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play 大数据应基于三个领域

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　　新浪财经讯 由新浪财经主办的大数据战略发布会于2014年9月24日下午在北京·三里屯美嘉欢乐影城举行。新浪网副总编辑邓庆旭做主旨演讲，他认为国内大数据市场处于起步阶段。现有数据产品相对封闭一定程度上束缚了行业发展。

　　以下为发言摘录：

　　今天的主题是“Big Data，Big Future”新浪财经大数据战略发布会，说到这里我们还是从几个数字开始，-2000亿，2013年4月23号这一天，美联社的一个账号发布了白宫发生两次爆炸、奥巴马受伤，这条消息在世界传播，在非常短的时间内，资本市场就有反应，很快美国股市蒸发了两千亿美金。

　　三亿，这个数字跟我们在场的每一个人说出来都不陌生，是中国A股市场上每天4个小时的交易时间产生的逐笔成交数据，一共是三亿条。在这样一个高频交易逐渐到现实中的环境下，这些大的数据给我们带来什么呢？不光是中国的，还有美国的，美国股市每天成交量是70亿股，其中2/3都不是人操作的，很多都是通过基于大数据的程序化的交易工具，基于一些已有的算法，由机器来操作的，这就是大数据在驱动着交易的行为。

　　在我们国内，证监会[微博]也好，交易所也好，也在准备着大数据的稽核。

　　第三个，这幅图片中间HFT是高频交易的缩写，最上面的Progressive这是一家保险企业，在车险，目前美国有15万用户。在中国，有了事故了，事故会影响你明年保费的多少，这家公司是把每个人的开车习惯记录下来，这个人容易抢道，你这个人速度一般高于要求的速度，这些作为大数据分析，它甚至会提醒你车的速度，把这个跟你投保的数额关联起来。等于在我们目前的基础上又前了一步，真的到用户行为的层面解决问题。

　　左边是Caymen Atlantic对冲基金，也是通过大数据分析市场用户的情绪，包括大宗交易市场、趋势等等，这个对冲基金两年的收益率在22%以上。

　　最右边是气候有关的，天气保险公司，在美国的天气保险公司做什么呢？把联邦的农业险跟农民农田，美国两千多万农田的数据结合起来，农田遭遇的温度的变化，湿度的变化，通过传感器记录，这个数据作为补偿联邦的农业险，跟农户因为自然灾害遭受的农业损失之间的差额，是这家保险公司在做的，他们也是基于分布在所有的农民每一块农田里的天气数据的变化，气候变化来做出它的投资的决策的行为。

　　Lending Club是P2P的公司，个人的行为，个人跟机构之间如何决策的行为，这个有可能对车贷、房贷一系列基于个人信用的变化产生一些有益的帮助。

　　DataSift，这是一个美国大数据概念的公司，分析的是瞬时的社交行为数据的变化，每条微博的变化传递给市场什么信息，分析这个。现在就凭这个概念，已经是十亿美金的市值。

　　OnDeck是利用大数据对中小型企业进行分析，评估我该不该支持，做多大借贷行为是比较安全的，应该给它什么帮助，也是通过大数据的。

　　CitiBank，也是通过大数据分析在银行界走的比较前面的。

　　所有这些东西，都是在现在这个世界上人们开始尝试大数据的一些结果。

　　“与时俱进的大数据”，在现在这个时代，数据时代，商业社会时代，适应科技已经成了这个商业社会发展的必然。

　　我们看几个字母，Technology，T，反映了大家印象很深的技术变革的时代，数据存储技术的变革，网络通信技术的变革，超级计算数据的变革，这个时代已经过去了，我们能够想起的大公司，IBM[微博]也好，英特尔[微博]也好，就是这个时代的产物。

　　Information，I，这些公司正在影响着我们的生活，最典型的Google。

　　我们看第三个字母，就是V，四个单词分别代表四个意思，Volume、Velocity、Variety、Veracity，数据量、速度、类型多样化、数据的真实性，对他们的处理，让我们商业世界在今天的发展走向一个未来更高的层级有了可能，也意味着我们更多的走向大数据的时代。

　　从数据到大数据，这些都是一个技术环节，很多数据每个人每天都会有，新浪财经的数据也不是今天才有，发展了十多年为什么今天才开这个大数据的发布会？就是我们今天才发现了大数据的商业价值，大数据的商业化推动了大数据和数据的发展，同时大数据和数据的发展也会进一步的让商业化的行为往高级的方向驱动，这个数字，534亿美元，预测到的，到2016年在全球范围内单纯的大数据本身产生的价值空间。

　　2015年480亿，2014年321亿，比较直的曲线往上升。

　　25%，这是我们今天所有金融企业都关注的，在这样一个500多亿的空间里，25%，1/4的空间是金融企业，银行、保险和其他一些机构。第二我们看到服务行业的比例，占15%。金融和服务业占大数据产值的40%。

　　国内在这块的挖掘基本是在一个起步阶段。我们想大数据的应用在国内的可能范围跟国外是一样的，基于三个领域，金融产品的创新和营销，高频的程序化策略，风险控制跟预测。中国国内这样一个大数据市场的发展是不完备的，跟国内的现状也有关，国内的数据提供商万得、同花顺等是相对比较封闭的，金融机构的都知道，我们装一个客户端，你要想往外扩散，它不是开放的，这个行为一定程度上束缚了数据行业的发展。

　　国外大的数据商，路透也好，彭博也好，对中国市场的了解还不够深，适应变化的速度即使跟万得比，还有些慢，造成整个国内大数据市场就是起步阶段。

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