企业大数据之大数据征信及风控应用_光环大数据培训
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用 大数据应用层次
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用大数据应用层次光环大数据培训机构，傅志华：我就不做自我介绍了，因为时间紧张，只有35分钟演讲时间，还有5分钟互动。
今天跟大家介绍的是关于这三方面的内容：第一部分是大数据发展的动力，第二部分是想跟大家分享一下大数据在互联网里面的应用的各种层次，就是它都有哪些应用场景，第三方面是不仅仅是互联网行业，我们想看看其他行业未来大数据都有什么样的机会。
因为时间比较短，所以每一块我都只能是提纲挈领的去跟大家分享一下，大家有问题可以等我下来以后交流。
大数据这两年为什么这么火，除了技术本身逐渐成熟以外，我认为还有一个很重要的驱动力，这个数据大家应该有概念，这个数据是是网民数，今年上半年网民数有6.7亿，这个数据是什么?通过手机上网的比例，就相当于说，有6亿的手机网民。
这个意味着这什么呢?因为大数据或者一样新的技术，一定是要有新的商业价值，才会发展的比较好。
那我们可以看到，移动互联网发展对于大数据来说是有两个好处的，第一个是数据采集的成本降低了，就是从数据采集的角度来说成本降低了，原来我们可能是通过比如说摄像头，或者其他的方式采集数据，通过摄像头采集数据的话采集成本成本就很高。
但是由于移动互联网的发展让我们采集数据效率更快，另外是说移动互联网采集数据和PC采集的数据完全不一样的是，对于用户来说我们可以采集到更完整的信息。
原来在PC的时候，他下班以后你可能就不知道它在干吗，但是手机我们现在可能随身携带手机，比见你的家人还要多，从睡觉到起床的时候，从那一刻打开手机，那采集的时间完整度也是比较的。
还有一些重要的就是产品信息，这个产品信息和PC互联网时代不一样的，什么意思呢?原来PC互联网里面没有的数据是什么呢?比如说位置信息，就是你的精确的比如说你的经纬度，那位置信息可以反映什么呢?比如说你要是已经结婚了，搞婚外恋那你就要小心了，你在哪里活动很容易都被知道。
不是说安全问题，就是说位置其实能反映你的消费能力，很容易的反映到你的消费能力，比如你住哪个小区、经常出没哪些商场。
大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训
大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点;瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间缩短一半……这些都与大数据有着千丝万缕的关系。
如今，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高，当人类的认知能力受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来。
理解大数据并借助其做出决策，才能发挥它的巨大价值和无限潜力。
大数据培训来光环大数据成就自己！一、大数据有哪些类型?交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
人为数据非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
移动数据能够上网的智能手机和平板越来越普遍。
这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
机器和传感器数据这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。
这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。
来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
二、使用大数据需要用到哪些技术?可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
光环大数据培训_大数据时代下的泛在化安全
光环大数据培训_大数据时代下的泛在化安全光环大数据培训认为，大数据时代已经来临，只有掌握前沿技术，才能立于不败之地！光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
在今年的数博会上，李克强总理将大数据比喻成“钻石矿”，并强调要在开放和发展中实现信息安全，“强化信息网络和数据安全治理，建立和完善数据流动与利用监管立法，构建信息基础设施安全保障体系。
”大数据：从未来新石油到钻石矿互联网上的数据每年增长约50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
人们正身处数据大爆炸的时代，当万物互联之时一切皆可数据化或将成为可能。
曾几何时，人们希望透过水晶球看到过去、现在与未来，而今通过大数据人们真正实现了对风险的预测和对未来的洞见。
双刃剑之大数据噩梦但正如硬币的两面一样，人们发现大数据其实也是一把双刃剑，在好人的手里它能起到正向的作用，而在坏人的手里它就会变成作恶的帮凶。
近两年已有基于大数据的自动化攻击工具出现，黑客们正在研究如何将大数据技术更为深度的融入到各类攻击技术里。
人们希望获得大数据的帮助来让生活更美好，但绝不希望遭遇“大数据噩梦”。
2010年8月，Communications of the ACM介绍了Reality Mining，即现实挖掘。
指通过传感器收集人们社会行为的现实信息，以获取知识，譬如人们谈话的内容、亲近、时空位置等信息，进而分析出其社会行为，智能手机、智能设备、信用卡、Web搜索等都可以被用于进行现实数据的挖掘。
现实挖掘所对应的正是大数据的数据采集环节，其广泛应用于车联网、智能电网、智能超市与物流、智能工厂、智慧医疗、智能家居、智慧城市与交通等领域。
500强企业大数据_光环大数据培训
500强企业大数据_光环大数据培训在互联网时代，市值已经替代收入或利润，日益成为衡量上市公司综合实力的最好标尺。
今年以来，腾讯股价几乎翻一倍，目前3.66万亿港元的市值已是中国乃至亚洲最高，前不久更是首次超过Facebook跃居全球第5。
放眼全国，还有哪些公司市值靠前?它们存在什么样的特征?21数据新闻实验室选择在上海、深圳、香港、纽约等全球15个交易所上市的所有中国公司，对它们的最新市值进行加总换汇计算，得出“2017中国上市公司市值500强榜单”。
从结果来看，腾讯控股、阿里巴巴、工商银行占据前三甲。
本次榜单入围门槛为市值306.72亿人民币(注：文中后续单位统一为人民币)，沃森生物排名第500位，刚好入选(完整榜单见文后)。
500强门槛十年翻6倍一家上市公司要拿到一张中国市值500强入场券，越来越难了。
21数据新闻实验室统计过去十年的数据发现，期间中国上市公司数量从2847家到6589家，增长了1.31倍，整体市值目前逼近122.8万亿，则3.54倍于十年前。
而进入500强的市值门槛，从2008年12月的42.62亿到最新的306.72亿，剧增了6倍之多，明显跑赢中国上市公司的增长速度。
不仅如此，500强占中国上市公司总市值的比例也逐年增长，从此前的59.41%到目前的接近8成，达到79.44%。
截至12月1日，2017中国市值500强的总市值为97.56万亿。
千亿市值巨头连续3年过百从市值分布来看，4成的500强公司市值在300亿到500亿之间。
最新市值超过千亿的中国上市公司一共有131家，其中中国内地93家、香港特别行政区25家、澳门特别行政区2家、台湾地区11家。
这些千亿市值巨头的总市值合计43.44万亿，占据了整个中国上市公司市值的35%，主要分布在金融、房地产、信息技术等行业。
另外值得注意的是，据21数据新闻实验室统计，千亿市值巨头的数量已经连续3年超过100家，而在10年前不到30家。
人工智能培训_企业大数据应用报告全球发布_光环大数据培训
人工智能培训_企业大数据应用报告全球发布_光环大数据培训中国企业大数据应用全球发布会在英国伦敦金融城举办。
来自中英两国学界、商界及政府的代表就如何建立成功的数字经济进行了广泛讨论，并发布了由ICAEW、浪潮、上海国家会计学院联合研究推出的中国企业大数据应用报告。
中国企业大数据创新实践成为世界样板。
当前，新一轮科技革命和产业变革加快推进，正成为驱动经济增长的新引擎。
2017年麦肯锡报告指出，中国已成为全球数字经济中心。
中国政府正在构建以数据为关键要素的数字经济，并大力推动中国制造2025、“互联网+”行动计划等一系列重大战略落地。
浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕曾表示，数字经济正在成为经济新动能，数据已经成为当前整个社会运行的基础资源和培育新经济、新业态的土壤，正加速助推传统产业转型升级。
海外首发，中国企业大数据应用实践为世界提供借鉴党的十九大报告中指出，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。
近年来，随着中国数字经济发展高速增长，中国企业在现代化建设中积累形成的优秀成果和发展模式，正为世界各国实现转型升级提供借鉴。
作为企业和会计行业的高端活动，此次活动邀请到伦敦金融城市长、ICAEW 资深会员Charles Bowman、 ICAEW首席执行官Michael Izza、上海国家会计学院院长李扣庆、浪潮集团执行总裁王兴山等来自中英两国学界、商届及政府的代表围绕数字经济发展展开对话，分享中国企业大数据应用经验。
2016年11月19日，浪潮携手ICAEW与上海国家会计学院，在上海成立了“大数据与会计发展研究中心”，之后选取来自于互联网、银行业、零售业、交通、通信和制造业等不同行业领域的企业，共同调研形成了中国企业大数据应用报告。
该报告以“中国企业大数据应用实践与启示”为题，从财务领域的视角观察大数据时代下中国企业经营与管理实践创新。
报告指出，中国企业正利用大数据实现商业模式转型与升级，以数据驱动来塑造企业独特核心竞争力。
光环大数据培训 根据企业用人标准制定的大数据培训课程_光环大数据培训
光环大数据培训根据企业用人标准制定的大数据培训课程_光环大数据培训大数据培训，就选光环大数据！光环大数据专注大数据、人工智能培训，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
大数据+时代，大数据培训成为非常好的选择！即便大数据相关职位的发展前景很好，也需要想要学习大数据的准学员们选择一个靠谱的大数据培训机构。
哪里学大数据更能高薪就业呢?首先我们需要知道企业对大数据人才的录用标准是什么。
一般企业在录用大数据人才时，主要看的就是大数据人才所做过的项目。
首先会看简历中的项目经验。
项目大小、权威性、先进性以及是否是企业所需，都在考虑范围之内。
其次会在面试的时候对大数据人才进行考核，主要是确定你是否真的具备完成简历中项目的能力，以及能否胜任即将面临的工作。
如果你这两项都达到了企业的用人标准，那么恭喜你，你就可以高薪就业了!因此，学员们在选择大数据培训机构时，这所培训机构的实战项目最值得你注意。
因为对于大多数学员来说，这些项目就是你面试时唯一的项目经验了。
如果培训机构的大数据实战项目价值不高、已经过时或者缺少权威性。
那么，你的简历很可能会被淘汰下去。
光环大数据大数据培训项目都是由大数据讲师精挑细选、经过反复斟酌、花费重金引进的高端大数据实战项目。
这些项目均来自国际大企业，权威性高，实用性广。
比如从美国引进的Uber实时分析系统、MOVIEPLEX大数据分析系统，都是十分受国内企业青睐的权威性大型项目。
而这些国际大型大数据项目在国内的大数据培训机构中，很难见到，因此光环大数据学员在面试时具有很强的竞争力，成了许多学员入职名企的敲门砖。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用
光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用光环大数据培训了解到，光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用。
当下，大多数企业都明白大数据的作用。
大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。
这些直觉又无法量化。
针对这个问题，来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见，告诉我们如何利用大数据，而不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
1.大数据只是指导作用，但不能是只依靠大数据我认为大数据是很有效的，但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。
应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。
通过数据指导，我可以为品牌吸引新的用户，但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。
2.让自己对数据负责，同时也要切合实际人类容易犯错，但数据也会误导我们。
我把这种现实主义带到了我所有的决策中。
它确保我对数据保持负责，同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。
大数据有他的重要作用，它简化了数十年来的记录和研究。
但大数据也不是万无一失的。
当我们观测数据的趋势时，需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。
在我的报告中，大数据只是投资回报率的一小部分，还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。
4.理解商业数据需求这取决于你的商业模型，你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性，还是为人为失误留出了空间，你是在调查观点，事实还是数据。
在你全面使用大数据之前考虑这些要素，不要盲从大数据。
这是你的业务，你才是这方面的专家5.发现模式和趋势通过大数据工具和方法，我们可以迅速查阅大量数据，以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。
我们就能预计客户需求或欲望，由此改进服务;在问题出现之前，发现并减弱问题的影响，并改进管理决策。
光环大数据培训_大数据分析在风电、石油石化、保险行业的应用
光环大数据培训_大数据分析在风电、石油石化、保险行业的应用光环大数据培训机构，今天的大数据应用，就像ERP市场启动的初期，有很多人关注，很多企业想用它来帮助业务，但是却不知道该怎么用、该从哪里入手。
继北京、广州之后，7月中旬，东软在上海举办了RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台的巡展活动。
与前两次巡展不同，上海巡展东软邀请了大数据平台的行业用户来与观众分享大数据平台应用的心得体会。
其目的就是让更多的用户了解，大数据平台应用到底是如何落地的?记者也将本次参会和采访过程中印象最深的几个案例记录下来与读者分享。
在案例分享之前，还是先简要介绍一下东软RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台。
RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台拥有客户智能、物联网智能与运营智能三大系列产品组合，能够提供融合人、物和业务的高级数据分析服务，有效驱动企业更精准的客户洞察和运营优化。
其中，客户智能包括行为分析、精准营销、个性化推荐等子产品平台，为企业提供数字营销解决方案，帮助企业更好地发现客户、了解客户和保留客户;物联网智能在实时数据采集的基础上，能够对软硬件设备运行环境进行全方位的综合监控分析、预测性维护和优化改进;运营智能则是为企业级应用和互联网应用提供全方位、全堆栈监管能力，让企业能够提前发现应用的潜在问题及风险，将传统被动响应式的风险处理方式变为主动防御，规避应用性能问题给企业带来的损失。
目前，RealSight平台已经在金融、航空、媒体、政府、新能源行业等得到了很好的应用和认可。
大数据分析应用平台在风电领域的应用风电属于新能源发电。
新能源发电不仅没有污染，国家也是大力扶持的。
风电一个是发电的成本高，再一个是运维的难度大。
如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题呢?首先看一下用户关心的三个问题：运维、运营、设备管理。
首先是运维，客户关心怎样提高运维效率。
风电场一般建在山上或海上，通常一个班组12个人，只能维护2个风场大约30多台机器，过程也比较辛苦。
光环大数据培训_大数据遇上大型机结果会如何
光环大数据培训_大数据遇上大型机结果会如何进入数据大爆炸时代，企业所面临的局面无疑更复杂了。
看着日益累积的各种数据，相信有不少用户都有这样的感觉：明知面前是座金矿，却苦于没有合适的开采方法，只能任机会流逝。
当然，并不是所有用户都在坐等时机，也有不少在尝试的。
比如有用户在用分布式平台进行数据的整合、存储、分析、应用，也有用户在用集中式平台进行相关的工作，同样还有用户从分布式平台转向集中式平台。
究竟谁好？各有各的道理，不妨看个具体的案例，从中或许能受到一些启发。
Banca Carige实践心得Banca Carige Group (Banca Carige) 是意大利的一家银行，距今已经有500多年的历史。
其雇佣约6000名员工，有650多个网点，服务120万客户，年营业总额超过8亿欧元。
随着银行业的主战场不断转向移动端，Banca Carige凭借500多年服务客户的经验，果断地提出了改进计划，即通过数据分析更好地了解客户行为，从而达到吸引新客户服务老客户的目的。
最终Banca Carige选择了IBM 大型机作为未来的业务承载平台。
至于原因，就像Banca Carige 的ICT治理经理Daniele Cericola所讲，“在银行业中，可用性与安全性对于业务而言至关重要，而大型机的这些性能都经过了实践检验，这一事实使其自然而然成为了我们新计划的平台之选。
”从这个角度看，Banca Carige选择大型机更多还是从安全性、可用性方面出发的结果。
由于其之前一直在使用大型机（多年来，Banca Carige一直在采用IBM DB2数据库的IBM CICS Transaction Server上运行包括账户、支付、贷款等在内的核心银行系统，而该数据库位于可运行IBM z/OS的两台IBM zEnterprise EC12 服务器上），给出这样的理由并不意外，那究竟大型机在数据分析方面的表现如何呢，是不是能满足Banca Carige的需求？“满意。
细数大数据风控那点事_光环大数据培训
细数大数据风控那点事_光环大数据培训大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。
据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。
大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。
大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。
一、银行信用风险控制的原理金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质就是经营风险，不同的风险偏好决定了银行的经营水平。
在经济结构调整周期过程中，信用风险管理也是各个银行面临的巨大挑战。
1.两种常见的信用风险管理方式银行信用风险管理有两种方式，第一种方式是从大量申请人中找到合格的贷款客户，将贷款放给这些人。
第二种方式是从申请人中识别出有潜在风险的贷款客户，不将贷款发给这些人。
可以简单地认为是找到好种子和识别出坏种子2.如何找到合格的贷款人？银行在找好种子时，一般会对好种子进行一些基本限定，从贷款人的学历、年龄、收入、职业、资产、负债、消费等几个方面进行打分，最后综合评级，依据评估分数进行贷款审批，可以简单地认为是风险定价（RBP）。
贷款销售人员主要的任务是找到好种子的用户，通过KYC和风险评估等方式的找到潜在合格客户。
这个阶段的风险控制可以认为是一个基线控制，经过风险评估之后，会得到客户的评估分数或风险评级。
在控制基线之上的客户会被放进来，认为是潜在合格客户；风险管理部门进一步验证，如果审核通过之后，就会依据分数和级别发放贷款。
3.识别出潜在风险的人利用数学模型来识别风险客户，目的是找到欺诈客户和未来不会还款的用户。
在识别坏种子时，数学模型和坏种子是关键，数学模型决定风控方式是否科学，数据纬度是否全面，结论是否科学。
坏种子是用来修正风控模型参数，提升模型的鲁邦性，同时让模型可以不断完善自己。
光环大数据_大数据培训_数据变现遇到的一些列问题汇总
光环大数据_大数据培训_数据变现遇到的一些列问题汇总光环大数据了解到，从商业世界诞生的那一天起，人们就不断意识到，运营过程中产生的副产品，往往会有其他人乐意花钱买下它，一个有利可图的新业务产生了。
有数不清这样的例子：卖豆腐脑的摊主顺便售卖豆浆；玉米磨坊主长期卖出的“麦片”是给牲畜吃的玉米粉和玉米油后的剩余料；石油公司定期卖出提炼过程的副产品氢气……正如在“大数据”这个词出现之前，很多时候，数据的出现只是伴随科技进步而产生的免费副产品。
就像医院为了病人就诊的便利，建设了挂号系统，从而得到了海量的医疗信息，这就是技术进步所带来的副产品——数据增量。
而今天，几乎所有行业的所有公司，都在产生这种极有价值的副产品：数据。
我们可以通过数据了解一些截然不同的东西，但遗憾的是，很少有公司能真正利用数据创造价值。
难点何在？究其原因，是人们在大数据处理和应用方面，常常会跌入一些错误的逻辑中去。
贪婪：对数据无止境的收集大数据产业刚刚经历了爆发的初期，很多公司将他们的数据当作传世皇冠一样捍卫，纷纷“跑马圈地”，或凭借传统优势抢占某一应用领域的“山头”，或积极布局试图垄断某些数据资源的入口，产业秩序尚未建立完全。
大数据产业可以说是一种“资源型产业”。
据统计，2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有的数据资源量是资本对大数据公司估值的最重要依据之一。
行业内的大数据公司，纷纷将目光集中在了如何获取数据资源方面。
显然，对数据源的重视，在前期数据池的扩充方面具有正面效应，但是，因此大量诞生的依托数据资源优势的企业，也为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得更多依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对缺少“原材料”失败的可能。
而对于那些主营业务并非数据源的公司来说，即使那些看起来可能对你的业务毫无关联、没有产出的数据，也很少有公司去考虑“卖掉”它，宁可闲置不用也不去售卖，从而转换为有利可图的新服务项目。
大数据学习资源整理_光环大数据数据分析培训
大数据学习资源整理_光环大数据数据分析培训当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。
当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。
为了帮助大家更好深入了解大数据，云栖社区组织翻译了GitHubAwesomeBigData资源，供大家参考。
本资源类型主要包括：大数据框架、论文等实用资源集合。
资源列表：关系数据库管理系统（RDBMS）框架分布式编程分布式文件系统文件数据模型Key-Map数据模型键-值数据模型图形数据模型NewSQL数据库列式数据库时间序列数据库类SQL处理数据摄取服务编程调度机器学习基准测试安全性系统部署应用程序搜索引擎与框架MySQL的分支和演化PostgreSQL的分支和演化Memcached的分支和演化嵌入式数据库商业智能数据可视化物联网和传感器文章论文视频关系数据库管理系统（RDBMS）MySQL：世界最流行的开源数据库；PostgreSQL：世界最先进的开源数据库；Oracle数据库：对象-关系型数据库管理系统。
框架ApacheHadoop：分布式处理架构，结合了MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；Tigon：高吞吐量实时流处理框架。
分布式编程AddThisHydra：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；AMPLabSIMR：用在HadoopMapReducev1上运行Spark；ApacheBeam：为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言；ApacheCrunch：一个简单的JavaAPI，用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务；ApacheDataFu：由LinkedIn开发的针对Hadoopand和Pig的用户定义的函数集合；ApacheFlink：具有高性能的执行时间和自动程序优化；ApacheGora：内存中的数据模型和持久性框架；ApacheHama：BSP（整体同步并行）计算框架；ApacheMapReduce：在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型；ApachePig：Hadoop中，用于处理数据分析程序的高级查询语言；ApacheREEF：用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架；ApacheS4：S4中流处理与实现的框架；ApacheSpark：内存集群计算框架；ApacheSparkStreaming：流处理框架，同时是Spark的一部分；ApacheStorm：Twitter流处理框架，也可用于YARN；ApacheSamza：基于Kafka和YARN的流处理框架；ApacheTez：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG（有向无环图）；ApacheTwill：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度；Cascalog：数据处理和查询库；Cheetah：在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库；ConcurrentCascading：在Hadoop上的数据管理/分析框架；DamballaParkour：用于Clojure的MapReduce库；DatasaltPangool：可选择的MapReduce范例；DataTorrentStrAM：为实时引擎，用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响，实现分布式、异步、实时的内存大数据计算；FacebookCorona：为Hadoop做优化处理，从而消除单点故障；FacebookPeregrine：MapReduce框架；FacebookScuba：分布式内存数据存储；GoogleDataflow：创建数据管道，以帮助其分析框架；NetflixPigPen：为MapReduce，用于编译成ApachePig；NokiaDisco：由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据；GoogleMapReduce：MapReduce框架；GoogleMillWheel：容错流处理框架；JAQL：用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言；Kite：为一组库、工具、实例和文档集，用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易；MetamarketsDruid：用于大数据集的实时e框架；Onyx：分布式云计算；PinterestPinlater：异步任务执行系统；Pydoop：用于Hadoop的PythonMapReduce和HDFSAPI；RackerlabsBlueflood：多租户分布式测度处理系统；Stratosphere：通用集群计算框架；Streamdrill：用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动，并找到最活跃的一个；Tuktu：易于使用的用于分批处理和流计算的平台，通过Scala、Akka和Play 所建；TwitterScalding：基于Cascading，用于MapReduce工作的Scala库；TwitterSummingbird：在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce；TwitterTSAR：Twitter上的时间序列聚合器。
企业互联网服务时代的大数据应用_光环大数据人工智能培训
企业互联网服务时代的大数据应用_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训了解到，据了解，互联网早已走入人们的日常生活和企业的营销生产，“互联网+”代表了一种新的社会形态，能够充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。
今年双十一过后，天猫官方利用自己数据系统总结了消费者支出额在各个产品的消费比例，精确的分析了消费者的消费偏好，对线上企业在调整商品布局方面起到重要的作用，这充分说明在互联网新形态的日渐成熟完善之时，另外一股与之并行不悖的潮流也逐渐进入人们的视野：大数据。
以大数据为支撑的“互联网+”所代表的巨大力量使很多企业在商业战略与产品调整方面得到很好的启示作用。
与此同时，大数据需要新处理模式，作为一种海量、高增长率和多样化的信息资产，需要具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的处理机制和模式。
阿里巴巴创办人马云在演讲中就曾提到过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，这意味着大数据对于阿里巴巴集团来说起着至关重要的作用。
对于大数据的战略地位，我们能在2017年3月份的国务院《政府工作报告》中得出明确的答案，报告中指出：制定“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业的结合，促进电子商务、工业数字化和互联网金融的健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。
国家已设立400亿元新兴产业创业投资引导基金，要整合筹措更多资金，为产业创新加油助威。
今年“双十一”天猫狂欢节高达1682亿人民币的成交额、京东全球好物节1271亿人民币的成交额，惊人的数字充分体现了在大数据时代的背景下，传统企业与消费者之间的碰撞与融合，跨界异业的合作将是未来创业的大方向。
未来没有人会拒绝互联网，没有一个人可以离开网络而存在。
大数据的应用 运用大数据防控互联网金融犯罪_光环大数据培训
大数据的应用运用大数据防控互联网金融犯罪_光环大数据培训光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着互联网和大数据技术的日趋成熟，互联网金融作为一个全新的领域，不断拓宽金融渠道，促进社会经济发展。
在其蓬勃发展的同时，互联网金融犯罪却有愈演愈烈之势。
然而，在实践中，对于互联网金融犯罪惩治与防控，面临着法律法规滞后、监管机制不健全、监管主体模糊不清等诸多困境。
因此，我国应逐步构建互联网金融犯罪防控的综合法律体系，逐步完善互联网金融犯罪的防控措施，为经济发展和社会稳定提供保障。
一、构建互联网金融犯罪防控综合法律体系。
首先，应以传统金融业务的规制方式为参照，发挥法律法规的事先预防功能，针对互联网金融犯罪的新特点，各有关部门协调交流，加快起草制定关于互联网金融监管主体、监管内容、方式方法等方面的暂行办法、部门规章。
其次，应该对与互联网金融业务相关的民法、合同法、证券法、票据法、保险法、商业银行法、银行监管法等法律进行进一步完善，对互联网金融业务的合法范围和禁止性行为作出规定，对新问题、新现象进行补充解释，并且在相关法律之间进行适当衔接和协调，避免发生冲突和适用不一致现象。
再次，按照罪刑法定原则和罪责刑相适应原则，明确构成互联网金融犯罪的构成要件，在现有法律框架的基础上增加新的罪名或者细化适用标准。
正如有些学者所提出的，“合理权衡各个利益方的权利和义务，分配责任、建立惩戒机制，约束各个主体的行为”，以此构筑严密的刑事法网。
在统筹协调、深入研究、综合考量的基础上，建立互联网金融犯罪防控的综合法律体系，以引导和规范互联网金融的健康发展。
二、完善互联网金融监管机制。
在目前“一行三会”监管模式的基础上，成立国家互联网金融发展监管委员会，主体扩大至商务部、工信部、税务总局、通讯管理等部门，系统梳理各类互联网金融业务情况，分析互联网金融犯罪的特点、发生原因，参照相关法律法规，明确监管的业务范围、发展方向、方式方法、处罚规定等。
大数据培训公司 光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护
大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
大数据的应用表现_光环大数据培训
大数据的应用表现_光环大数据培训继互联网、物联网、云计算之后，大数据（BigData）主题投资近期引起高度关注。
什么是大数据随着计算机的普及和互联网的应用，近十多年海量的信息和数据不断产生，美国互联网数据中心指出互联网上的数据每年增长50%，而且速度越来越快。
目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，美国人比较简捷地把海量的信息数据称为“大数据”。
而随着数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕海量信息数据的商业价值利用，大数据已逐渐成为行业人士争相追捧的焦点，并从2010年开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。
马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
舍恩伯格的《大数据时代》持续热销，美国总统都把大数据作为国家战略和“未来的石油”，市场对大数据的热情可谓一浪高过一浪，然而在兴奋之余我们又是否真正了解大数据和其中蕴藏的投资机会呢？大数据的应用市场上有一种误解，把传统的数据库等同于大数据，但实际上除了巨大的容量要求外，大数据来源还有很大的广度。
可以表示对之前未被重视和利用的信息进行归类和分析，如谷歌通过整合对比各种译文建立起目前最好的自动翻译机器；还有我们的智能移动终端每天产生大量信息数据等。
在理论上大数据还表示一种把全部数据都进行描述和统计的研究方法，特别是像社会科学这些很难用数学工具精确定义的领域，把现象都描述出来会比牵强的理论更有价值。
比如常用的商业和医疗病例，如果能够把所有的情况都描述和存储起来，是否就可以替代理论了呢？这也是大数据对理论界提出的一种挑战。
此外，大数据也是个技术范畴，指一整套将数据库分散存储、计算和整合的技术，以及为之配套的数据存储、远程计算、非结构分析等等的计算机技术。
可以说如果没有当下廉价的数据存储、空前强大的计算能力和聪明的计算理论，也就没有大数据生存的土壤。
在金融领域，大数据的价值目前尚未明显体现。
数据挖掘是投资领域近年来重要的技术革新，配合大数据技术，这项创新的分析广度和速度都会大幅提升。
光环大数据大数据分析培训 分享新的数据分析方法_光环大数据培训
光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。
像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
但仅仅囤积数据是不够的。
你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。
只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。
然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。
以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。
1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。
不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。
BI(商业智能)正走向死亡。
或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。
每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。
分析正在迁移到业务应用程序的结构中。
从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。
这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。
随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。
2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。
分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。
现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。
分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。
分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。
编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。
大数据经典手册_光环大数据培训
大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。
如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。
给大家介绍一下学习大数据的步骤。
1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。
数据需要有具体的背景才能说明问题。
数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。
以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。
同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。
我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。
你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。
问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。
我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。
当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。
对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。
2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。
有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。
甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。
在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。
大数据技术与应用(最全)—光环大数据
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目录
学大数据，就选光环大数据
一、大数据的来源 二、什么是大数据 三、大数据的应用 四、成功案例
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学大数据，就选光环大数据
1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
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学大数据，就选光环大数据
大数据的4V特征（Velocity）
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实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一； 1s 是临界点，对于大数据应用而言, 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
大数据带来的思维变革（更多）
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学大数据，就选光环大数据
大数据带来的思维变革（更杂）
− IBM的机器翻译 VS Google的机器翻译； − 大数据时代要求我们重新审视数据精确性的优略； − 大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性； − 错误不是大数据固有的问题，而是一个需要我们去解决的问题，而且会将长期存在；
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学大数据，就选光环大数据
大数据带来的思维变革
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学大数据，就选光环大数据
大数据带来的思维变革（更多）
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学大数据，就选光环大数据
大数据带来的思维变革（更好）
佛教《三世因果经》主要讲：一是人的 命是自己造就的；二是怎样为自己造一 个好命；三是行善积德与行凶作恶干坏 事的因果循环报应规律。
光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训
光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构认为，大量的数据就是大数据吗?究竟什么才是真正的大数据?如何用以大数据为基础的数据分析不断地给企业业务创造商业价值?什么才是大数据?大数据不是简单地等于大量的数据。
大数据的概念也包括了在实际应用过程中，数据处理的难度和挑战性。
从业务线的角度来讲，大数据的发展史经历了这五步：第一是金融财务公司，比如很多银行和信用卡公司，他们是最早开始使用数据的。
从数据量来讲，他们是最少的。
这些公司成为你真正客户付钱之前已经产生很多数据，他们做的软件会存储下来，帮助这些公司做更好运营，比如SAP，Oracle等等。
第三是互联网时代，它会记录很多用户到你网站上来的数据，通过这个数据可以分析把业务、网站做的更好，比如Google，Yahoo等等。
第四是社交网络，脸书、LinkedIn等新社交网络的产品出现。
所以社交网络的出现实际上是跟大数据一词的出现大概是同一时间，也真正把数据处理、分析的难度和挑战性带到一个新的高度，“大数据”这个概念也是在这个时期出现的。
第五就是创业公司。
他们的数据量往往是更大的，处理和分析的难度也在增加，而且这些数据都是跟你实实在在生活中相挂钩，比如Uber，滴滴等等。
从技术角度来讲，一般来讲大数据有三个技术维度，我们叫三个“V”。
第一个“V”是Volume容量。
第二个“V”是Velocity速度。
第三个“V”是Variety多样性。
从技术来讲并没有一项技术可以完美处理三个维度，对一个公司来讲更多的时候需要在三维度上面做优化方案。
怎么用最好的技术方案为你的业务产生最大的价值，这是我们数据团队需要话时间想的事情。
任何一个企业第一件事情肯定先做好核心业务，随着客户和业务的增长，会不断收集更多的数据。
当数据收集到一定量的时候，对于数据的分析会帮你找出对你有用的信息，帮助你能够做出更多符合你需求的增值服务和产品。
把这些服务和产品继续做到核心的业务平台当中去，可以帮助你进一步增长你的客户和业务。
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企业大数据之大数据征信及风控应用_光环大数据培训
互联网人口红利区已经过去，获客成本增大，用户对产品的要求也越发提高，高价值和低成本服务是当前的一种趋势。
其中，企业服务致力于为企业在生产，销售和沟通等环节提高效率，降低成本，受到越来越多的资本青睐。
随着人工智能对行业的渗透，以及数据量的剧增，越来越多的企业服务产品正利用人工智能，大数据等相关技术提供更智能服务，大数据作为人工智能模型中的训练"粮食"，占据重要位置，如何挖掘和利用企业数据，是做好企业服务的一个重要途径，企业大数据来源主要有以下几个方面：
a.企业内部数据化档案，例如人事资料，纸质化资料等；
b.企业自产数据，例如企业内部OA，ERP和CRM系统所沉淀下来的客户数据，办公数据，生产经营数据，社交数据，电商数据，支付数据，供应链数据等；
c.企业信用数据
政府公开数据-比如工商的企业信用信息公示数据，失信被执行，被执行数据，裁判文书，开庭公告，法院公告，税务数据，动产融资数据，招投标，司法拍卖数据等，专利商标，行政处罚等数据。
互联网公开数据-比如新闻数据，招聘网站数据，上市披露数据。
征信概述
1.征信定义
征信一词源于《左传·昭公八年》中的“君子之言，信而有征，故怨远于其身”。
其中，“信而有征”即为可验证其言为信实，或征求、验证信用。
现代征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。
2.政策/技术/市场环境分析
政策
中国社会由熟人社会慢慢转变为陌生人社会，信用风险和信用危机也随之产生，加快信用体系建设迫在眉睫，然而，行政过程中尚未全面建立起“守信激励、失信惩戒”的机制，《政府信息公开条例》虽然已对政务信息公开作出了具体规定，但执行过程中，政务信息的公开尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利于形成准确的信用状况判断.
技术
其次，互联网时代早已成为大家共识，企业和个人在网络上留下的大量数据，为征信带来了数据基础，且随着大数据，云计算，人工智能的发展，为智能化征信提供了技术支撑。
市场
另外，我国市场经济体制建立的时间不长，全社会信用意识和社会信用环境还比较薄弱。
为争取经济利益而失信的行为时有发生。
这既有信用意识淡薄的原因，也有失信成本过低的原因。
征信作为金融的一个重要组成部分，是风险控制的核
亟需建立完善的征信制度来为征信发展保驾护航。
3.国内外征信模式
我国的征信出于初级阶段，目前国际上的征信模式主要有以下几种
a.市场主导型，美国，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市场经济的法则和运作机制，并对外提供服务给贷款授信企业，英国是P2P的发源地，以Zopa为代表网络贷款平台根据风险和利率水平促成借贷双方完成交易、使借贷双方都共同获益，在某种程度上发挥了信用中介职能。
b.政府主导型，德国，中国。
以中国为例，主要是以政府主导，授权中国人民银行征信系统创建，收集，维护和整合全国部分企业和个人征信，目前已经覆盖了银行机构，法院，电信，社保，小额贷款等机构数据，目前覆盖个人和企业的数量上一直维持着增长势头，从2015年4月的8.64亿自然人、2068万户企业及其他组织增加到2017年5月的9.26亿自然人、2371万户企业及其他组织，中国大陆将近14亿人，企业及其他组织数量也在不断增加，征信系统覆盖范围还有很大的增长空间，总体上来讲，对企业的数据覆盖度不够，难以满足当前各种创新的金融模式对企业征信的需求。
c.行业协会共享，行业会员制，分享数据，并以行业协会为核心建立信用共享中心，加入协会的组织可以共享数据，并提供一定的数据支撑，以此扩大协会的数据源。
d.混合型，韩国、印度为例，以政府和市场混合，协同发展。
4.征信产品模式
为信贷征信、商业征信、雇佣征信以及其他征信，各类不同服务对象的征信业务，有的是由一个机构来完成，有的是在围绕具有数据库征信机构上下游的独立企业内来完成。
按征信范围可分为区域征信、国内征信和跨国征信等。
5.征信行业产业链
征信产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信机构运行模式主要有采集数据、加工数据及销售产品。
数据供应商主要包括银行等金融机构、政府部门、工商企业和个人，几乎涉及人们生活的方方面面。
征信机构从数据供应商处获得数据通过一定的模型进行加工处理得到信用评级结果，然后进行服务输出。
征信报告使用方主要有房地产商、招聘企业、P2P平台、金融机构等，多数发生在个人购房和购车、个人小额信贷、企业信贷、债券买卖等场景。
6.面临问题
1.征信监管和法律健全亟需提高，政府信息公开有待加强，征信法律法规不够完善；
2.数据处理算法计算能力有待提高，随着大数据与征信的结合，对数据的处理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企业信息价值。
3.信用信息安全问题严峻，虽然国家一直在出台政策保护征信数据，但个人，企业的隐私数据安全面临十分严峻的挑战，催生了巨大的黑色产业发展，由此带来了金融诈骗，电信诈骗，网络诈骗，木马病毒窃取隐私数据进行交易获利等违法犯罪活动。
1.覆盖群体更丰富，随着网络的普及和互联网金融的大力发展，更多的人或企业将会留下数据到相关平台，扩大了征信覆盖的群体。
2.数据来源更广泛，传统征信的数据来源比较单一，但大数据征信会整合互联网公开半公开数据，第三方机构合作数据以及自由数据，数据来源变得更加广泛。
3.数据价值的深入挖掘，随着大数据和人工智能在征信行业的运用，机器学习，NLP，文本抽取等技术对企业数据的挖掘更加深入。
企业信用数据的行业运用
1.信贷风控，金融的核心是风险管理，目前主要由政府信用公示机构，比如国家企业信用查询网，中国失信被执行网，中国被执行信息网，法院网，信用中国等公开查询数据，为信贷金融机构提供贷前，贷中，贷后的信息查询，信用报告和监控等服务。
2.融资租赁，为融资租赁公司提供融前尽调，融后监控服务，提高工作人员效率，并通过集团化账号系统深入各个业务部门，提升工作质量和效率。
3.信用评级，根据企业的工商，法务，新闻，经营，债卷等多维度数据，对企业进行信用评级，常见的是债券评级.
4.供应链金融，围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。
5.其他，比如招聘，商业调研和律所。
企业征信的未来展望
1.数据共享
数据作为征信和风控行业的核心资产，也是构建信用社会的基石，过分孤立或过分共享都不利于行业发展。
所以，如何在实现共赢，保护隐私的基础上做到数据共享，打破数据孤岛，打通各个平台的数据通道，让不同的数据汇集在一起，共同打造征信体系，是未来的发展趋势。
2.挖掘数据价值
随着大数据征信技术的不断发展，征信产品将从信息的初次挖掘向深层次挖掘发展。
初次挖掘是指围绕企业相关数据，通过自身爬取入库，第三方API接口或数据合作等方法整合并进行数据汇总分类，并以信息报告，图片等方式简单罗列呈现。
深层次挖掘是将收集到的数据与征信专业知识相结合，构建风险识别与量化，规则引擎，企业关联图谱，数据可视化等产品，对数据进深度挖掘，从而深化征信产品与服务，提高征信产品的专业性。
例如利用企业工商信息，建立企业关联网络，当网络上某一企业出现负面信息时，能够迅速识别风险并预警其他企业，并根据风险情况量化预警等级。
3.提供垂直，细分领域服务
随着征信市场规模的不断扩大，部分征信机构基于自身特点及优势，开始出现专注于某一细分领域或某一业务环节提供具有针对性、定制化的征信产品服务的趋势。
例如提供爬虫技术，一站式爬取，清洗，整合和入库；针对新闻的舆情监控服务；提供企业获客服务，为金融机构筛选优势客户，实现精准营销；提供企业
等。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！
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