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第1篇

福建 廈門361005；3.英國諾丁漢大學

>> 大數(shù)據(jù)時代的供應鏈物流服務 雙渠道供應鏈中的價格決策與服務決策研究 從績效驅動因素看大數(shù)據(jù)時代的供應鏈變革 非對稱信息下雙渠道供應鏈的定價決策分析 大數(shù)據(jù)環(huán)境下供應鏈金融模式研究 大數(shù)據(jù)視角下電子商務平臺供應鏈金融的研究 大數(shù)據(jù)時代下的我國供應鏈金融發(fā)展形態(tài)研究 供應鏈管理中的大數(shù)據(jù)運用 大數(shù)據(jù)驅動下的圖書館服務創(chuàng)新 隨機需求下產(chǎn)能充足雙渠道供應鏈決策問題探討 需求不確定環(huán)境下閉環(huán)供應鏈回收渠道決策研究 電子商務環(huán)境下“雙渠道供應鏈”決策問題研究 全供應鏈下的庫存管控 碳交易風險下供應鏈企業(yè)低碳技術采納決策框架研究 供應鏈管理框架下的零售渠道合作 基于研發(fā)投入的雙渠道供應鏈決策優(yōu)化研究 網(wǎng)上代銷雙渠道閉環(huán)供應鏈的定價與協(xié)調決策 淺析在大數(shù)據(jù)時代背景下如何提升物流供應鏈價值 SaaS服務供應鏈的創(chuàng)新結構研究 試論供應鏈金融服務創(chuàng)新 常見問題解答 當前所在位置：l.

[48]武漢市五交家電商業(yè)協(xié)會.關于2013年全市家電行業(yè)發(fā)展情況和2014年行業(yè)發(fā)展建議[R/OL].[2014-04-15]..

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第2篇

【關鍵詞】互聯(lián)網(wǎng)金融 大數(shù)據(jù) 商業(yè)銀行

一、緒論

（一）背景

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)是迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)模式迅速占據(jù)各行各業(yè)，而我國的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟也取得了飛速的發(fā)展。截止2015年我國的網(wǎng)民已經(jīng)達到了9億人，這個龐大的數(shù)字表明我國的互聯(lián)網(wǎng)市場的巨大潛力。此外，政府的大數(shù)據(jù)政策也開始向互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)傾斜，表明了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的美好機遇的到來。互聯(lián)網(wǎng)金融的融資理財?shù)饶K的發(fā)展也取得了很大的進步，第三方支付交易規(guī)模已經(jīng)達到了11.9萬億，第三方移動支付交易規(guī)模達到了9.5萬億。

通過在大數(shù)據(jù)背景下研究互聯(lián)網(wǎng)金融的盈利模式，可以對于我國今后互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展提供良好的理論基礎，同時針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)金融相比存在的優(yōu)劣勢做出對比，可以為傳統(tǒng)金融的轉變提供良好的方案此外為互聯(lián)網(wǎng)金融的問題給出良好的解決措施，從而有利于我國互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展。

（二）相關理論和概念

互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)精神相結合的新興領域。互聯(lián)網(wǎng)“開放、平等、協(xié)作、分享”的精神向傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)滲透，對人類金融模式產(chǎn)生根本影響，具備互聯(lián)網(wǎng)精神的金融業(yè)態(tài)統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)金融。

“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實時性。在企業(yè)對企業(yè)銷售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能得自社交網(wǎng)絡、電子商務網(wǎng)站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數(shù)據(jù)，并非公司顧客關系管理數(shù)據(jù)庫的常態(tài)數(shù)據(jù)組。

博弈論又被稱為對策論（Game Theory）既是現(xiàn)代數(shù)學的一個新分支，也是運籌學的一個重要學科。博弈論主要研究公式化了的激勵結構間的相互作用。是研究具有斗爭或競爭性質現(xiàn)象的數(shù)學理論和方法。

二、傳統(tǒng)金融盈利模式分析

（一）傳統(tǒng)金融機構盈利模式分析

廣義上說我國傳統(tǒng)的金融機構有銀行，基金，保險，證券公司等，這些公司都屬于我國傳統(tǒng)進行機構，傳統(tǒng)金融的盈利模式分為不同的機構進行簡單介紹。

1.銀行。我國的銀行主要盈利模式是吸納存款給存款人發(fā)放利息，同時對外房貸，收取貸款利息，其中貸款利息和存款利息的差額就的利潤，中間業(yè)務收入，同行拆借，承兌匯票貼現(xiàn)利息收入，信用證，托管業(yè)務等。這些構成了銀行的盈利來源。

2.證券。證券是多種經(jīng)濟權益憑證的統(tǒng)稱，因此，廣義上的證券市場指的是所有證券發(fā)行和交易的場所，狹義上，也是最活躍的證券市場指的是資本證券市場、貨幣證券市場和商品證券市場。

3.保險。保險公司（insurance company）是銷售保險合約、提供風險保障的公司。保險公司可以這樣分類：人壽保險公司和財產(chǎn)保險公司。按照中華民國保險法之規(guī)定，兩者必須分開經(jīng)營。所以有的保險公司成立了集團公司，下設獨立核算的人壽保險公司和財產(chǎn)保險公司。再保險公司是保險公司的保險公司，對保險公司承擔的風險進行分散和轉嫁。

（二）傳統(tǒng)金融在互聯(lián)網(wǎng)背景下發(fā)展的局限性

第一，產(chǎn)品品種優(yōu)勢不明顯，投資門檻高，客戶體驗度差。銀行的流程繁瑣和復雜，使得一些客戶避而遠之，加上銀行近些年的理財產(chǎn)品不以客戶為中心，客戶理念差。

第二，渠道單一。對于傳統(tǒng)金融機構來說，更多的是來自物理渠道的客戶，商業(yè)銀行的客戶群體多來自網(wǎng)點的客戶，而線上客戶缺乏，也沒有線上客戶來源，線上市場推廣策略缺乏，缺乏市場前瞻性。

第三，傳統(tǒng)的管理戰(zhàn)略思想導致銀行發(fā)展緩慢。銀行帶有濃重的政治色彩，一直都是國家控股，對于銀行的戰(zhàn)略管理也是以國家戰(zhàn)略管理為核心而展開的，因此，銀行的變革一直在比較緩慢的。

第四，缺乏良好的人才選拔機制和內部晉升渠道。現(xiàn)代管理中，具有競爭力的人才才能給公司帶來發(fā)展，銀行人才的競爭和選拔也缺乏合理性，傳統(tǒng)銀行很多都是關系戶，導致銀行內部人才缺乏公平競爭機制。

三、互聯(lián)網(wǎng)金融盈利模式分析

（一）互聯(lián)網(wǎng)金融的運作模式

第一，第三方支付企業(yè)指在收付款人之間作為中介機構提供網(wǎng)絡支付、預付卡發(fā)行預受理、銀行卡收單以及其他支付服務的非金融機構。代表企業(yè)：支付寶、易寶支付、拉卡拉、財付通為代表的互聯(lián)網(wǎng)支付企業(yè)，快錢、匯付天下為代表的金融型支付企業(yè)。

第二，P2P小額貸款。P2P金融又叫P2P信貸，指個人與個人間的小額借貸交易，一般需要借助電子商務專業(yè)網(wǎng)絡平臺幫助借貸雙方確立借貸關系并完成相關交易手續(xù)。

第三，眾籌融資模式。眾籌融資模式是基于“互聯(lián)網(wǎng)+金融”所創(chuàng)新的一種模式，意義不僅在金融創(chuàng)新本身，而在于對傳統(tǒng)金融領域和金融業(yè)態(tài)提出的挑戰(zhàn)，并且在一定意義上具有顛覆性。

第四，虛擬電子貨幣模式。虛擬貨幣是一種計算機運算產(chǎn)生或者網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)行管理的網(wǎng)絡虛擬貨幣，可以用來購買一些虛擬的物品，也可以使用像比特幣這樣的虛擬貨幣購買現(xiàn)實生活當中的物品。

（二）互聯(lián)網(wǎng)金融主要盈利收入來源

我國目前互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，很多的經(jīng)營模式以規(guī)模制勝，P2P模式中的主要利潤來源是賺取中間的差價，借款人和貸款人之間的利息差為主要利潤來源。虛擬貨幣的主要利潤來源就是賣虛擬貨幣的收入扣除相應的成本之后所得利潤。對于眾籌融資模式來說，盈利模式大多數(shù)以收取傭金的形式來實現(xiàn)收益，其次，很多眾籌平臺也采取分成模式或廣告模式，也就是眾籌成功之后從其收取一定的廣告費。

四、大數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)金融視角下國有商業(yè)銀行盈利模式研究

（一）博弈論角度分析商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融選擇

1.假設前提

第一，金融市場中只存在了商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融兩個參與者。

第二，經(jīng)濟人假設。商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融機構是兩個理性經(jīng)濟人，以個人最大利益為出發(fā)點，基于自身利益最大化做出決策。

第三，在應對互聯(lián)網(wǎng)金融同時商業(yè)銀行可以采取措施有合作和不合作，即選擇集合為（合作，不合作）。互聯(lián)網(wǎng)金融在應對商業(yè)銀行時采取的措施有合作和不合作兩種選擇，即選擇集合為（合作，不合作）。

第四，互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行的博弈過程是完全的信息動態(tài)博弈，即在博弈過程中，商業(yè)銀行很清楚的了解到互聯(lián)網(wǎng)金融的交易模式及其有點，在互聯(lián)網(wǎng)金融機構也了解商業(yè)銀行的優(yōu)勢所在。

2.博弈過程

商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融博弈模型

博弈過程的開始我們以商業(yè)銀行首先做出選擇，上圖所示。最上方商業(yè)首先進行選擇信息集（合作，不合作），如果商業(yè)銀行選擇不合作，那么博弈結束，各自都以自己的利益最大化為目標開始自己的發(fā)展。

如果商業(yè)銀行選擇合作，那么就開始由互聯(lián)金融機構開始選擇，這個時候互聯(lián)網(wǎng)金融機構可以選擇合作還是不合作，選擇不合作，那么互聯(lián)網(wǎng)金融機構就可以借助商業(yè)銀行的優(yōu)勢綜合自己的優(yōu)勢來大力發(fā)展自身，而商業(yè)銀行則不能利用互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢去發(fā)展自身。如果互聯(lián)網(wǎng)金融機構選擇合作，那么相互之間就可以進行優(yōu)勢互補，從而達到雙贏的局面。

從上圖可以看出來，商業(yè)銀行在博弈中的處境和地位，選擇不合作那么就會處于劣勢，可能會被互聯(lián)網(wǎng)金融搶占原有的市場，如果選擇合作的時候，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)選擇合作那么雙方都可以得到一個很好的發(fā)展局面，如果互聯(lián)網(wǎng)金融不選擇合作，那么商業(yè)銀行就會成為犧牲品，優(yōu)勢被互聯(lián)網(wǎng)金融所利用，逐漸被互聯(lián)網(wǎng)金融邊緣化。

互聯(lián)網(wǎng)金融機構選擇是否合作，都可以看得出來其的發(fā)展結構。如果選擇不合作，那么必然受到道德風險的阻礙，根據(jù)自身利益最大化做出選擇，那么在短期內必然受到信用方面的負面影響。所以從長遠來看，互聯(lián)網(wǎng)金融機構根據(jù)自身利益最大化原則是比要和商業(yè)銀行進行合作。如果為了避免不合作情況的發(fā)生，商業(yè)銀行會選擇與互聯(lián)網(wǎng)金融機構簽訂一份相互合作的協(xié)議，以維持合作的狀態(tài)。

（二）大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)背景下商業(yè)銀行創(chuàng)新盈利模式

互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，商業(yè)銀行的客戶大數(shù)據(jù)必然是其發(fā)展的基礎。大數(shù)據(jù)能力將成為銀行的核心競爭力。所謂的“核心競爭力”，關鍵的要素是“不可復制”、“不可替代”。

數(shù)據(jù)是大銀行的戰(zhàn)略資產(chǎn)。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，銀行可謂是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，其資產(chǎn)不僅是貸款等，還包括數(shù)據(jù)。要把數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)保護、經(jīng)營，這是大銀行區(qū)別于小銀行，也是現(xiàn)代銀行區(qū)別于傳統(tǒng)銀行的關鍵之處。而且數(shù)據(jù)財富是沒有天花板的，可以不斷挖掘、不斷創(chuàng)造，最近國際上很多機構都在探討如何量化數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價值。

商業(yè)銀行通過對自己原有客戶群體的數(shù)據(jù)挖掘提煉客戶需求，提高客戶服務質量，從而改變當前銀行的困局。創(chuàng)新服務模式，提高服務效率和便捷性。每個用戶都會辦理銀行卡，利用這個基礎進行相關客戶端軟件安裝，對于有余額的客戶提供理財服務，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)銀行多種理財方式和渠道。

未來商業(yè)銀行的業(yè)務模式中將轉移到以大數(shù)據(jù)客戶資源為核心，以數(shù)據(jù)資源為主要競爭力量和利潤來源，來擴大和發(fā)展銀行相關業(yè)務。

五、結論

在以網(wǎng)絡化和大數(shù)據(jù)化為特征的新經(jīng)濟時代，金融和大數(shù)據(jù)交叉融合，大數(shù)據(jù)由助于提升金融市場的透明度，通過從海量的數(shù)據(jù)中快速獲取有價值的信息以支持商業(yè)決策，進一步推動金融業(yè)發(fā)展，大數(shù)據(jù)促進互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)實現(xiàn)精準營銷，提高客戶體驗度。

第3篇

[關鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；風險；監(jiān)管層面

[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2014）08-0035-04

互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管之棋局

􀳁李丹

（西南政法大學，重慶401120）

[摘要]大數(shù)據(jù)時代背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術的突飛猛進、金融壟斷的困境以及民間借貸政策的寬松為互聯(lián)網(wǎng)金融在中國興起提供了合適的“土壤”，作為有別于傳統(tǒng)金融的新模式，其在中國的出現(xiàn)形成了一場新的棋局。在此新局中，互聯(lián)網(wǎng)金融有不同于傳統(tǒng)經(jīng)濟的風險類型――數(shù)據(jù)獲取、技術缺陷、迷信速度、網(wǎng)絡安全和權力異化，風險特征也異于傳統(tǒng)金融――擴散快、主體脆弱、易交叉?zhèn)魅荆o“當局者迷”帶來了困惑，因此破解此迷局時，要結合其風險從交易技術、交易結構、權力契約三個層面理清互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管體系，破解這一“迷局”促進互聯(lián)網(wǎng)金融的進一步健康發(fā)展。

[關鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；風險；監(jiān)管層面

[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2014）08-0035-04

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[7] 李耀東，李鈞.互聯(lián)網(wǎng)金融框架與實踐[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014：458.

第4篇

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 環(huán)境 數(shù)字圖書館 安全威脅 對策 分析

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）02（c）-0219-02

大數(shù)據(jù)是當前社會發(fā)展中非常重要的組成部分，在大數(shù)據(jù)時代下，我國的圖書館管理也實現(xiàn)了高新技術的層面，圖書館數(shù)據(jù)流量也呈現(xiàn)出了級數(shù)非線性增長，大數(shù)據(jù)環(huán)境的主要特點是數(shù)據(jù)量大，高速且高價值。這也使得圖書館數(shù)據(jù)系統(tǒng)的復雜程度以及數(shù)據(jù)的管理難度有了極大的增加，大數(shù)據(jù)平臺也逐漸成為廣大黑客攻擊的主要目標，基于此，如何保證在大數(shù)據(jù)時代下，圖書館數(shù)據(jù)平臺的安全問題也就成為了當前主要的研究課題，怎樣有效利用大數(shù)據(jù)技術來構建智能圖書館，這對于提升圖書館的市場競爭能力都是非常有幫助的。

1 大數(shù)據(jù)時代下數(shù)字圖書館說面臨的安全威脅

1.1 數(shù)據(jù)中心IT系統(tǒng)安全需求

隨著我國圖書館現(xiàn)代化的不斷深入，圖書館系統(tǒng)也在不斷的更新?lián)Q代當中，在圖書館體系的運用上，系統(tǒng)要求安全檢測具備更加廣泛的深度和需求，這樣一來就會導致圖書館數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的能耗急劇增加，檔子運行的整體速度大幅度的下降，所以，我們在研究大數(shù)據(jù)的時候，一定要保證圖書館數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)部署可以真正的滿足用戶服務的需求，進而創(chuàng)建一個科學高效的圖書館系統(tǒng)架構，這也是當前圖書館系統(tǒng)深入部署的有效前提，一般來說，傳統(tǒng)的圖書館系統(tǒng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)中心會設置相關的防范產(chǎn)品來控制數(shù)據(jù)流量的安全檢測，而由于這些傳統(tǒng)的安全策略對圖書館系統(tǒng)資源的耗能是非常大的，在加上圖書館數(shù)據(jù)流量總是出現(xiàn)延遲和數(shù)據(jù)丟失等問題也是非常的明顯，很明顯現(xiàn)在已經(jīng)不能適應大數(shù)據(jù)時代下圖書館高校、快速的服務需求，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館在用戶服務的時候還有可能會面臨著木馬、病毒等安全方面的威脅，除此之外，黑客還可以利用云計算以及大數(shù)據(jù)等技術手段對新模式進行攻擊，所以，圖書館在復雜的大數(shù)據(jù)安全環(huán)境中，著呢用用加速、負載為單一的操作，對數(shù)據(jù)流在應用過程中只是做單一的處理，這也是為了能夠進一步消除數(shù)據(jù)流在安全檢測中出現(xiàn)延遲故障。

1.2 大數(shù)據(jù)給圖書館帶來了新安全問題

隨著大數(shù)據(jù)技術在圖書館應用的不斷加深，圖書館數(shù)據(jù)環(huán)境具有海量存儲、計數(shù)遞增等特點，與此同時，數(shù)據(jù)結構模式以及數(shù)據(jù)類型的多樣性特點也是非常明顯的，這也導致數(shù)據(jù)處理的格式其可變性和處理速率也更加的不確定。

在大數(shù)據(jù)時代，圖書館對云計算計數(shù)的依賴性也在不斷的增強，因此要求圖書館與云服務商要簽署符合大數(shù)據(jù)環(huán)境的云服務租賃協(xié)議。明確雙方的權利和義務。除此之外，云服務的安全保障有效性和安全管理效率也要有本質上的提升。這也與圖書館大數(shù)據(jù)應用安全息息相關。

除此之外，虛擬化技術也是當前我國圖書館大數(shù)據(jù)應用中非常重要的技術手段之一，數(shù)據(jù)虛擬化技術是一種允許用戶訪問和管理的方法，圖書館在利用虛擬化技術來改善圖書館系統(tǒng)的同時，也極大的降低了運營的實際成本，面臨著數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設備異構化等安全問題。

1.3 黑客會利用大數(shù)據(jù)技術對圖書館發(fā)起攻擊

在圖書館利用大數(shù)據(jù)技術提高服務質量以及獲取讀者需求的時候，黑客會運用大數(shù)據(jù)技術向圖書館發(fā)起攻擊，首先，圖書館大數(shù)據(jù)平臺存儲著大量的系統(tǒng)管理以及用戶服務等數(shù)據(jù)信息，這些信息大部分都是客戶的私密信息，而黑客通過對獲取的大數(shù)據(jù)資源進行分析，能夠明確圖書館的系統(tǒng)運營特點以及安全防范的相關措施，能夠運用大數(shù)據(jù)決策對圖書館發(fā)起非常精準的攻擊。

其次，由于大數(shù)據(jù)時代下的圖書館網(wǎng)絡具備非常強的社會化屬性，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)還附帶復雜、敏感等特點，因此網(wǎng)絡數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)完成了不同圖書館大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)整合與資源共享。

1.4 讀者自身面臨的威脅

在大數(shù)據(jù)時代下，圖書館主要是通過對用戶行為數(shù)據(jù)的健康和采集來獲取讀者的個體特征，這些數(shù)據(jù)在確保圖書館用戶服務質量的同時，也面臨著泄露用戶信息的威脅，而為了進一步的提高系統(tǒng)管理與用戶服務決策的有效性，圖書館會通過擴展用戶數(shù)據(jù)采集的對象來不斷提升大數(shù)據(jù)幾何的數(shù)據(jù)價值。

首先，數(shù)據(jù)擁有者能夠通過對大部分無關的數(shù)據(jù)分析來獲取用戶的隱私信息，由于體術管對一些相對比較敏感的數(shù)據(jù)沒有一個明確的界定，這一狀況也使得很多機遇大數(shù)據(jù)的圖書館所有權和使用權也沒有明確的界定。

其次，隨著讀者個性化閱讀的不斷提升，讀者運用移動閱讀的頻率越來越高，現(xiàn)如今已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時代下消除時間、地域、閱讀環(huán)境以及閱讀能力的主要模式。但是由于移動月底在帶給讀者閱讀便利性的同時也間接的泄露了用戶的個人信息。

2 基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字圖書館安全防范策略

2.1 增強安全防御能力

2.1.1 現(xiàn)安全威脅

首先，我們的圖書館在利用大數(shù)據(jù)技術保護系統(tǒng)與服務安全的時候，我們的研究人員要對提供監(jiān)控設備采集的大數(shù)據(jù)安全資源進行綜合的分析，明確惡意攻擊的來源，與此同時，還要通過對相關的安全指標數(shù)據(jù)關系來挖掘數(shù)據(jù)信息的價值，進而實現(xiàn)對非法攻擊者的精準預測。

其次，在構建安全管理大數(shù)據(jù)平臺的時候，要盡量使用一些技術相對成熟且兼容性強的數(shù)據(jù)來分析圖書館數(shù)據(jù)流，針對圖書館大數(shù)據(jù)服務于安全管理的相關需求來制定專業(yè)的大數(shù)據(jù)資源，增強圖書館基于大數(shù)據(jù)安全威脅發(fā)現(xiàn)的主動性。

2.1.2 構建基于大數(shù)據(jù)安全威脅與防御能力的評估評價體系

大數(shù)據(jù)安全威脅與預防能力的評價主要是針對當前我國圖書館精準評估安全威脅等級和安全防范能力的關鍵體系，圖書館基于大數(shù)據(jù)的安全威脅評估評價體系是圖書館服務信息與系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹匾d體，由于網(wǎng)絡安全關系著圖書館管理與服務安全的可靠性，所以，圖書館在數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡傳統(tǒng)評估中，要平均的在網(wǎng)絡上部署大量的安全檢測數(shù)據(jù)采集設備，進一步保證安全評估平臺的全面性和準確性。

2.2 保證云計算計數(shù)和虛擬化數(shù)據(jù)的安全

在當前的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館一般都會采用租賃等方式來采集圖書信息，除此之外，我們的研究人員在對云服務平臺的數(shù)據(jù)進行管理的傳輸?shù)臅r候，圖書館最好是根據(jù)高校的計算機管理系統(tǒng)來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自動化管理，不斷加強對讀者閱讀行為的安全管理，通過建立全面、高校的監(jiān)控網(wǎng)絡來進一步實現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的全程較差監(jiān)管，這樣也能夠有效的避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)非法監(jiān)聽和竊取。

2.3 制定實施科學的大數(shù)據(jù)安全管理策略

首先，大數(shù)據(jù)安全管理平臺想要真正的實現(xiàn)安全管理和相關流程的整合，讓我們的圖書館能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)安全信息來完成相關安全事件的管理和分析工作，因此需要我們的研究人員在對圖書館監(jiān)控設備采集數(shù)據(jù)信息的時候，要對數(shù)據(jù)進行預先的處理，只有保證了數(shù)據(jù)格式的標準化之后，才能夠真正的用于圖書館管理和運用。

其次，圖書館安全管理平臺還要通過實時的監(jiān)督管理系統(tǒng)來對圖書館安全威脅問題進行檢測和評估，并根據(jù)安全管理平臺數(shù)據(jù)反饋來實現(xiàn)對圖書館大數(shù)據(jù)運用平臺的參數(shù)設置，提升圖書館安全管理的強度。增強圖書館管理系統(tǒng)的整體效率。

3 結語

大數(shù)據(jù)自身的復雜性和多樣性特點使得在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的圖書館出現(xiàn)了很多的不可預測攻擊行為，導致圖書館大數(shù)據(jù)資源在采集的過程中經(jīng)常會出現(xiàn)很多的問題，我們此次主要針Φ鼻拔夜大數(shù)據(jù)時代下現(xiàn)代化圖書館的安全威脅問題進行了詳細的分析和研究，并針對出現(xiàn)的問題提出了幾點可行性的解決建議，希望可以為我國的圖書館安全問題提供有效的幫助。

參考文獻

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第5篇

關鍵詞:大數(shù)據(jù)企業(yè)財務管理挑戰(zhàn)變革

21世紀是信息化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化時代。數(shù)字信息逐漸滲入我國企業(yè)的血液，企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)信息提高財務管理的水平，為企業(yè)領導提供科學可靠的決策依據(jù)，是企業(yè)發(fā)展的關鍵所在。企業(yè)面對數(shù)據(jù)時代的變化應該順應時代的發(fā)展,勇于面臨新的挑戰(zhàn)，接受新的事物，對企業(yè)財務管理進行深層次的變革，使其在當今信息數(shù)字化的市場游刃有余。

一、大數(shù)據(jù)背景的概述

(一)大數(shù)據(jù)背景的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)的時代為企業(yè)帶來更多的機遇，促使企業(yè)更深層次的重視數(shù)據(jù)信息所反映的本質，深層次的挖掘數(shù)字信息的能量。經(jīng)濟全球化意味著我國企業(yè)不僅僅面臨國內企業(yè)的競爭，更面臨國外企業(yè)搶占市場的危機。面對國內市場一時涌入大量的數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)的企業(yè)財務管理水平已經(jīng)不能應對現(xiàn)今的市場。企業(yè)財務部門需要更為高效、精確的處理大量數(shù)據(jù)信息的能力，企業(yè)領導根據(jù)數(shù)據(jù)信息所反映的現(xiàn)狀，從而估測未來市場的發(fā)展趨勢，結合企業(yè)自身的發(fā)展現(xiàn)狀，選擇最佳經(jīng)營方案和正確決策，為企業(yè)更好、更快的發(fā)展創(chuàng)建良好的數(shù)據(jù)平臺。

(二)大數(shù)據(jù)背景的劣勢

大數(shù)據(jù)時代在為企業(yè)帶來更多新機遇的同時，也為企業(yè)帶來更多的新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時代在為人們帶來便捷的同時，也對人們的隱私權提出挑戰(zhàn)，企業(yè)財務管理收集信息時也經(jīng)常會觸及人們隱私權的問題。在這個時代中人們的隱私經(jīng)常侵害，很多數(shù)據(jù)信息的采集都是為被人們許可，甚至有些組織直接出售人們的信息，直接侵害人們的隱私；除此之外企業(yè)在面臨大量數(shù)據(jù)信息的時候，要意識到收集的數(shù)據(jù)信息也存在虛假信息或表面信息，其所得出的結果很有可能具有片面性，甚至是虛假性，很容易誤導企業(yè)領導做出錯誤的決策。

(三)大數(shù)據(jù)背景對企業(yè)的要求

企業(yè)財務管理面臨大量的數(shù)據(jù)信息，其應該意識到對于數(shù)據(jù)信息處理的工作不是一個部門或者傳統(tǒng)的工作方式就可以勝任或解決。企業(yè)財務部門應該注重部門之間的協(xié)作，并對其數(shù)據(jù)信息的分析結果進行共享，促使企業(yè)各個部門對企業(yè)經(jīng)營的現(xiàn)狀有一個深刻認知，確保各個部門做出對企業(yè)最佳的決策，確保各個部門協(xié)作企業(yè)高層領導引導企；面對數(shù)據(jù)信息大爆發(fā)的現(xiàn)狀，傳統(tǒng)的企業(yè)財務管理已經(jīng)不能應付龐大的數(shù)據(jù)信息。目前我國數(shù)據(jù)信息處理的方案仍處于探索的階段，會計與估值方案應與科學技術巧妙結合，成功掌握市場的變動和發(fā)展趨勢，財務人員應熟練掌握相關先進的會計軟件和具備數(shù)據(jù)統(tǒng)計的工作能力，為企業(yè)創(chuàng)建完善的數(shù)據(jù)信息庫。

二、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務管理面臨的挑戰(zhàn)與變革

(一)企業(yè)財務管理理論的挑戰(zhàn)

企業(yè)財務管理理論主要是以非金融企業(yè)為主體，著重講述財務理論與金融工具相結合對財務資源的統(tǒng)籌、組織與配置，實現(xiàn)財務資源的科學、合理、利率最大化的目標。現(xiàn)今大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算的市場經(jīng)濟環(huán)境為企業(yè)財務管理理論提出新的挑戰(zhàn)，其包括現(xiàn)今財務管理理論是否符合當下的企業(yè)財務管理實踐活動，股東價值的提升路徑和財務風險評估的精確性和預測性，企業(yè)財務管理論框架完善性等。從企業(yè)財務管理理論與財務管理實踐不相符的角度出發(fā)，使其財務學理論出現(xiàn)失誤，這些挑戰(zhàn)從側面反映出企業(yè)財務管理需要創(chuàng)新與突破，消除其局限性和落后性的負面影響。

(二)大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務管理體系的創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)感受來自國際上新技術、新理念、新突破等多方面的壓力，為了促使我國企業(yè)財務管理趕上國際水平的大步伐，我國應該鼓勵企業(yè)財務管理不斷創(chuàng)新。目前我國一些大型企業(yè)已經(jīng)意識到企業(yè)財務管理創(chuàng)新的重要性以及其研發(fā)的方向性。財務管理理論中“大司庫”的新概念被人們提出，大司庫是指利用管理統(tǒng)一、集中結算、多渠道融資、風險管理等方式對現(xiàn)金進行管理，降低企業(yè)金融風險和提高企業(yè)價值。以中國石油為例，其大司庫項目的實施，從觀念創(chuàng)新的角度分析是從資金集中管理到司庫管理再到大司庫管理。2000年中國石油實施資金的集中管理，實現(xiàn)規(guī)范資金收支、提高資金使用效率、降低資金成本、擴寬融資渠道等目標。隨著我國經(jīng)濟飛速發(fā)展，資產(chǎn)的擴展和經(jīng)濟全球化的程度不斷加深，顯出資金集中管理的落后性和局限性、2009年提出建立司庫項目，從之前的被動管理轉變?yōu)橹鲃庸芾怼?zhàn)略管理和超前管理。在大數(shù)據(jù)的背景下企業(yè)財務管理建立“大司庫”體系，實現(xiàn)統(tǒng)籌管理金融資源和金融業(yè)務，并有效控制金融風險，促進企業(yè)更加適應大數(shù)據(jù)的時展。

三、大數(shù)據(jù)財務管理的要點

大數(shù)據(jù)背景下龐大的數(shù)據(jù)信息、高效的處理能力、不穩(wěn)定等特征對企業(yè)財務管理提出更為嚴峻的要求，企業(yè)迎接新的挑戰(zhàn)和發(fā)生巨大的變革，創(chuàng)建這個時代特有的“大數(shù)據(jù)財務管理”。

(一)企業(yè)價值內涵和驅動因素的變化

企業(yè)財務管理的最終目標是企業(yè)經(jīng)濟利益最大化。傳統(tǒng)的財務管理經(jīng)常將企業(yè)價值與市場價值混淆，造成企業(yè)財務管理以企業(yè)市場價值為參考依據(jù)。現(xiàn)代化的財務管理糾正企業(yè)價值的內涵，企業(yè)價值是企業(yè)實際利潤、現(xiàn)金和凈資產(chǎn)等因素共同決定。但是大數(shù)據(jù)背景下，國際股價與國內市場存在很大的差異，不能僅憑企業(yè)利潤、現(xiàn)金和凈資產(chǎn)來估算企業(yè)價值，還要對企業(yè)綜合競爭能力、商業(yè)模式發(fā)展?jié)摿Α?chuàng)新能力等多方面進行評估。這些評估需要根據(jù)企業(yè)籌資來源、資金投入，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息等方面的數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算等深度挖掘數(shù)據(jù)信息的能量，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值，由此可知企業(yè)收集、處理和預測數(shù)據(jù)信息的能力是企業(yè)市場競爭的主要內容。

(二)大數(shù)據(jù)財務管理邊界化的消除

大數(shù)據(jù)時代為企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化提供優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)共享特征為企業(yè)總公司和子公司之間的信息共享與交流提供便利。企業(yè)內部的數(shù)據(jù)信息能夠互通有無、整合歸納，使企業(yè)財務管理與企業(yè)項目聯(lián)合統(tǒng)籌管理，模糊企業(yè)財務管理與項目管理的便捷，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理，是企業(yè)大數(shù)據(jù)管理的必要條件，也是企業(yè)現(xiàn)代化改革的主要內容之一。

(三)投資決策標準的變革

企業(yè)投資決策直接影響企業(yè)近期或長期企業(yè)的發(fā)展狀態(tài)，因此企業(yè)必然要確保企業(yè)決策的正確性和前沿性。大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的投資項目評估法已經(jīng)不能適應大數(shù)據(jù)時代的市場變動，貨幣的之間價值隨之波動，很有可能造成企業(yè)決策的失誤，尤其是現(xiàn)金流小和未來現(xiàn)金流不定的投資項目更不能選擇這一評估標準。大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)現(xiàn)金流的全程監(jiān)控，能高效獲取精確的數(shù)據(jù)信息；其次是在大數(shù)據(jù)的背景下“現(xiàn)金流”少或未來現(xiàn)金流不定，企業(yè)根據(jù)企業(yè)資源來源與投資和發(fā)展前進的估算可以較為精確的確定現(xiàn)金流。

(四)企業(yè)財務風險管理的重新構建

企業(yè)財務管理中財務風險的有效控制是其管理的主要內容，實現(xiàn)風險評估和風險防控。顯然傳統(tǒng)的財務風險管理并不適應大數(shù)據(jù)下的企業(yè)發(fā)展。風險評估過程中企業(yè)上下級領導的交流由于權利的限制，溝通較為順利，但是部門之間的交流存在一定的障礙，企業(yè)應利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算加強部門之間的溝通，并建立部門之間溝通的意識，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)信息功共享的功能，為企業(yè)財務管理提供科學可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，有效預測以及評估企業(yè)項目風險。

四、結束語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時代具有大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算的標志性特征，在大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務管理利用借助大數(shù)據(jù)的特征推動企業(yè)財務管理理論的完善，財務管理體系的創(chuàng)新，企業(yè)價值的重新定義，邊界化的消除，投資標準的確定等方面的改進與完善。

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第6篇

美國大數(shù)據(jù)研究學者表示，如今是大數(shù)據(jù)大行其道的世界，大數(shù)據(jù)可以帶來巨大的成就，在軍事、經(jīng)濟及其他領域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而做出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。正如《孫子兵法》所說：“知彼知己，百戰(zhàn)不殆”。所謂知者，乃數(shù)據(jù)也，數(shù)據(jù)要“未卜先知”。在大數(shù)據(jù)時代，“知彼知己”、“未卜先知”能夠更加容易地實現(xiàn)。

白宮里的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

如今，美國已進入“大數(shù)據(jù)”時代。“大數(shù)據(jù)”對信息爆炸時代的嶄新描述，它的基本單位是“太”（TB），而1000個“太”則等于一“拍”（PB）。這個單位有多大？舉個例子，美國國會圖書館是世界上最大的圖書館之一，它所有印刷品的信息量加起來只有15太，而全美國僅在2010年一年的新增數(shù)據(jù)量就足足有3500拍，這比13億中國人人手一本1500頁的書加起來的信息量還要大。

奧巴馬政府意識到大數(shù)據(jù)技術的重要性，將其視為“未來的新石油”。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》。2012年5月，美國數(shù)字政府戰(zhàn)略，更是提出要通過協(xié)調化的方式，以信息和客戶為中心，改變聯(lián)邦政府工作方式，為美國民眾提供更優(yōu)的公共服務。其中關鍵，就是政府必須保證美國民眾可以隨時隨地通過任何平臺或設備獲取政府信息和公共服務。美國國家科學基金會、國家衛(wèi)生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等六個聯(lián)邦部門和機構承諾，將投入超過2億美元資金用于研發(fā)“從海量數(shù)據(jù)信息中獲取知識所必需的工具和技能”。

美國最重要的數(shù)據(jù)開放平臺就是奧巴馬政府在2009年推出的Data.gov，Data.gov也是美國“開放政府”承諾的關鍵部分。依照原始、地理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工具三個門類，涵蓋了農(nóng)業(yè)、 氣象、金融、就業(yè)、人口統(tǒng)計、教育、醫(yī)療、交通、能源等大約50個門類，匯集了“從家庭和企業(yè)能耗趨勢分析到全球實時地震通知等，甚至還可以查詢從好奇號火星漫步者發(fā)回來的數(shù)據(jù)中得知火星的天氣情況”。

為了確保美國民眾能方便快捷地找到政府服務欄目，美國在各聯(lián)邦政府層面實施了“數(shù)字分析項目”，“這是政府IT部門第一次摸清公眾都在網(wǎng)站上尋找什么信息、在哪里尋找這些信息，以及他們是否能夠順利找到信息等情況。”政府IT部門還對聯(lián)邦政府網(wǎng)站在移動設備上的使用進行了優(yōu)化，并開發(fā)了移動應用程序，確保美國公民隨時、隨地，通過任何設備都能獲取政府信息。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略在企業(yè)

除了政府，美國企業(yè)也同樣擁有對于數(shù)據(jù)重視和應用的歷史傳統(tǒng)。

早在大數(shù)據(jù)概念火熱起來之前，美國信息技術產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)有了很多技術積累，這使得美國的大型信息技術企業(yè)可以迅速轉型為大數(shù)據(jù)企業(yè)。有的企業(yè)自身是大數(shù)據(jù)技術的推出者，谷歌就是典型代表。大數(shù)據(jù)核心技術Hadoop是雅虎員工Doug Cutting根據(jù)谷歌2003年的學術論文研究而來。有的企業(yè)則通過收購業(yè)內已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)企業(yè)來建立大數(shù)據(jù)業(yè)務，典型代表是IBM。自2005年以來，IBM出資160億美元收購了超過30家大數(shù)據(jù)企業(yè)。大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，而是充斥了非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，美國在結構化數(shù)據(jù)庫領域有數(shù)據(jù)庫行業(yè)的領頭羊甲骨文公司，但甲骨文公司也推出了大數(shù)據(jù)業(yè)務。甲骨文公司成為了業(yè)界首個以全面、軟硬件集成的產(chǎn)品滿足企業(yè)關鍵大數(shù)據(jù)需求的公司。它可幫助客戶進一步提高效率、簡化管理并洞察數(shù)據(jù)的內在本質，從而最大限度地挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。

不僅如此，全球最大的芯片企業(yè)英特爾也進入大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，而全球最大的PC廠商惠普也在精簡PC業(yè)務，2011年斥資110億美元收購英國大數(shù)據(jù)企業(yè)Autonomy公司，進入大數(shù)據(jù)業(yè)務。美國信息技術產(chǎn)業(yè)的大企業(yè)，從軟件企業(yè)到硬件企業(yè)，從門戶網(wǎng)站企業(yè)到社交網(wǎng)絡企業(yè)，紛紛介入大數(shù)據(jù)。因此，大型信息技術企業(yè)順應時代潮流，轉型升級為大數(shù)據(jù)企業(yè)，是美國發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的重要推動力。美國一些大型公司已經(jīng)開始贊助大數(shù)據(jù)相關的競賽，并且在為高等院校的大數(shù)據(jù)研究提供資金。

第7篇

作者簡介

段云峰

承擔了國內最大電信運營商的數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)中心的設計和建設、運營工作(截止到2015年該系統(tǒng)達到18000TB存儲容量，累計投資120億元)，積累了15年的大數(shù)據(jù)領域的實際工作經(jīng)驗。帶領相關的團隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領域的各種應用。積累了國內唯一的大數(shù)據(jù)在大企業(yè)建設、運營方面的經(jīng)驗。其前后主持設計的文檔，有150余冊、1200多萬字，涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構、質量管控、業(yè)務應用、系統(tǒng)安全等各個領域。

秦曉飛

具有理學學士、工學學士和管理學碩士學位。最近十幾年先后從事BI系統(tǒng)的運維、開發(fā)、項目管理以及應用推廣等工作，參與并見證了中國移動BI系統(tǒng)從TB級別數(shù)據(jù)倉庫向PB級別大數(shù)據(jù)平臺跨越的整個過程。先后獲得高級工程師、信息系統(tǒng)項目管理師、高級電信業(yè)務師、國際信息系統(tǒng)審計師等專業(yè)資格認證，并且被評為2012年山西省青年崗位能手。在《移動通信》《中國新通信》《電子世界》《信息與電腦》等雜志發(fā)表多篇專業(yè)論文，并且申報了多項國家發(fā)明專利。

目錄

01大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀／1

1.1大數(shù)據(jù)的概念和特點／2

1.2互聯(lián)網(wǎng)思維的故事／4

羊毛出在豬身上／4

圈客戶／圈眼球／4

1.3“天變了”／5

用戶變了／6

平臺變了／8

金融變了／9

營銷變了／9

思維變了／10

1.4大數(shù)據(jù)為什么需要互聯(lián)網(wǎng)思維／12

大數(shù)據(jù)項目不同于傳統(tǒng)IT項目／12

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是咨詢服務產(chǎn)業(yè)／13

互聯(lián)網(wǎng)思維是咨詢服務產(chǎn)業(yè)的法寶／14

大數(shù)據(jù)“變現(xiàn)”需要互聯(lián)網(wǎng)思維／15

大數(shù)據(jù)中“群眾的智慧是無窮的”／15

1.5小結／16

02堪比“文藝復興”的互聯(lián)網(wǎng)思維／17

2.1文藝復興的意義類比／18

藝術解放思想，思想解放生產(chǎn)力／19

引導了第一次工業(yè)革命／19

互聯(lián)網(wǎng)引導新的工業(yè)4.0／20

改寫金融業(yè)，改寫社會／21

2.2互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展／21

BAT的造夢／22

IT技術成為企業(yè)的核心競爭力／22

2.3互聯(lián)網(wǎng)思維的概念／24

2.4互聯(lián)網(wǎng)思維的特點／24

2.5互聯(lián)網(wǎng)思維改寫了手機產(chǎn)業(yè)／26

2.6互聯(lián)網(wǎng)思維改變大數(shù)據(jù)／29

大數(shù)據(jù)的客戶體驗／29

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品化思維／30

大數(shù)據(jù)的平臺思維／37

大數(shù)據(jù)的迭代思維／42

2.7大數(shù)據(jù)的新生／44

從配角到主角／44

產(chǎn)業(yè)化成為可能／45

大數(shù)據(jù)的春天／45

2.8小結／46

03大數(shù)據(jù)的發(fā)展／47

3.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展／48

互聯(lián)網(wǎng)改寫了歷史，大數(shù)據(jù)改寫了互聯(lián)網(wǎng)／48

第三次浪潮中的新興產(chǎn)業(yè)／49

數(shù)據(jù)成為最大的資產(chǎn)／50

促進“理性社會”／51

3.2從網(wǎng)絡運營到大數(shù)據(jù)運營／52

互聯(lián)網(wǎng)平臺如何使用用戶數(shù)據(jù)／53

建立數(shù)據(jù)分析保障管理體制／55

從基礎設施到產(chǎn)品提供／57

從網(wǎng)絡產(chǎn)品到數(shù)據(jù)產(chǎn)品／59

3.3如何運營大數(shù)據(jù)／60

互聯(lián)網(wǎng)基因／60

對內服務／63

對外服務／66

大數(shù)據(jù)營銷／68

3.4大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸／69

與傳統(tǒng)IT不同／70

機構和機制不同／71

新理論和新思維／71

轉型更難／72

3.5小結／72

04大數(shù)據(jù)的客戶體驗／74

4.1客戶是誰／75

內部客戶／外部客戶／77

個人客戶／集團客戶／78

校園客戶／80

4.2客戶的大數(shù)據(jù)需求是什么／80

取數(shù)——“取柴火”／82

取知識——“將柴火燒成炭”／83

取專業(yè)建議——“集體供暖”／84

4.3客戶體驗是什么／85

什么是體驗／85

數(shù)據(jù)如何可讀／90

“啤酒和尿布”的另一個角度解讀／95

4.4客戶體驗如何提升／96

服務不同角色／96

娛樂思維／98

管家式服務／98

4.5小結／99

05大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計／100

5.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)品背景／101

產(chǎn)品長什么樣／101

谷歌是搜索門戶還是數(shù)據(jù)門戶／102

提品還是平臺／103

賣咨詢服務／104

智慧產(chǎn)品／104

5.2大數(shù)據(jù)產(chǎn)品內容／105

工具類／106

中間類／107

像棋譜一樣的知識庫／108

數(shù)據(jù)分析手機／109

互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了人，數(shù)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了大腦／110

5.3產(chǎn)品的“客戶流量”／110

吸引客戶／110

運營客戶／111

5.4大數(shù)據(jù)產(chǎn)品類比／113

大數(shù)據(jù)的搜索門戶／113

大數(shù)據(jù)的社交平臺／113

大數(shù)據(jù)的電商平臺／115

大數(shù)據(jù)的云化——在云里找數(shù)據(jù)／115

5.5大數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點／115

目的決定產(chǎn)品特點／116

通過對比顯示價值／116

更多的群眾參與／116

5.6產(chǎn)品的界面優(yōu)化／117

從蘋果App中學習什么／117

結果的可視化／117

5.7產(chǎn)品的用戶定位／117

如何讓孩子看懂／118

數(shù)據(jù)的消費者／118

DIY發(fā)燒友／118

產(chǎn)品的商業(yè)模式／118

5.8小結／119

06大數(shù)據(jù)的極致思維／120

6.1產(chǎn)品的極致／121

傻瓜化的App／121

新的觸摸屏在哪里／123

服務的極致／124

專家的極致／125

棋手的極致／126

智能改造之后的極致產(chǎn)品／127

智慧產(chǎn)品的極致／132

6.2思維的極致／134

兵書的知識提煉／134

參謀的極致／134

知識庫和運維／135

思維的“眾籌”／135

6.3營銷的極致／136

點對點的精準營銷／136

成本控制的極致／137

6.4“講故事”的極致／137

吸引人的標題／138

吸引人的敘事方法／139

吸引人的數(shù)據(jù)證據(jù)選擇／140

6.5小結／140

07大數(shù)據(jù)的快速迭代／142

7.1怎么“快”／143

標準零件的拼接／143

分析過程簡單／143

不要追求完美，但求不斷完善／144

7.2數(shù)據(jù)的標準／144

大數(shù)據(jù)是否還有邏輯模型／144

口徑的管理／145

業(yè)務元數(shù)據(jù)和技術元數(shù)據(jù)／145

7.3平臺的標準／146

云計算平臺的標準化／146

PaaS還是SaaS／147

7.4環(huán)境的標準／148

編程規(guī)范和標準／148

軟件結算的標準等／149

7.5迭代的知識積累／149

農(nóng)業(yè)知識積累出的農(nóng)歷／149

何時更新、如何更新／150

7.6小結／150

08大數(shù)據(jù)的平臺思維／151

8.1大數(shù)據(jù)的平臺定義／152

數(shù)據(jù)得到豐富，取得規(guī)模效益／153

運營能夠細分，拓展發(fā)展前景／153

8.2大數(shù)據(jù)平臺思維的特點／153

平臺越來越通用，應用越來越專業(yè)／153

孤立的數(shù)據(jù)是金，共享的數(shù)據(jù)是鉆／154

數(shù)據(jù)的多維決定著平臺價值的多樣／154

8.3大數(shù)據(jù)的平臺實體——“數(shù)聯(lián)網(wǎng)”／154

數(shù)據(jù)交換的高效網(wǎng)絡／155

數(shù)聯(lián)網(wǎng)的內容／155

訪問工具／160

數(shù)據(jù)管控／161

8.4大數(shù)據(jù)平臺的生態(tài)環(huán)境／180

誰會購買大數(shù)據(jù)產(chǎn)品／181

各方獲利的互聯(lián)網(wǎng)模式／182

速度彌補精度／184

8.5平臺SDK的開放性／185

平臺的可編程API接口／186

數(shù)據(jù)的標準／186

數(shù)據(jù)的可讀性／187

加工的簡化性／188

容易參與／190

人人參與／192

8.6互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)開放平臺／192

阿里巴巴的御膳房／192

騰訊的微信開放平臺／199

百度的阿拉丁／202

8.7人人的“數(shù)據(jù)”到數(shù)據(jù)的“人人”／204

8.8互聯(lián)網(wǎng)平臺升級到大數(shù)據(jù)平臺／205

互聯(lián)網(wǎng)平臺是新時代的農(nóng)業(yè)文明／205

大數(shù)據(jù)平臺的價值最大化／205

電信運營商，新的電力公司or大數(shù)據(jù)公司／206

8.9小結／207

09大數(shù)據(jù)的跨界思維／208

9.1大數(shù)據(jù)跨界的背景／209

Hadoop的興起，去了IOE／209

大數(shù)據(jù)的滲透——大數(shù)據(jù)×／210

9.2大數(shù)據(jù)跨界的定義／211

大數(shù)據(jù)跨界的特點／211

大數(shù)據(jù)跨界的展望／213

大數(shù)據(jù)跨界的案例／215

9.3大數(shù)據(jù)的業(yè)務多維／216

橫看成嶺側成峰／216

數(shù)據(jù)的行業(yè)解讀／216

9.4大數(shù)據(jù)的行業(yè)交叉／216

電信數(shù)據(jù)與金融數(shù)據(jù)的交叉／217

電商數(shù)據(jù)與醫(yī)藥數(shù)據(jù)的交叉／219

9.5小結／220

10大數(shù)據(jù)實踐案例探索／222

10.1大數(shù)據(jù)提升客戶體驗／223

基于角色的應用／223

解決問題的應用／226

用戶的GUI界面／234

10.2大數(shù)據(jù)實現(xiàn)產(chǎn)品化／238

BI Store案例／238

自助分析工具／242

用戶的知識庫／251

10.3大數(shù)據(jù)的極致思維／254

思維導圖案例／255

大數(shù)據(jù)分析報告劇本／256

10.4大數(shù)據(jù)的跨界思維／258

大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應用／258

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用／259

大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的應用／261

10.5大數(shù)據(jù)的平臺思維／261

淘寶的API開放平臺／261

某電信運營商的對外開放平臺／265

10.6大數(shù)據(jù)的快速迭代／267

多波次灰度營銷／267

數(shù)據(jù)字典的迭代／268

10.7小結／269

第8篇

【關鍵詞】 互聯(lián)網(wǎng)金融 風險控制手段

金融的本質是風險管理，風控是所有金融業(yè)務的核心。典型的金融借貸業(yè)務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據(jù)融資都需要數(shù)據(jù)風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。傳統(tǒng)金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數(shù)據(jù)，一般采用20個緯度左右的數(shù)據(jù)，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意愿。

互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用大數(shù)據(jù)進行風控時，都是利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風險。同信用相關的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。常用的互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)風控方式有以下幾種：

1 驗證借款人身份

驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業(yè)可以借助國政通的數(shù)據(jù)來驗證姓名、身份證號，借助銀聯(lián)數(shù)據(jù)來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數(shù)據(jù)來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通/公安局API接口，將申請人實時拍攝的照片/視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

2 分析提交的信息來識別欺詐

線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現(xiàn)一些規(guī)律，企業(yè)可根據(jù)異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區(qū)名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區(qū)、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業(yè)發(fā)現(xiàn)一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。

3 分析客戶線上申請行為來識別欺詐

欺詐用戶往往事先準備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業(yè)，在多家網(wǎng)站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。

企業(yè)可以借助于SDK或JS來采集申請人在各個環(huán)節(jié)的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小于正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小于2秒，閱讀條款少于3秒鐘，申請貸款低于20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以后申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業(yè)可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。

4 利用黑名單和灰名單識別風險

互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源于申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20%左右。

市場上有近百家的公司從事個人征信相關工作，其主要的商業(yè)模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶征信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數(shù)據(jù)風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單。

5 利用移動設備數(shù)據(jù)識別欺詐

行為數(shù)據(jù)中一個比較特殊的就是移動設備數(shù)據(jù)反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據(jù)設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。

欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數(shù)據(jù)可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特征，例如很多設備聚集在一個區(qū)域，一起申請貸款。欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。

6 利用司法信息評估風險

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當?shù)氐墓矓?shù)據(jù)，但是難度較大。也可以采用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經(jīng)常在半夜出現(xiàn)在賭博場所或賭博區(qū)域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。

總結：總之，互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風控采用了用戶社會行為和社會屬性數(shù)據(jù)，在一定程度上補充了傳統(tǒng)風控數(shù)據(jù)維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)通過分析申請人的社會行為數(shù)據(jù)來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

【參考文獻】

第9篇

【關鍵詞】大數(shù)據(jù) 生物信息 知識提取 數(shù)據(jù)挖掘

1 數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關系性的信息過程。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)KDD中的一個步驟。知識發(fā)現(xiàn)KDD過程由以下3個階段組成：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果表示和解釋。數(shù)據(jù)挖掘跟許多學科都交叉關聯(lián)，包括數(shù)據(jù)庫技術、統(tǒng)計學、機器學習、人工智能、云計算和可視化等。

數(shù)據(jù)挖掘的實際應用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預測類；關聯(lián)和序列則屬于序列規(guī)則類。分類常被用來根據(jù)歷史經(jīng)驗已經(jīng)分好的數(shù)據(jù)來研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對其他未經(jīng)分類或是新的數(shù)據(jù)做預測。聚類是將數(shù)據(jù)分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內成員間相似性。回歸是利用一系列的現(xiàn)有數(shù)值來預測一個數(shù)值的可能值。基于時間序列的預測與回歸功能類似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來預測未來的數(shù)值。關聯(lián)是要找出在某一事件與數(shù)據(jù)中會同時出現(xiàn)的東西。

2 降維

從降維的角度講，整個數(shù)據(jù)挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數(shù)據(jù)刪除線性關系比較強的特征數(shù)據(jù)，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉換、離散小波轉換等算法，從數(shù)據(jù)中提取特征，再對數(shù)據(jù)做主成分析處理，得到最后的特征，再用數(shù)據(jù)挖掘算法來將這些特征轉化為人類可讀取的數(shù)據(jù)或信息。

3 分布式數(shù)據(jù)挖掘解決方案

隨著分布式計算技術、云計算技術、hadoop生態(tài)圈和非結構化數(shù)據(jù)庫等技術的發(fā)展，以及對大數(shù)據(jù)挖掘的需求，出現(xiàn)了一批分布式數(shù)據(jù)挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現(xiàn)3種類型的數(shù)據(jù)挖掘算法：分類、聚類（集群）和協(xié)同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數(shù)據(jù)拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數(shù)運算出結果，看哪一種搭配方式得到的結果最優(yōu)。

4 大數(shù)據(jù)下的具體應用實例――生物信息學的應用

生物信息學（Bioinformatics）是生命科學、計算機科學、信息科學和數(shù)學等學科交匯融合形成的一門交叉學科。近年來隨著先進儀器裝備與信息技術等越來越廣泛和深入的整合到生物技術中來，生物醫(yī)學研究中越來越頻繁的涉及到大數(shù)據(jù)存儲和分析等信息技術。在使用計算機協(xié)助生物信息時，處理僅有計算機輔助的方式存儲數(shù)據(jù)很顯然是不夠的，生物信息學研究的目的是運用計算機強大的計算能力來加速生物數(shù)據(jù)的分析，理解數(shù)據(jù)中所包含的生物學意義。當前生物信息學研究的熱點有：

（1）由以序列分析為代表的組成分析轉向功能分析。

（2）由對單個生物分子的研究轉向基因調控忘了等動態(tài)信息的研究。

（3）完整基因組數(shù)據(jù)分析。

（4）綜合分析。

生物信息數(shù)據(jù)具有如下特點：高通量與大數(shù)據(jù)量；種類繁多，形式多樣；異構性；網(wǎng)絡性與動態(tài)性；高維；序列數(shù)據(jù)等特點[5]。針對這樣的生物數(shù)據(jù)信息，要結合當前的大數(shù)據(jù)分析方法進行分析和理解。當前數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)對生物信息分析的支持主要有：生物數(shù)據(jù)的語義綜合，數(shù)據(jù)集成；開發(fā)生物信息數(shù)據(jù)挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關聯(lián)分析，生物文獻挖掘等方面。

參考文獻

[1]許凡.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術探討[J].電子技術與軟件工程，2015（08）.

[2]洪松林.數(shù)據(jù)挖掘技術與工程實踐[M].北京：機械工業(yè)出版社，2014（11）.

[3]李榮.生物信息數(shù)據(jù)挖掘若干關鍵問題研究與應用[D].復旦大學（博士論文），2004（11）.

[4]宋杰.生物信息數(shù)據(jù)挖掘中的若干方法及其應用研究[D].大連理工大學（博士論文），2005（04）.

[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數(shù)據(jù)挖掘[J].科技通報，2015（10）.

作者簡介

孫勤紅（1979-），女，山東省人。現(xiàn)為三江學院計算機科學與工程學院講師。研究方向為人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。

沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現(xiàn)供職于三江學院計算機科學與工程學院。研究方向為數(shù)據(jù)挖掘。