大数据运管模式

大数据运管模式

　　大数据运管模式，近些年来网络迅速发展，大数据技术被广泛应用于生活的方方面面，也形成了一套比较完整的大数据运管模式，目的就是更好地服务于人们的日常生活，以下就是大数据运管的几种主要模式。

　　大数据运管模式1

　　1、平台模式

　　平台模式的优势在于，它建立在庞大的数据流量系统的基础之上，对申请金融服务的企业或个人情况十分熟悉，相当于拥有一个详尽的征信系统数据库，能够很大程度解决风险控制的问题，降低企业的坏账率；依托于企业的交易系统，具有稳定、持续的客户源；平台模式有效解决了信息不对称的问题，在高效的IT系统之上，将贷款流程流水线化。

　　平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。

　　同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。

　　阿里小贷以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。

　　阿里金融通过其庞大的云计算能力及数十位优秀建模团队的多种模型，为阿里集团的商户、店主时时计算其信用额度及其应收账款数量，依托电商平台、支付宝和阿里云，实现客户、资金和信息的封闭运行，一方面有效降低了风险因素，同时真正的做到了一分钟放贷。

　　2、供应链金融模式

　　供应链金融是供应链管理的参与者(核心企业)作为组织者，对供应链金融资源进行整合，为供应链的其他参与方的资金提供渠道的一种融资方式，能够通过整合资金、资源、物流等活动提高整个供应链的资金运用效率。供应链金融的具体产品，包括第三方金融机构对供应商的信贷产品和购买商的信贷产品。

　　供应链金融作为一种创新产品，有极大的社会和经济价值，一方面可以满足企业的短期资金需求，促进整条产业链的协调发展，另一方面，通过引入核心企业能够对资金需求企业以及产业链进行风险评估，可以扩大市场服务范围。以电商企业为代表的互联网巨头利用供应链金融模式，可以有效解决传统供应链金融发展过程中的一系列问题，增加对中小企业的关注度及实际服务效果。

　　京东商城、苏宁的供应链金融模式是以电商作为核心企业，以未来收益的现金流作为担保，获得银行授信，为供货商提供贷款。

　　大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。

　　大数据运管模式2

　　运营商大数据运管模式都有什么优点呢？

　　1、数据非常精准

　　运营商大数据最主要的一个优点就是数据非常的精准。可以获取的数据有很多，比如某些品牌的竞价还有优化。还有一种情况是，如果关键词的排名非常的靠前。这种情况下，那些网站访客，还有一些软件的用户，这些客户的搜索意向非常的强，而且也非常的主动。

　　2、数据的转化率比较高

　　虽然在很多情况下排名的网站，在点击的过程中，成本都非常的高，但是获得的数据是非常精准的。这个时候可以参考同行的一些数据，这样可以把同行的数据作为抓取源。然后再用相对比较低的价格，这些同领域的客户都争取到，这一点的优势是非常明显的。

　　3、数据具有可控性

　　运营商大数据在运行的过程中，很多情况下都是自己抓模型。这样就可以马上知道是从哪些网站或者是哪些软件里面获得的.这些数据。所以说数据的可控性是非常强大的，另外运营商大数据在运行的过程中，数据也是非常全的，它覆盖了很多个领域，也覆盖了很多的网站，除此之外，这些数据还覆盖了很多的软件，对数据的全面更加具有优势了。

　　如何应用大数据进行管理？

　　现在各种各样的广告营销越来越难即便精准如百度竞价，好多访客也只是看看就走开了，浪费了大量的推广费用，想知道客户的联系方式好做二次营销，比登天还难。但是和运营商合作直接获取访客信息，并不需要销售再去问客户的信息，就能实现精准营销，连网页推广费用都省了，是不是一步到位？

　　如果能合理的运用好运营商大数据，那么从其中获得的数据的价值是非常大的，而且可以运用的场景也非常的多。虽然有时候会受身份所限，但是只要开展的数据应用合法，那么就不会有太大的问题。所以对于运营商这种天然属性不要持过多的怀疑态度。

　　大数据运管模式3

　　一、大数据环境下企业经营管理面临的挑战

　　（一）数据分析的效率问题

　　对于传统的企业来说，企业需要进行分析的数据的数量有限，但是大数据时代下，企业每天都会接受大量的数据。科学技术的发展已经解决了大量数据的存储问题，但是对于大量数据的分析仍然是企业面临的挑战。企业需要提高对数据的整合管理和分析的效率，只有这样才能在有限的时间内充分的分析顾客的喜好，这对于企业来说也是巨大的挑战。

　　（二）个人数据较为敏感

　　对于企业来说，很多客户的数据都属于个人信息，这是涉及到个人隐私的事情，所以企业在对数据进行处理的过程中存在着泄露个人隐私的巨大风险。

　　一旦由于企业本身对数据的处理不当，或者是黑客的攻击导致大量的客户信息泄露，那么就会给客户造成恶劣的影响。企业的公司品牌便会在客户的眼中大打折扣，而公司品牌是属于企业的无形资产，是不可估量的价值，企业的品牌营销需要大量的时间去构建，会给企业造成不可估量的名誉损失。

　　另外一个方面，个人信息也会涉及到法律上的相关问题。企业要想知道顾客的喜好需求或者是顾客的联系方式等，便需要大量客户的信息，但是这些信息的获取是否是合法的，是否是符合道德要求的，这些都是需要重点关注的问题。所以企业需要采取一定的方法避免对客户的数据泄露。

　　（三）企业不重视对大数据的维护

　　对于大数据时代来说，大数据是一把双刃剑，企业对于大数据如何运用决定着企业未来的发展，如何把大数据时代下的挑战转化为机遇也是企业需要面临的问题。大部分企业都重视对大数据的收集和数据运营的最后结果，但是不重视对数据的维护和管理，这是目光浅显的做法。

　　数据的收集需要大量的人力物力，消耗大量的时间和金钱，很多企业都尝到了大数据运算分析结果带来的好处，所以也只重视最终的运营结果，但是他们不知道的是如果对数据维护不到位的话，下一次的数据收集又要投入大量的时间精力，这对于企业来说也是大量的损耗。

　　还有很多企业认为数据维护需要投入额外的金钱，不愿意增加数据的成本，导致最后企业的数据发展速度跟不上市场的脚步，被市场远远地甩在了身后。

　　（四）数据信息冗杂

　　大数据的特点是数据的信息量大，冗余信息较多，这也给数据的分析带来了非常大的难度。对于收集到的客户的大量信息，企业需要对数据进行精准定位，筛选出跟本公司密切相关的客户信息，这才是对于企业来说有价值的信息。

　　但是通常这部分信息在总体信息中的占比非常少，需要企业投入一定的时间对于数据进行精准处理，这也需要企业拥有一批专业素质过硬的人才，设计出一套适合自己企业数据处理的模式，而很多企业为了节省成本，往往不会花费大量的时间和精力去设计出一套数据处理系统。如果没有对企业信息的精准分析，会对企业的市场营销造成影响，这也是企业在经营管理的过程中面临的挑战。

　　（五）管理者不重视数据营销

　　由于我国企业的管理制度，很多时候都是管理者一人独大，管理者拥有着绝对的话语权，如果企业的管理者不重视数据的重要性，只是主观臆断，很容易造成判断上的失误，不根据数据提供的信息分析市场的发展趋势，只是根据以往的经验，很容易做出不符合市场发展的科学决策，影响企业的利益，严重的甚至威胁企业的发展。所以管理者不重视数据营销的作用会增加大数据环境企业的经营管理的挑战。

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