京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
11315企业征信:大数据来袭,你准备好了吗
“大数据”这个词近两年很火。但大数据到底是什么?它的价值又在哪里?很多人却并不太了解。
大数据的最大价值在于数据的再利用。数据如果发挥作用,首先要全面,其次要真实。如果大量全面而真实的数据汇集到一起,则会爆发出极大的价值。
比如,一家企业产品质量不合格,这数据本来只是停留在质检部门的网站上。但如果可以再利用,则会产生新的价值。征信机构可以通过依法采集企业的这类信息,去加工形成企业信用档案,供大众查询。目前,一些征信机构已经在这么做了,比如11315全国企业征信系统。
大数据具体到个人亦然。
前段时间在网上看了一篇文章。一名顾客打电话预订海鲜比萨,结果客服告诉他,海鲜比萨并不适合他,因为“根据您的医疗记录,你的血压和胆固醇都偏高。”客服为之推荐的是一种低脂健康比萨,因为顾客上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。客服告知顾客,不可以刷卡,因为“您的信用卡已经刷爆了,您现在还欠银行4807元,而且还不包括房贷利息。”客服建议顾客直接带现金来店取比萨,因为根据定位系统,“您正在解放路东段华联商场右侧骑着一辆摩托车。”
故事虽然有些极端,但却道出了大数据的本质:数据的整合和再利用。
当然,这个故事目前还不太现实。目前我们的很多信息掌握在政府各级职能部门手中,虽然《政府信息公开条例》已于2008年正式实施,但目前离政府信息完全公开依然有很大的距离。此外,即使所有的信息都依法公开,这里面还涉及到个人隐私的问题。哪些应该公开?哪些不该公开?目前并无明确的法律规定。
此外,大数据所包含的内容要远甚于此。对于个人来讲,政府各级职能部门的信息及医院、移动通讯公司等企事业单位的信息还不足以展现大数据的价值。社交工具的价值也应得到体现。
试想一下,将来如果所有的信息均对外公开,并且经过处理和加工,形成了大数据效应,那生活会是怎样?
求职时被拒。因为“你之前所在的公司对你有负面评价,觉得你工作态度有问题。你在QQ空间和微信朋友圈里发布了很多针对前公司的负面评价,这些评价可能真实,但如此对待老东家,这样的品行我们不喜欢。”
处对象时被拒,因为“社交工具中发布的负面情绪过多,为人情绪化,不靠谱。同时医疗系统显示,你前段时间刚做了一个心脏搭桥手术,身体健康让人怀疑。此外,根据定位系统,你多次在三里屯和后海等地驻足,经常泡吧的人,我不喜欢。”
买车上保险时,被要求提高保费。因为“导航系统显示,你在开车时经常存在超速、急刹车和急转弯的情况。而且交警部门公示的信息显示,你曾因酒驾而被扣12分。”
去饭店就餐时,不再由自己点餐,而改由专职营养师推荐,因为你的医疗记录已经公开。营养师会根据你的身体情况为你推荐最适合你的菜品。
去超市买菜时,导购会直接将你引到你想要的蔬菜面前。因为你之前曾多次在这家超市买菜,他们分析了你的买菜记录后,已经得出了你的喜好。
在网上买东西时,系统会根据你之前的购买记录和浏览记录,自动地为你推荐商品(现在也有系统推荐,但做得还很不好)。通过短信或其它方式,发送到你的手机。你只需稍加回复,便可坐等产品上门,而不需要再次登录购物网站。
去医院看病时,医生会额外地给你开些补充维生素的药,因为社交工具上你发表图文的时间经常在凌点之后。
去一个陌生的地方出差,手机系统会自动提示你,你有一个高中同学正在这个城市,尽管你们已经有很多年没联系。系统还会告诉你该同学的上班地点和居住地点。因为定位系统显示你这个同学工作日每天早上都从一个地点出发,9点左右总会到达另一个相同的地点。在经过分析后,系统得知,之前的地点便是其居住地点,后来的地点便是其工作地点。系统会根据你所在酒店的位置,为你提供最佳的出行方案,打车还是坐公交,还有什么时候见面最合适。同时会将该同学的公司名称及工作岗位告知你,让你提前熟知,免得你俩见面聊天时尴尬。
……
也就是说,大数据的价值在于整合所有的数据,使之产生聚合效应。大数据有效打通了信息壁垒,让我们不再面对一个不熟悉的世界。
这是一个趋势。任何人无法躲避。我们所做的,就是迎接它。
将来,我们的隐私注定会频繁地与大数据产生碰撞。这也是大数据时代发展过程中注定也遭遇到的。如何解决这个问题,需要的不只是技术,更是法制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06