电信大数据金融,大数据在金融行业的应用与挑战a

大数据征信从电信、金融、社保等机构的各种数据源获取数据，并对数据进行收集、清洗、整合，确保数据质量处于可靠状态。大数据如何影响金融行业？大数据可以挖掘和分析财务信息的深层内容，让决策者抓住重点，引导战略方向，大数据在金融行业的应用与挑战A有四个基本特征，金融行业基本上是全球所有行业中最依赖数据的，也是最容易实现数据变现的。

大数据无处不在。应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、健身、娱乐。下面详细介绍大数据在各行业的具体应用。制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产流程改进、生产过程能耗优化、工业供应链分析与优化、金融业生产计划与调度，大数据在高频交易、社情分析、信用风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。

互联网行业，借助大数据技术，可以分析客户行为，推荐产品，投放针对性广告。在餐饮行业，利用大数据实现餐饮从线上到线下，彻底改变传统餐饮运营模式。在电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，推出客户留存措施。在能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改善电网运行，合理设计电力需求响应系统，保障电网运行安全。

大数据时代，谁拥有数据，谁就拥有财富。数据服务业的发展，数据应用水平的提高，都离不开专业的情报分析师。一般来说，大数据可以分为三种:企业数据、公权力机构数据和开源网络数据。前两者的挖掘和应用价值有限。目前，世界各国都重视开源网络数据。挖掘大数据的价值，获取准确可靠的目标对象(人、事件、机构、项目等)信息。)，需要情报分析人员充分利用自身的技术、方法、经验和手段，建立和理清侦查任务的内在逻辑关系。只有通过综合判断，才能从繁杂冗余的数据中找出价值。

从全国的数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海等地区数据资源丰富，东部地区数据产量和存量高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区平均每月省际互联网出口总流量占全国一半以上。在以北方和东部为广泛代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他省份。其中，北方数据企业数量占全国比例近70%，广东、北京大数据发展水平较高。

从数据产出的区域分布来看，2019年全国排名前十的省份分别是广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北、湖南。从人均数据产出来看，2019年排名前十的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏、辽宁。整体来看，东部地区的数据产出和人均数据产出都高于西部地区。2019年，中国平均每月平均省际互联网出口流量为3EB。