收购恒生干嘛?令许多人疑惑不解。有人甚至发出感慨:“愚人节那天才见53.7亿入股银泰,今又见33亿入股恒生。各种整合融合势不可挡!线上虽易,线下不易,且行且珍惜。”其实当你明白何为大数据,就知道这次马云又在布一个很大的局,他也开始向大数据领域发力了。
为何大家对大数据表现出如此的激情呢? 看看外面精彩的世界便知一二。
在美国,大数据产业发展已步入大规模商业化阶段,已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域,美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油。
在欧盟,相关报告指出,欧盟公共机构产生、收集或承担的地理信息、统计数据、气象数据、公共资金资助研究项目、数字图书馆等数据资源的全面开放,预计每年将会给欧盟带来400亿欧元的经济增长,欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量。
在英国,经济与商业研究中心CEBR 2012年研究报告进一步证实了大数据的经济价值, 2017年预计将达到407亿英镑。
在韩国,“智慧首尔2015”计划指出:“首尔开放数据广场”是开放性的数据中心,已有33个数据库、880个数据集,为用户提供十大类的公共数据信息,包括育儿服务、公共交通路线、巴士到站时间、停车位、各地区天气预报及涵盖生活方方面面的信息。韩国认为公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产。
由此可见,大数据早已不是云山雾罩的新生事物,马云知道,全世界都知道。可以预料大数据将会成为未来产业财富扩张的重要引擎。
而在中国随着经济增长模式的根本性转变、新技术新产业的兴起、激烈的行业竞争以及自身价值创造的业绩压力,无论是金融业还是产业都需要借助对自身业务数据、行为、过程的分析与优化,推动自身的转型与创新。
产业是经济基础,金融对产业的发展起到催化剂和倍增剂的作用,金融只有与产业融合才能产生放大效用,才能产生巨大价值。但是长期以来由于数据统计、集成、储备和分析模型的不完善,网络技术的不成熟,产业和金融无法进行有效的结合,产业金融也面临着不均衡发展的困境,尤其像艺术品、发明专利、金融票据、林权、农地、旅游、种子、机器人等之类比较难定价的特殊商品更无法形成资产证劵化。
互联网元素的要点就是去核心化、扁平化、便捷、数据思维与公开公正,而大数据是支撑和优化信息资源、自然资源、客观因素的量化性综合指标认定,它强大的系统数据集成和分析能力,势必给人类社会带来前所未有的应用领域和想象空间,成为人类社会等同于自然资源、人力资源一样重要的未来不可或缺的战略资源。
互联网促进了科技的创新,提高了生产力,而大数据及其运用在我国未来产业经济发展中将扮演举足轻重的角色,特别是金融围绕产业升级及换代,植入互联网大数据元素将成为无法估量的产能!概括为产业-互联网-金融三位一体的融合。
然而大数据于产业金融领域的运用究竟如何很好的实现?概括起来为以下两方面:
其一、系统模型:通过检索引擎及爬虫技术采集产业和产品互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储一批完备的产业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型,以价值链为基础的决策模型并提供适合产业的基于大数据支持下的产业综合指数及参考指标。
其二、系统实现:
1、产业和产品的价值评估:充分利用计算机技术和网络技术,实现对产业、产品的综合评估及计算机自动化处理,管理上实现现代化、科学化、自动化。
2、产业的风险预警及预测: 通过此系统实现产业以及产品的价格的预测及风险的预警;
3、产业的风向标的参考指数及指标:系统整合产业及金融大数据云平台等众多资源,由来自各个方向的数据,结合多种评估模型,分几段实现产业指数体系及评估系统。产业指数包含综合指数、分类指数(产品指数、评估指数等 )。该产业指数将成为产业市场的“晴雨表”和引导投资的“风向标”。
以大数据林权为例:通过检索引擎及爬虫技术采集互联网海量数据;通过分词矩阵清洗、排重、过滤等预处理方式,存储了一批完备的林业及林业相关的金融大数据;通过检索、统计和智能分析得到初步的行业分析报告,然后运用金融工程及各类风险控制模型构建以产品价格为预测的估值模型;以林业价值链为基础的决策模型并提供适合林业的基于大数据支持下的行业综合指数及参考指标,打造“林权交易评估参考系统”为核心的产业金融投资生态圈,构建林业金融大数据平台;并融合支付、交易和其他衍生业务,构成领先的产业互联网金融综合解决方案,真正使企业与金融部门通过一定的关系相互连接、贯通,实现产业资本和金融资本的相互转化。
今天,大数据云端存储已经成为一种时髦,数据源的采集,人才,数学模型,加上心理学的分析后对数据的运用成为一种必然。目前很多大数据公司花费大量的资金及人力仅仅是采取了大量的数据,在预处理及运用上还有很长的路要走。
面对行业分割,部门垄断的事实,只有创新的方法才能实现数据的获得,才能使数据库成为人才资源一样的战略物质,而不是束之高阁让宝贵的数据资源随着时间的流逝贬值。让大数据为国家发展规划提供帮助,为实业兴邦企业发展指明方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09