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大数据营销的主要特点范文1
【关键词】 公交WiFi 运营 无线公交
一、公交WiFi发展背景
随着移动互联网、物联网等新一代信息通信技术的快速发展和广泛应用，不少城市正在投入大量精力进行“无线公交”建设，这是智慧城市、智慧交通建设中一项重要的内容。根据统计，在2014年，我国移动智能终端用户规模达10.6亿，其中使用WiFi接入的用户超过一半并每年都在增长，而对于在使用公交车辆这种大众化交通工具的过程中，能够用到车载WiFi接入，市场需求更是逐年增加。通过全面推进公交Wifi覆盖建设，将能够提供公众网络服务，是运营商和政府机关所追求的目标。
二、运营的技术基础
公交WiFi是通过在公交车内部部署一台宽带移动网转WiFi的网关，网关上联运营商网络，下行采用WiFi方式对公交车上的移动用户进行接入，为用户提供上网服务，这样乘客所使用的移动终端都可以连接至WiFi享受到互联网服务。从网络架构来看，由几个方面可以着手实现运营：1）用户WiFi接入互联网，在入口通过Portal门户或推送实现运营；2）提供导航、内容、信息，养成用户的使用习惯，再通过游戏、活动和支付等积累用户；3）通过分域运营实现收益；4）通过用户上网行为分析、数据挖掘等，形成大数据营销业务；5）支持车联网等物联网架构下的信息管控。
三、运营的实现模式分析
1、登录门户的商业运营。运营商可以为公交公司设置个性化Portal页面，也可以根据需要定制其他商家的页面，收取广告定制或费。这种模式的主要特点是，运营商可以利用其定制页面广告。这样，一方面广告页面能够直达终端用户，使用户在登录时就能接触到商家的广告，既能够宣传形象和产品，又可以进行市场调研；另一方面，利用登录页面或推送页面，可以定制个性化认证页面，开展广告业务、服务选择和信息等内容，进行业务拓展.实现WiFi网络的运营。
2、内容商业运营。用户登录上网后，由于乘坐车辆时长不同，可以通过导航提供用户网络小说、休闲游戏甚至视频等内容，结合公交车载视频资源，引导上游内容提供商和下游用户的沟通，尤其对于影片预告、游戏试玩、小说连载等有绝佳的推广环境。这种模式下，可以通过下载量或浏览量进行前向收费。
3、分域商业运营。WiFi分域运营是在传统无线WiFi业务基础上，结合商业集团客户的需求，针对不同的商业客户，为其会员、用户提供个性化的登录方式，包括免账号登录、手机账号登录、限时账号登录、指定账号登录等不同的登录模式，由商家付费，这样可以刺激终端用户对加入会员的积极性。这种运营具有以下优势：在判断出接入用户的归属后，为不同的商户提供统一接入服务，避免了每个商业客户都需要一个单独的后台服务进行业务支撑的情况，从而大大节约了运营商的系统建设和设备资源投入，前期投资小、易于部署；不同接入方式能满足客户个性化需求，从而实现了能够承载商家广告宣传信息的个性化页面推送，为商户提供了展示自身商业价值的有效途径；由于系统承载了商业客户的个性化接入方式，成为商家展示自身商业价值的有效途径，价值倍增，因此在营销过程中，运营商处于有利的地位。
4、大数据分析的商业运营。用户终端通过APP或页面登录，形成了用户信息的海量数据库，再通过上网行为分析，本身就形成了大数据分析挖掘的基础，在这个基础上，可以应用于交通规划辅助决策
5、预测群体出行行为、信息热点关注等。通过预测交通高峰堵塞的地段与流量，交通成本，交通安全，公交的排班等，从而更好地优化用户交通体验，控制交通成本，实现对交通领域各个环节的有效改善。同时，通过关注内容和偏好，进行精确广告、信息推送，或进行业务营销，也能产生多种商业模式。
6、车联网数据的商业运营。目前，公交车联网，或者智能公交已经在大力发展，通过装载在公交车上的各类电子设备，收集车辆的设备静态信息、实时动态信息，并根据不同功能需求对车辆信息有效监控和传输，是车联网的主要特点。在架构上，车载网关也是通过宽带无线网进行信息传输，因此在技术上完全可以与公交WiFi网关结合，通过网段划分、服务保障等手段，来实现统一数据传输。
四、总结
“无线公交”是市政府信息化战略在公共交通的率先实施和具体实现，是政府部门便民举措在信息化领域的必然成果。但是公交WiFi覆盖建设毕竟是一个初期投入高、回报周期长的项目，运营商和政府部门初期都将此作为一个公共服务类项目进行推进。但是针对不同线路、不同类型的车辆，采用针对性的运营，结合运营商沿线信号优化，一方面能够让普通公众体验到更高速、更稳定、更丰富的无线宽带服务和综合信息服务，另一方面也能够促进项目的健康进行，使运营商能够为后续技术推进与优化提供积极因素。
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【摘要】支持小微企业发展是商业银行经营转型的需要，也是支持实体经济发展、为自身经营创造更好宏观环境的需要。本文通过对小微企业信贷业务的关键难点进行分析，探索发展小微企业信贷业务的契机，提出对小微企业信贷业务的建议。
【关键词】银行业 小微企业 信贷
一、发展小微企业信贷业务的关键难点
商业银行开展小微信贷业务的关键难点有两个，即成本和风险。小微企业抗风险能力较差、财务信息不透明、缺少有效抵押物，信息不对称使得商业银行很难控制实质性风险。同时，单户放贷~度小、用人成本高、风险大，银行批量开展小微金融的人员成本太高。因此，从世界范围来看，小微金融一直是金融服务的难点所在。
（一）信息不对称导致的银行高成本
小微企业与大企业的信息结构存在显著不同。大企业经营规范、信息披露较充分且可信度高、信息质量审核相对容易，因此适用于传统的基于财务报表与抵押资产质量的信贷审核方法。而小微企业的经营管理水平差异较大、市场上信息披露较少，且我国很多小微企业缺乏合规的、真实可信的财务报表，财务信息不透明，信息不对称，因此审核小微企业资质、搜寻小微企业信息需付出的人力、物力成本较高，比如查询三表---水表、电表、纳税表等。同时，小微企业单户放贷额度小，银行人员成本高。
（二）抵质押物或担保缺乏导致的银行高风险。
我国中小企业法人治理结构不完善、经营管理能力不强、产品技术含量低、企业抗风险能力弱等问题十分突出。覆盖风险的有效方法通常要求客户提供抵押或担保。而小微企业的性质决定其资产负债表中固定资产占比偏低，尤其是科技型小微企业，以知识产权为主的无形资产占有比较高的比例。小微企业缺乏可以作为抵押的不动产，难以满足金融机构的放贷要求。而小微企业通过担保机构寻求担保时，多数担保贷款的期限较短，最长不超过一年，且基本上只对短期的流动资金贷款而不对设备投资等长期性的贷款提供担保。抵押或担保的缺失使得商业银行经营风险加大很难控制实质性风险。
因此，很多银行选择放弃数量占比80%的小微企业，而选择服务20%的高端客户。
二、我行对小微企业信贷业务的探索
“短、少、频、急”是小微企业资金需求的主要特点，为推进业务发展，我行对小微企业服务模式进行积极的探索，提出“小额化、标准化、批量化”的业务发展思路。目前小微企业产品形成了“成长之路”、“速贷通”、“小额贷”和“信用贷”四大产品体系，“成长之路”和“速贷通”为传统业务，需提供抵押。“小额贷”和“信用贷”则为我行创新业务，其中包括：①为加强银政合作设计的产品有“助保贷”业务；②根据客户交易量、信用信息等大数据分析设计的产品有“信用贷”、“善融贷”、“创业贷”、“税务贷”、“POS贷”和“结算透”等6项业务；③根据纳税数据设计的产品有“税易贷”业务；④根据“一圈一链一平台”的发展模式，针对商圈客户推出“商盟贷”、“租贷通”、“固定资产购置贷款”等多种产品，针对供应链核心企业及上下游客户研发“供应贷”、“政府采购贷”等产品；⑤与保险公司合作设计“保贷通”产品；⑥积极探索互联网金融，对“善融商务”个人商城和企业商城入驻的小微企业客户推出了“善融e贷”业务等。
三、对小微企业信贷业务的建议
（一）建立健全大数据信息整合平台，从而减少业务成本和降低信贷风险
有价值的大数据，是数据的轨迹，银行由此来分析企业的行为轨迹和经营情况。“大数据”包括内部数据、跨银行数据和外部数据三个部分，相对后两者，银行内部数据最容易取得和利用。目前我行善融贷产品主要针对在我行稳定结算两年及以上的客户，通过我行账户结算情况来了解企业销售回款、资金情况等，这就属于对银行内部数据的利用。但内部数据仅能反应客户的一小部分信息，更多的信息如他行账户结算情况、水表、电表、纳税表、实际控制人征信、个人房产等仍然需要客户经理一一查询，贷前调查占用的时间较长，建议逐步积累和完善非机构化数据，与行内其他部门、其他金融机构以及工商、税务、电力、供水等部门建立合作，对数据进行整合，资源共享，形成标准统一、口径一致、内容明确、类别清晰的有效数据，全面还原客户行为。
（二）建立差异化的考核机制，提高营销与信贷流程效率
我行产品理念先进，但实际执行时往往容易出现“贷不如不贷，多贷不如少贷”的“惜贷”心理，这与绩效考核、贷款质量终身追究制和贷后持续监督的成本高有密切关系。小企业业务考核绩效往往不如大中型企业，但小企业出现风险的概率要比大中型企业大得多，客户经理存在“惜贷”心理也情有可原。因此，可以建立尽职免责机制，并通过差异化的考核方案，调动员工工作积极性，引导小微企业业务发展；同时，建立业务流程标准化管理，突出批量化、自动化审批，以推动营销为主线，加强小微业务团队建设，减轻一线营销人员非营销工作量，提高营销效率。
（三）创新融资产品和担保方式，满足小微企业多元化需求
为满足小微企业的多样化融资需求和解决小微企业融资担保难的问题，为小微企业提供流动资金、打包贷款、银行承兑汇票、信用证等融资品种。可同时要注重创新产品的可操作性，积极采用大宗商品、存货、应收账款、知识产权、保险权益、林权、生鲜货品、经营权等担保方式，破解小微企业担保难或押品不足的“瓶颈”。针对高新科技产业和电子商务领域小微企业的经营特点，充分考虑企业经营记录和未来成长空间，量身定制金融产品服务方案。
（四）发挥“三综合”优势，提高柜面综合服务能力
利用我行网点多分布广的优势，锁定小微企业结算客户。小微企业与大中型客户不同，柜面人员会承担企业日常维护的大部分工作，而且会经常接触到小微企业的法人或负责人、财务经理等关键管理人员，这就对柜面人员的服务技能与营销意识提出了更高的要求。“三综合”应加强对柜面人员营销意识的培训和联动，柜面人员在办好企业结算服务的同时，要与营销人员衔接好各家企业的基本信息与需求，有针对性地为小微企业提供服务。
参考文献：
[1]韩强.对小微企业信贷经营的几点思考[J].中国城市金融，2016.
大数据营销的主要特点范文3
关键词：信息 大数据 BIM 建筑业
中图分类号：C35文献标识码： A
引用一段话作为开篇，人类学家克利福德吉尔兹在其著作《文化的解释》中层给出了一个朴素而冷静的劝说：“努力在可以应用、可以拓展的地方，应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。”面对一个新领域或新概念时，我觉得这个态度应是没错的。
现在BIM的概念在建筑行业非常热，Jerry Laiserin最早指出建筑信息模型BIM是一个表述系统、业务流程，在一个项目的全生命周期中，它保持着多维的、数据丰富的“视图”；用来支持沟通（数据共享）、协调（运用共享的数据）、模拟（应用数据来预测）和优化（应用反馈来改进设计、文件和成果）。但仍有众多人士对此有许多不同的理解，我们也不期望BIM是一个放之四海皆为准的概念。重要一点我认为，不能把BIM视为万能的，因为越是万能的，就越是空洞的。
BIM技术的价值在于解决建筑项目规划、设计、施工以及维护管理各阶段之间的“信息断层”和AEC/FM领域中的各应用系统之间的“信息孤岛”问题，实现建设全过程的工程信息共享、集成和管理，减少浪费，提高建筑产业效率，提升管理水平；并通过建筑生命期管理( Building Lifecycle Management, BLM)和建筑性能分析，提高建筑产品质量，节约建设成本，实现建设过程的增值。
如今，世界各国专家学者普遍认为BIM技术将逐渐取代2D CAD，成为未来建筑行业的主流，近10年来，BIM技术得到了较快的发展。在研究领域，国际上，IAI了BIM数据标准IFC，为BIM数据表达和交换提供了开放的标准和格式，标志着BIM概念的成熟；Building Smart了BIM交换过程描述标准IDM，提出了面向流程的BIM应用整体架构；美国结合IFC、IDM和IFD等国际标准了国家BIM标准NBIMS用于指导BIM的实际应用。欧洲一些国家如芬兰、挪威、德国等国家已经开始普及BIM技术，基于BIM的应用软件普及率以达到60%~70%。
BIM我国国内的应用从开始的探索研究，鲜有项目全过程应用成功的案例，到如今应用落地开花，国内的标准如《建筑工程信息模型应用统一标准》、《建筑工程信息模型存储标准》的编制等等，实际中我们在生产和信息交流方式上的变革必然会引发自我管理所用规范的变革。
现在另一个很重要的现象是“大数据”的概念、思维经常在各种场合被提到，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》中指出：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，其主要特点是大量、高速、多样、真实。
目前从城市交通到空气质量，从建筑设计到影视制作，大数据分析应用已经渗透到我们生活的方方面面，如电子商务利用大数据精准营销、饭店餐馆利用大数据推出顾客喜欢的菜品，以及现在Netflix利用海量用户数据积累和分析推出的非常火的美剧《纸牌屋》。但在建筑机电工程领域大家未必给予过多关注。建筑机电行业与IT信息化的亲密接触也是非常少的。
对于建筑行业的大数据挖掘来说，存在天然的行业壁垒，首先是数据维度（时间、空间、工序）比较复杂，简单来看，既有建筑类的数据：建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据，还有管理类数据；其次是中国的建筑的法律法规和对专业的要求跟国外不一样，中国的一个特点是各个省市的建筑行业法律法规都不一样，建筑产品的单一性和单一产品的复杂性，海量数据需要多维度短周期分析等等，决定了建企在完成基础数据的信息化、自动化前，项目管理和企业管理的信息化就不可能深入，无法发挥信息化的价值。导致利用大数据进行相关分析应用受阻严重。
传统的项目管理是由预算员分析计算数据，要花很长时间才能计算出来一些汇总数，使得数据粒度、数据及时性、短周期多维度方面都难以满足项目全过程精细化管理的需要。
目前统计我司综合信息管理平台安装板块项目管理涵盖了300多个在施及完工或未结算等工程的数据，工程分部从北到南涵盖沈阳、北京、上海、武汉、贵阳、重庆、广州、深圳等，包括住宅、办公、酒店等众多不同项目类型，同时，伴随着工程项目生命周期的展开，项目的文档、合同、图片、图纸等信息数据大量产生，平台数据每天都在持续更新，以保证用户能够得到最新最全的相关工程数据。但是这些数据并没有被好好的利用分析，它似乎被我们办完工作流程后即被储存在数据服务器中，偶尔的被调取出来看一看，无法对所有工程进行纵向、横向的对比，或通过这些数据得出经验性数据。
设想未来通过建立多维度的BIM关联数据库，结合公司项目关系信息平台，利用云计算、分布式处理技术、存储技术等，引发项目管理与企业管理的进步是决然可行的：
1）支撑项目各业务板块及时准确获取管理所需数据，数据粒度达到构件级；
2）全企业范围内快速统计分析管理所需数据，实现单项目和多算对比；
3）实现各管理部门对各项目基础数据的协同和共享；
4）大大加强总部对各项目的掌控能力。
比如在建立BIM模型时，根据分类及相关指标数据应用需求，定义每一个构件关联的数据，这些数据包括但不限于时间信息、合同信息、采购信息、安装信息等，如此多项目的数据基于共同的BIM模型构建形成大数据，形成一个可靠的信息数据采集源，并可对此数据再进行开发、提取、分析的平台应用，形成我们所需要的各种指标数据，结合公司信息平台实现对项目以至项目群的管理、掌控能力自然是大大增加的。
结束语：通过对大数据的总结、分析，以及对BIM、BIM价值的思考，笔者认为大数据在BIM中的应用定会对建筑业信息的发展产生不可估量的作用。笔者在本文提出了一些设想，也了解到目前已有公司在此方向作深入的研究，相信不久会有好的成果出现。
参考文献：
[1]李永奎. 建设工程生命周期信息管理 (BLM) 的理论与实现方法研究[D]. 同济大学, 2007.
[2]Liebich T. IFC 2x Edition 2 Model Implementation Guide [M/OL]. International Alliance for Interoperability (IAI). 2004
[3]Idmc I. Information Delivery Manual Guide to Components and Development Methods [M/OL]. Building SMART. 2010.
[4]Sciences N I O B. National Building Information Modeling Standard:Verion1-Part1[M/OL]. 2007
大数据营销的主要特点范文4
金融科技的崛起改变和塑造着客户的金融消费行为和交易习惯，方便快捷的数字化体验成为客户选择的重要考量因素，数字化渠道成为服务客户的主流， 数字化时代已经到来。一些金融科技公司迅速抓住数字化时代契机，打造以客户体验为中心、以数据技术为驱动、以互联网渠道为重点的经营模式，动摇了银行的绝对优势地位，在移动支付、小额信贷等领域不断冲击银行的传统业务。面对新的数字竞争对手和领先的平台型企业的进攻，银行等金融机构开始变得“无形”，银行的数字化转型已经迫在眉睫。
一、银行数字化转型概述
银行的数字化转型是利用科技手段改造传统 金融，广泛运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等新兴技术，优化金融服务模式和内部管理方式。总体来看，数字化转型要求银行具备以下几个能力:
一是客户洞察能力。客户洞察能力是通过客户的交易行为和习惯操作分析客户的偏好和特征，从中得到有价值的判断，帮助银行理解客户行为背后的驱动因素、价值潜力及产品销售机会，从而形成银行与客户的良性互动。银行需要做的是了解客户的需求，衡量客户的看法，有效识别客户未满足的需求、不满意的期待以及主要的诉求，建立需求反馈机制，从根本上着手解决客户需求与银行服务对接错位的问题，有效提升客户体验。
二是快速反应能力。快速反应能力主要包括三个要素，分别是产品研发、人力资源和管理，三种因素集成而得的协调的、相互关联的系统决定了快速反应能力的高低。数字化时代也是敏捷时代，激烈的市场竞争和对客户的白热化争夺要求银行能够快速配置财务、人力、资金等各种资源，以响应市场和客户的需要。 因此，银行需要用灵活高效的产品研发、组织架构及运营模式替代过去的内部资源组织形式，提高应对客户需求和市场变化的敏捷性。
三是数据激活能力。数据是数字化时代银行的核心资产。良好的数据获取、分析和运用能力可以帮助银行挖掘客户信息价值，制定切实可行的营销计划， 了解客户的行为习惯和喜好，支持客户的交易行为，构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。银行在客户数据管理、数据质量管理、数据模型构建等方面的工作有助于提升数据激活能力。
二、国内外银行推进数字化转型主要特点
（一）具有明确清晰的数字化转型战略
银行决策层和管理层对数字化转型战略有清晰的愿景、持续的投入和坚定的决心；有明确的战略布局和 发展规划；战略落地部门对数字化转型战略高度认同、自觉执行，全行上下对数字化转型的愿景、目标和路径达成充分共识，全行的行动和决策统一在数字化转型战略部署下。最高领导自上而下带领全行积极变革， 高管在设计、试点和实施关键节点投入充足时间积极参与。转型项目主题与高管最关注的大事或痛点高度契合，不与日常工作脱节。
（二）以客户为中心，改造客户旅程提升客户体验
从客户角度出发，沿整个客户旅程来审视客户体验，做到真正优化客户体验、提升业绩。践行“以客户为中心”的服务理念，坚持产品服务客户所需，根据客户的实际需求，搭配适合的产品；打通客户旅程的关键节点，通过客户旅程改造和内部流程变革，从前端到后台重新设计银行的核心旅程，分析新的机会，采用多样化的方式使客户满意，应用并不断改善新的智能技术，用于创新和促进客户体验，提高客户服务效率， 完善全旅程客户服务体系。
（三）推进全渠道转型，实现客户各种触点的体验一致
让客户可以通过线上线下所有渠道与银行接触，在所有渠道提供统一的客户体验和品牌形象，在各个渠道之间实现无缝迁移，使客户能够随时随地选用自己觉得方便的渠道完成所需的交易或服务。从定义客户旅程入手，根据不同渠道的功能与体验特征，明确渠道总体定位框架，构建整合渠道体系，进而通过协助、引导、差异化定价等手段帮助客户向最有效渠道迁移，并同时在人力资源、数据平台等方面建立内部的配套支撑，为客户提供统一、流畅和卓越的体验。
（四）打造优秀的大数据管理、分析与运用能力
实践表明，大数据在银行业绩提升、风险防控、效能改善与管理优化等领域具有重要价值，尤其在决策支 持、信用风险、精准营销与个性化定价等领域发挥的价 值最大。银行应围绕大数据生态体系，运用大数据及相 关领域的最新技术，培育数据挖掘和分析技能，全方位 建设数据分析和运用能力，从海量数据中提取出有价值 的信息，为银行的决策、风险控制和客户管理服务。
美国第一资本金融公司自2002 年起开始实施“信息决策”战略，单独设立了首席数字官（CDO），平均每年开展8 万个以上的大数据实验分析，是全球范围内最早运用大数据技术的银行。依靠丰富的数据积累和强大的模型分析能力，在客户获取、激活、产品组合管理、客户挽留、风险控制等方面取得了巨大的成功。它的移动银行应用成为首款支持苹果TouchID功能的软件。2016 年，亦率先通过亚马逊网站的Alexa虚拟助理实现了语音控制的金融服务交易。在数字化战略的推动下，它从一家单一经营信用卡业务的公司迅速成长为美国资产排名前十的综合性银行。
（五）打造开放银行体系，建设金融生态圈
开放银行是指开放应用程序编程接口（API）向合格的外部商业伙伴，将银行的账户能力、支付能力、特色产品能力、数字经营能力、全渠道服务能力等开放给合作伙伴，共建跨界融合生态。通过改变传统模式，无感、无限、无界提供场景化金融服务，使客户金融服务需求在生活服务需求中第一时间得到满足。
近年来，国内银行频频探索利用API或SDK接口等方式打造开放银行生态圈。比如，浦发银行在2018 年7月推出了API Bank 无界银行，截至2018年11月末，总共实现了211 个API服务，对接84 款APP，出台电商平台、出国服务、跨境服务等多个场景金融服务方案。中信银行通过连接京东商城、滴滴专车、淘宝等平台，将平台数据引入，用于识别和分析客户营销机会与业务拓展风险。
（六）建立敏捷工作机制，全方位提升创新能力
银行传统的组织架构是按照职能来划分部门的， 然而敏捷的组织形式是从各个相关部门抽调人员，成立敏捷团队，实现组织架构上的扁平化管理，敏捷团队的成员按照“端到端”的原则，每个人都对项目的全 过程负全责，所有人的绩效考核指标都是一样的。敏捷团队的成员在同一办公地点集中办公，保证员工单线程工作，变串联为并联，同时辅之以定期培训和考量、时间短和注重决策的轻量会议等，全面提升反应速度。对敏捷团队充分授权，减少交接和精简流程， 去除冗余层级、重复决策等环节。
星展银行的数字化转型在经历了第一阶段“将核心业务进行数字化改造”和第二阶段“银行业务与客户需 求深度融合”之后，进入第三阶段“构建创业型企业的 文化氛围”。星展银行调动全员力量，提倡“有利于客户体验的努力都值得尝试”，让每位员工都自觉了解客户体验和关切，以自己的亲身体验重新构思客户旅程， 推动全方位转型。如星展的呼叫中心、ATM分析、HR等，全部逐步实现技术转型，都是自下而上、由底层员工推动的。
三、零售业务数字化转型的关键着力点
银行数字化转型，尤其是零售业务的数字化转型成为银行业发展新趋势。由于零售业务存在客户规模大、长尾客户服务不足、客户结构分化等特征，金融科技的运用能够有效缓解这部分现实问题，大部分银行在推进数字化转型的过程中优先选择零售业务为突破口，利用科技手段驱动零售银行业务全面释放潜能， 使银行服务摆脱时间、地点、人员的束缚，实现自动化、 实时化、线上化处理。零售业务数字化转型的几个重点体现在以下方面：
（一）提高产品服务的触达能力
拓展多元化服务渠道，利用互联网渠道扩大服务半径，覆盖更多长尾客户，同时将线上渠道与线下服务网络进行有效衔接，实现闭环服务，构建“物理+ 虚拟”的线上线下全渠道服务体系。在银行的多元化服务渠道中，手机APP的客户触达作用越来越突出。根据易观产业数据库的报告显示，2018 年一季度，我国手机银行注册用户数超过15 亿户，手机银行客户交易规模达到66.89 万亿元人民币，活跃用户持续增长， 逐渐成为用户首选的服务主渠道，到2018 年底手机银行渠道用户比例达57%，首次超越网银用户比例。手机 银行的发展趋势主要表现为两方面：一方面是加强人工智能技术的应用，将生物识别技术应用于智能核验身份，在银行APP登录、交易中增加面部识别及指纹识别等功能；将人工智能技术引入到理财和投资顾问服务中，为客户精准定制个性化的理财产品等。另一方面是加强与外部机构的合作，在产品栏目引入保险、助学贷款、校园贷款等项目，实现与高校、保险公司、金融科技公司等外部企业的深度连接。网点作为服务客户的传统渠道，同样面临数字化转型课题。网点的数字化转型要注重培养智能机具对柜面业务的替代能力，数字化再造网点的业务流程，将信息化、业务流程和智能机具有效整合，加强网点分流引导，重点推进各类业务的线上协助化服务。
（二）提升个性化服务能力
根据腾讯研究院的报告显示，采用个性化精准营销的银行，营销成功率能够提高50％～65％以上；根 据客户画像推送银行产品，购买率可以提高30％～ 55％ ；通过大数据进行全面客户管理的银行，存量客户激活率能够提升30％以上，坏账率能降低25％。为提高个性化服务能力，银行可以通过强大的数据整合分析体系，实时、智能化地处理客户行为数据，根据客户的信用资质、收入水平、风险承受能力、行为特征、 使用习惯、使用偏好综合考量，利用积累的内外部数据及成熟的算法进行个性化的界面展示，实现“千人千面”。同时，基于对客户行为特征的分析挖掘，在客户来到网点或电子银行渠道时，按照为客户群体打好的标签，展现因人而异个性化广告，让用户对感兴趣的广告信息进入业务办理，改变传统的广告营销模式。实现精准营销离不开大数据技术的运用和支持，提高以大数据为基础的个性化服务能力，可以帮助银行增加获客精准度，降低获客成本，提升客户交互体验和 产品转化率，并实现个性化定价。运用大数据技术， 第一步是即刻捕捉数据，海量获取数据，这些数据包括银行内部数据和外部数据，结构化和非结构化数据， 清洗处理这些数据，提取特征信息，为客户画像做准备； 接下来，要按照客户基本信息、兴趣爱好、社会特征、消费行为等维度，建立标签化的客户模型；再通过客户特征、产品需求等参数，对客户进行分类；最后采用协 调过滤、关联规则、知识推荐等算法，使产品和服务智能触达客户。
（三）增强场景化服务能力
银行发展进入生态建设的新时期，必须打造一个吸引和留住客户的生态系统，让客户可以在生活场景中了解、使用和发现金融消费机会。场景金融的关键在于银行把金融服务融入到客户的衣食住行场景中， 以场景为核心向用户提供服务。与传统金融服务模式的区别在于，场景金融不再是一个个独立的业务流程或者单独的产品，而是嵌入到生活场景中的综合金融解决方案，服务内容体现“金融+ 生活”的高度融合。场景金融是一种完整的生态，是从金融需求到金融解决方案的闭环服务。构建场景金融服务模式，银行可以从两方面入手：一方面，与掌握场景流量的互联网、新零售、房地产、能源、制造、出行等行业开展广泛的跨界合作；另一方面，可自建场景，继续发力场景生态建设，在电子商务平台、社区银行、移动生活服务、 加油站金融、汽车金融、机场金融等方面寻找细分市场，尽早构建“生活+ 金融”完整生态圈。除此之外，银行可以改造传统的银行网点，将原有的金融服务单一场景延伸为多元化服务场景，引入休闲、积分兑换、消费等生活化场景，让银行网点与客户的日常生活有机结合，推动网点场景化转型。
四、银行零售业务数字化转型的路径
（一）批量获取并经营零售客户
互联网的发展和手机的普及把银行零售客户行为从线下网点变为线上和线下并重，在平台和场景中获取金融服务成为新的趋势。零售业务必须把客户工作、生活场景重新整合，通过线上平台与各大电商平台、社会资源平台对接，批量化营销和管理零售客户，实现跨越式发展。通过与衣、食、住、行、育、娱、医、寿等场景平台对接，整合信息流、资金流、物流，将金融服务嵌入场景服务，为零售客户提供综合金融服务。同时在后台对接信贷系统实现线上融资、额度管理、风险防控等。建设包括人脸识别等生物认证技术在内的身份核验系统，打造大数据分析平台和连接第三方金融信息平台，进一步完善零售平台金融服务功能，更有效地达到批量获客、活客、留客，提供综合金融服务。
（二）完善专业化管理模式
专业化管理模式是零售业务数字化转型的基本保障，需要在产品研发、销售管理、渠道布局、数据驱动和风险管理等方面全面提升零售板块的专业能力。突出产品引擎作用，丰富强化消费信贷、财富管理、信用卡等专业产品线，研发有市场竞争力的拳头产品。强化总行销售管理职能，负责零售营销计划制定、营销业绩统计、个人客户经理绩效管理、技能培训等， 打通总行、分行、支行、个人管理与督导机制。发展线上线下一体化的全渠道管理，包括网点布局、线上渠道开发、新业态规划等，构建全渠道、多触点的一致客户体验。打造基于大数据的定量分析与业务决策能力，推动大数据分析的规划和开发，打通零售客户底层数据基础与数据驱动的应用。完善风险组织架构， 增强集中化、专业化、高效的风险管理能力。
（三）推动敏捷组织改造
在零售板块探索敏捷组织改造，建立以客户为中心、快速创新的组织。转变领导角色，向战略家、设计师、辅导者转变，充分授权团队，注重培养团队自主运作能力，在数字化快速迭代的工作方式下，把管理机制从复杂的“过程导向”转向责任分明的“决策导向”。以项目为导向，组建“小而灵活”的跨部门团队， 负责零售数字化项目端到端的实施落地，赋予团队充分决策权。改革决策机制，将传统瀑布式的大项目“化整为零”，分阶段进行项目投入和审批，缩短项目研发时间。
（四）管理零售客户旅程，提升零售客户体验
基于当前零售客户体验存在的差距和差异化战略 两大维度，梳理零售客户旅程，进行优先排序后分批推动客户旅程改造。建立全方位的零售客户反馈收集体系，包括：针对金融服务、设施、产品及流程的整体满意度及推荐值评价；通过短信、微信、APP客户端等进行交易后的即时反馈；对投诉进行产品、渠道、对象、 成因的多维分析等，将收集的反馈及监测数据汇总成零售客户体验仪表板，将抽象的体验转化为直观、可操作的优化举措，进而紧跟零售客户需求，推动数字化产品创新。
大数据营销的主要特点范文5
摘 要：随着中国社会经济技术以及社会经济环境的高速变化，使中国的经济进入了新的发展时期。同时，随着互联网技术以及产业结构的调整，使中国的商务模式也开始集中地向电子商务模式进行转变。现代计算机技术以及移动网络设备的使用，将信息的数量级不断扩大，数据信息处理的难度与要求都在变高。处于大数据时代背景下的电子商务新的发展形势以及发展方向，受到了社会的广泛探讨，如何做好在大数据背景下的电子商务服务模式的创新，如何更加高效地做好电子商务的发展，促进中国的电子商务发展水平不断纵向性发展，促进数据产业化、职业化，将是每一个企业必须要面对的问题，也是解决企业综合发展、跨越式发展的关键。
关键词：电子商务 服务模式 流程创新 大数据 职能化 标准化
中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）08（c）-0063-02
大数据的产生是由社会信息技术的发展与进步而带来的，是经济行为以及社会行为的主要数据形式，其主要特点就是多样性以及海量性。随着数据统计能力以及数据分析能力的不断提高，大数据的市场运用潜力被开发出来，通过对海量数据的统计以及科学化分析，使得企业可以掌握目标消费者的消费习惯以及消费偏好，从而指导企业进行科学化的市场战略调整，实现对市场份额的基本掌控。同时，对企业开展电子商务以及电子商务的模式创新和服务体系的建立也可以提供科学化的重要依据，尤其是对于消费者行为以及心理的掌握，将会极大限度地提高企业对于目标消费者的需求判断，从而提高产品的产业结构。不仅将会完成对于信息资产的利用，同时还可以提高企业的信息数据技术的分析与运用能力，提高企业的市场能力。
1 大数据环境下对于电子商务的发展的影响
电子商务模式是依托于电子信息技术，将传统的商务模式转移到更加高效安全的网络平台，电子商务模式的建立是企业发展的必经之路，而面对大数据背景下的数据信息的冲击，优化企业的电子商务模式，是企业必须要考虑的问题。
（1）促进企业的互联网思维的巩固与发展。随着电子商务模式的影响不断扩大，加之数据信息直接反映着消费者的日常行为习惯以及某些信息的公开性，使得企业必须要牢固地树立互联网经营的思维以及建立科学的企业管理模式。只有了解到大数据对于企业的生产经营所带来的巨大冲击，了解到对于消费者行为的海量信息的分析与使用的重要性，才能促进企业对于消费者行为进行科学化分析，进行新的电子商务模式的优化，也只有这样才可以更好地实现企业的发展。
（2）促进社会对于数据信息的产业化。由于海量数据的产生，其中包括对于产业链的相关的政策经济信息，以及消费者的差异化的信息的产生，使得信息在数量级上飞速增长，数据信息的分析与整理的重要性也越来越得以体现，将会促进数据信息的产业化，其中就包括对于信息的收集整理以及科学化利用，将会对企业的发展以及决策产生巨大的作用，也将会促进相关的专业化的信息咨询机构以及咨询服务的建立，将会对整个数据信息产业链的产生提供强有力的支撑。
（3）促进企业对数据管理工作的改良与提高。由于数据信息的巨大作用以及对企业的生产经营决策具有巨大的积极性作用，因此在企业生产经营管理过程中，将会积极地建立起企业自己的数据信息分析整理的职能部门，无论是对目标消费者的需求的分析以及市场环境的整体把握，还是对企业的生产经营管理流程的再造，都离不开对数据信息的综合使用，必然会要求企业建立起符合企业发展需求的大数据管理职能部门，将会对企业的发展起到积极的作用。
（4）促进企业对消费者需求以及人才培养的重视。电子商务模式的影响不断扩大，以及信息对称性的扩大，使得企业在生产经营管理中必须要以消费者的需求作为企业经营的起点，必须要加强对消费者需求的认识与分析，然后再制定相应的营销计划以及产品体系。同时对于企业来说，对电子商务人才的培养以及吸纳，将会是企业管理活动中的重要环节，将会直接影响着企业的经营活动，不仅需要吸纳基础性的电子商务人才，同时还应该积极地建设高端的电子商务人才，促进企业的电子商务的理论能力及实践能力，保障企业的电子商务模式的优化发展以及质量型的提高。
2 大数据环境下电子商务服务模式的创新与发展
由于大数据环境的影响，使得企业电子商务模式以及相关的体系建设都需要积极地使用到大数据所带来的信息支撑，由此对于电子商务服务模式的创新以及优化发展，也离不开对大数据的积极使用，应该积极地强化对大数据的使用，积极地分析目标消费者的市场行为以及自身商务体系的优化，才能促进企业的电子商务服务模式的创新发展。
（1）强化对消费者的数据信息的分析，促进目标性商务的产生。在电子信息技术的背景下，消费者在日常的生活消费过程中的海量基本信息被记录，这些信息类型多、数量大且对消费者的消费偏好以及消费习惯有着直接的反映，因此在进行现代电子商务服务体系的建立的时候，应该积极地将消费者的大数据信息进行全面统计与整理，得出消费者行为倾向，制定出符合消费者的个性化的服务项目，就可以促进目标性的商务行为的产生。
（2）积极促进企业物流的发展，建立或者是合作企业高速物流体系。现代电子商务的有效实施，离不开对现代物流体系的依赖，因此在进行电子商务服务模式的创新过程中，应该积极地建设企业的物流体系，既可以依托于企业原有的分销途径建立起企业自身的物流体系，也可以根据需要与现有的物流公司开展战略性的业务合作，促进企业的物流体系的完善。只有做好电子商务的物流管理以及物流扩展，才能够更好地实现对电子商务服务模式的创新。
（3）促进企业对电子商务服务体系的完善，实现垂直化的服务体系的整合。对电子商务的服务过程应该全天候、基础化，电子商务的提高将会直接依赖于电子商务服务体系的完善。首先应该积极地树立电子商务服务意识，制定详细的电子商务服务细则，同时招聘与培训相关的服务人员，保障服务的质量。同时对企业的商务活动全过程实现新的整合，将服务体系的完善与产业链的调整结合起来，促进企业的服务模式实现全天候与基础性，形成以服务指导经营的新的电子商务服务理念。
（4）强化对个性化需求的满足，促进服务性、针对性的商务体系的建立。对现代市场份额的掌握，离不开对消费者的个性化的需求的满足，只有从根本上满足消费者的差异化需求，才能更好地实现对市场环境的掌握。因此，必须要不断地完善对于消费者的个性化需求的统计以及了解，针对消费者的个性化的需求，调整相应的产品体系以及服务体系，完善对定制性的服务体系建设，确保企业能够适应差异化的经营环境，同时应该积极地制定针对性的商务体系模式，实现企业与消费者之间的无障碍沟通，确保企业对消费者的需求的综合了解。
3 结语
随着电子信息技术的高速发展，企业的经营管理活动已经越来越受到大数据环境的影响，企业应该积极地从企业本身出发，强化对大数据的分析与利用的经营理念，积极地制定相应的电子商务发展计划，了解目标消费者的需求，制定差异化的服务体系建设，只有这样才可以更好地实现对电子商务服务体系的完善，也才能更好地促进企业电子商务模式的发展。
参考文献
[1] 杜海.大数据时代贵阳电子商务模式创新研究[J].当代经济， 2016（1）：70-71.
[2] 孙超.大数据时代电子商务服务模式的革新[J].科技风，2016（8）：11.
[3] 高小东.基于大数据背景下的电子商务模式的创新[J].电子商务，2015（11）：7.
[4] 黄利荣.基于互联网+与大数据时代下P2P电子商务研究[J].电子商务，2015（12）：2.
[5] 李益.大数据时代传统零售企业商业模式创新研究[D].中国海洋大学，2015.
[6] 王惠敏.大数据背景下电子商务的价值创造与模式创新[J].江苏商论，2015（8）：47-48.
大数据营销的主要特点范文6
【关键词】大数据时代；经济学；研究探讨
在这全球信息量倍增的大数据时代环境里，数据信息成了为当今天经济发展过程中的重要的一项资源之一，数据量的庞大与多样性，都可以经过分析处理进而取得有用的数据，从而为经济的发展提供必要、可靠、客观的理论依据，由此可见，大数据在经济中发打挥着重要的作用。
一、大数据的特点与应用
大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速、价值等，由于大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件 ，能够有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资产。
随着外界环境的快速发展与变化，大数据开始渐渐的融入了企业的营销、风险预测、客户服务等方面。大稻葑魑一个开放性的平台，无论是个人还是企业都可以通过大数据平台，获得信息资源的共享，同时也可以为大数据平台提供更多丰富、新鲜的数据。企业通过对大数据的有效运用，可以摆脱传统、陈旧的企业经营模式，进而提高企业在经济市场中的竞争力与洞察力，非常有助于企业的健康持续发展，以及企业发展战略的部署，因而被越业越多的企业所重视。
二、大数据对经济的重要作用
（一）经济的分析提供了丰富的数据支撑
由于影响经济分析的因素比较多，因而在具体的分析过程中往往会涉及到非常广泛的内容。相对于传统的经济分析，因所获取的数据不仅缺乏全面性、科学性与准确性，而且获取的数据在时效性上表现的非常低，而大数据时代下对经济的分析，在很大程度上都可以对传统的经济分析中所呈现的问题进行解决。依托互联网技术的辅助，可以使得对经济分析的相关部门快速、准确的收集到分析过程中所需要的数据。例如我们全社会每年的用电量、全社会中商品的销售总额、房子商品的购买量等，在互联网技术下，这些大数据获取的时间非常的短，甚至有的软件还可以实现立即获得，由此可见，大数据时代下对经济的分析提供了丰富、准确、有效的理论数据支持。
（二）可以有效的为经济分析提供多种方法
传统的经济分析方法比较单一化，而大数据的出现，使得经济分析有效的摆脱了传统模式的分析模式，有效的把传统的抽样分析转变为了总体的分析。而且总体的经济分析与抽样分析相比，更加有助于提高经济分析的准确性与有效性。对于传统的抽样经济分析中，基本上是把样本假设成为整体来进行分析的，这种假设性的分析本身就会与实际情况有着非常大的区别，而大数据时代下的经济分析，不再采用了对整体性的假设方式，而是以真实存大的巨大的数据信息量，通过计算机软件进行准确、自动的分析，从而有效的提高了经济分析的可靠性与科学合理性。
（三）促进了对经济分析技术的提高
传统的经济分析基本上是依靠人工来进行分析，而大数据时代下的经济分析，有效的结合了计算机技术，通过在软件中引入多样化的数据分析模型，是传统的手工经济分析所无法实现的。除此之外，通过大数据的分析，还可以实现对人语音的识别、图像的识别等科学技术，从而辅助专业的分析人员，对大数据进行多角度、多方位的分析，有效的降低了人工分析的工作量，提高了对大数据信息分析工作效率。
三、目前大数据时代信息经济的发展现状
就目前而言，大数据已经迅速的 渗透到了社会经济发展中的各个行业与领域，并成为了很多企业生产的重要影响因素。在大数据时代下，全球著名的麦肯锡曾认为，以数据信息为基础的生产增长率、经济效益的增长时代已经来到，我们将共同进入一个大数据时代。随着近几年的快速发展，无论是在金融、军事、通讯还是在我们的日常生活中，大数据都已然在体现并渗透着，同时一些有关的信息产业与数据信息经济的发展被越来越多的人所关注与重视，由此可见，大数据已然成为了一种非常重要的资产。例如在我国的腾讯、百度等这些IT行业，也开始了进行数据化的运营，并把大数据作为了其中的关键任务，再如2013年，大数据被美国的奥巴马形象的比较为“未来的石油”，并在3月份进行了与大数据有关产业发展的推广，实现了大数据的战略发展。除此之外，在这大数据时代的经济发展下，依托互联网、云计算等这些新兴的科学技术，全球的信息经济正面临着翻天覆地的改革变化 ，并在国家的战略层与企业的实践活动中得到了有效的体现。例如在2013年的11月，国家的统计局与企业之间签署了有关大数据战略合作的协议，并把大数据作为了企业信息经济活动中重要的因素，从而为企业带来更多的经济价值。
随着对经济体制的一步步改革发展，在这个以经济信息创造价值的环境下，大数据的优势被越来越多的人所认可，例如大数据具有海量的数据库、类型复杂、结构众多等优点，大数据的有效运用，会根据其所运用领域、运用模式的不同而对其信息数据进行不同的挖掘。随着互联网技术的快速发展，为大数据的运用提供了一个良好的平台，并在一定程度上为大数据的发展提供了动力，由数据信息的消费拉动了消耗的新一轮热潮，有助于传统的产业能够更好更快的找到适合的转型方向，提高企业的营运效率。
四、大数据时代经济发展的趋势
互联网信息技术的快速发展，促进了社交网络在我们日常生活中的普及，以及传感设备的广泛应用，因而使得对大数据信息的采集，变得更加的主动化，而且依托先进行计算机软件，变得越来越自动，与此同时，对大数据采集的科学技术要求也越来越高，因此，对于大数据的分析与总结已经成为了计算机领域所研究的重点课题。对大数据的收集与分析，需要以专业的大数据人才作为前提条件。美国作为大数据战略开展最早的国家，而且计算机技术也是最先进的一个国家，但却同样也面临着大数据分析这方面人才的紧缺。由此可见，在中国当代大数据经济发屏的时代下，需要加强对技术人员的培养，并构建起完善的大数据管理模式。
在大数据时代的经济发展中，渐渐的呈现出共创生产的模式、共治管理的模式以及共享信息模式的三种经济发展趋势，其中的共创生产模式，是由传统的企业独创模式，渐渐的转向了由公众参与产品的生产与价值创造的社会化的一种共创模式，共治管理模式是企业有效的运用大数据平台，与社会中的媒体、企业、公众以及产业链等实现了共同协作的管理，共创多赢、互利互惠的模式，共享信息则是通过把巨大的数据与公众进行共享，并有效的发挥出公众的智慧，从而促进产品附加值的增值。值得注意的是，大数据共享很难在商业的实践活动中顺利的开展，因而还需要国家对大数据的开放与共享制定严格的制度，并进行统一集中的管理，逐步的建立起有关大数据共享的专职机构，并对其大数据共享的服务制定评价机制，从而有效的推动大数据信息产业的健康持续发展。
五、大数据时代下的经济分析与企业发展
（一）大数据时代经济分析的机遇
巨大的大数据信息资源为当代经济的分析提供了众多的数据理论支持，同时随着互联网信息科学技术的不断发展，为大数据时代下的经济分析提供了多种多样的分析方法，因此，在大数据时代的环境下，经济的分析将面临着非常多的机遇。例如在大数据时代下的对数据的经济分析，在时间长度与空间的广度上都有了很大范围的扩大，同时依托计算机软件，实现了对大数据信息采集的智能化，有助于大数据信息采集的及时性、真实性以及实效性，因此，大数据时代下经济的分析也面临着信息广度与时性的良好机遇。除此之外，所构建起的大数据信息分析平台，通过对各种模块的加入，可以实现多种模型下的大数据分析，并对所收集到的数据进行更进一步的预测与分析，在一定程度上提升了对大数据信息的分析速度，有助于大数据信息资源在经济发展中价值的体现。
（二）大数据时代经济分析的不足
大数据时代下的经济分析除了面临着众多的机遇之外，同时在具体的发展过程中也存在着很多的不足，例如，在对庞大的数据信息进行分析时，如果对其中有价值的数据信息进行挑选时，就会遇到一定的困难，很难在短时间内提取到对自己有用的数据信息。除此之外，大数据的采集主要是依靠互联网技术与计算机技术，而网络环境很容易遭到病毒、黑客等的侵入，很难保证网络环境的安全性，再者就是计算机软件，会随着使用时间的增长需要升级更新，如果操作不当很容易造成对大数据信息的丢失，因此，就目前我国的互联网技术，大数据的安全性很难保障，而且由于目前我国经济市场中大数据分析与应用人才的缺失，也直接影响着大数据在经济分析中价值的体现与发挥。
（三）企业的发展
在经济全球化发展的趋势下，由于不同的企业在具体的经营过程中，都有着其自身的优点与要求，因此，在进行大数据的分析过程中也会有所不同，分别在政治、经济、社会、技术等这些方面对企业的发展形成很大的影响。例如政府部门可以对进入市场以及市场经济中的变量，进行直接全面的干预，如果是销售类企业，相关的部门会对销售行业制定出相应的规定，从而对企业销量、生产、生产计划等产生很大的影响。目前在大数据时代背景下，我国的政府部门对信息化与电子科学技术等方面投入了很多，例如信息网络与硬、软件设备提提供，都为大数据的有效发展创造了有利的条件，与此同时，建立起了相应的协调平台，首先，是通过成立专门的大数据管理组织，即时刻对社会经济中大数据的有效性做出各个方面的综合判断，从而有效的确保大数据的准确性；其次，就是加强对信息技术的培养，通过技术渠道把大数据信息进行汇总，并进行进一步的分析与审核，做到对大数据的有效控制。
六、大数据时代下经济发展对策
（一）合作共享、保护隐私
社会经济发展中的各个领域都需要进行海量数据信息资源库存的量化进程，通过各个领域之间大数据信息资源的共享合作，能够有效的促进大数据的快速发展，因此，社会经济发展中的企业应当加强与一些科研类型单位的合作，从而对大数据的收集、分析技术进行研发，并创新出新的应用，当然，在对大数据进行科研的过程中国家也应当给予适合的政策鼓励与资金的扶持，从而为大数据产业的科研、发展提供必备的技术条件与物质方面的基础。
（二）建立安全的大数据获取环境
为了保证大数据收集与分析过程中的安全性与准确性，应当建立起一个庞大、安全的大数据收集系统，并制定其相关的收集计划，从而有效的保证大数据能够有序、顺利的进行。而大数据环境的营造主要还是得依靠政府部门，首先需要政府的相关部门，能够从思想上达到对大数据信息资源的重视，并对大数据在经济发展过程中所做贡献的价值有一个J可，在具体的实际工作中，对大数据系统的构建投入稳定的资金，以及相关的政策法规等；其次就是政府部门应当加大我国高校对大数据相关专业人才的培养，以及相关的科研机构对大数据的应用的研究投入力度，有效的支持科研机构对大数据进行深度的分析与挖掘，有助于大数据在经济的发展中发挥出更多的价值。除此之外，政府的相当部门还应当提倡企业采用现代化的信息技术手段，并对其进行引导与培训，从而为大数据的收集与获取创造基础性的条件。例如为了扩大大数据信息收集范围，国家可以为电力行业中信息化管理提供一定的资金投入，并帮助电力企业实现技术改造，有效的推动经济发展过程中电力企业的信息化管理的开展。通过信息化管理技术的普通，有助于对企业经济发展过程中的数据信息进行收集，从而为经济发展过程中的大数据分析提供最为原始的基础资料。
（三）培养人才、带动发展
大数据信息主要是依托于云计算、互联网等IT类技术所进行的一次技术性的改革，并如何通过这些技术有效的把大数据信息资源盘活，从而为国家的政策管理、企业的经营以及个人的日常生活服务等提供必要的理论依据。在这大数据信息时代，经济的发展急需有关云计算、互联网等相关的人才，同时也是经济市场发展的需要。因此，很多的高校通过校企的合作方式，大数据分析与应用人才的培养基地，建设为社会培养众多的大数据信息人才，有效的构建起大数据产业的生态系统，从而保障大数据信息经济产业的健康持续发展。
通过对大数据分析与应用人才的培养，可以为经济的分析提供强有力的支撑，因此，需要不断提升对大数据分析与应用人才培养。例如政府部门应当对大数据分析与应用人才的培养出台其相应的支持政策，以此来体现政府部门对大数据分析与应用人才的重视，与此同时，企业在经营过程中也应当加强对大数据分析c应用人才的培养，从而帮助员工掌握更多有关大数据分析与应用的技能。
（四）提高对大数据的采集与管理
通过对大数据的采集与管理过程中的规范化，才能够有效的保障所获取的大数据信息资源的准确性与实效性，以及大数据采集的顺利取得。由于大数据信息资源是经济发展分析过程中最为原始、基础的资料，因此，有效的采集大数据信息资源是非常的重要。我国从2008年开始已经加强了对大数据信息采集工作的重视，但由于在大数据采集的过程中受到众多因素的影响，从而使得在采集过程中仍然还存在着很多的问题，同时，大数据在采集过程中与管理过程中也会受到人中因素的影响，因此，为提高大数据信息采集与管理过程中的安全性与准确性，可以对大数据信息的采集工作流程进行不断的完善与规范，并根据其实际的情况制定出科学、合理、有效的大数据采集体系，从而有效的促进大数据信息采集工作的有序进行。另外，如果在大数据信息采集过程中，遇到一些因为利益而不配合大数据信息采集的企业与个人，可以制定出其相应的惩罚制度，从而降低大数据采集工作中的不良情况。与此同时，通过提高大数据信息采集与管理工作人员的专业水平与职业素养，使得他们能够对大数据分析工作进行熟练的操作，有效的促进大数据在经济发展过程中发挥出更高的价值。
在经济与信息全球化发展的背景下，大数据的存在推动了科学技术的发展，目前大数据已经渗透到了我们的日常生活与生产经营活动，并有效的促进了信息经济的快速发展，在这大数据时代背景下，有助于人们对社会各个方面信息资源的获取，从而为生活与经济带来众多的利益，因此，要不断加强大数据采集环境的安全性，以及大数据采集与管理的体系，最终促进经济的有效快速发展。
参考文献：
[1] 崔俊富，苗建军，陈金伟. 基于随机森林方法的中国经济增长动力研究[J]. 经济与管理研究. 2015（03）
[2] 蔡翠红. 国际关系中的大数据变革及其挑战[J]. 世界经济与政治. 2014（05）
[3] 涂子沛. 大数据及其成因[J]. 科学与社会. 2014（01）
[4] 朱建平，章贵军，刘晓葳. 大数据时代下数据分析理念的辨析[J]. 统计研究. 2014（02）
