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play 大數據應基于三個領域

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　　新浪財經訊 由新浪財經主辦的大數據戰略發布會于2014年9月24日下午在北京·三里屯美嘉歡樂影城舉行。新浪網副總編輯鄧慶旭做主旨演講，他認為國內大數據市場處于起步階段。現有數據產品相對封閉一定程度上束縛了行業發展。

　　以下為發言摘錄：

　　今天的主題是“Big Data，Big Future”新浪財經大數據戰略發布會，說到這里我們還是從幾個數字開始，-2000億，2013年4月23號這一天，美聯社的一個賬號發布了白宮發生兩次爆炸、奧巴馬受傷，這條消息在世界傳播，在非常短的時間內，資本市場就有反應，很快美國股市蒸發了兩千億美金。

　　三億，這個數字跟我們在場的每一個人說出來都不陌生，是中國A股市場上每天4個小時的交易時間產生的逐筆成交數據，一共是三億條。在這樣一個高頻交易逐漸到現實中的環境下，這些大的數據給我們帶來什么呢？不光是中國的，還有美國的，美國股市每天成交量是70億股，其中2/3都不是人操作的，很多都是通過基于大數據的程序化的交易工具，基于一些已有的算法，由機器來操作的，這就是大數據在驅動著交易的行為。

　　在我們國內，證監會[微博]也好，交易所也好，也在準備著大數據的稽核。

　　第三個，這幅圖片中間HFT是高頻交易的縮寫，最上面的Progressive這是一家保險企業，在車險，目前美國有15萬用戶。在中國，有了事故了，事故會影響你明年保費的多少，這家公司是把每個人的開車習慣記錄下來，這個人容易搶道，你這個人速度一般高于要求的速度，這些作為大數據分析，它甚至會提醒你車的速度，把這個跟你投保的數額關聯起來。等于在我們目前的基礎上又前了一步，真的到用戶行為的層面解決問題。

　　左邊是Caymen Atlantic對沖基金，也是通過大數據分析市場用戶的情緒，包括大宗交易市場、趨勢等等，這個對沖基金兩年的收益率在22%以上。

　　最右邊是氣候有關的，天氣保險公司，在美國的天氣保險公司做什么呢？把聯邦的農業險跟農民農田，美國兩千多萬農田的數據結合起來，農田遭遇的溫度的變化，濕度的變化，通過傳感器記錄，這個數據作為補償聯邦的農業險，跟農戶因為自然災害遭受的農業損失之間的差額，是這家保險公司在做的，他們也是基于分布在所有的農民每一塊農田里的天氣數據的變化，氣候變化來做出它的投資的決策的行為。

　　Lending Club是P2P的公司，個人的行為，個人跟機構之間如何決策的行為，這個有可能對車貸、房貸一系列基于個人信用的變化產生一些有益的幫助。

　　DataSift，這是一個美國大數據概念的公司，分析的是瞬時的社交行為數據的變化，每條微博的變化傳遞給市場什么信息，分析這個。現在就憑這個概念，已經是十億美金的市值。

　　OnDeck是利用大數據對中小型企業進行分析，評估我該不該支持，做多大借貸行為是比較安全的，應該給它什么幫助，也是通過大數據的。

　　CitiBank，也是通過大數據分析在銀行界走的比較前面的。

　　所有這些東西，都是在現在這個世界上人們開始嘗試大數據的一些結果。

　　“與時俱進的大數據”，在現在這個時代，數據時代，商業社會時代，適應科技已經成了這個商業社會發展的必然。

　　我們看幾個字母，Technology，T，反映了大家印象很深的技術變革的時代，數據存儲技術的變革，網絡通信技術的變革，超級計算數據的變革，這個時代已經過去了，我們能夠想起的大公司，IBM[微博]也好，英特爾[微博]也好，就是這個時代的產物。

　　Information，I，這些公司正在影響著我們的生活，最典型的Google。

　　我們看第三個字母，就是V，四個單詞分別代表四個意思，Volume、Velocity、Variety、Veracity，數據量、速度、類型多樣化、數據的真實性，對他們的處理，讓我們商業世界在今天的發展走向一個未來更高的層級有了可能，也意味著我們更多的走向大數據的時代。

　　從數據到大數據，這些都是一個技術環節，很多數據每個人每天都會有，新浪財經的數據也不是今天才有，發展了十多年為什么今天才開這個大數據的發布會？就是我們今天才發現了大數據的商業價值，大數據的商業化推動了大數據和數據的發展，同時大數據和數據的發展也會進一步的讓商業化的行為往高級的方向驅動，這個數字，534億美元，預測到的，到2016年在全球范圍內單純的大數據本身產生的價值空間。

　　2015年480億，2014年321億，比較直的曲線往上升。

　　25%，這是我們今天所有金融企業都關注的，在這樣一個500多億的空間里，25%，1/4的空間是金融企業，銀行、保險和其他一些機構。第二我們看到服務行業的比例，占15%。金融和服務業占大數據產值的40%。

　　國內在這塊的挖掘基本是在一個起步階段。我們想大數據的應用在國內的可能范圍跟國外是一樣的，基于三個領域，金融產品的創新和營銷，高頻的程序化策略，風險控制跟預測。中國國內這樣一個大數據市場的發展是不完備的，跟國內的現狀也有關，國內的數據提供商萬得、同花順等是相對比較封閉的，金融機構的都知道，我們裝一個客戶端，你要想往外擴散，它不是開放的，這個行為一定程度上束縛了數據行業的發展。

　　國外大的數據商，路透也好，彭博也好，對中國市場的了解還不夠深，適應變化的速度即使跟萬得比，還有些慢，造成整個國內大數據市場就是起步階段。

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