全链路大数据

『壹』 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。

『贰』 全链路营销是什么意思

全链路营销：实现“品—传—销”

阿里妈妈（Alimama）隶属阿里巴巴集团，是国内领先的大数据营销平台，拥有阿里巴巴集团的核心商业数据。每天有超过50亿推广流量完成超过3亿件商品推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）。

2016年，阿里妈妈为商家打造基于“品”、“传”、“销”一体的全链路营销解决方案，包括国内首个智能营销展示平台“智钻”；集合品牌专区+一夜霸屏+人群、专门为品牌客户量身定制的“品销宝”；数据化媒体商业流量管理平台AFP以及全民互动分享的营销产品“分享赚”。

(2)全链路大数据扩展阅读：

阿里模式

1、经营模式

阿里妈妈网站从2007年建立以来，一直以大胆、敢于创新的经营模式不断发展变化着。

不断地顺应要求，改革网站的服务，并充分共用阿里巴巴网站和淘宝网站的客户资源和网络产品资源，及时为商家和个人推出较新的广告位和广告信息，并推出按时长计费广告、推介广告、按成交计费广告和按点击计费等多种收费模式，充分考虑到客户需求和计费方式的方便和利于操作性，很容易吸引较多的客户。

2、技术模式

阿里妈妈主要是基于阿里巴巴网站技术模式，定位于系统运行的持续稳定性和安全性方面，阿里妈妈作为信息、广告中介服务平台。

它的系统运行要求是严格的，通信系统采用互联网和通讯网，在服务器的构建上要保证交易信息在通信网络上的安全传递，并且保证数据库服务器的绝对安全，防止网络黑客的闯入破坏。

它的系统在抗侵入性、边界服务器、采用加密技术的信息完整性、用户和话路的鉴别服务等方面有严格的要求。

基于阿里巴巴的阿里妈妈在身份验证和安全监控上也有一些大的作为。在系统应用软件方面，采用了网上信用管理系统、身份认证管理系统、网络监控管理系统和网络安全管理系统等，最大程度上来保证网站安全、数据安全、交易安全。

『叁』 怎么看客户经营大数据解决方案

WakeData客户经营大来数据用数据连自接企业和客户。而客户经营大数据解决方案是指企业经营涉及的用户群，全链路全场景全渠道的用户数据，经过数据打通和数据加工处理，运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。帮助企业解决企业数据分散、割裂、场景多、采集难、无法打通、无法价值化、无法应用的尴尬。

『肆』 大数据培训有哪些

1、北京千锋教育

千锋教育全称北上海千锋互联科技有限公司一直“用良心做教育”，是中国移动互联网研发人才一体化服务的领导者，打造移动互联网高端研发人才服务。

『伍』 当下大数据发展的 8 个要点

作者 | 章剑锋

笔者从 2008 年开始工作到现在也有 11 个年头了，一路走来都在和数据打交道，做过大数据底层框架内核的开发（Hadoop，Pig，Tez，Spark，Livy），也做过上层大数据应用开发（写 MapRece Job 做 ETL ，用 Hive 做 Ad hocquery，用 Tableau 做数据可视化，用 R 做数据分析）。今天我想借此机会和大家聊聊我所理解的大数据现状和未来。

首先让我们来聊聊什么是大数据。大数据这个概念已经出来很多年了（超过10年），但一直没有一个准确的定义（也许也并不需要）。数据工程师（DataEngineer）对大数据的理解会更多从技术和系统的角度去理解，而数据分析人员（Data Analyst）对大数据理解会从产品的角度去理解，所以数据工程师（Data Engineer) 和数据分析人员（Data Analyst）所理解的大数据肯定是有差异的。我所理解的大数据是这样的，大数据不是单一的一种技术或者产品，它是所有与数据相关的综合学科。看大数据我会从 2 个维度来看，一个是数据流的维度（下图的水平轴），另外一个是技术栈的维度（下图的纵轴）。

其实我一直不太喜欢张口闭口讲“大数据”，我更喜欢说“数据”。因为大数据的本质在于“数据”，而不是“大”。由于媒体一直重点宣扬大数据的“大”，所以有时候我们往往会忽然大数据的本质在“数据”，而不是“大”，“大”只是你看到的表相，本质还是数据自身。

在我们讲清楚大数据的含义之后，我们来聊聊大数据目前到底处在一个什么样的位置。从历史发展的角度来看，每一项新技术都会经历下面这样一个技术成熟度曲线。

当一项新技术刚出来的时候人们会非常乐观，常常以为这项技术会给人类带来巨大的变革，对此持有过高的期望，所以这项技术一开始会以非常快的速度受到大家追捧，然后到达一个顶峰，之后人们开始认识到这项新技术并没有当初预想的那么具有革命性，然后会过于悲观，之后就会经历泡沫阶段。等沉寂一定阶段之后，人们开始回归理性，正视这项技术的价值，然后开始正确的应用这项技术，从此这项技术开始走向稳步向前发展的道路。（题外话，笔者在看这幅图的时候也联想到了一个男人对婚姻看法的曲线图，大家自己脑补）。

1、从大数据的历史来看，大数据已经经历了 2 个重要阶段

两个重要阶段是指过高期望的峰值和泡沫化的底谷期 。现在正处于稳步向前发展的阶段。我们可以从 googletrend 上 big data 的曲线就能印证。大数据大约从 2009 年开始走向人们的视野，在 2015 年左右走向了顶峰，然后慢慢走向下降通道（当然这张曲线并不会和上面这张技术成熟度曲线完全拟合，比如技术曲线处在下降通道有可能会使讨论这项技术的搜索量增加）。

接下来我想讲一下我对大数据领域未来趋势的几个判断。

2、数据规模会继续扩大，大数据将继续发扬光

前面已经提到过，大数据已经度过了过高期望的峰值和泡沫化的底谷期，现在正在稳步向前发展。做这样判断主要有以下 2 个原因：

上游数据规模会继续增长，特别是由于 IOT 技术的发展和成熟，以及未来 5G 技术的铺开。在可预测的未来，数据规模仍将继续快速增长，这是能够带动大数据持续稳定向前发展的基本动力。 下游数据产业还有很多发展的空间，还有很多数据的价值我们没有挖掘出来。

虽然现在人工智能，区块链抢去了大数据的风口位置，也许大数据成不了未来的主角，但大数据也绝对不是跑龙套的，大数据仍将扮演一个重要而基础的角色。可以这么说，只要有数据在，大数据就永远不会过时。我想在大部分人的有生之年，我们都会见证大数据的持续向上发展。

3、数据的实时性需求将更加突出

之前大数据遇到的最大挑战在于数据规模大（所以大家会称之为“大数据”），经过工业界多年的努力和实践，规模大这个问题基本已经解决了。接下来几年，更大的挑战在于速度，也就是实时性。而大数据的实时性并不是指简单的传输数据或者处理数据的实时性，而是从端到端的实时，任何一个步骤速度慢了，就影响整个大数据系统的实时性。所以大数据的实时性，包括以下几个方面：

快速获取和传输数据 快速计算处理数据 实时可视化数据 在线机器学习，实时更新机器学习模型

目前以 Kafka，Flink 为代表的流处理计算引擎已经为实时计算提供了坚实的底层技术支持，相信未来在实时可视化数据以及在线机器学习方面会有更多优秀的产品涌现出来。当大数据的实时性增强之后，在数据消费端会产生更多有价值的数据，从而形成一个更高效的数据闭环，促进整个数据流的良性发展。

4、大数据基础设施往云上迁移势不可挡

目前IT基础设施往云上迁移不再是一个大家还需要争论的问题，这是大势所趋。当然我这边说的云并不单单指公有云，也包括私有云，混合云。因为由于每个企业的业务属性不同，对数据安全性的要求不同，不可能把所有的大数据设施都部署在公有云上，但向云上迁移这是一个未来注定的选择。目前各大云厂商都提供了各种各样的大数据产品以满足各种用户需求，包括平台型（PAAS) 的 EMR ，服务型 (SAAS) 的数据可视化产品等等。大数据基础设施的云化对大数据技术和产品产生也有相应的影响。大数据领域的框架和产品将更加 Cloud Native 。

计算和存储的分离。我们知道每个公有云都有自己对应的分布式存储，比如 AWS 的 S3 。 S3 在一些场合可以替换我们所熟知的 HDFS ，而且成本更低。而 S3 的物理存储并不是在 EC2 上面，对 EC2 来说， S3 是 remote storage 。所以如果你要是 AWS 上面做大数据开发和应用，而且你的数据是在 S3 上，那么你就自然而然用到了计算和存储的分离。 拥抱容器，与 Kubernate 的整合大势所趋，我们知道在云环境中 Kuberneate 基本上已经是容器资源调度的标准。 更具有弹性（Elastic）。 与云上其他产品和服务整合更加紧密。

5、大数据产品全链路化

全链路化是指提供端到端的全链路解决方案，而不是简单的堆积一些大数据产品组件。以 Hadoop 为代表的大数据产品一直被人诟病的主要问题就是用户使用门槛过高，二次开发成本太高。全链路化就是为了解决这一问题，用户需要的并不是 Hadoop，Spark，Flink 等这些技术，而是要以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。 Cloudera 的从 Edge 到 AI 是我比较认同的方案。大数据的价值并不是数据本身，而是数据背后所隐藏的对业务有影响的信息和知识。下面是一张摘自 wikipedia 的经典数据金字塔的图。

大数据技术就是对最原始的数据进行不断处理加工提炼，金字塔每上去一层，对应的数据量会越小，同时对业务的影响价值会更大更快。而要从数据（Data) 最终提炼出智慧（Wisdom），数据要经过一条很长的数据流链路，没有一套完整的系统保证整条链路的高效运转是很难保证最终从数据中提炼出来有价值的东西的，所以大数据未来产品全链路化是另外一个大的趋势。

6、大数据技术往下游数据消费和应用端转移

上面讲到了大数据的全链路发展趋势，那么这条长长的数据链路目前的状况是如何，未来又会有什么样的趋势呢？

我的判断是未来大数据技术的创新和发力会更多的转移到下游数据消费和应用端。之前十多年大数据的发展主要集中在底层的框架，比如最开始引领大数据风潮的 Hadoop ，后来的计算引擎佼佼者 Spark，Flink 以及消息中间件 Kafka ，资源调度器 Kubernetes 等等，每个细分领域都涌现出了一系列优秀的产品。总的来说，在底层技术框架这块，大数据领域已经基本打好了基础，接下来要做的是如何利用这些技术为企业提供最佳用户体验的产品，以解决用户的实际业务问题，或者说未来大数据的侧重点将从底层走向上层。之前的大数据创新更偏向于 IAAS 和 PAAS ，未来你将看到更多 SAAS 类型的大数据产品和创新。从近期一些国外厂商的收购案例，我们可以略微看出一些端倪。1、2019 年 6 月 7 日，谷歌宣布以 26 亿美元收购了数据分析公司 Looker，并将该公司并入 Google Cloud。2、2019 年 6 月 10 日，Salesforce 宣布以 157 亿美元的全股票交易收购 Tableau ，旨在夯实在数据可视化以及帮助企业解读所使用和所积累的海量数据的其他工具方面的工作。3、2019 年 9 月初，Cloudera 宣布收购 Arcadia Data 。 Arcadia Data 是一家云原生 AI 驱动的商业智能实时分析厂商。面对最终用户的大数据产品将是未来大数据竞争的重点，我相信会未来大数据领域的创新也将来源于此，未来 5 年内大概率至少还会再出一个类似 Looker 这样的公司，但是很难再出一个类似 Spark 的计算引擎。

7、底层技术的集中化和上层应用的全面开花

学习过大数据的人都会感叹大数据领域的东西真是多，特别是底层技术，感觉学都学不来。经过多年的厮杀和竞争，很多优秀的产品已经脱颖而出，也有很多产品慢慢走向消亡。比如批处理领域的 Spark 引擎基本上已经成为批处理领域的佼佼者，传统的 MapRece 除了一些旧有的系统，基本不太可能会开发新的 MapRece 应用。 Flink 也基本上成为低延迟流处理领域的不二选择，原有的 Storm 系统也开始慢慢退出历史舞台。同样 Kafka 也在消息中间件领域基本上占据了垄断地位。未来的底层大数据生态圈中将不再有那么多的新的技术和框架，每个细分领域都将优胜劣汰，走向成熟，更加集中化。未来更大的创新将更多来来自上层应用或者全链路的整合方面。在大数据的上层应用方面未来将会迎来有更多的创新和发展，比如基于大数据上的BI产品， AI 产品等等，某个垂直领域的大数据应用等等，我相信未来我们会看到更多这方面的创新和发展。

8、开源闭源并驾齐驱

大数据领域并不是只有 Hadoop，Spark，Flink 等这类大家耳熟能详的开源产品，还有很多优秀的闭源产品，比如 AWS 上的 Redshift ，阿里的 MaxCompute 等等。这些产品虽然没有开源产品那么受开发者欢迎，但是他们对于很多非互联网企业来说是非常受欢迎的。因为对于一个企业来说，采用哪种大数据产品有很多因素需要考虑，否开源并不是唯一标准。产品是否稳定，是否有商业公司支持，是否足够安全，是否能和现有系统整合等等往往是某些企业更需要考虑的东西，而闭源产品往往在这类企业级产品特性上具有优势。

最近几年开源产品受公有云的影响非常大，公有云可以无偿享受开源的成果，抢走了开源产品背后的商业公司很多市场份额，所以最近很多开源产品背后的商业公司开始改变策略，有些甚至修改了 Licence 。不过我觉得公有云厂商不会杀死那些开源产品背后的商业公司，否则就是杀鸡取卵，杀死开源产品背后的商业公司，其实就是杀死开源产品的最大技术创新者，也就是杀死开源产品本身。我相信开源界和公有云厂商最终会取得一个平衡，开源仍然会是一个主流，仍然会是创新的主力，一些优秀的闭源产品同样也会占据一定的市场空间。

最后我想再次总结下本文的几个要点：

1、目前大数据已经度过了最火的峰值期和泡沫化的底谷期，现在正处于稳步向前发展的阶段。2、数据规模会继续扩大，大数据将继续发扬光大3、 数据的实时性需求将更加突出4、大数据基础设施往云上迁移势不可挡5、大数据产品全链路化6、大数据技术往下游数据消费和应用端转移7、底层技术的集中化和上层应用的全面开花8、开源闭源并驾齐驱

『陆』 大数据操作系统哪家的好百分点的有什么优势

百分点的大数据操作系统据有全链路数据生命周期管理，统一的数据治理体系，提供便捷的数据开放共享平台，还有一站式模型生命周期管理等，技术专业，比较推荐

『柒』 客户经营大数据是什么

WakeData惟客数据提出的概念，这套方案包含了大数据平台、中台工具、中台应用三大模块的应用和服务，很适合一些需要做线下数字化转型的企业。

『捌』 网络全链路营销是什么

全链路整合营销是围点营销从整合营销细化出来的一种营销战术，在这些碎片化中根据一定的规则来链接用户行为习惯

『玖』 数据驱动全链路啥意思

数据驱动业务增长”是以企业产品业务线海量数据的收集、存储、可视化、分析、挖掘作为核心支撑的，全体业务线人员参与的，以精准、细分和精细化为特点的运营战略。

即针对运营、产品、市场、客服等部门的运营数据，通过可视化、可量化、可细化、可预测等一系列数据分析方法论以及理论、经验等来进行业务分析，挖掘业务增长点。

具体的主要以“产品以及官网流量数据分析、目标用户行为数据分析、目标用户群转化分析、活动营销策划推广数据分析、用户画像数据分析、产品功能优化迭代、竞争调研以及监控数据分析、渠道效果分析等”。

而面对海量的数据，还是有很多人不知道从如何着手、如何开展，如何得出结论。

下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。

01
那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢？

底层逻辑，广义上关于某种事物的认知，狭义上对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里如是写道：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。

其实当我们在思考问题时，首先的核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。

而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。连接人与人，连接人与物，连接物与物，连接世界就是从这个底层逻辑上生发出来的商业路径。

也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。

02
接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。

1. 数据分析基本步骤

所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。

基于此，数据分析的五个基本步骤：

第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。
第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。
第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。
第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。
例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在网络和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。

最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义

首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。

对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

『拾』 全链路营销有哪些

全链路营销：实现“品—传—销”

阿里妈妈（Alimama）隶属阿里巴巴集团，是国内领先的大数据营销平台，拥有阿里巴巴集团的核心商业数据。每天有超过50亿推广流量完成超过3亿件商品推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）。

2016年，阿里妈妈为商家打造基于“品”、“传”、“销”一体的全链路营销解决方案，包括国内首个智能营销展示平台“智钻”；集合品牌专区+一夜霸屏+人群、专门为品牌客户量身定制的“品销宝”；数据化媒体商业流量管理平台AFP以及全民互动分享的营销产品“分享赚”。

“内容+流量+电商”