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摘要:在云計算成為基礎資源的背景下,基于大數據的互聯網信息服務,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,基于大數據的互聯網信息服務,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。例如已有產品開始通過大數據分析互聯網信息來判斷“網絡金融民意”,那么,大數據究竟是如何促進互聯網信息服務消費的呢?
一切皆是數據皆可量化
在大數據時代,不僅數字、文本都是數據,甚至身份、位置都是數據,是有價值、有市場的商業(yè)數據。
以往,我們講的數據往往只是數字,因為文本描述是難以進行量化數據分析的。但在大數據時代,不僅數字、文本都是數據,甚至身份、位置都是數據,是有價值、有市場的商業(yè)數據。例如,一個學生出現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據。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。
有些數據是表格化的,數據與項目一一對應,我們說這樣的數據是結構化的,便于分析。但在大數據時代,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,這樣的數據就很難采用結構化的數據庫進行存儲分析。而且,相對于小數據和精確性的時代,大數據因為更強調完整性和混雜性,數據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據,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品的信心預期,反映“網絡金融民意”,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,會造成數據的遺失甚至扭曲,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,通過大數據分析,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。因為數據分析模型的成功,此項目取得了令人滿意的效果。在大數據時代,信用記錄、社交媒體、搜索引擎等數據信息日趨完備,有待不斷創(chuàng)新的數據分析模式進行挖掘。
云讓大數據得以普及
在云計算成為基礎資源的今天,信息存儲不再是瓶頸,更多數據挖掘項目可以得到施展。
數據不是今天才有,也不是今天才“大”起來。但過去一些數據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,希望通過關聯交易數據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,信息存儲已經不再是大數據分析的瓶頸,一些原有的數據挖掘項目可以得到施展,幫助行業(yè)開辟業(yè)務新天地。
在云和大數據的支持下,將有越來越多的新型信息服務模式得以建立。大數據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。隨著云和大數據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。
造價通是中國首個建設行業(yè)大數據、云造價
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