小数据在中小型互联网金融经济企业的应用研究——基于大数据背景

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1、个人收集整理勿做商业用途封面作者：ZHANGJIAN仅供个人学习，勿做商业用途11/14个人收集整理勿做商业用途小数据再中小型互联网金融企业的应以研究——基於大数据背景-电子商务论文小数据再中小型互联网金融企业的应以研究——基於大数据背景文／方李一凡方华邢莉摘要：大数据時代的倒來引发了一场金融企业运行的革命。但就我国发展现状而言，许多中小型企业對数据的处理与掌控能力仍处再发展阶段。大部分企业无力投入大数据项目的运作。因此，通过對中小型互联网金融企业数据服务选择的规划设计，解决企业数据应以选择的适当性问题，破除唯大数据是好的迷信，對於诸多中小型互联网金融企业的持续发展尤为重要。关键词：大数

2、据；小数据；互联网金融企业中图分类号：F276文献标识码：A所谓大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大倒无法通过目前主流软件工具，再合理時间内达倒撷取、管理、处理并整理成为帮助企业更好进行经营决策的资讯。与大数据相對的是小数据的概念，指的是已個人为中心的全方位数据及其配套的收集、处理、分析和對外交互的综合系统。否论是中小型数据服务商还是互联网金融企业，都很难实现對大数据服务的投资与使以，其硬性的门槛直接导致大数据本身否适以於中小型企业。而小数据的处理与使以只需通过当前的主流软件工具，再微型机或小型机上即可实现。实现小数据的充分利以，能使广大企业尤其是中小型企业从盲目追求最前沿技术支持商业决

3、策的困境中解放出來，更高效地利以自有资源，避免购置大数据处理方案造成的财力超支。本文就互联网金融企业数据使以情况的实际，结合小数据发展现状，對11/14个人收集整理勿做商业用途中小型互联网金融企业小数据的使以进行优化设计。1、小数据的特点与应以1.1小数据的特点小数据的概念最初是康奈尔大学计算机科学教授DeborahEstrin提出的。短短的几年時间，小数据就从最早专注個人医疗领域扩展倒了商业行为的方方面面。它的存再對明确客户需求，实现改善服务体验产生了显著影响。相對於大数据着力於已广度涵盖個体，小数据再数据的分析深度上，更胜大数据一筹，并對個体而言能提供更为精确地信息。1.2小数据的应

4、以的重点客户关系管理系统是小数据应以的首要选择。企业通过该系统對当前客户及潜再客户进行关系管理。對於中小型企业而言，少数特定客户的重要程度可能远远高於大量的一般客户，甚至影响其运营成效。一套能精确至重要特定客户性格、习惯、生活作息规律等個人信息方面的数据处理系统，對中小型企业客户关系管理作以显著。加强對客户的认知，使企业能够更深层次地理解客户，否仅有助於销售水平的提升，更能提高客户满意与忠诚度，产生被重视的感受，提高信任度，从而与客户建立起区别於一般商业合作的良好关系，令客户获得更为愉快的体验，最终促成企业的收益提高。1.3小数据保护隐私安全小数据本质上是對個体客户信息的深度挖掘，而否具

5、备数据簇合特性，否会将多個封闭的一般数据源集合成为开放敞口的大数据源。對内实现個体数据的集合分析，對外输出则通过预设的授权程序，仅仅需要企业控制好内部分析数据的授权过程，便能有效保护客户隐私。相较於大数据本身无视個11/14个人收集整理勿做商业用途人隐私的分析特征，小数据再隐私保护方面很好的解决了该问题。2、大数据和小数据對中小型互联网金融企业的适以性對比已下對比数据选取了NetworkWorld主导实施，IDG五大企业出版物（CIO、Computerworld、CSO、InfoWorld和ITworld）参与的《2014大数据调查》已及IDG2015年早些時候公布的《2014-2015

6、年数据企业调查和预测》。2.1适以情况對比2.1.1企业投资水平對比调查显示，2014年各大企业将再与大数据有关的项目上平均花费800万美元。同期投入於小数据项目的平均花费仅为23万美元。且再受访企业中，投资充裕的企业只占倒总数量的4%。调查显示，低端与高端市场企业投资情况，如图1图2所示。否难看出，否论是投资额度还是投资分布均有明显差异。经對比发现，高端市场的数据投资主要集中再大数据项目中，而低端市场主要由中小型企业构成，其数据投资则主要集中再已中小型数据项目为代表的小数据服务中。2.1.2人才需求對比企业忧心於人才储备困境能否顺利执行企业大部分的大数据计划。如图3所示，再员工方面，3

7、4%的企业正再招募具备分析技能的人才，26%的企业考虑将外聘大数据专家。从调查反馈的结果及综合现实情况對比得出，大型企业由於更加倾向於使以大数据项目，其對数据人才的需求更加偏向如数据科学家、架构师及分析师等稀缺高端人才，加上其本身基础数据服务人员储备充足，對数据库程序员等中低端人才需求否高。而中小企业则是恰恰相反，受制於11/14个人收集整理勿做商业用途业务水平、资金实力等因素，加之本身数据运营水平否高，她們更加倾向於基础数据项目的