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大数据到底如何在企业中发挥价值

一、企业大数据如何起步:从小数据到大数据 目前国内外关于大数据的谈论很多,大多是谈运营级别的,或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说,大数据跟他们有什么关系,或者说作为企业方怎样去参与,这是企业方现在面临的最大问题。   这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据,而是内部的一些小数据整合出现问题,或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的,是一个正常的生态,而不是瞬间变

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    南京大学对国际排名说“不”,一波“退榜潮”要来了吗?

    作者|Ailleurs 编辑|陈彩娴 近日,南京大学明确表示:拒绝国际排名。 在4月15日公布的《中共南京大学委员会关于十九届中央第七轮巡视整改进展情况的通报》中,南大校方表示,在《南京大学“十四五”规划》和《南京大学“双一流”建设高校整体建设方案》编制中,学校发展和学科建设均不再使用国际排名作为重要建设目标。 曾经,南大作为国内首个引入SCI“洋指标”的高校,如今也第一个释放出了跳出高校排名内卷的信号。在世界大学排行榜日益遭受诟病的趋势下,南大此举无疑会是一个好的开头。 1 国际排名为何不再受推崇 世界大

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    中国的大数据优势:数据规模+数据传统

    《中国经济周刊》:大数据的真正价值是什么,它可以为中国带来什么?   舍恩伯格:大数据的价值并不仅仅局限于它初始被收集的目的,而在于它之后可以服务于其他目标而被重复使用。因此,大数据的价值将会是所有这些用途的总和,并且将远远大于其初次使用的价值。正如在海洋中漂浮的冰山,起初我们只能够看到它浮在水面上的一部分,但事实上冰山的体积要大得多。随着更便宜的存储和分析技术、分析工具的发展,以及“大数据观”的建立,我们会获得大数据“表面下”的价值。   目前,中国依然缺乏全面综合的数据收集。事实上,与其他国家相

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    千万别踏进这些陷阱!解密数据的8个把戏

    上大学时,我和另一个姑娘(某理科大神)经常搭伙做饭。有天我俩一起去超市买油,站在琳琅满目的货架前,我直接拎起一瓶,冲她叫:“就拿这瓶吧,最便宜!”姑娘白了我一眼,转头说道:“克单价一点都不便宜好不好!数学是体育老师教的吧?”接着眼神刷刷两下扫完整个货架,心算完毕,拎起另一瓶说:“这克单价最便宜,拿这个!”我当时就囧了,讪讪地拎起油,念叨着:总金额不便宜呢…… 大千世界当中,我们总是需要“数据”去辅助下判断、做抉择。生活当中,可能仅需要描述性数据就足够了,比如你买油是看克单价还是总金额。但工作当中,却必须

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    【干货】钱塘数据特邀专家杜登斌——产业大数据创新应用【内含PPT】

    产业大数据创新应用 ——“产业+大数据+金融”的产业升级转型创新思路 5月31日,中润普达(集团)公司董事长杜登斌在出席首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛时,从自己的人生经历出发,带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待;对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入;“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考,关注更有价值的未来市场。 产业互联网将是下一个百万亿商业时代 首先,杜登斌谈了对“互

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    信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

    一、当前风控模式现状 近年来,信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此,科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前,对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种,每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行,该模式重视实地调查和信息验证,主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训,提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能,从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心,是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分:一是考察借款人偿还贷款的能力,二是衡量借款人偿还贷款的意愿,三是银行内部操作风险的控制。每个部分,IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整,信用记录空白等的小微企业,其中,信贷员负责整个过程,从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高,信贷员对贷款全流程把关,一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心,以信贷员的判断为依据,有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式,“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言,就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下,信贷审批发放首先要做到标准化,每个流程都有确定的人员分工,如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法,从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高,可以进行量化审核。过程之间环环相扣,对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样,意味着需要消耗大量的人力成本,每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘,并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法,多维度刻画信用主体的“画像”,向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起,该模式利用互联网数据的连通性,对触及到的风险的数据进行筛选,大大减少了人工审核的时间成本,同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发,以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型,希望读后能给你一定的启发。

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