大数据Word

　　大数据建设成员：李昕 赵晓鑫 方永华

　　成员： 李昕 赵晓鑫 方永华

　　目录大数据建设

　　电信行业

　　金融行业

　　互联网+政务

　　小结

　　大数据概念 大数据(big data),或称巨量资料，指的是需要新 处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程 优化能力的、高增长率和多样化的信息资产。 全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、 手机和其它数字设备产生海量数据。在线或移动 金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天要 产生海量的数据，这就是所谓“大数据”。

　　大数据的应用发展 这些数据或“大数据”最近被誉为新的“金 礦”,对于很多行业而言，如何利用这些大规模 数据正成为赢得竞争的关键。互联网、金融、电 信等领域都在积极尝试大数据 You are being watched. The government has a secret system, a machine, that spies on you every hour of every day……. I designed the machine to detect acts of terror but it sees everything--Violent crimes involving ordinary people--people like you…… ——《Person of Interest》

　　大数据在电信行业的应用

　　电信运营商信息优势在所有行业中，电信运营商在利用这些大规模数据 方面拥有明显的优势，而且能从这一演变中获得最 大收益。 数量 数据量 多样性

　　数量 电信市场的渗透率通常很高(近100%)。作为一 个垄断行业，每个国家通常只有三或四家电信运 营商(有些运营商拥有超过1亿用户),这意味着， 运营商通常能够接触到大量客户的数据。

　　数据量 客户打电话、使用互联网、发送消息或导航时， 他们每一秒钟都在产生数据。即便客户只是将手 机连接到运营商的网络中，也会产生位置、移动 速度、计费甚至生物计量等数据。而只有运营商 才能采集到如此之多地与用户行为有关的信息。

　　多样性 具有潜在价值的大量承接关系数据每天以客户位 置、设备交互、购买行为、在线状态、社交地图 和人口统计数据的形式从运营商这里大量流走。 因此，运营商具备了解客户的潜力。

　　大数据在电信行业应用电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收 入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、 文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看， 电信 运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、 固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客 户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠 道、电子渠道、 直销渠道等所有类型渠道的接触信 息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索 阶段。

　　大数据在电信行业应用的总体情况

　　网络管理和优化 (1)基础设施建设的优化 如利用大数据

　　实现基站和热点的选址以及资源的分配。运 营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和 位置特征方面的分布，对 2G、3G 的高流量区域设计 4G 基站和 WLAN 热点；同时，运营商还可以对建立评估模型 对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源 浪费问题。

　　(2)网络运营管理及优化 在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、 流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络 日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。

　　市场与精准营销 (1)客户画像——帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征

　　(2)关系链研究——利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力

　　(3)精准营销和实时营销——在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求

　　(4)个性化推荐——为客户提供定制化的服务，实现个性化营销和服务

　　客户关系管理

　　企业运营管理 (1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、 业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维 度为运营商监控管道和客户运营情况。 (2)经营分析和市场监测。

　　数据商业化 (1)对外提供营销洞察和精准广告投放 美国电信运营商 Verizon 成立了精准营销部门 Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察 ( Precision Market Insights ) ,提供商业数据分析服务。

　　(2)基于大数据监测和决策支撑服务 客流和选址：西班牙电信 公共事业服务：法国电信

　　运营商掌握丰富的用户身份数据、语音数据、视 频数据、流量数据和位置数据，数据的海量性、 多元性和实时性使其具有经营大数据的先天优势。 随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获 得的用户行为数据还将更为丰富，大数据应用前 景更为广阔。

　　Financial Industry

　　金融行业 大数据时代到来, 引起全球高度关注的行业还有金融业。 2011年麦肯锡全球研究所在“大数据: 下一个创新、竞争 和生产率的前沿”针对美国各行业应用大数据潜在价值提 升做的一个评估结果中就提出, 金融业在大数据价值潜力 指数中排名第一。 去年“两会”时，金融行业的“代表”们热议金融改革、 修订《商业银行法》,推动互联网、云计算、大数据等与 现代制造业结合，促进电子商务和互联网金融健康发展等 热点话题。 3月5日，李克强总理的政府工作报告中，明确指出规范发 展互联网金融，这也是“互联网金融”连续第三年写入政 府工作报告。

　　数据显示，中国大数据IT应用投资规模以互联网行业占比 最高，占

　　大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领 域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),其次是交通 (9.8%)、政府(8.8%)、医疗(6.3%)和其他。

　　大数据时代下的银行业 Part1 Part2 Part3 Part4 银行业发展现状 银行业大数据应用 银行业的趋势与挑战 银行业发展的策略

　　Part1银行业发展现状 国际数据库公司(IDC)认为中国金融行业正在步入大数 据时代的初级阶段, 且呈现快速发展势头。事实上, 银行每 天都在生成、获取海量数据, 目前国内商业银行数据量已 经达到100 TB以上级别. 一是传统银行交易系统每天会产生数亿笔交易流水信息, 这些信息主要是结构化形式的数据; 二是业务处理过程中, 银行采集了大量用于集中作业、集 中授权、集中监控的影像、视频、录音等非结构化数据;

　　三是银行网站每天点击量达几千万次, 这些数据隐含了大 量客户需求或产品偏好信息; 四是在各类媒体、社交网站中发布的涉及客户投诉和产品 评价信息数据, 综上，无论是产品设计、还是市场营销的数据分析需求, 都需要相关的计算机硬件和软件技术进行存储、信息抽取 和分析。银行数据特征和数据处理要求, 基本符合“大数 据”概念与特征, 表明我国银行业已经进入“大数据”时 代。

　　Part2 银行业大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营， 如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销， 光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大 数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四 大方面： 一、客户画像应用 二、精准营销 三、风险管控 四、运营优化

　　Part3银行业的趋势与挑战(一)银行业发展的趋势 在大数据时代, 未来的金融体系尤其是银行将发生以下几 方面重要的变化: (1)开放的银行 (2)数字化的银行 a.产品的虚拟化 b.服务的虚拟化 c.流程的虚拟化 (3)高生产力的银行 (4)科学决策的银行

　　(二)银行业发展面临的挑战 (1)文化挑战 银行业囿于既有的组织架构和条块分割的内部数据结构, 放不下原有的企业文化与思维习惯, 无法挖掘自身潜力。 (2)管理挑战 以业务条块为主的系统建设加剧了数据的冗余性,造成数 据整合和数据质量管理难度。 (3)技术挑战 银行以往主要针对结构化数据进行开发和处理, 而在大数 据时代将面对海量的非结构化数据需要分析和处理。 (4)竞争挑战 金融业的竞争关系复杂，银行业面临着激烈的竞争。

　　Part4 银行业发展的策略 (ⅰ) 转变理念, 树立开放、主动、融合与

　　实证的思维观念 (ⅱ) 建设非结构化客户信息共享平台, 促进金融服务与社 交网络的融合 (ⅲ) 搭建商业银行特色电商平台, 掌控客户线上资金与交 易全链条信息 (ⅳ) 提升非结构化客户信息获取完整性, 加强与大数据企 业的互利合作

　　参考文献： [1]刘晓曙.大数据时代下金融业的发展方向、趋势及应对 策略.科学通报,2015,66:453-459 [2]王艳.银行如何应用大数据.中国经济报告,2013,12: 45-48 [3]陈柳.大数据时代下金融机构竞争策略研究.海南金融, 2013,12:8-11

　　大数据背景下的“互联网+政务”

　　以贵州省 大数据发 展为例

　　大数据建 设背景

　　如何利用 大数据

　　经验启示

　　一、大数据建设背景20世纪中期以来，利用信息技术实现政务电子化， 电子政务和数字化政府等信息技术的应用，已渗透 到政府管理的各个环节。然而在这个过程中，政府 信息化建设一直以政府为主导，通过投入大量经费 建立各种应用技术平台，导致行政成本投入总量增 加。随着“互联网+”时代的到来，这种行政成本 的投入还会继续增加。面对这一问题，贵州省政府 制定了“多方参与，共同建设”的指导方针，构建 了“政府+企业”的模式。他们依托阿里云飞天平 台，中软国际参与投资并承建了“云上贵州平台”。

　　(一)建立政府基础系统平台

　　(二)关键支撑技术企业群的建立

　　(三)围绕“七朵云”的应用，培育云服务龙头企 业

　　(四)引导数据挖掘应用，催生增值服务企业集群

　　二、如何利用大数据(一)利用大数据提升政府治理能力现代化水平 1、经济运行调节方面的管理 2、社会治理 3、市场监管

　　4、环境监管5、防灾减灾管理

　　6、公共安全管理

　　(二)利用大数据提升政府服务水平 1、关于智慧旅游

　　2、关于城市和社区服务

　　3、关于扶贫

　　李克强总理强调“要大力推行‘互联网+政务服务’,实现部门间数据 共享，让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵。简除烦苛，禁察非法，使人民群众有更平等的机会和更大的创造空间。

　　政府工作报告提出“互联网+ 政务服务”,顺应了提升政府 效能和信息社会发展的趋势。 以前审批时，常出现申请人遗 漏材料的情形，过去只能再跑 一趟。现在可以通过技术手段， 把个人材料放在云端，配合数 字证书、指纹识别等信息安全 手段，大大提高了群众办事效 率和审批效率，做到让“信息 多跑路，群众少跑腿”。

　　(三)利用大数据提升政府自我监督水平贵阳市启动实施的“数据铁笼”行动计划，推行网 上办公、网上审批、网上执法，权力运行全程电子 化、处处留痕。另外，贵州省公共资源交易中心和 电

　　子政务中心所推进的公共资源交易公开及行政审 批流程和办理时限公开，实现了社会对政府的监督， 建设透明政府、法治政府，接受民众监督，让权力 不再任性。

　　(四)实现信息共享为打破数据割据状态，推进政府数据资源整合和业 务协调，贵州省利用“云上贵州”系统平台，解决 了数据交换的问题。明确规定今后省级部门除特殊 需要外，不再批准购买服务器、交换机、存储等硬 件设备和操作系统、安全系统等软件设备；不再自 建机房，非密系统一律迁入“云上贵州”系统平台， 统一存储数据，统一幵放数据。据测算，仅此一项 每年可为财政节省信息化投入40%,大大提高资源 利用效率，并且逐渐实现70%以上数据库迁入云上 贵州平台。

　　三、启示(一)打破部门间信息资源的壁垒，实现数据的聚、 通、用

　　(二)利用大数据提升政府管理服务能力 1、利用大数据等数据对突发事件进行科学化预测 和评估 2、合理化提升效率3、公开透明化

　　小结过去，大数据能够以难以想象的、超常规方式推动 经济和社会的发展。而未来，谁能够更充分地掌握 和利用大数据，谁就能取得先机，获得更好的发展 质量、更优的发展速度。为此，发展大数据业务， 政府要“做好顶层设计”。我国大数据产业体系在 逐渐成熟阶段，部分互联网公司的大数据应用处于 全球领先水平。我们要抓住当前大数据尚未有任何 国家形成绝对垄断的有利契机，改变我国长期处于 信息产业链末端的不利局面，在大数据发展应用上 占领战略制高点。

　　The end,thank you!谢谢观赏！