
大数据引发行业井喷 让数据“活”起来
“气象大数据不仅可以让人们知道天气,更重要的是帮助企业从天气中减少损失或盈利。”中国气象局公共气象服务中心副主任潘进军介绍,国外的气象大数据应用已经比较成熟,英国的气象服务已经全部商业化,年产值达到2600亿美元,美国1600亿美元,日本100亿美元,而中国只有6亿美元,专业的气象数据服务在中国市场前景巨大。
2014年5月27日,中国气象局与阿里云达成战略合作,挖掘气象大数据的深层价值。海量气象数据将通过阿里云计算平台,变成可实时分析应用的“活数据”。据悉,这些数据核心应用之一将供保险行业开发气象类保险产品。
在双方战略合作中,阿里云将为中国气象局提供稳定、高效的云计算服务,还将提供技术支持,与气象局共同搭建“中国气象专业服务云”,面向有气象数据需求的企业提供专业化的云计算服务。
其中,国外气象数据在保险领域的应用成为重点。极端天气事件不仅影响人们的正常生活,还给农业、旅游业、娱乐业等对气象敏感的行业带来了不小的经济损失。为了减少损失,“气象保险”在美国、日本等国家应运而生,“樱花保险”、“酷暑保险”、“浮冰保险”、“台风保险”、“旅游气象保险”、“下雪保险”等五花八门,各具特色。一家德国研究机构的研究结果表明,全球每年需要100亿美元气象保险资金。
去年,淘宝保险携手安联财险推出的中秋赏月险,让气象类保险完成第一次与民众的亲密接触。而早在2008年北京奥运会时,也根据天气变化引入了保险机制。如果因为天气原因导致开幕式无法照常举办或推迟,就可以获赔。就在不久前,众安保险还推出了国内第一款“高温险”。
但相比国外,国内气象险种并不丰富。保险专家认为,保险产品开发的核心是数据精算,开发气象类险种,则对数据以及数据应用能力都有着更高的需求。以赏月险为例,安联财险的精算团队收集了国内过去20年几十个城市中秋当天气象数据,并以此为基础建立风险模型开发产品。
在专家看来,赏月险涉及到的精算和数据毕竟简单,而如果涉及到农业生产等专业领域的气象保险,则需要有更丰富的气象数据和庞大运算来支撑。气象数据专业化程度高,不仅横跨历史周期长,同时,区域性差异也非常明显。如何获取足够的气象数据,以及如何使用庞杂的气象数据用以精算,单纯靠保险行业来完成并不现实。
在保险业内看来,中国气象局和阿里云的合作,将成为我国气象险发展的“数据粮仓”。 “拥有了气象数据和运算能力,国内气象险有望迎来一轮井喷似发展”。利用气象云所提供历史和预测的气象数据,可帮助保险公司精算部门评估天气保险产品的可行性、定价、赔率等重要指标;基于实时监测的天气数据可为保险公司提供赔付指导。
据悉,在与阿里云的合作中,中国气象局计划深度挖掘利用的数据包括:60多年来的历史气象数据;全国2万多个观测站、卫星、雷达监测的气象观测数据,包括降水、温度、风力风向、地面结冰、太阳辐射、酸雨、空气能见度等30余种要素;短期、中期、长期的精细化气象预报数据品;通过国际交换获取的全球气象观测、预报数据。
据透露,目前已经有多家保险公司跟进,希望能和中国气象局和阿里云的气象大数据进行对接。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10