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大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景（大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 21:27:32 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 108

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象是怎么形成的
2、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論
3、新媒體背景和大數(shù)據(jù)背景的區(qū)別
4、大數(shù)據(jù)來源有哪些

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景（大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景是什么）

一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象是怎么形成的

以前我們關(guān)注的都是交易系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)倉庫去分析展現(xiàn)，其實(shí)終端，尤其是個(gè)人各種流水操作，例如購買物品清單，上網(wǎng)瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關(guān)注，而大數(shù)據(jù)時(shí)代，更多的是關(guān)注這些大量的數(shù)據(jù)，期望分析這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)價(jià)值，因此大數(shù)據(jù)其實(shí)以前在系統(tǒng)，終端，個(gè)人等等都在產(chǎn)生，只是沒有加以利用而已，現(xiàn)在要分析這些數(shù)據(jù)從中發(fā)現(xiàn)價(jià)值。
當(dāng)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)處理的任務(wù)要求等超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力時(shí)，稱之為“大數(shù)據(jù)（現(xiàn)象）”?？梢姡?jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)中是從存儲(chǔ)和計(jì)算能力視角理解“大數(shù)據(jù)”——大數(shù)據(jù)不僅僅是“數(shù)據(jù)存量”的問題，還涉及“數(shù)據(jù)增量”、復(fù)雜度和處理要求（如實(shí)時(shí)分析）有關(guān)。
大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！按髷?shù)據(jù)”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出，指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)有4V特點(diǎn)，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

二、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論

1.大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)

2.大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

（1） 數(shù)據(jù)類型方面

（2） 技術(shù)方法方面

（3） 分析應(yīng)用方面

3.大數(shù)據(jù)的特征

多樣性：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器種類的增多，諸如網(wǎng)頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，以數(shù)量激增、類型繁多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言更加復(fù)雜，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的難度增大。

時(shí)效性：大數(shù)據(jù)的時(shí)效性是指在數(shù)據(jù)量特別大的情況下，能夠在一定的時(shí)間和范圍內(nèi)得到及時(shí)處理，這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。只有對(duì)大數(shù)據(jù)做到實(shí)時(shí)創(chuàng)建、實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)處理和實(shí)時(shí)分析，才能及時(shí)有效的獲得高價(jià)值的信息。

價(jià)值型：包含很多深度的價(jià)值，大數(shù)據(jù)分析挖掘和利用將帶來巨大的商業(yè)價(jià)值。

4.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別

5.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景

1.按照大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類

2. 按照大數(shù)據(jù)獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機(jī)會(huì)增多

0. 商業(yè)大數(shù)據(jù)的來源

1. 客戶

2. 市場(chǎng)

3. 商品

4. 供應(yīng)鏈

0. 數(shù)據(jù)來源

2. 市場(chǎng)與精準(zhǔn)營銷

3. 客戶關(guān)系管理

4. 企業(yè)運(yùn)營管理

5. 數(shù)據(jù)商業(yè)化

0. 數(shù)據(jù)來源

2. 付款定價(jià)

3. 研發(fā)

4. 新的商業(yè)模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務(wù)

3. 運(yùn)營

4. 風(fēng)控

大數(shù)據(jù)金融是指運(yùn)用 大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái) 開展 金融活動(dòng)和金融服務(wù) ，對(duì)金融行業(yè) 積累的大數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù) 進(jìn)行云計(jì)算等信息化處理，結(jié)合傳統(tǒng)金融，開展資金融通、創(chuàng)新金融服務(wù)。

1. 呈現(xiàn)方式網(wǎng)絡(luò)化

大量的金融產(chǎn)品和服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)。

2. 風(fēng)險(xiǎn)管理有所調(diào)整

風(fēng)險(xiǎn)管理理念 ——財(cái)務(wù)分析（第一還款來源）、可抵押財(cái)產(chǎn)或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。

風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方式 ——更注重將交易行為的真實(shí)性、信用的可信度通過數(shù)據(jù)來呈現(xiàn)。

對(duì)客戶的評(píng)價(jià) ——全方位、立體的/活生生的。

風(fēng)險(xiǎn)管理的主要手段 ——基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)蛻暨M(jìn)行識(shí)別和分類。

3. 信息不對(duì)稱降低

4. 金融業(yè)務(wù)效率提高

在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)，把合適的產(chǎn)品以合適的方式提供給合適的消費(fèi)者。

5. 金融企業(yè)服務(wù)邊界擴(kuò)大

由于效率提升，其經(jīng)營成本必然隨之下降，最適合擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模。

金融從業(yè)人員個(gè)體服務(wù)對(duì)象會(huì)更多。

6. 產(chǎn)品是可控的、可受的

通過網(wǎng)絡(luò)化呈現(xiàn)的金融產(chǎn)品，對(duì)消費(fèi)者而言，其收益或成本、產(chǎn)品的流動(dòng)性是可以接受的，其風(fēng)險(xiǎn)是可控的。

7. 普惠金融

大數(shù)據(jù)金融的高效率性及擴(kuò)展的服務(wù)邊界，使金融服務(wù)的對(duì)象和范圍也大大擴(kuò)展，金融服務(wù)也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準(zhǔn)營銷個(gè)性化服務(wù)

立足長期大量的信用及資金流的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，在任何時(shí)點(diǎn)都可以通過計(jì)算得出信用評(píng)分，并采用網(wǎng)上支付方式，實(shí)時(shí)根據(jù)貸款需要及其信用評(píng)分等數(shù)據(jù)進(jìn)行放貸。

2. 客戶群體大，運(yùn)營成本低

大數(shù)據(jù)金融是以大數(shù)據(jù)云計(jì)算為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務(wù)領(lǐng)域拓展至更多的中小企業(yè)和中小客戶。

3. 科學(xué)決策，有效風(fēng)控

根據(jù)交易借貸行為的違約率等相關(guān)指標(biāo)估計(jì)信用評(píng)分，運(yùn)用分布式計(jì)算做出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，解決信用分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、授權(quán)實(shí)施以及欺詐識(shí)別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基于 電商平臺(tái)基礎(chǔ) 上形成的網(wǎng)上交易信息與網(wǎng)上支付形成的金融大數(shù)據(jù)，利用云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。

典型代表有 阿里小貸 ，基于對(duì)電商平臺(tái)的 交易數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)的用戶交易與交互信息和購物行為習(xí)慣 等的大數(shù)據(jù)通過 云計(jì)算 來實(shí)時(shí)計(jì)算得分和分析處理，形成網(wǎng)絡(luò)商戶在電商平臺(tái)中的累積信用數(shù)據(jù)，通過電商所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)信用評(píng)級(jí)體系和金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算模型及風(fēng)險(xiǎn)控制體系，來實(shí)時(shí)向網(wǎng)絡(luò)商戶發(fā)放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實(shí)現(xiàn)數(shù)分鐘之內(nèi)發(fā)放貸款。

企業(yè)利用自身所處的 產(chǎn)業(yè)鏈上下游 （原料商、制造商、分銷商、零售商），充分整合供應(yīng)鏈資源和客戶資源，提供金融服務(wù)而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應(yīng)鏈金融的典型代表。

在供應(yīng)鏈金融模式當(dāng)中， 電商平臺(tái)只是作為信息中介提供大數(shù)據(jù)金融 ，并不承擔(dān)融資風(fēng)險(xiǎn)及防范風(fēng)險(xiǎn)等?！?strong> 渠道商為核心企業(yè)。

三、新媒體背景和大數(shù)據(jù)背景的區(qū)別

概念不同。方向不同。

1、概念不同，新媒體背景是媒體所產(chǎn)生的背景，而大數(shù)據(jù)背景是信息科技進(jìn)步所產(chǎn)生的背景。

2、方向不同，新媒體背景的方向是媒體融合速度加強(qiáng)，而大數(shù)據(jù)背景的方向是工業(yè)大數(shù)據(jù)。

四、大數(shù)據(jù)來源有哪些

大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源有很多種，包括公司或者機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。分為以下幾類：

1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機(jī)數(shù)據(jù)、信用卡刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。

2)移動(dòng)通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備越來越普遍。移動(dòng)通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，常常優(yōu)于各家互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的數(shù)據(jù)。移動(dòng)設(shè)備上的軟件能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從運(yùn)用軟件儲(chǔ)存的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個(gè)人信息資料或狀態(tài)報(bào)告事件(如地點(diǎn)變更即報(bào)告一個(gè)新的地理編碼)等。

3)人為數(shù)據(jù)。人為數(shù)據(jù)包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多數(shù)為非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，需要用文本分析功能進(jìn)行分析。

4)機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)。來自感應(yīng)器、量表和其他設(shè)施的數(shù)據(jù)、定位/GPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。這包括功能設(shè)備會(huì)創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器的數(shù)據(jù)。來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(Io T)的數(shù)據(jù)是機(jī)器和傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的例子之一。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)性行為(如當(dāng)傳感器值表示有問題時(shí)進(jìn)行識(shí)別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)等。

5)互聯(lián)網(wǎng)上的“開放數(shù)據(jù)”來源，如政府機(jī)構(gòu)，非營利組織和企業(yè)免費(fèi)提供的數(shù)據(jù)。

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