① 有谁知道电信行业是怎样进行大数据分析的呀
部署FineBI大数据分析工具，电信公司可以在一个管理驾驶舱中同时查看各种业务分析版，竞争分析，营权销监控，收益分析来获得决策支持；通过用户行为分析来提高服务质量，同时预警防范欠费和诈骗行为；通过套餐服务分析、成本分析、促销分析进行精准营销，降低成本；通过制作人力成本划小分析，人员绩效考核分析，人力成本投入及回报分析等优化内部人力资源管理。
② 大数据应用模式及安全风险分析有哪些
当前各个领域数据生成速度逐渐加快，需要处理的数据量急剧膨胀。这些巨大的数据资源蕴藏着潜在的价值，需要对其进行有效的分析和利用。当前数据的特点除了数量庞大之外，数据类型也变得多样化，其中包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这些数量庞大、种类繁多的海量数据，给传统分析工具带来了巨大的挑战。当前对数据的分析不再是简单的生成统计报表，而是利用复杂的分析模型进行深人的分析，传统分析技术例如关系数据库技术已经不能满足其要求。在扩展性上，通过增加或更换内存、CPU、硬盘等设备原件以打一展单个节点的能力的纵向打一展(scale up)系统遇到了瓶颈;只有通过增加计算节点，连接成大规模集群，进行分布式并行计算和管理的横向打一展(scale out )系统才能满足大数据的分析需求[u。因此传统工具在扩展性上遇到了障碍，必须寻求可靠的数据存储和分析技术来分析和利用这些庞大的资源。利用云计算平台搭建Hadoop计算框架成为当前处理大数据的主要手段。然而由于云计算和Hadoop应用的特点和自身安全机制薄弱，不可避免地带来了安全风险。
1、大数据应用模式
云计算(Cloud Computing)是一种基于Internet的计算，是以并行计算(Parallel Computing )、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Compu-tin助为基础，融合了网络存储、虚拟化、负载均衡等技术的新兴产物。它将原本需要由个人计算机和私有数据中心执行的任务转移给具备专业存储和计算技术的大型计算中心来完成，实现了计算机软件、硬件等计算资源的充分共享[z}。企业或个人不再需要花费大量的费用在基础设施的购买上，更不需要花费精力对软硬件进行安装、配置和维护，这些都将由云计算服务商CSP( Cloud Service Provider)提供相应的服务。企业或个人只需按照计时或计量的方式支付租赁的计算资源。云计算服务商拥有大数据存储能力和计算资源，被视为外包信息服务的最佳选择[31因此大数据的应用往往与云计算相结合。
Hadoop是当前最广为人知的大数据技术实施方案，它是Google云计算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的开源实现。Hadoop提供了一种计算框架，其最为核心的技术是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系统，而MapReee是大型数据的分布式处理模型。Hadoop为大数据提供了一个可靠的共享存储和分析系统[5-6 }v
尽管有一些组织自建集群来运行Hadoop，但是仍有许多组织选择在租赁硬件所搭建的云端运行Hadoop或提供Hadoop服务。例如提供在公有或私有云端运行Hadoop的Cloudera，还有由Amazon提供的称为Elastic MapReee的云服务等f}l。因此将云计算与Hadoop结合处理大数据已成为一种趋势。
2、大数据安全风险分析
随着大数据应用范围越来越广，对数据安全的需求也越来越迫切。
由于云计算的特点是将数据外包给云服务商提供服务，这种服务模式将数据的所有权转移给了CSP，用户失去了对物理资源的直接控制[A1。而云中存储的大数据通常是以明文的方式存在的，CSP对数据具有底层控制权，恶意的CSP有可能在用户不知情的情况下窃取用户数据，而云计算平台亦可能受到攻击致使安全机制失效或被非法控制从而导致非授权人读取数据，给大数据安全带来了威胁。
Hadoop在设计之初并未考虑过安全问题，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之后，Hadoop加人了Kerberos的身份认证机制和基于ACL的访问控制机制[91。即使在安全方面增加了身份认证和访问控制策略，Hadoop的安全机制仍然非常薄弱，因为Ker-beros的认证机制只应用于客户机(Clients )、密钥分发中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、服务器(Serv-er)之间，只是针对机器级别的安全认证，并未对Ha-doop应用平台本身进行认证[}o}。而基于ACL的访问控制策略需要通过在启用ACL之后，对hadoop-policy. xml中的属性进行配置，其中包括9条属性，它们限制了用户与组成员对Hadoop中资源的访问以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等节点间的通信，但该机制依赖于管理员对其的配置[川，这种基于传统的访问控制列表容易在服务器端被篡改而不易察觉。而且基于ACL的访问控制策略粒度过粗，不能在MapRece过程中以细粒度的方式保护用户隐私字段。况且针对不同的用户和不同应用，访问控制列表需要经常作对应的更改，这样的操作过于繁琐且不易维护。因此Hadoop自身的安全机制是不完善的。
2.1 不同应用模式下CSP及Uers带来的安全风险
云计算中Hadoop有多种应用模式。在私有云中搭建Hadoop，即企业自己应用Hadoop，使用该平台的是企业内部各个部门的员工，外部人员无法访问和使用这些资源。这时的CSP指的是Hadoop的创建和管理者，IaaS级和PaaS级CSP为相同的实体;在公有云平台应用Hadoop , C SP有2级，IaaS级CSP，提供基础设施;PaaS级C SP，负责Hadoop的搭建和管理。这时两级CSP往往是不同的实体。
③ 问一下电信行业可以进行大数据分析吗可以做哪些分析呢
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④ 利用大数据是否能够防范风险
我们正在经历多元的信息技术变革，云计算、大数据、移动技术以及物联网等。这版些变革引导jinrong机构权和用户从全新的视角来思考产品特性和商业模式，也意味着商业yinhang需要在经济新常态背景下，更加专注于如何有效运用现代科学技术来防控风险。
信息技术应用于风险管理，主要体现在以下三个方面：
流程电子化，应对复杂风险管理过程；
精准计量，促进风险管理精细化；
提升效能，满足业务迅速扩张下的风险管控要求；
⑤ 大数据应用存在哪些问题，采取哪些安全防护措施
目前我国大数据应用抄现存的一些问题主要有以下几点：
首先，大数据不是IT公司的专利。第一批国家统计局引入的战略合作伙伴，大多数还是聚焦在IT公司，其实不是只有IT公司才有大数据，如线下零售巨头企业在实体经济中积累了很大的数据资源，他们数据的深度和广度不亚于甚至超过互联网公司。
第二，拥有大数据的IT公司和非IT公司应该打破数据格局。国内巨头企业掌握着搜索和社交和消费的数据，本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱，但是巨头公司们为了彼此的商业利益，并没有体现出数据合作的意愿，而是互相封杀，这将给社会数据的流动带来伤害。因此，在保证一定商业利益的基础上，巨头的眼光应该放远一点，打破数据割据。
第三，应该呼吁政府相关部门进一步开放市场，因为围绕大数据不管是应用还是创业，最核心的是要有数据的源头，然后才能进行采集、编辑，重新编制。现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态，在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保，包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来，能让大家更方便，其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。
⑥ 利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。
保险业面临风险控制新挑战
虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：
1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。
2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端，就可以轻松完成投保或理赔过程，在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。
大数据分析在保险业风险防控中的实际意义
虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。
IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。
1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。
2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据条件下，保险公司不同地区的既往理赔数据，甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。
3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。
基于大数据技术提升保险业风险控制
结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。
1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。
2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。
3.大数据分析过程中，要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。
总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。