不是危言耸听 你买双鞋兴许引起第三次世界大战

发布时间:2016-08-12  来源:未知  作者:三趣时尚资讯网
(原题目:这不是危言耸听!你买双鞋也许就会引起第三次世界大战) 起源:头条号 作者:头条号 / 辰读财经 不管教科书上如何铺垫、分析前两次世界大战的起承转合,不可否定的是,经济是引发这两次战斗的基本起因。 就像我们熟知的蝴蝶效应,...

  (原题目:这不是危言耸听!你买双鞋也许就会引起第三次世界大战)

  起源:头条号 作者:头条号 / 辰读财经

  不管教科书上如何铺垫、分析前两次世界大战的起承转合,不可否定的是,经济是引发这两次战斗的基本起因。

  就像我们熟知的“蝴蝶效应”,亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀偶然振动,兴许两周后就会引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。一个看似很小的变化,经由一系列的发展,可能会对一个看似绝不相关的货色产生宏大的影响。

  在大数据时代,你买一双鞋的行为可能已经和石油价钱的变化同样重要,都会影响到银行的金融决议行为,甚至美国的失业率。在经济学原理中,产能多余会导致失业率回升,甚至引起经济危机暴发。而经济危机爆发又有可能会引起第三次世界大战。

  是啊!你买一双鞋的行为就像是亚马逊雨林里那只蝴蝶偶然震撼了下翅膀。

  你的消费行为如何影响大企业决策?美国的富国银行在分析能源行业的企业风险时,已经不单是收集能源价格的数据。以石油行业为例,富国银行现在不仅会收集石油产业链下游的石化、塑胶工业的相干数据,同样也会收集每桶原油增长1块钱,生产一双鞋的鞋底会增加多少钱,在零售终端,每个顾客能蒙受的鞋子涨价的幅度是多少。也就是说,大数据时代,银行的数据已经不再辨别所谓的个人金融或企业金融,所有的金融决策都是通过一个大的数据池,经过大整合后得出的论断。

  如何知道当油价降落10个百分点的时候,对下游所有的产业,他们的财务杠杆比率以及信用违约的比率会增加到多少。“当一个情境变化的时候,银行的获利以及风险率会到多少,这些数字已经不是使用传统的经济模型就可以去说明的了。”富国银行企业模型风险部副总裁刘维政说,“我们必须用实际的相关数据来证实,而这个数据已经细化到你购买鞋子的决策行为。”

  其实,在中国的金融业,数据也已经上升到血液一样重要的位置。

  与大多数传统银行所面临的窘境一样,中信银行也需要面对用度和人力资源的增速低于指标压力和业务发展增速的事实。但是,大数据分析却可以告诉一线客户经理——如何精准营销他的客户。

  “银行客户的需求是驾驭在客户的衣食住行基本上的次生需求,并不是原生需要。所以我们也在踊跃地与外部开展一些协作。好比,与百度配合就能知道我们的客户在搜索什么,他们需要什么,在什么样的场景下可以裁减后续的渠道,可以给我们的客户提供他想要的产品和服务。”中信银行总行零售银行部客户服务管理处袁东宁博士说。

  在富国银行,无论是企业还是个人的资产构造都会被分成两个层面。一个被称为“教训数据”,是来自于银行内部交易或者顾客与银行交易所产生的资讯,另外一个是外部数据,这局部数据并非通过银行所产生,但银行必需针对这些关系行为进行分析,这是现今银行面临的极大挑战。

  在美国,当车主购买汽车保险时,还会得到一个“加速追踪器”,它的作用是记载车主的急刹车数据,由于常常紧迫刹车,代表的是这个人产生事变的几率会不断上升,保险费用就会上调。富国银行同样会收集这些数据来评估个人信誉和交易行为。

  以前银行只知道用户的账户有多少余额、存根等,但是现在通过数据分析,他们可能知道这个客户可能要去度假,或者他要买屋子了。那么,越对数据进行发掘,就越对这个客户能够了解更多,能更好地满意他的需求。

  与银行业雷同,电信行业也在通过客户的网上搜寻偏好等信息。沙特电信会对客户进行性命周期进行管理,晋升客户休会,并猜测他们可能需要从沙特电信购置的下一项产品或服务。“同时,咱们也会依据客户的立场、行动的转变来评估他们的散失率危险。”沙特电信客户生命周期治理总经理Luca Decarli说。

  家电品牌飞利浦电子也开端尝试用云和大数据为用户供给附加值。当初电动牙刷可以收集刷牙者的使用信息,比方刷牙的频率、多长。通过云端和大数据分析,飞利浦能够告知自己电动牙刷的终极用户,你本人、你的孩子刷牙的情形,这些有分数还可以分享到社交工具中。这就是当数据累加到必定的数目后,飞利浦可以提供应用户的附加值。

  大数据分析服务供给商Teradata(天睿公司)大中华区大数据事业部总监孔宇华说:“这多少年始终都在谈大数据,要晓得数据存储起来是不用的,要把数据拿出来分析,发生分析的价值,再把这些分析出来的洞察放到业务部门、放到营销部门或风险部分等出产体系里,才是最有有价值的。”

  技术之外,还需过关斩将

  大数据不是单纯的数据存储,而是应用分析去发明数据的价值。“因为大数据分析技术的支撑,信息内容范围和多样化的激增正在带来数据驱动型企业优化分析架构技术的明显变更。下一代数据剖析解决计划将是商业跟开源技术,甚至一直增添的云安排技术等多元化技术的综合。”Teradata首席技术官Stephen Brobst说。

  就在4月末,Teradata发布旗下的寰球化征询公司Think Big公司应用Apache Spark扩大数据湖与管理服务业务。Think Big公司总裁Ronald Bodkin表现:“首次接触数据湖时,企业对准确使用Spark和Hadoop所需专业技术、经验和方式的需求正在爆炸性增加。部署Spark应成为企业信息与分析战略中的重要组成部门。我们的Spark客户已在全渠道花费个性化、高科技制作业实时故障检测等范畴付诸实际。

  “技术仿佛永远不是推进新的贸易模式或新业务发展的独一门槛,在技术之外,商业组织还须要面临哪些挑衅?

  在袁东宁看来,银行面临的挑战有5个层面。第一是策略层面。企业是否把数据看作十分重要的战略资产,并且有相应投入;第二是有平台,需要IT的支持去实现数据的寄存;第三是分析工具,在业务层面辅助银行更深档次地懂得这些数据;第四是找到相应的业务利用;第五,数据人才,也就是数据科学家,这与传统的IT职员仍是不同。

  数据迷信家、数据工程师与数据分析师

  技巧是很轻易控制的,然而这个人要有适合的技巧,才是最主要的。有了这个技能,能力够应用技术,才干把这个技术变得更好。

  大数据分析的进程往往会波及到数据科学家、数据工程师与数据分析师这三个不同的角色。听上去相似的三类人,在大数据分析的过程中分工并不相同。

  数据科学家是摸索者的角色,负责发明新的数据之间的关联性,但他们并不能自己生产产品供数据分析师使用;这时候,需要数据工程师来负责把数据科学家的“点子”产业化,做成一个产品;而数据分析师要运用数据工程师生产出来的产品去分析业务问题,并且输出这一问题的解决方案。

  这与沃达丰新西兰公司分析及数据战略经理David Bloch的观点不约而同。“大数据时期, 中心的技能是数据,而不是技术。”技术在这里充任工具的角色,功效是来做数据分析。“我感到最大的一个挑战就是,高层引导可能了解分析的洞察力,可以阐明某个数据带来的变化,而后告诉高管这些都象征着什么,这实在是业务流程的变化。所以想要变更,首先分析工具要有业务的洞察力,同时,还要看一下本钱或利润率。”

 



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