大数据怎样影响着金融业

1. 大数据怎样影响着金融业

大数据对金融行业的影响有很多方面吧，目前大数据的来源主要包括浏览、购买、搜索、关注、社交的用户行为。对于金融行业来说最基本的影响就是对用户的画像更加精准了，传统的数据如年龄职业住址联系电话等信息自然不在话下，更重要的是对于用户的兴趣、喜好、性格、位置、习惯等细枝末节却非常有价值的信息的抓取非常到位，这是大数据对于金融行业最直接的影响。除此之外不得不提到的是征信，传统征信所依靠的是结构化的信用手段，需要大量的人工成本，而大数据征信则更加准确化、自动化、可视化。表述得不是很清楚可能有不够全面，希望能帮到你！

2. 大数据给企业带来哪些影响？

大数据的兴起促使传统企业进行了信息化转型，很多企业都会采用基于大数据技术的云服务产品来代替之前的传统营销工具。CRM由于实施流程相对更容易见效快，而逐渐被企业所青睐和重视。CRM的理念重在逐渐帮助企业实现从"以产品为中心"转向"以客户为中心"的营销战略，帮助企业规范和优化业务流程，同时让企业及时获取外部销售和市场信息，快速应对市场变化，从而带动企业从日常运作多方面来改进和完善管理，节约运营成本，提高企业经济效益。

企业实施CRM营销战略的关键主要包括了以下三点：

360度全面的客户管理
企业面对客户管理时候常常存在许多痛点，比如数据安全，客户信息的重复导致的撞单，因人员变动造成的客户流失。而CRM系统不但能完成客户资料的海量存储。在隐私设置上面，能根据权限设置导入导出，禁止复制，有效保证数据安全。多种方式防止资料重复，有效防止撞单、丢单、抢单等数据混乱情况。可根据CRM对客户信息设定共享、转移、分配，最大限度利用客户资源。在客户信息和数据存储方面，对资料搜集、筛选、跟踪、维护进行全方位跟踪和管理，避免因人事变动引发的客户流失。

营销自动化提高效率
在营销效率方面，企业可以利用CRM抓住每一个高价值的实时营销节点进行实时营销比如基于用户在网站的点击行为及时推送密切相关的产品信息，CRM还可以根据用户喜好通过电子邮件营销，将用户可能感兴趣的内容推送以提高点击率，从而为销售人员挖掘线索做了一个良好的铺垫。CRM系统能够通过对客户信息的搜集、整理，实现对客户的分类、分级、分地域管理，针对不同需求、特点、价值的客户进行精准的营销推广，发挥营销的最大价值。

报表科学的预测销售结果
统计图和报表是一种个性化查询方案，它保存了用户常用的查询需求，用最直观的方式表现出来，为管理决策者大幅节省了时间。只要有一个CRM账号，所有用户都可以建立自己的个性化视图，并拥有部分视图分配权限，可以灵活共享数据，提高团队协作效率。CRM系统根据报表生成各种统计图，使企业管理者随时掌握最新动态。

3. 谈谈大数据带来的影响有哪些？

大数据时代来了，会影响到哪些方面呢？

4. 为什么大数据对企业管理是重要的

信息化时代及时掌握信息是企业做出正确决策的基础。要选择正确的方向，就必须有足够的有价值的信息来作为决策基础所以企业需要在这个信息化时代迅速掌握信息，并从众多信息中选择出有价值的信息，从而根据这些信息作出判断最终作出决策。可以说信息是现代企业决策的基础。随着信息技术的不断进步,计算机在企业管理中的作用正逐步被人们所认识。实时的数据采集和网状的信息传递结构,彻底改变了数据的生成方式和以往的线性传递模式,从而大大提高了企业管理信息的效能。信息使用效率的提高,则可以大大缩短决策时间,加快企业对于环境变化的反应速度。对于现代管理者来说在管理方式上的一个重要特征就是：管理系统规模越大，结构越是复杂，对信息的渴求就越加强烈。实际上，任何一个组织要形成统一的意志，统一的步调，各要素之间必须能够准确快速地相互传递信息。管理者对组织的有效控制，都必须依靠来自组织内外的各种信息。信息，如同人才、原料和能源一样，被视为组织生存发展的重要资源，成了管理活动赖以展开的前提，一切管理活动都离不开信息，一切有效的管理都离不开信息的管理。 信息管理的是为了提高社会活动的参与的系统功能、最终提高社会活动参与着的系统效率或系统输出而进行的活动。它的最高目标是要维持系统的生存并促进系统的发展。而要达到这个目标，基本手段是利用系统（包括个人、组织和社会）内外的信息管理资源。为了达到这个目标而形成的信息管理内容：建立信息集约，实现信息流的数量控制，对量化信息进行整序与开发，以实现对信息的质量控制。其中伴随着宏观信息活动管理和社会整体信息资源配置管理活动。

5. 大数据对于管理理论与实践的影响

大数据对企业管理的影响： 
　　1.大数据对企业管理思想的影响 
　　大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。 
　　大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。 
　　2.大数据对企业管理决策的影响 
　　大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。 
　　其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。 
　　3.大数据对企业人力资源管理的影响 
　　人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。 
　　公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。 
　　4.大数据对企业财务管理的影响 
　　大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。 
总结：

大数据时代对企业的管理提出了更高的要求。信息化时代下企业每天都在产生大量的数据，大数据时代下，这些数据影响着企业管理的方方面面，它改变着企业的管理思想与管理模式，使企业的决策更加准确高效，使人力资源管理工作更便捷，使企业财务管理稳健、绩效考核客观公正，企业管理中应加强收集分析利用这些数据，确保数据的准确与安全防护。将传统经验、理论管理与大数据管理决策想结合，适应时代发展，将企业做大做强。

6. 大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试
如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。
在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。
大数据点燃
美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。
“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。
从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。
从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！
大数据渗透大世界
不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。
UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。
为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。
美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。
沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。
至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！
大数据创造大金融
金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。
一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。
不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。
在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。
当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？
大数据暗藏大隐患
像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。
“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？
微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。
无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。
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7. 谈谈大数据带来的影响有哪些

大数据时代，对人们生活的影响
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 
Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 
维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。 
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的，有很多年轻夫妇女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布，通常会顺带着买些啤酒。 
1、帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度； 
2、帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力； 
3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格； 
4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物； 
5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。 
数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。以上就是亿美软通在现实生活中对大数据的具体表现做的整理。 
未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，相信大数据的变革的不会止步。 
大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面  
大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
1. 大数据是什么
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用, 形成的智力资源和知识服务能力。
2. 大数据的特点：Volume 、Variety 、Velocity
艾瑞认为大数据满足以下三个条件：第一，数据体量巨大。根据IDC 的研究数据显示，2011年全世界的信息量是 1.8万亿GB ，相当于每个美国人在Twitter 上每分钟发布三条推文整整26976年，预计到2015年全世界将会有8万亿 GB的信息量。第二，数据类型繁多。除了包括以往便于存储的以文本为主的结构化数据，也包括网络日志、音频、 视频、图片、地理位置信息等大量的非结构化数据。据Gartner 预计，全球信息量中的85%由各种非结构化数据组 成。第三，处理速度快。1秒定律。大数据的3V 构成也导致其数据价值高但价值密度低的特点，也被称为大数据特 点的第4个V ，即数据价值Value 。
3. 大数据的来源
随着物联网的发展，人类产生和储存的数据类型越来越多样化，包括人与人之间产生的数据如社交网络、即时通讯 等信息，人与机器之间产生的数据如电子商务、网络浏览等信息，以及机器与机器间产生的数据如GPS 、监控摄像等。
4. 大数据现今的应用
大数据在越来越多的领域当中逐渐得到广泛的应用。通过对大数据的储存、挖掘与分析，大数据在营销、企业管理、 数据标准化与情报分析等领域大有作为，从实力雄厚的传统IT 企业及互联网公司到基于hadoop 平台初创公司纷纷 进入大数据领域中掘金。
（1）大数据营销利用对海量数据的挖掘和分析，实现对用户精准化、个性化的营销。例如：亚马逊；谷歌
（2）大数据咨询管理：为企业进行大数据获得、组织、 分析及决策，提供建模、规划、预测和预测性分析，帮助企业加快业务决策。例如IBM
（3）大数据标准化：让hadoop 的配置标准化，帮助企业安装，配置，运行 hadoop以达到对企业大规模数据的处理和分析。
（4）大数据情报分析：梳理所有可以获得的数据库， 对相关信息进行确认，并将其整合起来。
5. 大数据对思维方式的改变
过去，由于数据获取的困难程度，人们在分析数据时倾向于使用抽样数据，并通过不断改进抽样方法以提升样本的精确性，从而对整体数据进行推算，并竭力挖掘数据间的因果关系。但当前数据处理思维方式正逐步向全体性、混 沌性以及相关性演变，以适应数据量的爆发式增长。

8. 大数据对财务管理工作带来哪些影响

大数据对财务管理工作带来了一些影响，有好的方面也有不好的方面，具体表现主要集中在：
大数据让财务管理工作更便捷，更能分析出具体的问题和思路，特别是对于统计和薪酬制定等；
但是大数据中存在很多造假行为，有时候会误导财务管理工作者，做出错误的判断。