移动金融掘金大数据仇贲

『壹』 如何进行大数据营销

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

『贰』 聊一聊我眼中的大数据产业的全新阶段

聊一聊我眼中的大数据产业的全新阶段
大数据、云计算、智慧城市这些全新的产业概念正在一步步走到普通消费者的身边。因此，重新认识真实的大数据产业、了解这个关乎民生的科技赛道正在发生哪些变化与竞争，就变得史无前例地重要起来。今天我们就从我格外关注的神州控股的智慧城市之路与全新战略转型说起，聊一聊我眼中的大数据产业的全新阶段——“大数据沉浸战”。
我的一个基本判断是，在专注智慧城市产业建设、衍生了18种大数据与云计算业务分支之后，神州控股已经在这场战役中领先了三个身位。下面就来详细阐述一下我的思考。
【何为沉浸战?神州控股七年筑“城”只待今朝】
如果在一个相对长时间的产业周期中来观察，今天的大数据、云计算、物联网三大产业竞赛，究竟处于怎样的历史位置当中?
综合信息技术与移动互联网的发展周期规律，我们或许可以将这一类新技术的普及之路分为三个部分：首先是技术解决方案与产业基础铺设的生成战;第二步是产业势能正式进入应用阶段，为全社会释放产业红利的沉浸战;第三步，则是综合渠道、技术、营销与平台效应的生态战。
经过了漫长的基础设备与能力建设以及市场心智的接受周期，目前的大数据产业已经正式进入了沉浸战的关键节点——整个市场环境需要沉浸入大数据与云计算带来的优质体验当中，将技术转化为助力国计民生的能源与真实价值。
总理在评价大数据产业时曾说：“今天的中国，必须利用大数据等技术为民谋利、解民所忧，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系。”其中所表达的意思，正是大数据必须由技术进入实用轨道，成为高度赋能今天整个中国经济体的科技之火。
而这样的致用、实用、善用的大数据产业思维，也正是神州控股创始人郭为先生很早以前就认定的目标。2010年，神州控股开始全面转型进入智慧城市赛道，率先打响了大数据、云计算与人工智能技术赋能民生、富强国家的大数据沉浸战。
这样的远见卓识，带来了此次数博会上神州控股展示的数字中国体系，同时让神州控股在接下来的产业沉浸战中，取得了三大身位的先发优势。
【第一个身位：智慧城市是大数据的生命之源】
我们知道，民生大数据、政务大数据以及产业大数据，是关系一个第四次工业革命与全面数字进程的重中之重。相比于大数据、云计算产业的其他主流玩家，神州控股很早就看到了这些基本数据的战略高点和未来价值。
在行业普遍更加重视能带来短期利益的项目时，神州控股更加高屋建瓴地意识到了“城市”这个宏大命题本身的数据价值。如果说以前的城市是由物理世界和信息化构成的，那么未来的城市将以大数据为另一个重要的循环系统。
在这个智慧城市的循环系统之中，大数据就是万物的雨水和空气。以大数据连接现代城市的核心零部件，神州控股通过对工业制造、金融商业、政府管理、医疗健康等多个领域的数据化重构，让智能在城市生活中自由流动。
大数据时代最重要的两大特征，就是万物互联+数据生态化。
万物互联得以提供足够量级的数据供给智慧城市新大脑进行深度挖掘。以神州控股新型智慧城市操作系统为例，通过智能终端深度挖掘采集并分析的多重数据，将通过多种源头进入数据分析系统并整合成独立的决策建议。
从2001年到2016年，神州控股完成了智慧城市战略布局的第一个阶段——神州控股的智慧城市服务已经在全国120多个城市展开，与40多个城市签署了战略合作协议，搭建了30多个城市运营服务平台。
稳固的智慧城市体系与筑民生服务体系，让神州控股在大数据的来源与产业释放端上都拥有了高于行业的优势。而与民生、城市、经济产业这些基础经济捆绑在一起，也让神州控股的大数据闭环得到最大程度的加固。
智慧城市战略的宏观价值与准确落地，让神州控股在未来大数据之战中获得了生命之源。郭为先生曾经说，7年的智慧城市实践，经历了生与死的考验。如今看来，这场试炼到了花开果熟的时候。
【第二个身位：生态化结构是大数据的未来之钥】
我曾经在【重创新】互联网产业方法论中率先提出过，互联网产业拼到最后拼的是生态。只有内部生态无限完整，整个产业架构有合理的生态循环体系，才能生生不息、长盛不衰。
而在高速奔腾的大数据产业赛道上，很多玩家就忘记了生态化支撑的必要性，过于孤注一掷投入到某个端口中，忘记了中和万物的中国传统商业智慧。
然而，我看到了神州控股这样的大数据企业并没有在高速发展变化的大数据竞赛中忘记自己的初心与生态化生存的互联网智慧。
在大数据产业发展与落地的过程中，神州控股凭借人工智能技术创新、线上线下融合以及物联网的新趋势，打破了大数据在多源异构的处理上的数据壁垒，形成了整个内部技术端口、内生产业体系以及生态伙伴体系的三大生态架构，并对整个神州控股大数据与智慧城市生态圈进行了不断的整合与完善。
从智慧城市解决方案上讲，神州控股的生态化，是基于核心的大数据深网挖掘技术，依托新型智慧城市操作系统的支撑，通过在多个领域构筑“数据大脑”，来实现对城市的生态化构建。
从产业结构的生态化上来说，神州控股以智慧城市为先导，结合了智慧农业、量子计算、市民服务、人工智能医疗等等产业端口，形成了完整有序的产业生态结构。
从生态伙伴上看，神州控股拥有大量城市政府、企业、营销与渠道网络合作伙伴资源，并且与多家国内外主流云计算、大数据公司达成了战略合作，拥有非常完备的产研、市场与应用网络。
生态化是未来技术企业的必备之路，而很早就不断打造企业生态的神州控股，显然在这个领域又一次取得了行业领先优势。
【第三个身位：家国情怀是大数据的创生之脊】
着重要说的，还有神州控股以及郭为先生在思想与情怀层面为整个大数据产业带来的振动与跨越。
很多分析者会忽略企业家的思考与情怀给企业和产业结构带来的影响，这是非常片面的。
我们知道，在互联网与数字化时代，专业的战略观察和宏大的企业家襟怀，往往可以给整个产业带来难以估量的指数级增长。
神州控股在争夺用户深度、市场依赖度的大数据战役中场，获得了充分而独特的先发优势。
而在神州控股众多产业战略中，最具高度与行业启发性的，就是坚持数字中国战略，坚持企业成长与家国精神相结合，坚守未来科技与民族创生为一体的企业战略。
诚然，大数据与云计算业务，是一个巨型市场和无数爆发机会融为一体的市场机遇。很多弄潮儿选择在其中掘金，甚至有人喊出了成为风口上的猪这种口号。但是，风口上的猪也是猪，风口浪潮退却之后行业中只留下空荡荡的无奈。我们看到大数据行业风起云涌，一批批玩家来了又走，就是因为太多人贪图风口的优越，却忘了高科技从业者应该还给社会什么，还给家国什么，还给子孙后代什么。
经历了农业在现代化面前的暗淡，工业在环境问题面前的无力，我们共有的家国沃土急需要一种高效洁净的生产力提升来完成又一次飞跃。而大数据产业提供的动力无疑是最好的国家经济机遇。美国政府智库把大数据列为二十一世纪比石油更重要的资源，原因就在于此。
然而，在行业向着资本与市场而生的时代，国家与民族又有何种机会获得大数据的反哺?
这是行业的遗憾，却也是少部分有识之士的机遇与责任。我所看到的神州控股，是坚定不移与国家需求、民众福祉、地方潜力、未来生活相联系的，每一块业务的纵深展开，都归因于民族产业与国民生活的所急所需。
神州控股的大数据之路，从第一个脚印开始，就是与我们生活的土地紧密相联的。这是神州控股相对更拙的一面，却也是它无比智慧的一面。
与整个国民经济形成良性循环，达成科技势能与经济发展空间的高频互补，让神州控股铸造起了无比坚实的产业壁垒。无论市场风向如何，守护着家国厚望的神州控股大数据都将岿然不动。
最好的防守就是最好的进攻，根植于民生民用、深度拥抱国家需求的神州控股，必然会在国家大力发展创新科技产业的大潮中不断上行。
积极推进战略升级的神州控股，可以从家国战略与国民品牌中获得巨大赋能，要知道社会责任感是最好的品牌公关。而郭为先生带领的神州控股，已经在今天的行业竞争中悄然领先了这个最大的身位——情怀与坚持换回的雨露同泽。

『叁』 新三板大数据商业应用第一股”

新三板大数据商业应用第一股”

2015年8月12日，HCR慧辰资讯成功挂牌新三板(股票代码：833309)，成为国内新三板大数据商业应用第一股!备受各界关注的背后，是长期困扰大数据领域的一道难题：大数据到底怎么样变现?谁能真正撬动这个“千亿市值”的数据产业!

2012年，随着数据统计单位从TB级跃升至PB级别，大数据时代全面到来，而云计算等技术的实现，进一步揭开了数字化商业时代的帷幕。大数据时代，每家公司都在创造着大量结构化和非结构化的数据。而未来的每一笔生意都将是数据的生意。面对海量数据带来的信息爆炸，如何利用，挖掘，深入洞察数据的价值成为每家企业实际面临的考验。虽然大数据带来的“金矿”就摆在眼前，但是如何真正“掘金大数据”却成为摆在每家企业面前的难题。

l大数据变现真正的难题到底在哪里呢?

挑战一:缺少深入行业的数据洞察能力

面对海量的数据信息，并不能真正的转化为对企业或社会有价值的“数据资产”只有深度洞察数据背后的价值，才能使数据为企业的决策、发展提供支持。很多企业受困于数据本身，拥有大量时间跨度久远、内容形式多样、体量庞大的沉睡数据，缺乏数据洞察的技术实力和分析能力，数据没有转化为资产，反而变为负担。

挑战二：无法真正打通数据孤岛

我们可以看到在真实的世界里，各个行业间的信息在不同的交互过程中，为我们呈现了一个真实立体的世界，从而在企业决策、营销、产品等各个层面提供了信息支持。而在大数据的世界中，我们是通过“数字化”来高效、深度的洞察真实世界的各种形态，发掘数据背后的价值。而现阶段，数据领域存在着行业间的壁垒，我们面对着一个个拥有海量数据信息的“孤岛”，在异构数据的获得上存在着不足，只有真正打通行业间的数据孤岛，支撑起立体的信息解构体系，“大数据的变现能力”才会获得根本上的解放，实现飞跃的增长。

挑战三：大数据产业生态圈还未完整建立

在互联网、移动互联网推动的大潮下，中国的新经济领域获得了将近20年的快速增长期，信息时代与创新技术，共同催生了大数据时代的到来。但是整体产业生态圈建立还处于初期阶段，大数据领域的上下游企业还处于成长中，产业链远未发展成熟，距离良性的自成长体系发展尚待时日。这也会成为延缓大数据领域全面商业化运作的客观原因。

挑战四：不容忽视的资本助推力量

随着中国经济进入“非常态”，各行业也从“产业资本时代”逐步迈入“金融资本时代”。资本在行业发展中的杠杆效应急剧增加。正确运用资本的力量，将为一个行业赢得一日千里的发展契机。大数据行业作为一个有着亿万级规模的市场，拥有产业链上下游的众多企业，但是也由于规模庞大，企业数量众多，同时又是一个相对专业的领域，无形中也为资本市场的进入设置了一定的门槛儿，投融资机构对于产业的了解还需要一定的时间，而大量初创及小型企业，会面临比较多的来自资金方面的压力，一定程度上也延缓了整体行业快速，有序，健康迭代的发展步伐。

HCR将从根本上解决大数据的变现之道

战略一：深度服务行业大客户，实现数据资产的商业应用变现

HCR慧辰资讯作为中国最早一批的研究咨询机构，成立于1993年，在22年的发展历程中，HCR拥有超过30个细分领域的行业研究经验，深度服务于各领域的国际、国内500强大型企业。一路发展至今，以坚实的研究实力，通过合资、并购等方式不断吸纳研究领域的众多知名机构，加深HCR整体研究实力的储备，2008年与美国邓白氏成立合资公司，2012年与领先研究公司DNA公司合并，2013年开始，通过合资并购等多种方式先后吸纳包括慧思拓、QGroup、慧驰、资道网络在内的大数据研究领域众多优秀团队加盟。

在接下来的5年时间中，我们将借力行业研究的深度积累，作为大数据领域的“深入洞察者”，综合运营最新的大数据挖掘技术，以及自身大量的专业研究所具备的深入性行业认知能力，帮助各行业中的大型企业真正有效的实现大数据的应用价值。将大小数据深度结合，解决结构化数据与非结构化数据的衔接，帮助各垂直领域的行业大型企业用好数据资产，创造出深层价值。实现大数据在传统领域的商用之路。

图-1 @HCR大数据

战略二：建立大数据应用交易平台，打通数据孤岛

HCR将倾力打造大数据领域的“云平台”战略。用开放共享的互联网精神汇聚长尾大数据，打通大数据孤岛，真正实现跨行业、跨领域的异构数据共享。最大化数据变现的商业前景。

HCR将凭借自身的研究实力，投入建设基础数据层，通过结构化数据平台，逐步打造跨行业的大数据云平台。同时面向各类信息挖掘、开发应用的中小企业，建立“研究开发者云平台”，通过共享、合作的方式深入到各细分领域的商业应用层。实现跨行业、跨领域的大数据应用交易平台，真正实现天下没有难用的数据。

图-2 @HCR大数据

战略三：构建大数据生态体系，实现行业的全面升级

“复利”号称人类历史上的第八大奇迹，信息时代引爆了整个产业的幂次方增长模式，在未来“数据资产”将成为帮助企业实现幂次方增长最强劲的动力源。

HCR是国内最早步入资本市场的独立第三方数据洞察公司，深谙资本运营之道，早在1993年随慧聪网赴香港上市，2008年与美国邓白氏公司合资，登陆NYSE，继2011年完成管理层的MBO后，2013年获得达晨创投单笔5000万融资，创下业内最大单笔融资记录。在一次次资本市场的青睐背后，是对HCR深厚的行业研究积累和技术为核心的数据洞察及研究实力的认可。

此次HCR 作为国内“新三板大数据商业应用第一股”!将站在新的资本市场的平台上，借助资本的力量，帮助更多深耕大数据领域的公司实现数据资产化，建立围绕大数据领域的金融增值服务体系，在全新起点，全面构建大数据生态体系。

HCR将借力资本的力量，结合自身在大数据领域的研究实力和积累，服务于整个大数据产业链，构建完善的大数据生态体系，打通上、中、下游企业，建立大数据领域的良性循环体系，服务于大数据领域的大、中、小型公司。

首先，通过金融增值服务体系的打造，扶持大数据各垂直细分领域的初创型企业，为他们提供数据、资本、技术层面的支持，共同打造大数据领域的创新、创业沃土，支持技术创新和数据领域的各类重度垂直应用的发展。相信下一个“独角兽”必然诞生于大数据领域。

其次，基于HCR在行业研究中的长期积累，我们将帮助有一定积累的中型企业系统性的搭建符合自身业务需求的大数据体系，实现数据资产的良性循环。围绕“数据应用”建立培训、咨询体系;帮助企业实现长效的数据应用，进行专业化和系统化的数据应用培训。包括企业的总体体系设计、全景数据模型的建立、业务实际的应用和管理。

同时，面对大型企业，提供深度的数据洞察服务，加速企业数据资产的商用之路。

图-3 @HCR大数据

“心怀猛虎，细嗅蔷薇”伟大公司诞生于纯真的理想

伟大的公司通常都是诞生于纯真的理想。Google希望天下人都能便捷的找到信息，阿里巴巴希望天下的企业都能方便的实现生意，企鹅的愿景是方便的连接。我们看到，确实因为以上公司的存在，让我们的生活和工作更便捷了。

今天，HCR站在了新的资本市场的平台上，怀着一个纯真而朴素的理想，那就是：帮助天下的企业和个人把数据用起来。让天下的企业和个人不再有找不到的数据和不会用的数据。

HCR积累了大量的给大客户服务数据洞察的经验，知道大客户怎么用好数据的，也知道去哪里搜集数据，如何清理等等。因此，HCR应该义不容辞的承担起来帮助天下企业和个人会用数据这样的使命，盘活“数据”资产，唤醒沉睡的数据价值，让无数的企业和个人在大数据的指导下，高效的成长，大大提升整个社会的效率。HCR将秉承我们一贯的开放、共享、成长的理念，用我们五化理念：合伙人化、证劵化、产业化、互联网化和国际化来落实我们的纯真梦想，一步一步做到帮助天下的企业用好数据，共享千亿市值!

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『肆』 互联网的创业者如何才能掘金大数据

互联网的创业者如何才能掘金大数据？
大数据能称之为一个时代，可见维克托?迈尔?舍恩伯格对大数据的褒奖。当然，更多的人希望通过大数据创建新的产业群，将之应用到医疗、教育、科技等多个领域。大数据应用已经成为互联网创业者竞争的新阵地，如何充分利用大数据和借助大数据掘金成为草根创业者关注的焦点。在已有的领域中，包括可穿戴设备、移动APP等领域，部分互联网创业者都尝到了大数据的甜头。
网络大数据助力小说网站顺利商业化
互联网创业者的机会并不少，但是要想真正“拥抱”大数据，并从大数据的红海中分一杯羹，是非常困难的。所有人都知道，大数据并不仅仅是“大”的数据，从B到PB、EB，也仅仅只是数字的变革，数据单位仅能记录数据罢了，互联网创业者要想利用到大数据，自身肯定是不具备物质条件的，依赖第三方是必不可少的，下面我就以网络大数据助力小说网站顺利实现商业化为例，来具体说说大数据：
网络推荐是基于网络大数据技术推出的网站内容推荐工具。通过对网站不同访客推荐个性化的内容，提高内容的点击率，大幅提升网站流量;机制是基于网络统计代码收集访客数据，基于网络搜索蜘蛛抓取网页内容精准匹配。
通俗来讲，通过网络大数据的挖掘与分析，能够精确地刻画出网站访客的人群画像。以小说网站为例，网络司南数据显示，88%的小说人群年龄分布在10-29岁之间，受众多为新生代年轻人。大多数小说受众还热衷于英雄联盟、穿越火线、地下城与勇士等网络游戏，小说爱好者往往也是网购爱好者。
对网站用户属性和爱好的把握，能够有效的帮助网站优化内容运营，缩短网站“内容?用户”的路径，提升用户体验，并延伸或激发用户的需求，提高用户步长，从而提升网站的流量和商业价值。
不少小说网站迅速嗅到了网络大数据的商机。有数据显示，言情小说吧安装网络推荐小说专有样式后，流量增长11.9%，用户平均访问页面数提升17.8%。掌阅iReader运营总监周碧华表示，掌阅的短板是如何通过数据判断作品的质量，希望借助网络大数据解决这一难题。多酷总经理王超则认为，网络大数据能够帮助网站进一步挖掘付费用户，通过有效的数据分析来决定和平衡用户免费与收费策略。
从传统的搜索引擎到“即搜即得”(框计算)再到“不搜即得”(推荐引擎)，网络运用大数据能力，用推荐将用户留在站内，让大数据更智能。在营收方面，网络网盟利用基于大数据的CTR(广告内容匹配)数据，让站长的平均收入提升70%。
当然，互联网并不是只有小说站这一垂直领域，教育、医疗等领域都是热门的创业领域之一。网络和小说网站的合作亦可以延伸到其他垂直行业甚至整个互联网，让更多的互联网创业者实现商业化。
如何玩转大数据?
互联网创业者要想获得完整的“大数据”是几无可能的，无论是广大的用户量，还是相对用户量长期的诉求，包括互联网创业者自身对数据的处理分析能力，都是其获得大数据的软肋，网络大数据正慢慢成为驱动互联网创业者成长的新动力。
从上面小说网站利用网络大数据进行获益的例子来看，互联网创业者该怎样才能更好的利用大数据呢?
首先，自身的内容是根本，这个和线下的产品相类似。用户享受的是服务、是产品，产品自身出现问题，用户肯定是不爱的。所以，无论是小说网站还是其他类型的网站，互联网创业者的根本都是需要有价值的内容输出，做用户的“好产品”，所以互联网创业者首先需要拥有产品思维。
其次，平台的开放性。我不认为某些半封闭的封闭会给本就是颤颤巍巍的互联网创业者很好的契机，而像网络联盟利用大数据能力为互联网创业者变现的方式，互联网创业者自身又可以和网络的其他产品进行互用，网络平台的开放性给予互联网创业者更大的舞台。
最后，商业化是关键。平台能提供给互联网创业者明晰的盈利模式是比较好的，远比互联网创业者自己去寻找盈利模式方便得多。在如今互联网产品“你像我，我像你”的年代，只有做好盈利才是最终的出路。即使能利用第三方大数据平台，若不能盈利，也终归会被“抄死”。
未来大数据会给互联网创业者带来怎样的机遇呢?网络大数据已经取得明显的成效，为互联网创业者前期对大数据预处理的时间、精力、财力等方面铺平道路。互联网创业者需要做的是，围绕大数据平台进行拓展，做出自己的特色产品。
医疗、教育、娱乐、移动APP等方向都可以是互联网创业者的机遇，问题是互联网创业者需要如何去拥抱这些大数据平台为己所用呢?所幸包括网络在内的多个大数据平台都是相对开放的，互联网创业者围绕产品自身再借用大数据平台以及其提供的盈利模式，整个产业群圆满完成，这才是互联网创业者应该做的事。

『伍』 BAT三巨头开始挖掘大数据

BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同
数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
网络拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头网络围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，网络还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。前期网络与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

『陆』 如何在大数据分析中“掘金”

因此，行之有效的企业级信息优化战略变得空前重要。由于预计2015年产生的数字内容中有90%将是非结构化数据，如短信和微博生成的信息，以及视频和音频，情况将变得越来越复杂。无论身处哪个行业，围绕大数据及管理这些信息的挑战都无处不在。·金融服务行业必须满足客户对数字银行服务的期望，并处理风险和监管需求等问题;·在医疗和生命科学领域，患者隐私及药物开发问题使合规成为了关键的投资动因;·了解客户需求以提高服务和参与模式是旅游和交通行业必不可少的;·在政府和公共事业领域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保护公众;·实时的数据可视化、汇总和诠释对于能源行业至关重要。毫无准备的企业可能会在应对现有原始信息的数量、种类和速度时手足无措。如果企业缺乏管理并处理多来源海量信息的能力，将会导致涉及整个企业层面的各类问题：·具有更先进的信息系统的竞争对手将能很好地利用数据并争夺客户;·尽管有更大量和来源，实现数据价值将越来越困难;·浪费大量时间过滤海量不相关的数据，而这些数据不能支持决策或推动其执行;·缺乏灵活性、分离的信息基础设施成本将逐步增加。政府和企业迫切需要从无关的数据中获取洞察，并有能力对其有效利用。那些能从战略上迅速响应，并从海量信息中提取真正价值的企业将能获得关键的市场领先地位。发挥信息的力量根据ColemanParkesResearch的研究[3]表明，亚太和日本地区62%的私有企业认为有效的信息优化战略能帮助其获得竞争优势。但是仅有不到一半的企业采用了合适的解决方案并从大数据中获得洞察，而目前仅有15%的企业将非结构化数据纳入了其企业洞察、流程和战略。企业的终极目标应是充分利用100%的信息来推动更快、更明智的业务决策。企业应能衡量信息战略在新增收入、节约成本以及加速上市等方面所带来的价值。要想在以信息为驱动力的新时代获得成功，企业需要信息优化战略以及可理解抽象概念的解决方案。企业的目标是通过涵盖所有数据形式的信息管理和分析系统实现互联性智能。这意味着他们必须：·建立一个敏捷的智能环境，并有合适的基础设施来捕获和存储海量信息，进行实时分析并迅速适应不断变化的优先事项;·对企业生态系统中的信息和智能战略进行整合，以获得对业务数据的完整视图;·通过将洞察和理念转化为行动而实现信息资产的全部价值。提升客户体验实现更好的客户体验是所有信息优化战略的主要目标。改进企业搜索和分析信息的方式，以更好地了解客户行为和需求，从而支持快速、明智的业务决策。这将有助于实现更好的客户体验和更高的忠诚度。信息洞察应整合所有客户信息，无论客户如何与企业进行互动，包括通过社交媒体、微博、移动应用，以及通过电话等其它方式。信息必须在不同的业务范围内进行收集，同时还要解决潜在的隐私和安全问题。先进的信息技术能够帮助企业增强其识别客户喜好、问题和趋势的能力。而这些情报可被用来更好地与客户进行互动，同时提供超越竞争对手的洞察。这些新情报可在应用开发以及将应用迁移至云的过程中发挥作用，而云能让客户轻松、快速地获得新服务。优化业务绩效不仅是企业需要应对海量结构化和非结构化数据，数据也分布于多个可能互不相关的业务范围，也存在于许多不同的应用中。现代数据中心的另一个关键能力是能够处理大量的无关信息，从而获得能提高业务绩效的洞察。通过整合、迁移并汇总数据存储，企业可以改进信息访问，并降低IT运营成本。这能带来简单、灵活、迅速、低成本高收益的信息基础设施，而此类基础设施同时还具有可扩展性、模块化特性，及可靠性。用智能信息基础设施替换复杂的孤立数据库，企业能够在需要时捕捉、存储并提供信息，无论采用哪种应用、规模有多大。充分利用100%的相关职能和运营数据能够帮助客户提高运营业绩和经营利润，并对信息生命周期管理进行自动化处理。信息优化的目标为构建一个服务于整个企业，从数据安全及合规，到分析和敏捷性的统一基础设施。而由此带来的快速、轻松分析信息的能力能够帮助企业获得更可靠的视图，从而做出准确、有效的决策。管理安全和风险将能够端到端管理100%大数据作为新目标，企业应研究更好的监管和安全措施来应对与日俱增的风险和复杂性。这些问题包括：不能充分利用目前所有可用数据进行及时、正确的决策所带来的财务和法律风险，以及获取数据并保证其是最新、最正确的。智能信息生态系统可管理安全环境中的数据，从而管理日常业务并降低风险。它还能利用洞察来引导企业投资和定价，并充分利用新的业务机会。将数据转化为资产不能周密部署并迅速采取行动的企业有可能面临被剧增的大数据淹没的风险。另一方面，那些能够实施全面的企业级信息优化战略的企业所获得的回报将是非常巨大的。这一战略有助于缩小潜在的和最终实现的业务成果之间的差距。总之，它可以分为三大要素：·能捕获、存储、复制并扩展数据的信息基础设施;·管理、保护、治理并充分利用数据的信息管理;·搜索、分析、理解数据并对其采取行动的信息洞察工具。能够从自身数据资产中获得深入洞察和价值的企业将开始收获其实质性的信息回报。文章更新提醒功能已上线，帮助您及时了解本频道动态。

『柒』 保险公司提供金融服务产品的特殊性在于

生意宝董事长孙德良表示，生意宝的互联网金融战略，其核心将主要由B2B在线交易平台、B2B大额支付平台、供应链融资担保平台组成，三者密不可分。与其他电商和数据业务相比，互联网金融的特殊性在于，不仅要有业务平台，而且要有牌照资质。他透露，生意宝旗下“生意通”作为我国首个第三方B2B大额在线支付平台，正在加紧推进向央行申请支付牌照的工作。目前，该支付牌照已经处于检测与认证阶段。业内人士表示，基于B2B电子商务的贸易融资对银行融资效率有较高的要求，而传统银行授信模式下，信审流程复杂、周期长，对还款保证有较高的要求，两者极其不相适应。在风险可控的情况下，结合担保公司可以大幅简化融资流程、提升融资效率，使网络贸易融资切实可行，从而为B2B电商的转型升级提供重要支持。
央行肯定互联网金融
作为传统金融业与互联网业相结合的新兴领域，互联网金融得到了金融监管部门的高度关注。
央行近日发布《2013年二季度货币政策执行报告》，央行对互联网金融的存在给予了高度评价。“互联网金融业在资金需求方与资金供给方之间提供了有别于传统银行业和证券市场的新渠道，提高了资金融通的效率，是现有金融体系的有益补充。”
相关部门的重视或源于近年来，第三方支付、网络信贷、众筹融资以及其他网络金融服务平台等互联网金融业迅速崛起。
资料显示，以第三方支付为例，2012年市场规模超过10万亿元。互联网金融业从单纯的支付业务向转账汇款、跨境结算、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险代销、信用卡还款等传统银行业务领域渗透，在金融产品和服务方面的创新弥补了传统金融业的不足。
同时，商业银行、证券公司等金融机构不断完善电子银行和网上商城等平台，创新金融产品服务。
互联网金融是第三种金融模式
中信建投表示，互联网金融的发展是大势所趋，它是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式。互联网金融将发展成既不同于商业银行间接融资，也不同于股票和债券市场直接融资的第三种金融模式。
互联网金融模式有三个核心部分：支付方式、信息处理和资源配置。与传统商业银行相比，互联网金融具有支付快捷、资金配置效率高、交易成本低等优势。
互联网金融在我国的发展主要表现在三个方面：首先是移动支付逐渐替代传统支付业务（如信用卡、银行汇款等）；其次是大电子商务企业涉足金融，阿里巴巴金融冲击传统信贷模式；最后是多家P2P网络贷款平台井喷式发展。
互联网金融给银行带来的挑战：互联网金融改变了银行独占资金支付的格局；互联网技术改变并动摇了银行的传统客户基础；互联网金融改变了银行传统信贷单一的信贷供给的格局，网络信贷快速发展，阿里贷款已经累计为超过十万家小微企业，但是互联网金融的主要客户都是一些小微企业。
两路径掘金互联网金融
央行认为，随着大数据时代的来临，数据的大量积累和数据处理能力的不断提升促进了互联网金融业的发展。作为传统金融业与互联网结合的新兴领域，互联网金融具有透明度高、参与广泛、中间成本低、支付便捷、信用数据更为丰富和信息处理效率更高等优势。
但央行同时指出，作为一种新的金融模式，互联网金融业也给金融监管、金融消费者保护和宏观调控提出了新的要求。与传统金融业相比，互联网金融业的风险主要集中在消费者信息安全和风险管控等方面。宜积极适应趋势性变化，开展相关研究和立法工作，充分认识和合理评估互联网金融业发展的特点及潜在影响；明确监管部门，提高监管的针对性和有效性，引导互联网金融业健康发展；推进社会信用体系建设，加强对金融消费者的教育和保护，为金融体系创新以及金融支持实体经济发展创造良好的市场环境。
国泰君安证券表示（来源于：）催生互联网金融新霸主的两条路径：金融机构“触网”和互联网公司“贴金”。金融机构拥有客户、研究和资本优势，而互联网公司拥有技术、数据和创新优势，互联网金融新霸主将从两个领域诞生：一是传统金融机构通过自建或合作的方式，利用互联网思想和技术创新盈利模式和改善客户体验。二是一些有资质的互联网企业通过申请金融牌照、收购中小金融机构等方式进军金融领域。

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『捌』 大数据技术有在工业领域的成功应用案例吗

. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。

11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 网络大脑PK人脑 大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，网络高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。

27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

『玖』 互联网巨头掘金大数据 大数据市场一触即发

互联网巨头掘金大数据 大数据市场一触即发

互联网遍布人们生活的当下，每人每天都会在网络中产生大量数据，这正成为众多互联网企业眼中新的掘金之地。

10月15日，在西安互联网+大数据峰会上，记者了解到，包括中国电信、网络、滴滴在内的众互联网巨头已从日渐成熟的大数据市场中看到蓬勃商机，并开始加速布局。

掘金大数据

网络是最早进行大数据商业化和产品化尝试的互联网企业，据网络大数据部高级产品设计师辛广蓉介绍，其大数据部成立近两年时间里，人员已增长近一倍，目前近400人，开发的标准大数据产品有十个左右，其三级开放平台包括网络大脑、数据工厂和开放云，其计划中的战略是将大数据应用推广至3600个垂直行业。

“业务量很大，每天收到的大数据相关邮件超过100封，现在我们几千个重点客户都在使用大数据但代理商那边还没有开始，所以未来增长空间很大。”

据了解，目前大数据生态圈已格局初具，主要由基础设备提供商、数据能力与产品提供商、业务应用与融合服务提供商构成，中国电信也在近期启动了大数据项目的试点，据中国电信陕西信产公司渠道及销售拓展部主任何子明介绍，中国电信目前已经形成了风险防控、精准营销、咨询报告、区域洞察四个系列13个种类的大数据产品。

“大数据资源的积累各有侧重，各大企业也自有定位，比如阿里侧重电商、腾讯是社交、网络是主动探索，而电信是拥有全程系统的端到端大数据”，何子明称，中国电信陕西信产公司是电信集团首批大数据试点机构和核心企业，全程参与了全部大数据产品的规划和设计。

像滴滴公司这样的大数据资源巨头虽然尚未进行对外的商业化，但也箭在弦上。据滴滴出行北方区总经理常湘介绍，滴滴内部的各项服务和业务都得益于其拥有的世界领先大数据平台驱动。“滴滴、快递合并前的市场大战中，如果说滴滴能有一些优势的话主要就体现在智能化大数据平台上，这个平台让滴滴用户一旦用了快滴马上会捕捉到并启动返券、线下沙龙等措施一个月内把用户拉回来”，常湘称。

企业互联网化浪潮

“互联网是管道，大数据是流淌在里面的价值流，云计算是对其进行处理的方法，三者的结合就是互联网的未来，而对于企业来说，其最大的未来是进行互联网化，我们过去5年就服务了近22万家企业说明现在这个观点认可已经很广泛，接下来几年抓不住这个浪潮的企业日后就很难追赶和跟随，甚至可能被边缘化。”西安互动未来信息技术有限公司CEO王维搏对此分析道。

作为资深互联网应用与融合服务提供商，王维搏认为大数据正快速形成一个越来越庞大的生态系统，近年来互联网巨头们纷纷押注大数据和云计算，试图挖掘政府、金融、电商等行业的相关需求，现在，这一努力已经在包括大量传统行业在内的更广领域全面展开。

目前，大数据的商业价值已经在企业中获得了广泛的认可。数据显示，去年我国大数据市场约6亿元人民币，增长率近50%，未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的广泛应用，其潜在商业价值将会被进一步释放并获得企业认可。

但企业重构互联网基因也是一个专业而复杂的过程，需要进行重新定位，互联网化价值链重塑、互联网全平台建设和全网整合等。“未来5年是新秩序的建成期，这期间如果说有最大的风口我认为就是传统产业、传统企业的互联网化，但对于许多企业来说，现在剩下的窗口时间已经不多了。”

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『拾』 大成基金携手360掘金大数据

大成基金携手360掘金大数据_数据分析师考试
随着A股历史上罕见的剧烈震荡接近尾声,市场信心重新凝聚,后市向好成为大势所趋。此时,互联网金融圈迎来一位重量级选手——中证指数公司今日正式发布中证360互联网+大数据100指数(360互联网+指数)。
据悉,该指数为大成基金与360金融合作定制开发,是360跨界互联网金融领域打响的第一枪。利用360平台的海量数据,深挖行业及个股投资价值,关注中国产业的整体转型。