大数据的商业价值有哪些

大数据的商业价值有哪些？

大数据为什么这么火？为什么很多公司不惜花高价聘请大数据工程师，对于企业来说，大数据具有哪些商业价值呢？

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类

行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析

等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，24周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。

供应链金融(解读版)

供应链金融（解读版）一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体

大数据的商业价值有哪些

大数据的商业价值有哪些？大数据为什么这么火？为什么很多公司不惜花高价聘请大数据工程师，对于企业来说，大数据具有哪些商业价值呢？ 1、对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类

行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。 5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。一、供应链金融的国内发展现状我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。数据来源：国家统计局数据来源：国家统计局二、供应链金融的发展趋势（一）更多的市场主体参与传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠明确发力点在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

大数据

一：大数据的定义。 1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二：大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。 3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种： 1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

金融科技在供应链金融中的应用

金融科技在供应链金融中的应用一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比，具有哪些优势？这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化，并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么，在于提高本身供应链的信息之间协同，这是数字化的含义。而智能化呢，它在数字化的基础上，通过我们互联网、监控技术，来加强整个供应链信息管理、服务，来提高对供应链的可控性，并且初步，我们说的智能手段和智能体系，建构高效的运营系统，它的核心是在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整个供应链的交易成本。到了智慧化阶段，它在整个供应链过程中进行治理性的活动，也就是依赖我们所能获取各种数据，进行分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程，它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种？互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子？供应商金融的模式各不相同，所有供应链金融基本的组织单元有四个：供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者，伴随着这四者的不同

组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的，譬如UPS和GE，这种模式一般是产业中的大企业。我举几个好的例子，比如香港利丰集团，利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融，他们在应用过程中涉及大量海外供应商，特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品，从形成提单到海运，到通关、清关、就地分拨，这时候发出账单有周期。假如周期是60天，也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力，正是在这样情况下，香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用，一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款，供应商可以把应收账款进行一次转让，我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。有一个问题出来了，实际上我们今天很多供应商，如何去贴现，贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单，它需要引进设备提升能力，这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下，今年利丰集团提出数字供应链，就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融，就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动，怎么能够通过我们的信息化，能够把所有的供应链作用活动，能够把它高度数据化、信息化之后贯通，形成这种贯通。再举一个例子，蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢？首先在农村端建立了店小二，反过头来抓住产业龙头，跟龙头企业进行合作，对龙头企业整个生产经营进行支持，这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏，江苏有一个最重要的养殖大企业益客，益客现在中国禽类养殖三剑客之一。

大数据实现商业价值的9种方法

大数据实现商业价值的9种方法现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数

据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID 数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了 1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。数据来源：国家统计局数据来源：国家统计局二、供应链金融的发展趋势（一）更多的市场主体参与传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。比如实体企业。传统的供应链金融模式里，实体企业往往只是作为核心企业存在，银行以其提供的上下游企业数据为依据，为中小企业提供融资服务。但随着核心企业对供应链金融的理解越来越深刻，开始利用自身资金或通过外部融资资金，直接对上下游企业进行授信。核心企业利用自身的信息优势，更加凸显出自己的作用。

大数据技术在供应链金融中的具体应用

大数据技术在供应链金融中的具体应用大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。近年来，供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化，这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵，通过运用大数据分析技术，供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息，对交易背后的物流信息进行跟踪分析，全面掌控平台和会员的交易行为，并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的，通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。在供应链金融中，大数据技术具体可以应用在以下方面： 1、精准把握需求，设计个性化金融和物流服务大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务，提升物流的效率。

2、多维度分析和验证信息，降低信息不对称传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据，这种数据容易出现人为加工等风险，参考价值不大。而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源，其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析，并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，降低信息不对称。 3、分级预警、量化授信，精准把控风险依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理，根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，实现风险的精准把控。 4、建立授信主体数据库，完善数据交互传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据，缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，彻

大数据的概念及相关技术

一.大数据的概念大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据

如何化大数据为商业价值

如何化大数据为商业价值第一财经日报乐琰2015-01-26 一手创办了在线旅游B2B票管家的黄荣最近刚刚创立了“聚创致旅”，这是一个集合了大数据和智慧旅行概念的新公司。来到山明水秀的景区，入住客栈，卸下行李，打开微信找到免费Wi-Fi，就能看到附近地道的美食菜馆，有地图路线指引，还有过往游客的评价。这是国家旅游局今年最提倡的智慧旅行的设想场景。其实，在智慧旅行的背后，是海量大数据的支撑，这些看似呆板的数据能为旅游产业经营者们创造巨大的商业价值，而如何运用这些数据并使之提升业者的利润成为关键。预测和追踪越来越多的业者意识到数据的商业价值。不少旅游业者开始尝试大数据收集和智慧旅游的开发，比如携程、同程、票管家等。一手创办了在线旅游B2B票管家的黄荣最近刚刚创立了“聚创致旅”，这是一个集合了大数据和智慧旅行概念的新公司。

“我理解的智慧旅游是在政府构建的智慧城市之下，未来旅游企业需要在大数据时代高度移动互联网化的背景下达到与旅游消费者之间的无缝交互，其应用场景应该包括近场支付、移动终端支付、移动数据化管理、社交化营销等。”黄荣认为。有了如此概念，那么大数据从何而来，业者又如何运用? 携程攻略社区事业单位、智慧旅游业务总经理蓝美玲告诉《第一财经日报》记者，携程收集数据后，可以知道各个旅游目的地、酒店、景区的预订情况，这些数字的首要功能就是给予上下游产业链者市场预判。蓝美玲指出，目前黄山、九寨沟等著名景区都非常注重游客量与安全问题，在黄金周期间这一点尤为重要，但是每天究竟有多少客人来景区难以预测，此时携程的大数据就起到了关键作用。 “我们的景区和附近酒店预订数据相当于告诉该景区，你在近期的游客量预计有多少，他们的出行结构是家庭客还是商旅，这些数据我们会以预测报告的形式给到景区。这对他们而言能做好安全和市场准备，以管控客流，对我们而言则加强了OTA(在线旅游企业)与景区方的资源合作。”蓝美玲说。携程大数据的另一项特色是“一生的足迹”，该功能是记录下使用者曾经到访的地方甚至是其轻轻动一下手指查询的记录。 “比如一个客人，他点击浏览了新加坡旅游，然后进而点击了几个景点和酒店，这些都可以被记录和追踪下来，然后结合其最终的订单，系统可以知道客人的偏好，消费定位和消费习惯，甚至是其餐饮习惯。今后携程就可以根据客人的消费特点进行精准营销。精准营销非常重要，精准有效客户所贡献的利润是最高的。”蓝美玲如是说。大数据暗藏商机 “番茄来了”是一家开发智慧旅游的企业，其主要与旅游城市的客栈合作，近期，其刚开发了一款智慧旅游产品——“智连古镇”，即游客到店以后，不需要进行繁琐的登记流程，只需要连接客栈的微信WiFi，进入服务页面页，即可以快速的办理入住手续，自动分配到房间。退房时，通过页面的快

大数据参考文献

大数据研究综述陶雪娇，胡晓峰，刘洋 (国防大学信息作战与指挥训练教研部，北京100091) 研究机构Gartne:的定义:大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维基百科的定义:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。麦肯锡的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的赞据焦合。

数据挖掘的焦点集中在寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现过程能够被用户理解，便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境卜的数据挖掘技术，特别是在Internet上建立数据挖掘和知识发现((DMKD)服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘;加强对各种非结构化或半结构化数据的挖掘，如多媒体数据、文本数据和图像数据等。 5.1数据量的成倍增长挑战数据存储能力大数据及其潜在的商业价值要求使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，传统的数据库追求高度的数据一致性和容错性，缺乏较强的扩展性和较好的系统可用性，小能有效存储视频、音频等非结构化和半结构化的数据。目前，数据存储能力的增长远远赶小上数据的增长，设计最合理的分层存储架构成为信息系统的关键。 5.2数据类型的多样性挑战数据挖掘能力数据类型的多样化，对传统的数据分析平台发出了挑战。从数据库的观点看，

挖掘算法的有效性和可伸缩性是实现数据挖掘的关键，而现有的算法往往适合常驻内存的小数据集，大型数据库中的数据可能无法同时导入内存，随着数据规模的小断增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。要想彻底改变被动局面，需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组。 5.3对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性随着数据规模的小断增大，分析处理的时间相应地越来越长，而大数据条件对信息处理的时效性要求越来越高。传统的数据挖掘技术在数据维度和规模增大时，需要的资源呈指数增长，面对PB级以上的海量数据，N1ogN甚至线性复杂度的算法都难以接受，处理大数据需要简单有效的人工智能算法和新的问题求解方法。 5.4数据跨越组织边界传播挑战信息安全随着技术的发展，大量信息跨越组织边界传播，信息安全问题相伴而生，不仅是没有价值的数据大量出现，保密数据、隐私数据也成倍增长，国家安全、知识产权、个人信息等等都面临着前所未有的安全挑战。大数据时代，犯罪分子获取信息更加容易，人们防范、打击犯罪行为更加困难，这对数据存储的物理安全性以及数据的多副本与容灾机制提出了更高的要求。要想应对瞬息万变的安全问题，最关键的是算法和特征，如何建立相应的强大安全防御体系来发现和识别安全漏洞是保证信息安全的重要环节。 5.5大数据时代的到来挑战人才资源从大数据中获取价值至少需要三类关键人才队伍:一是进行大数据分析的资深分析型人才;二是精通如何申请、使用大数据分析的管理者和分析家;三是实现大数据的技术支持人才。此外，由于大数据涵盖内容广泛，所需的高端专业人才

零售业如何用好大数据

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。 5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。 6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPT V视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。 7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。二、“大数据”与零售业的结合运用对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结，前不久市场中一家知名的服装零售企业一方面在宣传盈利上市的同时，一方面曝出有近10亿元的库存。国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经

大数据时代的供应链金融

大数据时代的供应链金融随着web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统以及传感器的大量分布，人类的社会文明进入到一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。“大数据”被誉为继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术改革。什么是大数据？互联网文本和文件、搜索、微博、微信和电商每天都产生海量的数据。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年翻一番。除互联网外，手机、传感器网络、天文学、大气科学、生物化学等等也是大数据的来源。你见或不见，大数据就在我们身边。 “数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。 ——麦肯锡《“大数据”：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》供应链金融是运用供应链管理的理念和方法，为相互关联的企业提供金融服务的活动。互联网和“大数据”打破了信息不对称和物理区域壁垒，使得中小型、区域型金融机构与大型、全国型金融机构站在同一层次竞争，迫使中小机构转型开展差异化竞争，否则难逃被这个时代淘汰的命运。金融服务行业以数据为其核心，随着互联网技术的不断发展，谁挖掘、掌握了有价值的数据，谁就拥有更强的竞争力。

数据挖掘前端化，或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要的服务，终将催生各种各样个性化的金融服务。业内经营决策者通过对行业数据进行整合、分析，可以更准确地了解行业动态及发展趋势，制定更适合中小微企业需求的金融产品与服务以及营销方案，才能实现新的利润增长模式。 “大数据”对供应链金融的影响 1.“大数据”降低银行对供应链的信息不对称传统银行为了控制风险对于中小企业的贷款实行信贷配给，由于银企之间存在严重的信息不对称，银行为了获得有效的信息和实施贷后的监督，需要付出较高的信息搜集成本和监督代理成本，企业经营一旦亏损，为企业错误决策和经营买单的可能是银行。货嘀嘀嘀平台采用大数据以O2O的模式打造供应链金融信息平台，实现可视化跟踪，解决因信息不对称造成的一系列问题，降低银行等金融机构的风险，增加中小企业的融资渠道。随着“大数据”时代的来临，货嘀嘀嘀运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，可以更好地了解客户的需求，分析优化流程，提高风险模型的精确度，研究和预测市场动态，在线撮合匹配从而进入全新的科学分析和决策时代。在这种情况之下，利用“大数据”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。 2、“大数据”促进物流企业精准管理存货在供应链金融中，银行对物流企业不但要求对存货进行管理，更是想分享物流企业掌握的信息。从目前的情况来看，物流企业所掌握

大数据技术可以创造的商业价值

大数据技术可以创造的商业价值互联网的普及和宽泛使用，造就了大量信息的爆发性增长，海量信息被IT 系统所传输、使用、保留和存储，创造了海量的数据，大量的数据蕴藏着巨大的宝藏，已成为企业重要的战略资产，其商业价值主要体现在以下几个方面！一、对顾客群体细分利用大数据可以实现对顾客群体的细分，然后对不同的细分群体采取个性化营销和服务，以获得更好的用户体验和市场竞争力，云存储海量数据和大数据分析技术使得这一需求得以实现，并且具有极高的处理效率。二、实境模拟使用大数据可以进行实境模拟，通过海量的数据模拟用户在交易过程、产品

使用中的行为，建立数据模型，并通过改变不同的变量来选择投入回报最高的方案，提高效率，创造较高的价值！三、提高投入回报率大数据可以极大的提高决策效率，面对海量的数据，只需掌握大数据相关处理方法，即可变成清晰有价值的数据，企业仅需投入相关人力成本，就可提高决策的正确率，获得行之有效的方案，具有极高的投入回报率！四、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。五、管理客户关系客户关系管理的目的是根据客户的行为，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、维护老客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等，大数据就可以为企业客户关系管理提供手段依据！六、个性化精准推荐个性化精准推荐也是大数据商业价值的体现，这一功能目前已得到广泛的应用，如百度会根据用户的搜索行为，显示其感兴趣的信息；运营商会根据用户喜好推荐各类业务或应用等。七、数据搜索

大数据环境下供应链金融风险管理策略

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0511044264.html, 大数据环境下供应链金融风险管理策略作者：梁羽辰来源：《商情》2020年第07期【摘要】供应链金融服务其是利用技术和方法，为互联网金融的企业提供服务。其主要是以企业为运作的核心进行金融的各项活动。对于不同企业所提供的供应链金融服务也有所差别，这也是供应链金融服务的一种特色。随着社会不断的发展，供应链金融存在的风险越来越多。本文就供应链金融存在的几类风险以及大数据环境下供应链金融发展的现状、趋势进行分析，提出相关解决策略，以加强风险管控。【关键词】大数据;供应链金融;风险管理;现状;策略我国经济在不断的发展，行业也在随之变化，尤其是金融服务行业。互联网出现之后，给金融行业带来了诸多的机遇，但存在的风险也是不可忽视的。金融风险把控的能力决定了供应链金融的未来发展，传统的风险把控手段和现如今的形势不相匹配，给金融行业带来了风险。因此，面对大数据的环境，必须学会利用大数据的优势来掌握一手信息，并进行风险管控。一、供应链金融存在的风险（一）政策监管带来的风险供应链金融服务的模式在金融服务行业属于比较新颖的一种模式，其也受到商业银行机构的监管。风险性在于只要是在政策允许的范围之内，符合许可进行经营，供应链金融可以随意发展。比如在其内部开展融资、租赁、贷款等服务。一旦政策发生变化，比如准入的标准，融资的条件发生变化，这些都会使得供应链金融遭受巨大的影响，继而带来一系列的风险。（二）金融环境变化所带来的风险金融市场环境的变化，也能够给供应链金融带来风险。对于金融市场行业而言，本身就是瞬息万变的，比如互联网的出现、大数据的融入等等，都会给供应链金融带来机遇和风险。一般而言，在开展供应链金融业务时，如果融资的成本低于利息，那么金融就是获益的。但如果金融的市场环境发生了变化，就会使得原本的金融成本逐步增加，此时金融行业所获得的利润就会相应的减少。如果行业出现大的变动，就可能使得供应链的各方资金出现紧缺，甚至造成破产。（三）供应链金融企业内部經营存在的风险