互联网数据中心范文第1篇
目前，仍有部分网站尚未提出资质申请，继续从事互联网地图服务，严重影响地理信息市场秩序，并对国家安全构成隐患。为进一步规范互联网地图服务活动，促进互联网地图市场健康发展，国家测绘地理信息局对这些网站给予公开曝光并通报批评。同时强调，7月1日后，对未申请互联网地图服务测绘资质，继续从事互联网地图服务的网站，将依法予以查处。
易观分析：
易观国际(Analysys International)分析认为：“地图门”事件(互联网地图服务牌照事件)持续升温，对地图API市场份额的争夺，已经进入了白热化阶段。高德、图吧、百度、搜狗等(具备甲级牌照，可从事开放地图API的运营)均高调行动，相关厂商对位置服务市场的重视规格之高、投入力度之大、舆论关注之热、产业影响之深，相对于之前的“支付门”事件(第三方支付牌照事件)而言，有过之而不无及。而随着街旁、图钉等陆续被暴光无证驾驶，愈演愈烈的“地图门”事件注定会成为2011年最热门的位置服务话题。
按现在的形势看，行业巨头谷歌拿牌只是时间早晚的问题。但因为牌照问题的影响，其地图API的B2B用户群(下游网站和软件厂商)，特别是旅游、微博、签到、社交等网站或应用因顾虑可能的政策风险，已经陆续在考虑更换合作伙伴，谷歌地图API的市场份额正在流失。相对于谷歌手机地图等大众应用可能的平滑过渡(更多的是依靠谷歌对IOS和Android等终端上软件预装的渠道掌控能力)，谷歌需加强与行业主管部门的沟通，争取早日拿牌，以尽快稳定其地图API市场份额。
易观建议：
易观国际(Analysys International)建议：互联网地图服务提供商不可过多的拘泥于既有地图市场份额的争夺，同时要在核心研发能力的商品化、开放API的差异化、应用内容丰富化等方面进行重点布局。
1、手机相关产业的终端、系统和应用三层架构，都在走向开放。具体到地图服务的应用层面，无论是层架构的开放，还是应用内容的开放，都需要更多具备实用价值的高质量API的引入，以降低下游用户的开发门槛，加速产业链的横向扩展。国内厂商需要更多的学习谷歌在创新应用上的布局，在AR、旋三维地图、卫星地图、搜索引擎、公交步行打车数据、网络混合定位、团购插件、深度POI等开放API领域加大研发和商用进程。
2、无论地图API的市场份额，还是手机应用的市场份额，在赢利模式的探索中，比拼的不仅是累计用户群，更有价值的是活跃用户群的维系和开发。仅仅重视用户体验度是远远不够的，充其量是积攒些人气而已，手机地图不比IM(即时通讯类软件，如QQ、飞信等)，用户本身对产品的刚性需求并不强烈。可喜的是，随着与手机签到、手机SNS、位置团购、位置折扣、位置广告等，对用户有沟通特别是支付和交易等刚性需求功能融合进程的加速，手机位置服务的商业模式也逐渐显现。
研究说明：
易观国际(Analysys International)提供的产业分析，主要是在产业宏观数据、最终用户季度调研数据、厂商历史数据以及厂商季度业务监测信息等基础上，运用易观的产业分析模型，并结合市场研究、行业研究以及厂商研究方法得出的，主要反映了市场现状、趋势、拐点和规律，以及厂商的发展现状。
互联网数据中心范文第2篇
摘要：互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级，提供融资服务已成为互联网金融的重要形式。文章首先分析了这一形式在技术上和规模经济上的优势所在，然后介绍了互联网融资平台信用评级的模式以及实施路径，最后对互联网融资平台在进行大数据信用评级时的风险管理提出了建议。
关键词：大数据;互联网金融;信用评级;风险管理
一、 引言
长期以来，信用评级的做法是从宏观经济环境、行业发展趋势、企业管理层基本素质、企业财务指标、企业组织结构、企业销售业绩、特殊事件风险等角度收集信息，对被评级客体能否到期偿还进行定量分析与定性分析。所以，信用评级是一个综合考虑宏微观因素，对资金需求方的客观还款能力和主观还款意愿进行评估的系统性工作。但是，囿于数据的收集和数据的分析技术，传统信用评级方式存在如下缺陷：（1）评级是以企业的往期财务信息和其他运营信息为基础，不能提供这些数据的企业，特别是小微企业，就无法获得信用评级或只能获得极低的信用级别，募集资金因此也受到限制，使得授信活动无法实现普惠性。（2）对企业管理者主观因素的分析尚停留在表面，因偿还意愿导致违约产生的原因还需深入挖掘。（3）使用的信息为静态、过期数据，缺乏动态、即时性数据，存在时滞性，缺乏前瞻性。因此，传统的信用评级是一种静态的、滞后的、局部的评级方法，以这种方式进行信用评级，会产生资金分配的不平衡性，使得信用等级高的主体越发容易获得资金，信用等级低的主体越不容易获得资金，即所谓的马太效应。为了克服传统信用评级存在的这些局限性，业界和理论界围绕信用数据的收集和分析进行不断的理论开拓和应用创新。
进入21世纪以来，快速发展的信息处理技术和IT硬件技术，推动着人类依托互联网进行信息交流，资源分配，生产安排和资金融通等经济活动，形成所谓的互联网经济和互联网金融。在互联网经济发展的过程中，人们通过网络积累了海量数据。因此，对数据的理解、获取、存储和使用等方面都得到了极大地拓展，开始进入大数据时代。
大数据是指信息量大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取和处理的数据集合，它具有“4V”的特征，即多样化（Variety）、大量化（Volume）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。其中，多样化是指大数据类型十分丰富，需要用多种分类方法才能描述。比如在信用评级领域，信用大数据按内容划分，可分为运营大数据、交易大数据和交互大数据。按组织形式划分，可分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据。按时序性划分，可分为静态的离散型数据（点数据）与动态的连续型数据（流数据）。大量化是指大数据的数据量惊人。比如，Facebook每天产生300TB数据，淘宝每天产生30TB的数据。因此，大数据企业总是存在数据快速增长与数据存储扩容相对缓慢的矛盾。快速化是指由于大数据包含的数据量无比巨大，因此处理信息的速度需要十分迅速，才能实现大数据的可适用性。为达到这一目标，云计算和数据挖掘技术被广泛使用在大数据处理上。价值化是指大数据能提供足够的信息去发现研究对象的内在规律，即所谓的知识发现（KDD，Knowledge Discovery in Database）。由于信用大数据来源丰富多样，属性信息极为复杂，数据量十分庞大，数据价值密度低，为实现这一属性必须利用机器学习进行数据挖掘，获得有用的知识。
大数据和大数据处理方法的出现对信用评级乃至整个金融行业都产生了深远的影响，围绕大数据技术重新构造信用评级行业成为理论和实务热点。在理论研究上，孙中东（2013）提出应用大数据技术，银行的信用评级体系可以进一步完善、创新。蔚赵春等（2013）从挑战和机遇两个方面分析大数据给商业银行带来的影响。赵付玲等（2013）则围绕大数据背景下商业银行的信息化建设展开讨论。王伟等（2014）认为可以用大数据思维强化小微企业信贷风险管理。在实际操作中，信用评级的方法和业务模式都发生了显著和深刻的变化，建立网上融资平台，使用大数据收集和处理技术进行信用评级日益成为互联网金融的基本业务模式，对传统金融业务模式形成了强烈冲击。
在大数据下，互联网融资平台进行信用评级较传统信用评级具有哪些优势？如何通过互联网平台进行大数据信用评级？大数据评级过程中又有哪些问题需要考虑？本文围绕以上几个展开阐述，以期对大数据下互联网融资平台的信用评级做出一个较为全面的把握。
二、 基于大数据的互联网融资平台优势分析
1. 互联网融资平台的技术优势。首先，传统信用评级使用的数据，主要是来自于企业在各类生产运营活动结束后汇总、记录的运营数据，这些数据多以文件或电子文档的形式存在。比如从企业财务报表可以获得财务数据，从季报、年报等可以获得销售数据，从仓库台账可以获得存货数据等。而利用大数据技术，则不局限于生产运营结束后，从运营前的准备过程、运营中的操作过程都可以收集到数据进行信用分析，数据的形式从文本扩展到音频、图片、视频等多媒体形式，收集的范围也从企业文件扩展到各种存储媒质、互联网网页上、电商网站的后台数据库中，甚至社交软件的聊天记录里，从运营大数据扩展到交易大数据、交互大数据，因此包含的内容也更加丰富，不仅包含传统评级必需的“硬信息”，也包含丰富的“软信息”，从而形成实现对企业的全面、实时、动态性信用评级的基础。
其次，在获取到这些信息后，需要在云计算下利用大数据机器学习技术进行数据挖掘和知识发现，这需要有软件和硬件良好的结合与支持。互联网平台能够为云计算和大数据机器学习提供这种对接通道。
由此可见，利用人力资源进行信用评级的传统做法在信用大数据下就不再适用，而必须在一个组织规范的互联网平台上才能进行，因此通过互联网平台进行信用评级是技术上的必然要求。
2. 互联网融资平台的规模经济优势。进一步，通过互联网平台进行信用评级，较之传统信用评级方式能实现规模经济优势。
由于传统的信用评级方式需要贷前调查，贷中跟踪，贷后审计，存在较高的成本，如果融资额度不够大，会使贷款利润较低。而互联网平台在设计、运营和管理等方面的投入具有固定成本的性质，总成本不随评级企业的数目变化而发生显著变化，单个企业分摊的成本却越来越小，从而实现信用评级的规模效应。
此外，通过互联网技术能对企业进行实时监测，一旦企业出现危险的信号和行为，会即时预警，提升信用评级的预判性，能够增加信用评级的深度。同时，将经营成熟的互联网融资平台的数据库在监管机构的管理下实现联网，进而建立起面向全社会的信用体系，能够增加信用评级的广度。由于依托互联网融资平台进行大数据信用评级，可以实现传统信用评级下不能或不愿提供的融资业务，从而使其成为互联网金融的基本运作方式。
三、 基于大数据建立互联网融资平台的信用评级模式
1. 互联网融资平台的运作模式。对于互联网融资平台的运作模式，从不同的角度可以进行不同的划分。比如，从运营形态上，可以分为：（1）电商平台模式，如阿里小贷、京东京宝贝;（2）网上超市模式，如陆金所、各家商业银行的网上银行;（3）P2P模式，如人人贷、拍拍贷;（4）众筹模式，如众筹之家。从资金的来源上，可以分为：（1）平台提供资金，如阿里小贷、京宝贝;（2）平台担保，银行提供资金，如京东的供应链金融;（3）平台利用吸收的资金提供贷款，如各家商业银行的网上银行;（4）平台做信用评级，撮合投资者和资金需求方进行融资交易，如各家P2P。
尽管这些互联网融资平台的运作方式不同，但都需要对客户的融资需求进行信用评级，因此是否具有成熟可靠的信用评级技术，有效控制信用风险，成为互联网融资平台的核心竞争力。
2. 互联网融资平台信用评级的模式。当前互联网融资平台的信用评级模式按评级信息的来源划分，主要可以分为三种模式：
（1）基于运营大数据的信用评级。该模式多用于各商业银行的网上银行，以及P2P网贷平台、众筹平台上，其中尤以P2P最为活跃，面对的客户为个人及小微企业这一类低信用水平群体，融资金额从几千元到上百万，很大程度上弥补了信息不对称情况下传统金融机构不愿意对该类群体提供融资服务的空白，因此处于快速发展阶段。
（2）基于交易大数据的信用评级。该模式多用于成熟的电商平台提供的融资服务中，如阿里小贷、京东的京宝贝等。这一类融资平台最近几年随电商市场的发展也保持着良好的发展态势，市场份额上升的很快。
（3）基于交互大数据的信用评级。该模式目前多用于一些提供个人贷款服务的互联网平台上，知名的企业有ZestFinance和WeCash闪银。这类融资平台目前还处于萌芽阶段，但可预见，未来基于交互大数据的信用评级会逐渐成为信用评级的主要方式信贷，会逐渐从个人及小微企业贷款发展到对大企业贷款。
由于不同信用信息的来源、属性不同，导致各类融资平台评级时在指标设计、数据收集、数据分析、数据运用过程中采取的方法都不尽相同。但信用评级的基本流程是相同的，只是在一些步骤的实施过程中，受信息属性的决定而使用不同的评级技术。
四、 基于大数据互联网融资平台信用评级的实施策略
1. 信用评级的流程设计。大数据信用评级的流程可以用图1表示。
由图1可见，实施大数据评级，第一步是对待评项目的理解。首先要掌握项目运营方式、客户特点、市场状况、风险构成等项目内容;其次根据对项目内容的理解设计项目计划，包括安排项目可行的技术路线，制定项目的进度等;再次，待项目计划安排好之后就要确定大数据的来源，因为大数据来源虽然众多，但会受到各种限制，如有的可能过于昂贵，有的则不开放，必须选择那些技术上与经济上均可行的作为数据源。因此，需要基于对项目的理解做好这些在项目正式实施前的准备事项。
第二步是准备数据。所做工作是：根据数据的来源，确定数据的类型，采取可行的数据收集技术，获取大数据;很多数据存在不完整、重复、错误等缺陷，要对数据进行预处理;预处理后的数据如果属于非结构化或半结构化数据，需要进行格式化，转化为结构型数据，为实施下一步骤做好准备。
第三步就是进行机器学习。首先是选择合理的数据挖掘技术对数据进行分析，从中寻找关联关系，其次是解读和评估数据挖掘的结果，找到最合理或最有说服力的，实现知识发现;最后就是根据知识发现的内容，建立适用的信用评级模型。
第四步就是实施评级。根据知识发现的模型，开展对被评级对象的信用评级，生成评级报告，并对结论进行分析，帮助客户理解评级结果。最后对整个项目的运行做全面总结。
在以上各个步骤中，技术上的重点和难点在于数据准备过程中的大数据转化与机器学习过程中的大数据挖掘。大数据转化的困难在于需要把各种各样的非结构化半结构化数据转化为可以被机器处理和学习的结构化数据，大数据挖掘则在于需要对数据进行理解，选择最合适的数据挖掘技术实现知识发现。
2. 信用评级的实施路径。信用评级的实施路径可以分为内容计算和流计算。首先是内容计算。内容计算多采取主动方式获取数据，方法是设置好信用信息发布源和信息采集时间段，针对信息源的原始信息格式，设计支持多协议的上站机，每隔一段时间对特定的信息发布源进行查询，遇到新内容则马上采集过来，再用于下一步的数据转化和挖掘。
其次是流计算。流计算多采取被动方式，一般用于处理融资平台上的流数据，具体做法是，后台流程设计中在不同的数据流入环节设置不同类型的数据接入接口，及对接的流计算平台，流计算平台负责设置相应的处理规则，根据预设规则将流入的各类数据转化成可以直接分析的结构化数据，从而实现实时的业务分析与判断。
五、 基于大数据互联网融资平台信用评级风险管理策略
互联网融资平台在进行信用评级及提供资金时，处于风险管理重心的是对信息技术风险的控制。由于大数据自身的“4V”特性，且数据中包含的又是大量的用户隐私信息，这使得信息技术风险主要产生在两方面：一方面是大数据存储的安全性风险，另一方面是大数据的收集和使用过程中对公民隐私权的侵犯风险，因此如何确保大数据的存储安全及在使用时的隐私保护是一个挑战，前者涉及到技术安全层面，后者涉及到制度安全层面。
在技术安全策略层面，可以采取的措施有：首先，应依托大数据加密技术对使用的数据实施加密管理，制定出完整的加密保护方案，包括数据密级的设定、加密技术的选择、对密码安全性的攻击测试等;其次，严格网关管理，可以对不同类型的用户制定不同的权限级别，严格控制访问权限;最后，建立面向全平台的数据实时监测引擎，第一时间对各类非法操作发出警告。
在制度安全策略方面，在当前尚无明确立法规范的环境下，要积极进行宣传和游说，获得政府主管部门和社会舆论的重视和支持，争取早日出台规范的数据获取及共享标准，互联网融资平台的设计、管理和风控标准，从而把可能出现的信息技术风险限制在可控范围内。
六、 结论和展望
互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级，提供融资服务，与金融机构传统的信用评级和融资服务相比，具有两个方面的优势：一方面，利用大数据技术进行信用评级能克服传统评级方法静态性、滞后性、局部性的缺点，为更多的社会成员提供融资服务，克服资金配置不平衡产生的马太效应，体现技术上的优势;另一方面，利用互联网平台进行大数据信用评级和融资服务，较传统金融机构能产生更大的规模经济效益，增加信用评级的深度和广度。因此，基于大数据的互联网平台融资已成为互联网金融的重要形式。今后除了要在理论上和实际操作中进一步发展和创新信用大数据挖掘技术和评级技术，也需要对信用大数据产业早日形成立法监管和行业技术规范，确保受信主体在获得融资服务的同时自身权益不受侵害，促进本产业持续健康发展和全面信用型社会的建设。
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基金项目：上海哲学社会科学规划课题（项目号：2012BGL011）;上海市金融信息技术研究重点实验室开放课题资助项目;国家自然科学基金资助项目（项目号：71372107）。
作者简介：骆建文（1966-），男，汉族，浙江省杭州市人，上海交通大学安泰经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为供应链金融、采购与供应管理;肖肖（1982-），女，汉族，湖北省黄冈市人，上海交通大学安泰经济与管理学院博士生，研究方向为供应链金融。
收稿日期：2014-11-10。
互联网数据中心范文第3篇
1.1 大数据
通常我们所说的大数据其实就是由各种不同类型以及规模的数据组构成的, 有着多样化的形式特征, 同时还有着较强的时效性。并且企业在实际的营销实践中还能发现信息数据的来源是非常的广泛的, 其中包括电商平台、用户搜索之后留下的记录以及社交网络等途径。但是, 在对如此庞大以及杂乱且与常规数据不同的数据组进行处理的时候还是有一定的困难的。这也侧面说明了大数据和企业以及用户关系的管理数据之间不是必然相关的。
1.2 互联网金融
互联网金融是传统金融为了适应时代在新时代结合互联网理念所衍生出来的产物, 并且还处于发展不成熟的初级阶段。在这期间也出现了三个重要的阶段, 从2007到2011年时其发展萌芽的阶段也是第一阶段, 而2012到2014则是其快速发展的增长阶段也是第二阶段, 2015到现今这个阶段就慢慢开始对其进行细分也是第三阶段。随着时代的进步以及发展金融模式也产生了很大的变化, 并且传统金融也在不断地汲取学习分享以及开放的互联网精神。并且随着互联网金融的发展传统金融也受到了很大的打击, 两者渐渐产生竞争。现如今, 互联网金融对金融行业也产生了重要影响。
2 大数据时代互联网金融创新发展的意义
2.1 满足了目前金融市场需求
企业是经营业态在很大程度上受到大数据的运营效率以及结构的影响。由于互联网硬件设施在社会越来越广泛的使用, 极大一份部分的人开始倾向于网上消费。因为计算机技术的不断更新以及进步, 电子支付也变得越来越便捷以及安全, 而微信支付以及支付宝等电子支付手段的出现更是掀起了一段热潮, 并且由于春节微信红包的盛行更是提升了用户对微信支付的依赖以及使用, 这也在很大程度上提高了电子支付业务的交易数额。并且通过支付宝等平台年末整理的支付数据报告, 还可以进一步的分析我国年度经济状况, 这同时也是互联网金融的创新的优势所在。并且金融工作者通过进行大量的数据分析, 还可以极大的提高征信以及风控的水平。而对互联网金融的创新也是国家以及时代发展的要求, 不但使得金融行业的服务水平得到了有效的提高, 而且还对国家经济的进一步发展做出了重要贡献。
2.2 与未来商业发展趋势高度符合
人力和资本是传统的生产中十分重要的两个因素, 但是现如今的信息化生产中, 数据与资本和人力占据着同等地位。大数据在信息化时代的发展中显现出了巨大的潜力, 通过数据我们可以及时地获取市场的供给以及需求, 以便更好地配置市场资源为消费者服务。基于大数据的发展潜力以及重要性国家也将其作为经济发展的重中之重。同时大数据的发展也使得许多的传统企业面临着新的挑战以及机遇, 也产生了极大的变化, 而交通、医疗、物流以及金融等行业也因为合理的运用大数据而焕发出了新的生机。互联网是一个巨大的数据网络, 我国众多的网民, 每天都利用互联网进行着学习、交易以及搜索等活动, 而这些数据也由于互联网留痕的特点而保存了下来, 而这些数据也会在我们需要它的时候被提取利用。并且由于金融企业的长期运营过程中有了大量的客源积累, 也保留了许多的数据, 但是线下服务的传统金融机构很难对保留的这部分资源进行科学合理的利用, 而新兴的互联网金融则通过对大数据的合理利用能够对数据惊醒挖掘, 并提取出有利用价值的那部分数据进行利用, 这也极大的促进金融行业的发展。
3 大数据时代下互联网金融的创新思路
身处于信息化时代, 在大数据技术的作用下每时每刻都有海量的信息被记录, 而在这过程也包括许多的金融客户的信息。而就互联网金融企业自身而言, 大数据是他们深入的挖掘客户信息的一个非常重要的工具, 同时也能为其产品质量以及服务水平的进一步提高提供创新思路。具体如下:
3.1 利用大数据技术寻找目标客户群
由于我们大家在使用互联网的时候都是抱着不同的目的, 并且使用着不同的社交软件以及网站, 因此受个人因素的影响我们对互联网金融所产生的需求也各不相同。所以, 企业为了获得对他们来说有用的信息, 就可以通过运用大数据来搜索、排序以及检索不同社交圈中的目标人群的信息来达到目的, 进而使得设计出来的金融产品以及营销方式能够更加的贴合目标人群的心意, 吸引到他们。
3.2 利用数据挖掘技术进行互联网金融产品的创新设计
互联网金融企业在对产品进行设计之前首先会进行大量的用户数据以及交易数据的分析, 并深入探寻两者的联系, 分析不同客户群体对金融产品需求的差别以及联系并找出规律, 再根据不同客户群体的不同需求有针对性的设计出最贴合他们心意的产品, 进而吸引以及获得更多的客户, 进一步提高企业的营销水平。
3.3 利用大数据分析的方法进行互联网金融产品创新的风险控制
绝大多数的互联网金融企业的信用评价机制都是通过对大数据的运用而实现的。而对金融产品创新的风险控制业主要分为两类:其一是开放式的风险控制。这种风控类型通常采用的对象都是小微型金融企业, 在这其中会需要一个中间信用评价机构, 然后这些企业都将相关的客户数据提供给这个机构, 然后机构会对获取的大量的数据进行分析来评价客户的信用, 最后再将得到的数据结果分享给所有的小微金融企业, 以此来达到风控的目的。其二则是封闭式风险控制模式, 并且很多像京东、淘宝、唯品会这样的互联网交易平台都选用这种风控模式, 它不需要借助其他机构而是通过自身平台内部的海量的交易数据来进行的封闭式的风险控制以及信用评估机制。
4 大数据时代互联网金融创新策略
大数据在信息化时代的发展中显现出了巨大的潜力, 通过数据我们可以及时地获取市场的供给以及需求, 以便更好地配置市场资源为消费者服务。而信息技术的发展也进一步拉动了互联网金融行业的发展。实现互联网金融企业的发展以及创新, 具体策略参考如下:
4.1 基于大数据基础建立信用评级制度
近年来, 由于大数据技术的日趋发展以及成熟, 互联网金融行业也有了较大的发展, 但是在发展的同时问题也接踵而来, 若是企业没有建立一个科学合理的信用数据审核制度, 就科学有效地对用户的信用进行审核, 而这也会直接导致互联网企业网贷平台频繁出现违约的现象, 也很容易导致企业的资金链无法正常的运转。而这些现实的情况都可以直接说明, 以前老旧的征信模式已经无法跟上时代发展, 特别是在现今互联网金融迅猛发展的情况下这种旧的模式也应当被淘汰, 而用采用新的大数据征信系统替代它。但是在这过程中, 我们必须要意识到传统征信系统中基础知识的重要性, 并且对这些数据进行深入的挖掘。另外我们还要对用户申请以及客户的社交网络等信息非常的熟悉, 这样才能最大限度地利用数据。并且, 我们还要重视对互联网金融的风险控制。在创新互联网金融的同时还要重视对其风险的控制。
4.2 构建垂直搜索模式的互联网金融服务平台
由于用户能够在互联网金融服务平台中得到服务, 并且较之传统金融服务更加的方便, 由此也可以看出互联网金融服务也有较大的发展潜力。并且通过对大数据相关技术以及平台的利用, 客户可以选择的金融产品也更加的多样, 同时也可以得到更好的服务。另外, 用户还能够参考大数据通过其他用户的浏览记录等对金融产品以及行业数据的分析来更好的选择金融产品。这样也能更好地满足金融消费者各自不同的消费需求, 同时还能很好的解决传统金融信息不对称的问题。
4.3 实现虚拟货币的双向流通
随着互联网金融的发展以及普及, 虚拟货币也被越来越多的人熟知以及接受。并且在我国流通的虚拟货币也不止一种, 也是由于种类的繁多在流通的过程中也出现了很多的问题。而我国流通较广的包括新浪发微币以及百度的百度币等。而我国现今虚拟货币的发展状况是已经成功地在数字资本协议许可的范围内运用了虚拟货币。然而值得我们关注的是, 虚拟货币也会受到汇率的影响, 因此在不同国家兑换时也会因为汇率的影响而产生金额的差异。但是这样也基本实现了虚拟货币在世界范围内的流通。
4.4 发展互联网金融的C2B模式
大力发展互联网金融C2B模式, 在这种模式下运营主体是用户, 同时它的一个重要特点就是能够有效地集中分散的用户并形成一个规模较大的采购集团。这种新的模式能够有效地改善一对一出价的弊端, 并且使得个体户能够以批发的价格购买产品, 极大地降低了购买成本。但是这种模式在运行过程也面临着一定的困难, 就是平台一定要非常了解用户, 清楚地知道用户的需求, 并且对于用户的需求要最大限度的满足, 这样才能确保留住客户。
4.5 提高互联网金融产品的丰富度与服务质量
互联网是互联网金融企业经营的主要渠道。并且通常个人以及小微企业是大多互联网金融企业的主要服务对象, 所以, 为了进一步使得互联网金融企业的产业链得到拓展, 互联网金融企业应当对本企业内部所掌握的客户群以及已有的金融产品进行合理的利用, 利用互联网平台进一步对其业务范围进行扩展;要对企业的产品以及服务进行创新, 同时健全完善企业风险体系, 创造出自身不同于传统金融的竞争优势, 同时要重视对金融产品的丰富性以及金融服务的服务质量方面发展及创新。改变传统金融受限于空间以及时间的局面, 提高金融服务的服务质量, 进一步促进互联网金融行业的发展。
5 结语
综上所述, 大数据时代的到来, 也意味着我国的互联网金融又面临着新的挑战以及机遇, 而大数据分析的技术又是支持互联网金融发展的重要技术。而互联网金融也正是因为借助着大数据很累很大的创新以及发展。而互联网于大数据的融合度与互联网的透明度是呈正相关的关系, 这种关系也决定了营销精准的提高, 风险规避能力也越来越强, 从而提高了企业的经营效率。虽然互联网金融应用大数据越来越广泛但是整体来说还不太成熟, 仍然存在许多问题需要去改善以及优化解决。而为了使得互联网金融的安全得到保障以及增强, 我们一定要好好地利用大数据这个工具, 加快其在互联网中应用的创新以及优化, 进一步的促进互联网金融行业健康可持续的发展。
摘要：当今时代正处于一个大数据的时代, 同时在这种时代背景下金融以及互联网企业也都有了较大的发展, 但是在发展的过程中也面临着没有较高的客户体验度以及盈利能力不够好等阻碍。而企业为了适应时代以及市场的发展, 就必须更新企业的产品以及服务, 为企业的进一步发展创造条件, 同时也进一步拉动国家经济的增长, 本文首先对大数据以及互联网的概况进行了阐述, 在进一步阐述了大数据时代下互联网金融创新发展的意义, 然后又对大数据时代下互联网金融的创新思路进行了说明, 并进一步提出了创新策略, 以此希望能对互联网金融行业的发展做出一点贡献。
关键词：大数据时代,互联网,金融,创新研究
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互联网数据中心范文第4篇
摘要：本文通过对网络数据库的功能和作用进行讲解，并以SQL Server 2000数据库的网络性能为例，从作用上体现了网络数据库在市场上的不可或缺的地位。网络数据库能实现远程分布式数据的传递与整合，符合跨地域或跨国公司的分布特点，能满足这类公司的数据处理需求。另外网络数据库对数据的综合处理，通过简单的过程控制语句能迅速地在上千万条记录中提取出用户需要的数据。网络数据库高速、快捷、准确地操作为商业事务的正常运行提供了极其有利的支持。网络数据库在商业领域的应用会更为广泛。
关键词：网络数据库；SQL Server 2000；过程控制；记录
一、引言
随着信息化社会和全球经济的迅猛发展，以及网络技术的广泛应用，信息处理和信息存储的需求量越来越大，网上信息的处理变得越来越重要，特别是目前电子商务活动的开展更是离不开网络和数据的应用。像S Q LServer 2000这样的关系数据库管理系统在实际电子商务中给出了最佳解决方案。
网络数据库能实现分布式的数据处理，在异地提交数据从公司总部汇总处理，再将处理结果通过互联网反馈到每一个客户端。这样的处理模式就是经典的分布式数据处理模式。在现代商业中很多大规模的集团公司都面临公司规模扩大、分布地域较广带来的通信管理不便的挑战。在拥有了网络数据库的支持后，这些困难就变得非常简单了。
二、网络数据库的商业实现
1.网络数据库的概念
网络数据库(Network Database)的含义有三个：①在网络上运行的数据库。②网络上包含其他用户地址的数据库。③信息管理中，数据记录可以以多种方式相互关联的一种数据库。网络数据库和分层数据库相似，因为其包含从一个记录到另一个记录的前进。与后者的区别在于其更不严格的结构：任何一个记录可指向多个记录，而多个记录也可以指向一个记录。实际上，网络数据库允许两个节点间的多个路径，而分层数据库只能有一个从父记录（高级记录）到子记录（低级目录）的路径。
因此，网络数据库是跨越电脑在网络上创建、运行的数据库。网络数据库中的数据之间的关系不是一一对应的，可能存在着一对多的关系，这种关系也不是只有一种路径的涵盖关系，而可能会有多种路径或从属的关系。
2.网络数据库的管理模式和管理工具
网络数据库一般有操作系统集成验证管理模式和数据库系统用户管理模式两种。以SQL Server 2000为例，系统集成验证模式能管理整个数据库，获得数据库的超级管理员权限，对该数据库管理系统下的所有数据库有创建、删除、修改的权限。数据库系统用户管理模式下，只有“system administer”用户为超级用户，当使用者以“system administer”用户登录数据库管理系统时才能有效管理该数据库管理系统下的所有数据库。“s y s t e ma d m i n i s t e r”用户可以创建子用户，并为创建的用户分配权限。这样就能实现在同一个数据库管理系统下不同的用户操作不同的数据库。这样就保证了数据的安全性和数据库管理系统的稳定性。
管理网络数据库一般都需要借助管理工具，以SQLServer 2000为例，SQL Server 2000比较常用的是服务管理器、企业管理器和查询分析器。
服务管理器是网络服务器的一个客户程序，能启动和停止多个服务器的进程。通过服务管理器来实现SQL Server2000数据库的启动和关闭，从而达到为网络上其他用户提供数据库服务的功能。服务管理器可对SQL Server执行四项任务：启动SQL Server实例；暂停SQL Server实例；继续运行暂停的SQL Server实例；停止SQL Server实例。主要完成如下步骤：除了具有“system administer”角色的用户除外，禁止其他所有用户；允许任何运行中的SQL事务或者存储过程继续执行直至结束，这对维护数据库的AC I D特性很重要；对于每个数据库执行一个检查点，检查点对于恢复模型很重要；SQL服务停止执行。
企业管理器是用来管理S QL S er ver 2000的前端工具，通过该工具可以实现数据库的创建、删除、更新、维护等多重操作。企业管理器是SQL Server 2000数据库管理的主要途径。它提供了一个遵从MMC的用户界面，使用户可以完成：定义运行SQL Server的服务器组；将个别服务器注册到组中；为每个已注册的服务器配置所有SQL Server选项；在每个已注册的服务器中创建并管理所有SQL Server数据库、对象、登录、用户和权限；在每个已注册的服务器上定义并执行SQL Server管理任务；通过唤醒调用SQL查询分析器，交互地设计并测试S Q L语句、批处理和脚本；唤醒调用为SQL Server定义的各种向导。
查询分析器是对数据库进行命令格式的操作窗口，通过T-S Q L语言来实现对数据记录的查询和管理。程序员可以试着采用不同的方法更改查询，使查询使用的资源减少到最小，同时仍能返回正确的数据；使用索引优化向导分析T-SQL语句及它所引用的表，以了解通过添加其他索引是否可以提高查询的性能。
3.网络数据库的商业应用
网络数据库在商业领域的应用前景是极为广泛的。网络数据的网络特性使得分布在不同地域的企业的沟通变得便利。网络数据库的使用使得数据的安全性得到了极大的提高，网络数据库在商业领域的应用使得企业更容易获得利润，商业活动更为便利。网络数据库对现代商业运营起到了支撑的作用。在分布式处理和匹配商业规则上网络数据库做得尤为突出。
(1)分布式处理。分布式数据库管理系统（D D BM S）是一个集中式的应用程序，用来管理分布式的数据库，就像这个数据库存储在同一台电脑上一样。D D BMS阶段性的同步所有的数据，并在多个用户必须同时访问同一数据的时候进行同步，以此确保在同一地点的数据的更新和删除会自动映射到其他存储数据的地方。
分布式处理一般分为两种方法，一种是网络数据库管理系统的分布式处理，另一种是借助网络应用程序来实现数据库的异地访问。
①网络数据库系统分布式的管理模式。在一个以T C P/I P为基础的互联网络中，假如把网络数据库的服务器架设到中国上海某地，在网络的其他地方安装了数据库的客户端，这样就能实现数据的异地传输与异地访问。在这种模式中，服务器端需要安装服务器和客户端工具；而在客户端只需安装客户端工具即可。客户端工具能连接到数据库服务器上，当使用指定用户登录时，就能在客户端管理该指定用户下所能管理的数据库了。
②借助网络应用程序的分布式处理。在网络中当需要规则地采集用户信息，或者需要有限制地对数据进行操作时数据库系统的分布式管理就显得不足了。这时我们可以
采用如B/S或C/S的网络应用程序，规则地按需采集处理数据。这种情况目前在商业领域应用是比较广泛的，如目前比较流行的BBS、电子商务网站、网上商店、财务管理软件等。
(2)商业规则。有商业活动就会有商业规则，在商业规则中需要对数据分门别类地进行存储或处理。比如：一个电子图书的购物网站需要把图书的书刊编号、作者、摘要等这些图书的基本信息和该图书被浏览的次数和浏览人的留言分开存放的同时，又需要弄清楚图书和留言的对应关系，这个时候网络数据库就显得尤为重要了。在网络数据库中，我们完全可以通过对图书基本信息和图书的外延信息，诸如留言、评论等分开存放在不同的数据表中。在通过视图把这两张物理表逻辑地关联到一起，使得在外观上能直观地反映出每一本书所对应的该书的评论。这些工作都是网络数据库能够实现的。
在网络数据库的帮助下，商业规则得以维持。在现代商业活动中，有了网络数据库的支持，商业运作更加流畅灵活，网络数据库把人们从纷繁的商业规则中解脱出来，去创造更多价值。
(3)商业数据的完整性。在商业活动中对数据完整性的要求是比较高的。我们想一想，假如A公司想要裁员50人，而这个数字在被上报公司董事会的时候由于传递的失误而变成了5000人，这样的错误我想是每一个公司都不愿见到的。如果使用了网络数据库，这样的问题就不会发生了。网络数据库中数据传输是简单的二进制传输非0即1，计算机的精确可靠为商业运作提供了可靠的保证。
假如在这种情况下对数据安全还不放心，那我们可以采用更为安全的方法——数据加密。因为假如有人打开了服务器的数据库，就有可能看到数据库中的信息，只要是有数据库常识的人就不难分析出数据库中隐藏的商业机密，从这个角度来看，这样的担心是正常的。那么我们采取了加密措施后，最后的这一点担心也被解决了。通过目前流行的加密算法，或者自己制定的一个加密算法，把用户需要保密的信息，通过加密存储到数据库中。这样当数据库打开后，看到的记录也只是加密后的一串没有任何实际意义的标识。除非有人盗取了解密函数，否则其他人永远也无法解密。
通过概率和数理统计也能算出，如果暴力破解的话，一个最常见的商业加密算法也要破解几十年或上百年，这样的付出可以说是没有任何回报的。
三、结论
在现行的商业运营中，网络数据库无疑起着不可或缺的作用。在网络数据库的大力支持下，数据的完整性、安全性得以保证。大量有序、安全的数据快捷地存储到了网络数据库中，很好地支持了商业活动的有序、健康进行。
网络数据库在将来也必将和商业活动越来越紧密地结合在一起，人们已经意识到了网络数据库在商业活动中的重要性。相信网络数据库会和商业运营合为一体，保证商业活动的高效、有序进行。
作者单位：唐山职业技术学院
参考文献：
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[2]张丽娟.SQL Server 2000网络数据库教程[M].北京:机械工业出版社,2006:4.
互联网数据中心范文第5篇
一、互联网金融及大数据概述
(一)互联网金融的内涵
互联网金融是指在信息时代背景下,互联网技术促使传统金融领域发生变革,即互联网与传统金融业相融合而催生的新兴领域,因而具备了互联网开放、民主、分享、合作等精神,使得投资者拥有全新的体验与感受的金融业态。
(二)大数据定义
大数据是信息时代特有的产物,是指在创新处理模式下具有更好的流程处理能力、更好的洞察力与决策力的信息资产。其主要的特点就是多样性,大量性,高增长性,以及具有较高的价值。大数据信息资产最重要的价值与意义就在于可以对大量的数据进行分析与存储。大数据信息技术具有其他技术所不能比拟的“质优,价廉,高增长率”的特点。
(三)大数据与互联网金融的关系
互联网金融在信息处理过程中主要依赖于大数据技术,催生了多种金融业态,比如众筹、P2P以及第三方支付等模式。可以说大数据技术的广泛运用使得传统的金融市场发生了根本的变化,具有了成本集约化、利率市场化、渠道自主化以及操作规范化等优点。而从金融行业的管理创新角度来说,大数据技术能够带来全新的高频次交易、社交情绪的分析以及精准的大数据信贷风险评估,这都为金融管理变革提供了支持。如图1所示,从2013年至今中国互联网金融的用户规模不断增长。其中,网络信贷用户规模一直低于网络理财用户规模,但是2016年以来,随着大批网络信贷公司的上市,在现金贷等新模式的推动和公司业绩的拉动下,网络信贷用户的增速有反超网络理财用户的趋势。预计到了2020年,网络理财用户的人数将超过3亿人。
二、大数据背景下互联网金融创新业态
互联网金融通过互联网与金融的创新性融合,以用户需求为目标,技术创新为路径,催生出了互联网金融创新的诸多成果。具体包括互联网金融垂直搜索服务平台、众筹融资、第三方支付、P2P网贷以及互联网金融的C2B模式。
(一)互联网金融垂直搜索服务平台
所谓互联网金融垂直搜索平台即通过大数据技术将互联网与传统的金融机构相结合,对传统金融机构进行转型升级,具体来说就是建立相应的网络平台,并通过该平台为客户提供多样化的金融服务。该网络平台所提供服务的最大特点就在于以客户利益诉求为导向,借助大数据技术,为客户提供了一个汇聚多种商品及服务选择的网络平台。客户可通过该平台,自主选择符合自己需求的金融产品。由于互联网金融垂直搜索平台的设计完全从客户利益诉求的角度出发,因而能够对平台使用者的满意度有一个较大的提升。
(二)众筹融资
众筹融资(crowdfunding)指的是通过预定或捐赠等形式,通过互联网平台筹集资金的金融创新模式。美国著名的众筹融资平台Kickstarter是世界上最早的众筹融资企业,其主要的业务是在互联网上为具有创意方案的企业筹措项目资金。国内相对有代表性的众筹融资平台包括人人投、娱乐宝等投资理财类产品。由于众筹融资平台需要对数目庞大的小额交易进行管理,因此而需要大量的资金支持者。
(三)第三方支付
所谓第三方支付是指具有一定的信誉保证和资金实力的第三方独立机构,通过与各大商业银行签订合作协议,提供网上交易支付服务的机构平台。第三方支付的优势在于以中立方式提供个性化服务,避免与被服务企业产生竞争,同时降低了政府及企事业单位与银行进行业务对接的成本。近几年来,第三方支付发展迅速,从一出现就受到使用者好评,并迅速成长为线下消费的主要支付方式。据统计,2018年我国非现金支付业务达到2203.12亿笔,总计逾3768.67万亿元,同比分别增长了36.94%和0.23%。
(四)P2P网贷
所谓P2P网贷(Peer to Peer),是指个人投资者之间以网络借贷平台为中介,签署借贷合约,进行借贷行为的互联网金融模式。P2P网贷模式中涉及到借方贷方以及借贷平台三方。其中贷方在借贷合约到期之前偿还本金与利息,借方收益为资金利息同时承担合约违约风险,P2P网络借贷平台则收取中介服务费。而作为中交易中介的P2P网贷平台,并不参与借贷双方的债权债务关系,主要提供信息交换和价值认定等服务。具体的服务形式包括但不限于:投资咨询、借贷信息、法律手续、信用审核、逾期贷款追偿等。
(五)互联网金融C2B模式
所谓互联网金融C2B模式(Customer to Business),是指通过某种方式将分散客户聚集起来形成较大的购买集体,以大批发商价格来购买某个商品,从而改变用户一对一购买商品的价格弱势状态。而在此过程中,互联网金融企业可以运用大数据技术,搜集客户数据,包括客户的购买偏好、购买行为、购买动机、购买习惯等方面的信息,从而了解客户的需求,设计出更符合客户购买习惯与实际需求的金融产品,提供更优质的金融服务,使用户在金融活动中获得更好的体验。在大数据时代,互联网金融的C2B模式已经成为一种必然的发展趋势。
三、大数据时代下互联网金融人才培养思路
大数据时代对金融行业人才的需求呈现出了高度职业化、高度专业化、分工精细化的趋势,对金融学科的教育以及学生的素质提出了更高的要求。因此有必要从教学内容、教学方法、科研方法、产学研结合等方面进行改革,不断提升学生素质及专业水准培养,适应大数据时代要求的信息化金融人才。
(一)创新教学方式及内容,培养信息型金融人才
借助课程资源的优化与大数据平台的搭建,探索适应大数据时代发展要求的教学方法。大数据时代,体现了信息的多元化与高流动性。课程资源也不再仅仅局限于课堂上,而是通过大数据平台实现了资源共享。金融学科教育可借助大数据时代的优势,不断探索微课、MOOC、翻转课堂等创新型教学方法,发挥课程资源与大数据平台的优势,提升教学效果。
(二)强调数量化研究在金融学科中的作用
大数据技术的发展与进步,对学生数据收集、计算与分析的能力提出更高的要求。未来金融学科的学术研究将涉及到更多运用大数据技术对海量数据进行的挖掘与计算。各大高校也必将加大对数据库以及数据平台的投入建设,并将研究成果运用到课堂教学中。
(三)开设金融实验室,营造大数据实验教学环境
运用大数据技术整合实验室资源,建立适应大数据发展要求的金融学科实验教学环境。顺应大时代发展的要求,金融实验室可以为应用型金融人才的培养,改革奠定基础,同时能够接收全球金融市场上的海量交易数据,搭建商业银行交易系统,金融模拟交易系统,金融风险分析系统等,为实验教学提供全面支持。
(四)加强校企合作,培养复合型人才
建立金融专业实习基地,加强校企间合作,促进产学研深度融合,培养定制型金融人才。在理论学习阶段可以不断丰富项目素材与数据,建立实习项目库,让学生在课堂中以项目为案例进行实践学习,将理论知识运用到项目的实施过程中去。在实践阶段可以将学生派到企业中实习,将前期学到的理论知识运用到实践,实现从学校到工作岗位的无缝对接。
摘要：大数据带来了时代的变革,互联网金融创新应运而生。本文首先对大数据的定义、互联网金融的内涵进行概述并阐述了大数据与互联网金融的关系。其次,对大数据时代背景下互联网金融创新成果进行概述,具体包括垂直搜索模式的互联网金融服务平台、众筹融资、第三方支付、P2P网贷以及互联网金融C2B模式。最后,对大数据时代互联网金融人才培养提出建议。
关键词：大数据,互联网金融,创新,人才培养
参考文献
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