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    重新审视数字化投入产出比:金融机构如何在低成本下实现高杠杆?

    在当前的经济大环境下,「降本增效」成为各行各业发展的关键词,金融行业在追求业务变革的同时,也更加关注创新目标与成本投入之间的平衡。但数字化转型作为一个长期的系统化工程,其投入产出比的衡量计算,一直以来都是一个难以衡量和量化的复杂问题。 对此,方正中期期货数字科技中心负责人张志明 多年来一直专注于金融行业的组织数字化转型和业务的数字化优化,探索低成本高杠杆的数字化转型方法,对于如何通过数字化快速实现业务增长和管理提效,有着丰富的成功经验。近来尤其关注数字化如何助力公司在激烈的市场竞争中进行业务创新。 本文整理自张志明于 2024 年 3 月 14 日在上海 CIFS 金融年会上的演讲文字稿,其中详细介绍了企业实现低成本高杠杆数字化的方法论。

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    一位数据挖掘工程师眼中的“大数据与企业的数据化运营”

    【摘要】越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现,该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。   越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现,该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。   数据产生于各行各业,在互联网时代大数据概念提出后,人们发现自己手中的数据不再毫无用处,通过强大的技术手段,无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代,得数据者得天下!

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    一位数据挖掘工程师眼中的“大数据与企业的数据化运营”

    写在前面的话 前几期和大家分享学习了几篇有关“数据可视化”方面的优秀推文,小确幸,许多志同道合的筒子和我们进行了问题互动,交流甚是愉快。再有兴趣的new friends可以关注我们“钱塘大数据”的公众号,查看相关历史消息,查阅以往文章。本期我们将进入大数据的另一话题——“数据挖掘”,同样欢迎围观拍砖,围桌研讨。 干货全文较长,建议先马后看 数据产生于各行各业,在互联网时代大数据概念提出后,人们发现自己手中的数据不再毫无用处,通过强大的技术手段,无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代,得数据者得

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    《为什么精英可以快速积累财富》第4章 把自己当作赚钱的“资本”——人力资本

    第4章 把自己当作赚钱的“资本”——人力资本 自己想做的事,具有 多少市场价值,而且未来的市场价值能否升值,也需要我们认真思考的问题。我们要依据“擅长”、“喜欢”、“有升值空间”三个要素来选择自己该做的事情 ---- 了解自己当前赚钱能力的方法 人力资本主要包括以下几项无形资产 知识、技能(包括金融知识、技能) 人脉 健康 信用 提升自己的人力资本,可以获得升职、加薪等丰厚的回报 要想提高自己赚钱的本事,首先必须准确把握自己当前所处的位置。如果不清楚自己现在赚钱的能力有几何,即使找到了新目标,也没有勇气放弃

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    从数据沉淀、数据挖掘和数据呈现这三个概念了解大数据

    对于国内数据分析市场,我们感觉如下: 1. 市场巨大。 许多企业(无论是互联网的新锐还是传统的企业)都在讨论这个,也有实际的需求并愿意为此付钱,但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是:金融机构(从基金到银行到保险公司到P2P公司),以广告投放及电商为代表的互联网企业等。 2. 尚没出现平台级公司的模式(这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期)。 3. To B服务的氛围在国内尚没完全形成。 对于一些有能力的技术公司,如果数据需求强烈的话,考虑到自身能力的健全以及数据安全性,往往不会外包或者采用外部模块,而倾向于自建这块业务。 4. 未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业,凭借其自身产生的海量数据,必然是数据领域的大玩家。 但是整个行业很大而且需求旺盛,即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会,也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。 对于数据业务,按照我们的理解,简单将其分为三块:数据沉淀、挖掘和可视化,每一块分别对应不同的模式及产品或服务。(数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。)下面会进行简单介绍,其实从我们的业务也可以看到一些整个行业的大致状况。

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