① 大數據可以應用在哪些行業
1）第一大類是互聯網和營銷行業。
互聯網行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的數據。業務數據化是其企業運營的基本要素，因此，互聯網行業的大數據應用的程度是最高的。與互聯網行業相伴的營銷行業，是圍繞著互聯網用戶行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。
2）第二大類是信息化水平比較高的行業。
如金融、電信等行業。它們比較早地進行信息化建設，內部業務系統的信息化相對比較完善，對內部數據有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部數據結合起來共同為業務服務的階段。
3）第三類是政府及公用事業行業。
不同部門的信息化程度和數據化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大數據應用案例，但有些行業還處在數據採集和積累階段。政府將會是未來整個大數據產業快速發展的關鍵，通過政府及公用數據開放可以使政府數據在線化走得更快，從而激發大數據應用的大發展。
4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。
它們的大數據應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大數據應用進程逐步加快。
② 證券行業大數據可以運用在哪些方面
，證券行業數據是指券商還是股票分析。
如果券商行業的話，主要看經紀業務，以及其佔比是否在下降，產品銷售業務利潤是否在上升。此外，其他業務渠道是否在擴寬發展，比如投行業務。
③ 金融行業中的大數據應用有哪些方面
金融行業會運用到很多大數據，從投資結構上來看，銀行將會成為金融類企業中的重要部分，證券和報表分列第二和第三位。國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，廣大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款等等。我這邊常會涉及到的大數據應用工具有finereport報表工具。
④ 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值
當然有數據支持，可以說所有的行業，都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從成本還是從效果，都是大有裨益的。
要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。
誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。
怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。
利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。
對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。
做數據精準獲客營銷，要找對獲客系統運營商大數據，需要了解請留言。
⑤ 如何運用大數據技術對個人客戶精準低成本營銷證券
大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。
⑥ 金融行業如何「把握」大數據
在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題是如何利用大數據為企業服務，通過商業智能以及高級分析應用將其價值發揮到最大。 新概念是新技術的催化劑，在大數據領域中，一些新技術包括Hadoop、MapRece都得到了更廣泛的應用，Hadoop、MapRece為通用計算與分布式架構架起了一座橋梁，而傳統的企業數據倉庫技術則遭遇了前所未有的挑戰。 數據大集中目前「數據大集中」的發展趨勢已在中國金融業獲得了廣泛的認同，一些大型的證券商和銀行已紛紛走上了這條道路。作為數據及業務應用的核心， 數據中心對於用戶的重要性就相當於心臟之於人體。目前，越來越多的金融企業已經投入到對資料中心的建設。事實上，對於眾多用戶而言，確保每周24小時持續運行已經不再是對資料中心的惟一要求了，先進的資料中心解決方案還應在靈活性、可擴展性、安全性、冗餘備份、環境控制以及業務延續性管理等方面有著更為出色的表現，而這一出色表現必須建立在「靈活、健康、高性能的綜合布線系統」的基礎之上。 不同於其他的行業的是，金融行業已經將網路系統作為其生產機器而並非是一般的辦公室運作工具，網路的暢通與可靠運行已經成為金融業正常運轉的首要條件。日益復雜的應用系統、海量的數據交換以及不斷的更新使得數據中心在其網路系統中占據及其重要的位置。安全：金融業永恆的話題信息安全是金融行業永遠的話題。如何利用信息技術的優勢加強金融機構的內部控制，提高金融監管和服務水平，防範和化解金融風險，促進金融改革和創新，從而推動我國經濟社會的發展，是當前我國金融業信息化建設面臨的重大問題。金融信息系統外應用系統相互牽連、使用對象多樣化、安全風險的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特徵構成了金融系統的突出特點。 國際金融危機以來，金融系統的風險控制和監管被提到了前所未有的高度。 史立談道：「金融行業對網路的安全性、穩定性要求很高，系統要能夠高速處理數據，還可以提供冗餘備份和容錯功能，保證系統在任何情況下都能夠正常運行，否則就會給用戶帶來巨大的損失，同時系統需要提供非常好的管理能力和靈活性，以應對復雜的應用。」 當然，大數據在金融行業一切都還處於初級階段，但是，金融企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。 大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，金融行業是不能容忍任何安全問題，一旦出現問題，必然會對企業和個人造成巨大的損失。也許當大數據真的能夠解決安全以及穩定性的問題時，大數據才能真正融入金融行業當中。
⑦ 大數據應用六大模式
大數據應用六大模式
捧著金飯碗，第三方大數據公司是如何在數據堆中覓得「金塊」的呢？
「數據挖掘公司的規模不同，影響力不同導致數據挖掘公司的商業模式也有所不同。」南開大學商學院致力於數據挖掘研究的安利平教授在接受商報記者采訪時表示，目前比較盛行的數據挖掘公司多為兩大運營模式：第一種是直接為企業用戶提供其所需求的數據；第二種則是為不同的企業或企業不同的需求，對數據進行分析，提供針對性的信息，以此獲利，如天相投顧就是此類公司之一。
中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟表示，數據挖掘公司一般有六種商業模式值得參考：第一種是以廣聯達等公司為代表的租售數據模式，它們通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。而龐大的「資料庫」則是它們的資產，也是競爭對手難以逾越的門檻；第二種則是以彭博為代表的租售信息模式，它們聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據採集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條；第三種則是數字媒體模式，在電視、紙媒衰落的背景下，新型的數字媒體公司充分發揮大數據技術的優勢，廣泛搜集數據開展精準營銷業務；第四種則是數據使能模式。譬如阿里金融為代表的小額信貸和電影的票房預測等業務，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些業務就難以開展；第五種則是數據空間運營模式，比如近期勢頭強勁的網盤，如果從大數據角度來看，便是因為各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源；第六種則是大數據技術提供商，比如開發語音、視頻等數據處理技術的企業。
數據提供商：服務對象的「首席執行客戶」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，數據挖掘公司應該做的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
從目前的行情來看，大多數數據挖掘公司都主要服務於銀行業、保險業。因為這些行業需求大量客戶數據以此來發展業績，從中獲得盈利。
在中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟看來，大數據可掘金的行業幾乎無處不在，企業對數據的需求已經像毛細血管一樣滲透到各個領域。趙國棟表示，數據挖掘公司要做好大數據，「應該比他服務的公司更了解其客戶，才能深入分析客戶的需求」。如要給一家影院做數據挖掘，就應該調查常來這家影院的消費者，每一個時間段對應什麼樣的消費者，他們對電影的偏好，以及相關消費的偏好等，數據挖掘公司要做的就是深入到消費者中去。
「以前的數據挖掘，只在乎解決企業的技術問題，大數據時代的數據挖掘，則應該是幫助業務部門開拓市場，擴大客戶群體，提供的不只是技術，還包括運營、經營方案等。」趙國棟介紹說，除了市場廣闊，具備數據挖掘能力的公司也是資本的寵兒。
「數據的商機就在於媒體策略與選擇的更加有效性、媒體可利用的效率提高、傳播信息的效率提高等。做到極致，其實數字媒體能夠賣的不僅僅是受眾的眼球，而是其通路的價值。隨視傳媒與多家大型流量媒體夥伴合作，要把『數據』商機和在線銷售通路畫上等號。」沈雁介紹說。
⑧ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
經過多年的發展與積累，金融領域已具備海量數據，正在步入大數據時代的初級階段，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。隨著大數據技術的完善，大數據在金融領域發揮的作用將越來越大，在應用廣度和深度上還有很大的進步空間，金融大數據發展勢頭強勁。
金融領域具備海量數據，非常適合與大數據技術相結合，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。通過互聯網、雲計算等信息技術來處理海量數據，從而更好地了解客戶、創新服務。
目前，金融行業主要如信用卡、防欺詐、電子支付業務等，對大數據有比較大的需求。因此，隨著金融行業大數據應用的加強已經深入，前瞻產業研究院預計，到2017-2022年，金融行業大數據應用市場規模年均復合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大數據應用市場規模為497億元。
不過，金融大數據還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在信息孤島現象、外部大數據整合難度大等。相信在大數據起到更大效果時，金融大數據的推進不會太大問題，未來前景廣闊。