項目計劃軟件
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云計算與大數(shù)據(jù)是如何促進互聯(lián)網(wǎng)時代消費
摘要：在云計算成為基礎資源的背景下，基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)信息服務，能夠幫助企業(yè)和個人更好地預測未來和進行決策，從而成為促進信息消費的主要推動力。
在云計算成為基礎資源的背景下，基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)信息服務，能夠幫助企業(yè)和個人更好地預測未來和進行決策，從而成為促進信息消費的主要推動力。例如已有產(chǎn)品開始通過大數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)信息來判斷“網(wǎng)絡金融民意”，那么，大數(shù)據(jù)究竟是如何促進互聯(lián)網(wǎng)信息服務消費的呢？
一切皆是數(shù)據(jù)皆可量化
在大數(shù)據(jù)時代，不僅數(shù)字、文本都是數(shù)據(jù)，甚至身份、位置都是數(shù)據(jù)，是有價值、有市場的商業(yè)數(shù)據(jù)。
以往，我們講的數(shù)據(jù)往往只是數(shù)字，因為文本描述是難以進行量化數(shù)據(jù)分析的。但在大數(shù)據(jù)時代，不僅數(shù)字、文本都是數(shù)據(jù)，甚至身份、位置都是數(shù)據(jù)，是有價值、有市場的商業(yè)數(shù)據(jù)。例如，一個學生出現(xiàn)在長江商學院的培訓課程，說明他可能有貸款的需要，一個白領出現(xiàn)在托?？荚嚨目紙?，說明他可能有境外金融或者旅游服務的需要；在積累足夠多的樣本后，這些身份、位置所反映的行為均可量化為高價值的金融服務數(shù)據(jù)。這種信息服務直接拉近了金融供求雙方的距離，降低了金融市場拓展的成本。如何分析很重要。
有些數(shù)據(jù)是表格化的，數(shù)據(jù)與項目一一對應，我們說這樣的數(shù)據(jù)是結構化的，便于分析。但在大數(shù)據(jù)時代，我們獲得信息的渠道是多樣的，可能是文章下的評論、微博上的一句牢騷等等，這樣的數(shù)據(jù)就很難采用結構化的數(shù)據(jù)庫進行存儲分析。而且，相對于小數(shù)據(jù)和精確性的時代，大數(shù)據(jù)因為更強調(diào)完整性和混雜性，數(shù)據(jù)分析過程中的損失就變得不再那么重要，只要建立合適的分析模型，就可以獲得有價值的數(shù)據(jù)，比如微軟創(chuàng)投加速器的一個企業(yè)開發(fā)的“股票雷達”，通過它可以收集各類網(wǎng)絡上關于股票的預期信息，進而匯聚成為大眾群體對某具體金融產(chǎn)品的信心預期，反映“網(wǎng)絡金融民意”，讓股民能了解市場上更多的真實情況，緩解普遍存在的信息不對稱，并為股民做投資決策的時候，提供重要參考。
人們在處理海量的非量化、非結構化信息時，會造成數(shù)據(jù)的遺失甚至扭曲，往往可以得出不盡相同的結論。美國一家金融服務機構的信用卡部門，通過大數(shù)據(jù)分析，獲得了每季度200%的業(yè)務增長。這個項目為每個用戶建立了30多個參數(shù)進行分析，只為找出當前信用卡欠款，但具備潛在償還能力的客戶。因為數(shù)據(jù)分析模型的成功，此項目取得了令人滿意的效果。在大數(shù)據(jù)時代，信用記錄、社交媒體、搜索引擎等數(shù)據(jù)信息日趨完備，有待不斷創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析模式進行挖掘。
云讓大數(shù)據(jù)得以普及
在云計算成為基礎資源的今天，信息存儲不再是瓶頸，更多數(shù)據(jù)挖掘項目可以得到施展。
數(shù)據(jù)不是今天才有，也不是今天才“大”起來。但過去一些數(shù)據(jù)挖掘研究雖然有了思路，卻限于存儲、計算資源等硬件條件無法實行。
2006年前后，我國某大銀行，希望通過關聯(lián)交易數(shù)據(jù)的分析提高他們對公信貸業(yè)務的精確度，估計信息量是20PB的級別。當時一家銀行歷年的貸款報告，財務發(fā)展分析報告、圖表、基本財務信息、公司信息加起來也就100G，相比之下，20PB可謂天文數(shù)字，項目因為成本而未能良好執(zhí)行。但在云計算成為基礎資源的今天，信息存儲已經(jīng)不再是大數(shù)據(jù)分析的瓶頸，一些原有的數(shù)據(jù)挖掘項目可以得到施展，幫助行業(yè)開辟業(yè)務新天地。
在云和大數(shù)據(jù)的支持下，將有越來越多的新型信息服務模式得以建立。大數(shù)據(jù)信息服務影響和促進社會各個領域，基于金融領域的精準信息服務創(chuàng)新，只是最容易被人們理解的應用領域之一。隨著云和大數(shù)據(jù)技術的日益普及和深化，各個行業(yè)都將迎來信息消費的黃金時代。
一切皆是數(shù)據(jù)皆可量化
在大數(shù)據(jù)時代，不僅數(shù)字、文本都是數(shù)據(jù)，甚至身份、位置都是數(shù)據(jù)，是有價值、有市場的商業(yè)數(shù)據(jù)。
以往，我們講的數(shù)據(jù)往往只是數(shù)字，因為文本描述是難以進行量化數(shù)據(jù)分析的。但在大數(shù)據(jù)時代，不僅數(shù)字、文本都是數(shù)據(jù)，甚至身份、位置都是數(shù)據(jù)，是有價值、有市場的商業(yè)數(shù)據(jù)。例如，一個學生出現(xiàn)在長江商學院的培訓課程，說明他可能有貸款的需要，一個白領出現(xiàn)在托?？荚嚨目紙?，說明他可能有境外金融或者旅游服務的需要；在積累足夠多的樣本后，這些身份、位置所反映的行為均可量化為高價值的金融服務數(shù)據(jù)。這種信息服務直接拉近了金融供求雙方的距離，降低了金融市場拓展的成本。如何分析很重要。
有些數(shù)據(jù)是表格化的，數(shù)據(jù)與項目一一對應，我們說這樣的數(shù)據(jù)是結構化的，便于分析。但在大數(shù)據(jù)時代，我們獲得信息的渠道是多樣的，可能是文章下的評論、微博上的一句牢騷等等，這樣的數(shù)據(jù)就很難采用結構化的數(shù)據(jù)庫進行存儲分析。而且，相對于小數(shù)據(jù)和精確性的時代，大數(shù)據(jù)因為更強調(diào)完整性和混雜性，數(shù)據(jù)分析過程中的損失就變得不再那么重要，只要建立合適的分析模型，就可以獲得有價值的數(shù)據(jù)，比如微軟創(chuàng)投加速器的一個企業(yè)開發(fā)的“股票雷達”，通過它可以收集各類網(wǎng)絡上關于股票的預期信息，進而匯聚成為大眾群體對某具體金融產(chǎn)品的信心預期，反映“網(wǎng)絡金融民意”，讓股民能了解市場上更多的真實情況，緩解普遍存在的信息不對稱，并為股民做投資決策的時候，提供重要參考。
人們在處理海量的非量化、非結構化信息時，會造成數(shù)據(jù)的遺失甚至扭曲，往往可以得出不盡相同的結論。美國一家金融服務機構的信用卡部門，通過大數(shù)據(jù)分析，獲得了每季度200%的業(yè)務增長。這個項目為每個用戶建立了30多個參數(shù)進行分析，只為找出當前信用卡欠款，但具備潛在償還能力的客戶。因為數(shù)據(jù)分析模型的成功，此項目取得了令人滿意的效果。在大數(shù)據(jù)時代，信用記錄、社交媒體、搜索引擎等數(shù)據(jù)信息日趨完備，有待不斷創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析模式進行挖掘。
云讓大數(shù)據(jù)得以普及
在云計算成為基礎資源的今天，信息存儲不再是瓶頸，更多數(shù)據(jù)挖掘項目可以得到施展。
數(shù)據(jù)不是今天才有，也不是今天才“大”起來。但過去一些數(shù)據(jù)挖掘研究雖然有了思路，卻限于存儲、計算資源等硬件條件無法實行。
2006年前后，我國某大銀行，希望通過關聯(lián)交易數(shù)據(jù)的分析提高他們對公信貸業(yè)務的精確度，估計信息量是20PB的級別。當時一家銀行歷年的貸款報告，財務發(fā)展分析報告、圖表、基本財務信息、公司信息加起來也就100G，相比之下，20PB可謂天文數(shù)字，項目因為成本而未能良好執(zhí)行。但在云計算成為基礎資源的今天，信息存儲已經(jīng)不再是大數(shù)據(jù)分析的瓶頸，一些原有的數(shù)據(jù)挖掘項目可以得到施展，幫助行業(yè)開辟業(yè)務新天地。
在云和大數(shù)據(jù)的支持下，將有越來越多的新型信息服務模式得以建立。大數(shù)據(jù)信息服務影響和促進社會各個領域，基于金融領域的精準信息服務創(chuàng)新，只是最容易被人們理解的應用領域之一。隨著云和大數(shù)據(jù)技術的日益普及和深化，各個行業(yè)都將迎來信息消費的黃金時代。
