中国大数据行业现状

中国大数据行业现状（精选6篇）

中国大数据行业现状 第1篇

中国大数据行业调查报告

公司使用大数据的基本情况

无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生产环境实践大数据，并有成功的用例/产品；24.5%的公司已经做了足够的了解，开发准备就绪；基本不了解的只占3000+用户的13.5%。

现有公司大数据的使用情况

其中，大家对大数据平台提出的的主要需求有：36.5%是进行海量数据的离线处理，比如大数据BI；23.2%是为了大量数据的实时处理，比如在线交互式分析；40.3%的公司的大数据平台则同时负责这两种业务。

大数据平台主要负责的业务

传统观念下，大数据往往是大型互联网公司的玩物。然而，通过本次调查，我们却发现在那些对大数据平台有需求的公司中，研发团队规模远没有我们想象的大，29.11%的研发团队仅有1-10人，次居第二的10-50人的规模占到了25.77%,两种规模的研发团队就超过了一半。可见，当下大数据的需求已不止步于大型公司。

研发团队规模 从传统架构到大数据时代应用程序架构的转变往往都会遇到一些问题和挑战。在对计算框架门槛调查中，非专业人士难于入手这一难题的比例达到了46.5%，这对企业人才的培训提出了迫切的要求。

当下计算框架使用过程中存在的问题

打造大数据平台需要企业克服诸多问题和挑战，尤其是安全性和可靠性方面。

大数据平台打造的主要挑战 大数据技术现状 大数据技术在开发者或从业人员的应用中逐步走向成熟，这些成熟的技术在开发人员的探索中得到了初步的稳定发展，公司的使用便是对这些技术的肯定。包括开发语言，数据分析语言、数据库等在内的大数据工具，究竟哪个更适合自己的业务，相信开发者们都有自己的评判标准。

在众多的开发语言中，大数据平台开发者们尤为青睐Java，占到了总比例的65%，远远超过其他开发语言。值得一提的是，Hadoop本身就由Java实现的。

大数据开发语言

在大数据分析语言中，SQL的使用比例达到了64%，是R语言使用者人数的2倍之多。我们从中不难看出SQL-on-XXX项目的前景；同时从R的支持率上，也看到了更多非技术人员，比如数据分析师对低门槛分析类语言的需求。

大数据分析通常用的语言

在大数据存储上，HBase则以67.55%的比例位居榜首，远超其他数据仓库，当然这点与Hadoop原生支持是分不开的。

大数据存储中适合的数据库

对存储在HBase或Cassandra这样NOSQL数据库中的数据进行复杂查询，Solr、Elasticsearch、Splunk等主流的搜索引擎差距并不大。

对存储在NOSQL数据库中的数据进行复杂查询，比较合适的工具 大数据未来发展

诚如上文所说，许多对大数据有需求的公司并不一定具备强大的研发团队，在大数据处理过程中往往遭遇众多挑战。那么，在面临这些挑战时，开发者最迫切需要的是什么？

为了解决公司中的实际问题，39.28%的人希望拥有更犀利和通用的计算框架；37.88%的人希望能拥有更好的数据挖掘算法；21.59%的人则对保障性更高的运维有了更多的期盼。

为了解决公司的实际问题，最希望拥有的新技术

良好的大数据计算平台能够有效地支撑企业的海量数据，对于下一代通用大数据技术平台，Spark和Hadoop是公司的主要选择。同时，我们也看到了新贵Spark的发展前景，对比老将Hadoop，差距也仅有3.7%。

人们看好的下一代通用大数据计算平台

现有公司中，大数据平台已包含的部件位居前三的主要是SQL数据库（90.3%）、NoSQL数据库（50.7%）和HDFS（47.2%），在此基础上，公司计划添加的部件主要包含SQL数据库（57.2%）、Spark（41.5%）和NoSQL数据库（26.9%）。从各公司已有大数据部件和计划添加的部件可以看出，SQL数据库和NoSQL数据库在公司的大数据平台中发挥了重要的作用，得到了各公司的青睐。

现有大数据平台已包含的部件

现有大数据平台计划添加的部件

为了获取更高的收益，企业在前期需要进行有效地成本投入，对大数据平台的投资，公司更加不会吝啬，其中被调查的人群中，45.7%的人所在企业有追加投资大数据平台的打算，同时，公司也期望能够通过多种途径完善大数据平台，主要的完善途径包括基于开源平台自主研发、购买成熟的解决方案，使用公有云。

企业期望完善大数据平台的途径

使用公有云也是企业期望完善大数据平台的有效途径之一，在选择公有云平台方面，企业也面临着很大的倾向性，45.26%的人将阿里云作为首选。

公有云平台的选择 大数据技术培训

技术培训能够对开发者起到一定的指导作用，使得听众可以系统全面的把握新技术的知识脉络，了解技术的发展趋势。在此次调查活动中，69.4%的被调查者表示从未参加过大数据平台构建的技术培训。对于技术培训的形式，49%的人希望是线上培训，收费，成系列型的大数据解决方案，专攻一个方向，解决实际问题；37%的被调查者还是希望免费进行技术培训，即使不成系列，无论是线上线下，能听一节是一节。虽然收费在一定程度上影响了开发者对大数据技术培训的热情，但是能够切实解决实际问题，得到技术和能力的提升，仍是相关技术人员追求的培训目标。

更适合的技术培训形式

那么，对开发者来说，大家特别期望从技术培训中获取的知识又会是什么？

中国大数据行业现状 第2篇

随着互联网金融行业竞争的不断加剧，大型互联网及金融机构间并购整合与资本运作日趋频繁，国内优秀的互联网及金融企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对当前市场环境和发展趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。随着时间的推移，互联网金融的发展仍处于加速状态，行业内的洗牌和扩张也呈现双极递增趋势，其中尤以P2P和股权众筹为最。

（1）互联网金融概述

1.1互联网金融的定义

互联网金融，是一种利用通信网络和技术开展金融活动的模式。广义上一切金融活动在互联网的应用都可以称为互联网金融。

本报告分析的互联网金融主要包括三种类型：一是银行利用互联网技术来延展支付业务类型；二是第三方支付和基于第三方支付衍生出的网络金融平台；三是网络借贷。

图表 互联网金融三种类型

1.2互联网金融三大核心要素

互联网金融模式有三个核心部分：支付方式、信息处理和资源配置。

图表 互联网金融三大核心要素

（2）互联网金融行业投资效益分析

2015Q3中国第三方互联网支付交易规模达到30747.9亿元，同比增长52.6%，环比增长9.3%。第三季度，航旅、网游等传统行业增速较稳，基金申购增速放缓，第三季度交易规模环比增速有所放缓，第三方互联网支付总体交易规模达到3.0万亿；加上第三季度电商行业进入淡季，网购、电商B2B交易规模增速偏低，导致第三方互联网支付交易规模增速有所下降，环比增长9.3%。

图表 2014-2015年中国第三方互联网支付交易规模

（3）互联网金融行业发展机遇与挑战

3.1中小微企业融资市场机会分析

据统计，目前，我国互联网金融行业中小企业数量居前的六个省市分别是广东、浙江、江苏、上海、山东和北京，各省市占比情况如下图所示：

图表 中国互联网金融中小企业分布情况

3.2互联网金融当前存在的挑战

目前，我国互联网金融行业面临着巨大的发展机遇，同时也存在着部分问题，如果这些问题能过得到妥善处理，将会对我国互联网金融的发展具有巨大的推动作用。

图表 互联网金融存在的主要问题

（4）互联网金融行业平台体系分析

4.1电子商务平台发展格局分析

2015年上半年，中国电子商务交易额达7.63万亿元，同比增长30.4%。其中，B2B交易额达5.8万亿元，同比增长28.8%。网络零售市场交易规模达1.61万亿元，同比增长48.7%。

图表 2010-2015年中国电子商务市场交易规模

单位：万亿，%

4.2第三方支付平台发展格局分析

2010年以来，第三方支付市场的交易规模保持38%以上的年均增速迅速扩大，并在2014年成功突破20万亿元的基础，达到23.3万亿元，同比增长30.17%。

图表 2010-2014年中国第三方支付市场交易规模

单位：万亿，%

4.3移动互联网支撑体系分析

中国移动互联网在未来趋势上主要表现在以下几个方面：

图表 中国移动互联网未来发展趋势

（5）P2P和网络众筹的发展 5.1 P2P平台优胜劣汰

在2015年，P2P行业依然在野蛮生长，一方面是不断的跑路，一方面是不断的有人去投资，原因就是高收益。在高收益的吸引之下，有人飞蛾扑火，也有人开P2P平台圈钱，直到真的出了大事。快到2015年年底的时候，网络借贷业务的管理办法终于出台，在2016年，将有大批的P2P企业无法按照规定来生存，主动关门是唯一出路。当然，更要防范一些企业在退出之前捞一把的风险。只有最优质的、积极改变的、顺应潮流的P2P企业才能存活下来。

5.2股权众筹蓬勃发展

股权众筹可以说极为贴合众筹的本质，也因此吸引了大众的注意力，在2015年，金融、互联网巨头纷纷进入股权众筹市场，然而并不意味着行业竞争的加剧。该行业仍处于培育期，属于蓝海市场，大部分独立平台的首要任务仍是扩大项目和投资人来源。一方面积累优质项目，提升平台的活跃度和影响力；另一方面培育新型投资人，做好投资人教育和关系管理，提高投资人对平台的认可度和黏度。

随着证监会对股权众筹融资试点事项的推进，2016年将会是股权众筹真正大发展年，还远远到不了洗牌的时候。即使大部分人不挣钱，今年的交易量相比去年的交易量，预估至少是10倍以上的增长。2016年，股权众筹成交额的成倍扩大已然毫无悬念。

发展的前景如此良好，股权众筹行业又该如何迎接春天？  监管进一步明确，行业趋向规范发展

2015年股权众筹的监管思路逐步明确，《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》发布，把股权众筹定义为“通过互联网形式进行公开小额股权融资的活动”，鼓励“发挥股权众筹融资作为多层次资本市场有机组成部分的作用，更好服务创新创业企业”。

2015年末，证监会副主席方星海在国新办举行的国务院政策例行吹风会上透露，2016年将启动股权众筹融资试点，要循序渐进的进行，不会形成一哄而上的局面。

人人合伙股权众筹平台一直认为：相关法规、政策的不断出台和完善将规范股权众筹平台的权利和义务，避免无序竞争，提升行业的整体稳健度，促进行业的快速发展。

 机构数量快速增加，筹资规模继续扩大

2014年，股权众筹平台的成交额超过之前历年总和的5倍，迈上十亿元人民币的台阶(接近20亿元)。2015年上半年，众筹行业的成交额又超过2014年的两倍，全年有望达到百亿元人民币的规模。

支撑成交额快速攀升的是大量新平台的成立：一方面，截至2015年11月，正常运营的众筹平台数量接近320家，同样是2014年年底的2倍以上；另一方面，电商巨头、科技媒体、传统金融机构也开始染指众筹行业，有力促进了行业

规模的扩大。

2016年，众筹成交额的成倍扩大仍然毫无悬念。

 致力于培育、积累新型融资者和投资者

金融、互联网巨头纷纷进入股权众筹市场，并不意味着行业竞争的加剧。该行业仍处于培育期，属于蓝海市场，大部分独立平台的首要任务仍是扩大项目和投资人来源。

一方面积累优质项目，提升平台的活跃度和影响力，另一方面培育新型投资人，做好投资人教育和关系管理，提高投资人对平台的认可度和黏度。只有在投融资双方数量和质量上实现突破之后，平台才能更好地选择自身定位。

 传统投资机构尝试通过众筹实现互联网转型

在国内众筹行业兴起之前，一些PE、VC机构就开始考虑自身组织、业务的互联网化问题。目前部分传统投资机构已经开始借助众筹实现互联网转型。

主要思路在于利用众筹平台连接传统投资机构的投资经理和项目，为前者匹配相关的资金、管理等资源，帮助投资经理更好的进行项目甄别与管理，并提升其投资回报分成。

2016年，部分互联网非公开融资平台有演变成新型网络化、专业化、开放性投资机构的可能性。



平台社群化、系统化、生态化趋势明显

目前，股权众筹在服务层面大多只提供项目展示、预约和支付等简单功能，交流频次更高的沟通、宣传、定价、管理等重要功能尚未成型。

2016年，平台将针对投融资沟通、信息披露、尽职调研、路演宣传、决策管理等诸多环节设计不同的系统模块，使得平台上的各项操作更加完整、便捷，服务更加系统。

中国大数据行业现状 第3篇

一、大数据相关介绍

(一) 大数据定义。

大数据是指大小已经超出了传统意义上的尺度, 一般的软件工具难以提取、存储、管理、分析和处理的数据。2013年中国生产的数据总量超过0.8 ZB (相当于8亿TB) , 是2012年的两倍, 相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年, 中国生产的数据总量将是2013年的10倍, 超过8.5 ZB。

(二) 大数据处理流程。

一个普遍适用的大数据处理流程可以概括为4步, 分别是数据的采集和预处理、数据导入和存储、数据处理和分析以及数据发布。

(三) 我国银行业大数据发展现状。

据研究显示, 金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。中国银行业数据分析应用处于从商业智能向大数据应用过渡的时期, 客户行为、风险建模、网络社区分析等应用是银行大数据试点应用的主要方向。成功的案例包括中信银行信用卡中心的实时营销、建设银行的电子商务和信贷、光大银行的社交网络信息数据库、招商银行在小微贷款上的应用等。

二、大数据时代信息安全存在的问题

(一) 数据管理隐患突出。

Imperva公司调查发现:有73%的金融员工表示, 他们可以轻松访问到内部敏感数据, 其中包括信息系统数据, 这表明企业核心数据内部泄露的威胁远大于外部。企业员工在强烈的利益驱动下, 可能窃取企业多方面数据, 造成非常严重的影响。除了个人原因外, 重要信息系统和重要数据的获取不符合“最小授权”的基本原则, 敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定, 重要信息系统数据监控仍然缺失, 系统登录验证较简单等原因也为数据泄露提供了便利。

(二) 外部入侵形势严峻。

大数据时代, 海量数据背后隐藏着大量的政治与经济利益。数据的大量汇集, 使得黑客成功攻击一次就能获得比以前更多的数据。从近年来发生的信息泄露事件可以看出, 大数据更容易吸引黑客, 而且一旦遭受攻击, 失窃的数据量也是巨大的。同时, 以银行为代表的金融机构过度依赖国外的技术和产品, 致使重要数据可能时刻在国外利益集团的监控之下, 给个人信息安全以及国家信息安全带来了前所未有的挑战。

(三) 云服务带来安全风险。

只有依托云计算, 才能挖掘大数据背后的价值。目前来看, 银行业陆续采用和实施了云服务, 但是对于使用云服务可能带来的风险估计不足。云端的大数据对于黑客来说是个极具吸引力的目标。然而, 数据的搜集、存储、访问、传输必不可少地需要借助移动设备, 由于移动设备安全防护较差, 极易被当成黑客入侵内网的绝佳跳板, 所以确保企业管理和员工个人设备的安全性难度也相应增加。用户单纯删除的操作也不能彻底销毁数据, 云服务商可能对数据进行备份, 同样可能导致销毁不彻底。

(四) 数据存储面临新挑战。

首先, 不同系统来源和不同数据格式的数据混杂在一起, 很可能使数据的安全管理不合规, 造成信息无意间泄露。其次, 云服务商可能使用虚拟技术, 基础设施的脆弱性和加密措施的失效可能产生新的安全风险。再次, 对于占数据总量90%以上的非结构化数据, 虽然No SQL数据存储具有可扩展性和可用性等优点, 为大数据存储提供了初步解决方案, 但No SQL数据存储仍存在访问控制和隐私管理不严格、No SQL软件不成熟、不同来源数据关联加大隐私泄露风险等问题。

(五) 隐私泄露防不胜防。

大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。很多基于大数据的采集、存储、分析和发布过程中均未考虑到其中涉及的个体隐私问题。未经用户同意的情况下, 采集用户的个人信息、账号信息、位置信息以及各种行为的细节记录, 数据传输中非法窃听和电磁泄漏成为更加突出的安全威胁;在数据存储和分析时, 未将个人敏感信息加密或脱敏, 未考虑到其中涉及的个体隐私问题, 数据存储的物理安全性以及数据的多副本与容灾机制尚不完善;在数据发布和使用环节, 信息披露机制不完善, 利益相关者的知情权未能有效界定。

(六) 大数据技术成为黑客的攻击手段。

在银行业机构使用大数据技术获取商业价值的同时, 黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息, 比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和地址等信息, 大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外, 大数据成为高级可持续攻击 (APT) 的载体, 高级可持续攻击是一个实施过程, 无法被实时检测。同时, 黑客可以将攻击隐藏在大数据中, 给安全服务厂商的分析制造了很大的困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检测的攻击, 都会导致安全监测偏离正确的方向。

三、相关对策与建议

(一) 健全大数据相关的行业法律法规。

结合我国法治建设的实际情况, 依托金融行业组织及时总结业界的最佳实践, 逐步形成行业共识, 在试点成熟后, 推动实施我国个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规, 为大数据应用中的个人信息保护设立基本的法律法规屏障, 为银行业大数据产业健康发展保驾护航。

(二) 做好安全存储, 强化应急演练。

一方面, 在大数据环境下, 要做好数据的加密。通过SSL加密机制, 为数据集的节点和应用程序之间的数据传输构造安全通道。在大数据的传输服务过程中, 加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算, 屏蔽网络攻击。另一方面, 大数据的不断增加, 对数据存储的物理安全性要求越来越高, 从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。为了避免数据灾难或昂贵的停机时间, 银行业机构应该完善数据中心备份体系, 组织有效的主备数据中心的切换演练, 在真实场景下, 以真实业务中断后的恢复为目标实战演练, 提高应急处置水平和技能。

(三) 提高信息安全防护意识。

“数据安全三分靠技术, 七分靠管理”。银行业机构应制定切实可行的内控管理制度, 严格划分不同数据源及信息系统的访问权限, 依据“最小授权”原则, 按角色和用户进行授权, 培养大数据安全的专业人才对重要信息系统和重要数据的访问进行专项审计, 邀请第三方安全厂商做好风险评估。同时, 应该将信息安全培训纳入银行的基础培训, 以培养和提高管理层和员工的信息安全与风险防范观念和意识。

(四) 运用大数据技术为信息安全提供新支撑。

大数据为银行业信息安全产业的发展带来了新的机遇和新的思路。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹, 这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中, 利用大数据技术挖掘相关信息能够更有针对性地检测和防御高级网络威胁。同时, 在未来的安全架构体系中, 通过大数据智能分析, 有效地将原来分割的安全产品更好地融合起来, 成为不同的安全智能节点, 这将是大数据时代安全产业需要研究的重点。

(五) 金融网络与信息系统自主可控, 有计划推动软硬件国产化。

大数据重构影视行业 第4篇

大数据逐步颠覆影视行业

大数据技术的发展和广泛运用对影视行业的各个环节都产生了颠覆性的影响。从收视测量和评价、节目影片策划与改进、观众互动参与，到市场环境评估和广告精准投放，大数据从各个方面推动了影视行业的全方位变革与重构。这种颠覆性影响主要体现在以下四个方面：

第一，从单向输出向互动的转变。在过去，电视影视作品和节目播放的渠道只有电视和影院，而如今的播出渠道不仅有电视和影院，还有各种视频网站、移动客户端、多媒体播放器等等。过去看电视看电影只能播完即过，不能倒回重看，而且无论观众喜欢与否，这个时间就只能看这个节目。对于制作方和电视台而言，根本无法获知观众对节目的好恶和反馈。这对观众以及节目制作者本身都是个问题。

视频网站的崛起，不仅解决了“倒回重看”的问题，还专门为用户反馈建立了评论、分享等专区和模块，让用户能对影视作品进行评价和讨论。而弹幕网站ACFUN、bilibili和tucao等，还直接将用户评论与节目时间流结合到一起，使用户对节目的评论精确到秒。随着大数据技术的成熟，如今用户的搜、看、转、评等各种行为都能量化为数据，对于视频网站、节目编导和导演、演员，甚至广告商而言，根据用户行为和好恶调整节目内容、形式，甚至指导新作品的创作，都已经可以实现。

2013年，印度的一档新闻访谈节目《真相战胜一切》（Satyamev Jayate）的编导，不仅通过社交网站收集和分析了当时的网络热点议题，作为策划节目的基础数据，还根据节目播出过程中各方的反馈数据实现了观众与政府官员、议员及意见领袖的互动。以至于该节目不仅成为了2013年全球最引人注目的电视节目之一，还因其互动模式的成功，促进了印度公共政策的调整和完善，间接影响了国家政策、法律的制定和修改。

从单向输出到互动模式的转变，是观众意志对影视行业价值逐渐增加的体现。在互联网时代，“如果没有用户的喜欢，影视作品就不会成功”已经成为准则。于是，从用户的行为数据中挖掘用户的意志，再将用户意志体现在作品中，成为了影视行业成功的必然手段。

第二，从“制播分离”到“制播同步”。2013年2月，美国Netflix公司出品的电视剧《纸牌屋》对大数据在影视制作和营销过程中产生的作用做出了完美的诠释。该剧从剧情设置、选择演员，到导演阵容、后期制作，都以用户在互联网上的行为数据做支撑，一边制作，一边播出，受到了观众的热捧。也正是借由《纸牌屋》的声名大噪，“大数据”的概念在影视行业迅速升温。

过去电视节目和电影都是先制作，再播出。而近年来随着互联网等新兴事物对大众的影响日益增加，大众化的电视节目越来越难以满足观众日益加深的个性化需求。大数据不仅解决了影视作品多元化、个性化的要求，同时也使多元、个性、即时的创意加入制作，同步播出成为了可能。近年颇受观众喜爱的影视剧《万万没想到》、《爱情公寓3》、《夏家三千金》等就受益于大数据的应用，制作、炒作和播出同时进行，收效甚佳。而以《小时代》为代表的大数据应用电影，尽管其艺术质量有待商榷，但以海量数据为依托的制作和营销，使电影上映后仍取得了不俗的票房成绩。

第三，大数据使影视行业数据应用更多，更细，更深入。在过去，影视行业不是没有数据，只是数据不“大”。作为支撑电视行业的唯一数据，收视率曾被视为电视各项指标评估的“万能码”。仅凭一个数据，就能决定从央视到地市级电视台、从电视广告经营战略确定到具体节目的去留，听起来有些不可思议，但受制于数据收集和分析手段的制约，多年来收视率都掌握着电视行业的生杀大权。而电影，则一律只看票房。

然而，收视率的统计在先天上就存在较大的技术误差，单一数据更是无法反映节目质量。大数据技术的应用，不仅为影视行业提供了更多、更大量的数据，增加了数据的可信度和权威性，还在数据统计和分析层面精确到了电影电视节目的每一秒、每一个镜头和每一步营销。将数据统计与数据分析深入到影视行业的每一个角落，是大数据能够产生深刻影响的根本原因。

第四，大数据重塑影视产业结构。互联网的崛起，改变了傳统影视行业播出渠道单一、制作团队受限的问题，全新的影视行业建立在互联网多样化的播出平台之上，而电影电视作品的制作者也再不必是专业团队。

过去，电视台和电影院垄断了播出渠道，影视作品只能由经由电视台或影院播出。而早在20世纪90年代中期，由于制作能力不足，电视台节目的外包制作就已经开始了。即便如此，民营电视节目制作公司也不得不受制于单一的播出渠道。

互联网视频网站的成熟，为许多草根节目和影视作品带来了新的机遇。近年来，互联网平台已经使民营公司、草根团队、小成本小制作的模式在人才福利待遇、发展平台、工作环境、成长机会等各个方面都有了较强的竞争力，以至于越来越多体制内的精英开始“出走”，这在根本上动摇了影视行业的人才结构。

在影视节目制作方面，过去电视台作为购片方高高在上，其“官方”定位在很大程度上决定了影视节目的风格和内容。这种模式带来最大的问题就是，创作者创意受限，播出的影视作品最终只能是少数人思想的反应。

当大数据将市场和用户的意志反推到影视制作和营销时，影视节目的内容和制作就可以真正反映大众思想。而对于广告商来说，他们终于可以从大数据中看到，每年在影视剧里做广告花的大把银子，到底都用在了哪儿，起了什么作用，能有多少转化率。对于影视行业来说，互联网视频网站的崛起，大数据技术的成熟，带来最伤筋动骨的改变，就是广告商和盈利点的迁移。

从输出方式、制作方式、评判方式到盈利模式和行业结构，大数据从内到外地颠覆了传统的影视行业，而这种颠覆仍在继续，且势不可挡。

当一锅沸水平静下来

李黎，优酷土豆集团副总裁，一个既时尚又有点“范二”气质的小女人。初见李黎，她灿烂的笑容让人印象深刻，一口白牙和明亮的眸子，活泼得像个小女孩儿，很难想象优酷土豆集团的副总竟是这样一个气场。

2011年，李黎从传统电视企业跳槽到优酷，随后她带领优酷的团队推出了一档文化脱口秀栏目——《晓说》。时至今日，《晓说》的成功在影视行业仍具有很高的借鉴价值。《晓说》推出的时候，正是高晓松因“醉驾”的负面新闻远走国外之际。并不“讨喜”的主持人，单一的镜头和简单的内容设计，或许李黎自己都没有想到，后来《晓说》能如此成功。

李黎说，这一切应该归功于大数据。《晓说》的制作过程很大程度上都是依赖大数据的结论反推，说什么话题、在哪儿说、说多少、怎么说，每一个细节最终都得根据用户的行为数据来敲定，这就是《晓说》的成功之道。

“提到大数据，我有很多话要说。”从2011年7月到2012年，几个月的时间，把李黎从一个传统的电视人转变成互联网人，从工作方式到思想的蜕变，曾让她苦不堪言，却也最终使她脱胎换骨。

“对大数据，一开始我是质疑的。”初到优酷，李黎对工作有着强烈的不适反应，她不仅对当时优酷平台所提供的节目数据存有很大的疑虑，而且完全无法理解互联网和网上的用户行为。数据显示用户喜欢的风格、关注的热点都和李黎长久以来积累的经验完全不同，甚至截然相反，所以李黎一开始根本不相信大数据结果的科学性。而更让她无法理解的是毫无章法的互联网规则，阳春白雪和下里巴人共处一室、莫名其妙就突然爆红的网络名人、难以捉摸的用户喜好，互联网让李黎头疼和焦虑。

后来，完全崩溃的李黎跑到了朝阳公园租了一条船，她坐在船上，平静地听着船上自动播放的“网络神曲”，看着周边神态安详的游人，李黎在一瞬间就突然顿悟了——“网络神曲”的爆火，是隐藏在都市白领身后无数社会底层粉丝的拥趸，我们无法理解的，或许正被无数人所喜爱。这样一个道理看似简单，接受并完全改变自己的思维方式却如此艰难，李黎经过了一轮全面的崩溃才真正明白，并学会尊重。

想通了之后，李黎就开始尝试相信并运用大数据。早在2010年3月，优酷就推出了第一份视频行业用户收视数据产品“优酷指数”，李黎首次大数据分析就由这里开始。从视频播放数、搜索量、评论、站外引用等十几个数据指标里，分析用户的好恶、倾向，以此为依据修改栏目设置、节目内容，甚至是剧中人选和衣饰。后来，《晓说》一经推出就大热，证明了李黎运用大数据的成功。但一次成功显然还不能坚定李黎的信心，她说，当时她仍然看不懂那些数据。

“一开始，数据就像一锅沸腾的水，是凌乱无序的。等平静下来，一切就清清楚楚了。”数据需要堆叠，需要量的积累和规律的形成，当成熟的数据摆到李黎的面前，她终于可以冷静地分析那突如其来的大热是怎么回事，未来的爆点又在哪里。直到很多期《晓说》以后，李黎才对大数据彻底拜服。就这样，《小说》之后，优酷土豆又有了《我是传奇》、《侣行》、《男神女神》……

“虽然我还没有想得很清楚，但未来的内容可能不再是观看式的，而是体验式的。”在李黎的畅想里，未来影视行业的商业链条应该是真实世界与虚拟世界的融合，制作、营销等各个环节都通过O2O的方式实现。她信心满满，目光里有一丝狡黠“我们已经在做啦！”

中国的影视行业行走至今，要面临的最大问题是用户体验的再升级。如何将商业元素、用户意志和节目的精神内在融合在一起，并以用户参与体验的方式制作播出，是影视行业未来的方向，而李黎与优酷土豆，已经走在了前面。

李黎的成长和转变是一个隐喻。从质疑、尝试、崩溃、理解，到痴迷、理性，最终融合，传统影视行业与李黎一样，须得经过一番洗礼，才能浴火重生。

数据不是一切

虽然大数据能够为影视行业提供一定的参考，但大数据的结果并不能与成功的作品画上等号。大数据好比一张航海图，制作团队和公司就是航行的大船，航海图越精准，航行自然越顺利，可最终要到达目的地，既要有一个好船长，也离不开船上的好船员。

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中写道：“大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。”大数据为影视行业提供了量化的指标，它最大的意义在于，让影视行業变得更加透明和冷静。

影视作品的创作和观看是一种感性的体验，大数据在这个过程中只能起到优化体验的作用。好莱坞梦工厂CEO杰弗里·卡森伯格曾公开表示，他坚决不会使用大数据，因为电影是“用心之作”。内容和生产基于大数据分析可以提高成功的几率，但不能决定成功。

李黎说自己如今是大数据的信徒，但同时她也承认如何运用好大数据仍然是一个挑战。仅仅一个作品，李黎面对不仅是大量的数据结果和分析结论，她还要面对怎么取舍和权衡这些结果的问题。互联网是一个自由的世界，人与人之间的关系形成了一个个不稳定的社群，大数据集合了不同社群千差万别的偏好，人们的想法和口味变化既快又复杂。互联网上充斥着大量虚假、暴力和愤怒，这显然不是大家希望看到的东西。那些真实而美好的，最后才能真正获得广泛的拥护，这是李黎在互联网上看到学到的，也是她应用大数据的准则。

过去，电视影视作品播出的“把关人”很多，而互联网的“把关人”却相对要少。谈到这个问题，随时一脸笑容的李黎也变得严肃，她说，为了保证数据和结论的真实客观，她每天都要找不同的数据报告来看，不仅是优酷的分析报告，还有第三方的数据、调查公司的数据，就是这样，也不能让她完全放心。作为数亿人观看体验的“把关人”，李黎怕偏颇，更怕犯错，所以她忐忑而谨慎。处在那个位置，纵然手握大数据，责任和使命仍是需要她反复深思的问题。

褚健行业大数据分析 第5篇

2014年，我国成为天下第二大美容整形帝国，整容人数占天下总整容人数的14%。整容业的利润是餐饮业的3-4倍。褚健说，中国拥有14亿的人口，要是根据韩国25%的整容率，那中国将是一个环球震惊的整形美容大市场。

褚健简介：

褚健，博士生导师，结业于第一军医大学，原上海第二军医大学医学美容传授。拥有“中国非手术美容、针剂美容第一人”的佳誉，为很多港澳明星实行非手术美容办事，褚健是海内最早应用注射技能为主顾举行面部除皱塑型的专家，也是入口bx、玻尿酸等多家中国区指定临床应用培训专家。

褚健曾为多为好莱坞巨星和名流举行微整形美容，褚健传授独创五不手法(不流血不红肿不淤青不发紫不痛苦伤心)在亚洲业界申明卓著，被誉为“亚洲温柔神针”。传授曾先后造就26位韩国整形大夫，并受邀美国、加拿大、新加坡、日本等国传授履历，是唯一接受过英国BBC采访报导的整形美容国内权威。

据英国《每日邮报》1月31日报道，国际美容整形外科学会(ISAPS)最新宣布的观察数据表现每1000人中，整形最多的国度为韩国(13.5人次)，并且该国整形人数仍在快速增长;后面依次是希腊(12.5人次)、意大利(11.6人次)、美国(9.9人次)、哥伦比亚(7.9人次)等。中国由于生齿基数较大，在这一排名中位列倒数第二，为1.05人次，仅高于位列倒数第一的印度(0.47人次)。不外，中国整形手术的总量不容小觑。包罗局部整形、隆胸、注射除皱、抽脂等在内的整形手术总量统计表现，美国在排名上高居榜首(311万人次)，其次是中国(245万人次)，巴西位居第三(185万人次)，日本第四(95万人次)，韩国仅排到第七(65万人次)。

对付中国整形目每年超百万人次的调查结果，褚健传授并不以为惊奇。他称，“从我小我私家感觉来讲，比年来做整容手术的人显着增多，我们医院每年都要做近万例。”

谈到对想要整容人士的发起，褚健传授说：“爱美是人的天性，整形手术的增多，与经济生长也有肯定干系，日本和韩国在举行完奥运会后，都出现了快要20年的“整形热”。固然整形技能的不停美满淘汰了人们的后顾之忧，但想要整形的人照旧要到正规医院就诊，凭据本身的客观条件与大夫举行充实相同后再手术。美的尺度有许多，生理不可熟的未成年人万万不要方便整形，应把重点放在提拔内涵气质上。”

褚健传授专长

面部年轻化团体美容注射技能 全面席卷面部表面精雕塑形、面部除皱抗衰等整合注射美容专业技能，综合提拔边幅之美。

专属超精准注射方案与产物方案

善于总结各年事层肌肤特质，并联合个别特性及产物殊效打造专属精准方案。

独家叠加组合注射疗法

将多款注射产物的成果组合叠加，凭据求美者需求以及产物的特点优选组合治疗，高效长期。

褚健传授微整形--大家风采

专•非手术二十多年临床履历

长年投身注射质料和技法临床研究，对种种注射质料的种种分子巨细、吸取系数、塑型的牢固水平谙习于心。对方案计划、技法把控、质料挑选实行三维办理，对结果把控游刃有余。

精•严谨行医寻求完善

褚传授实行微整形注射时，对室内情况、温度等总是有严酷的要求。寻求完善的态度、严谨的专业技能、人性化的相同方法和施术历程，成绩了独具魅力的小我私家气势派头。

高•是学者也是艺术家

在上海的研究中央里，集纳了有史以来险些全部品牌和范例的玻尿酸样品和专业信息。褚传授凭据这些玻尿酸的差别特性及运用部位，为改进注射历程中的安宁水平以及创造完善的注射结果，专业研发了针管、针头100多种，术后推拿小东西600多种。

列国对整形手术的偏好有所差别。观察评释，在以“沙岸文化”著称的巴西，男性“减胸手术”、女性“丰臀手术”和“阴道回春术”(缩紧阴道手术)大受接待。在亚洲国度，鼻子、除皱整容手术最受接待，中国、日本和韩都城排在鼻整形和除皱手术的前五名之内。在隆胸手术排名中，美国第一，之后依次是巴西、墨西哥、意大利和中国。眼部提拔手术排名里，美国和巴西排列第一、第二。ISAPS指出，在全部整形手术中，除皱、祛斑、脱毛等非动刀美容项目占近50%。

大数据助推银行业监管 第6篇

——现场检查系统在湖北的实践

基于数据大集中的监管手段——现场检查系统（EAST系统）应运而生。现在，运用EAST系统进行建模分析，从系统中直接筛选符合条件的信息，实时跟踪数据异动，仅用一分钟就能迅速筛查出过去需要好几天才能查出来的贷款挪作保证金等违规情况，现场检查质效得到大幅提升。

这一系统已经在提升监管水平与效率等方面发挥了重要作用。从实践来看，湖北银监局组织了专业团队，认真做好制定实施规划、夯实数据基础、强化科技支撑等先期工作，顺利成为省局版EAST系统首批试点单位之一。由于EAST系统采集数据具有大规模、细颗粒、标准化、自动化等特点，易于进行海量数据的筛选、关联、比对等操作，正好与信用卡的业务特点以及所秉承的“大数法则”风控基础相契合。

在对辖内某银行信用卡业务的现场检查中，湖北银监局以风险管理、收费管理、质量管理等常见违规问题为切入点，利用EAST系统分析功能建立了一系列模型，提取了不少违规疑点信息，实现“精确打击”。

信用卡疑似套现在交易数据上常有一些异常表现，如每笔交易金额较大、先还后借且交易间隔时间短、为得到最长免息期交易一般发生在还款日附近等等。根据这些疑点信息，湖北银监局建立了相关模型，筛选出近千笔存在套现倾向的交易，督促该银行做好风险排查和防范工作。通过EAST系统建立模型还筛选出恶意透支的可疑名单，下一步将通过现场检查核实催收情况综合判断。信用卡业务作为EAST系统运用的“标靶”，为下一步这一系统延伸到对银行信贷业务、表外业务及外部风险的现场检查打下了扎实基础。

从实践中来看，通过EAST系统的数据直接对接，一方面可以有效克服以往银行机构手工数据录入的选择性规避和操作失误，确保了数据的真实性和一致性；另一方面可以依托系统数据的前期跟踪、监测和分析，准确定位疑点，有效聚焦风险，大幅缩小检查范围，提升检查针对性，实现非现场监管和现场监管的高效联动。EAST系统还能够充分及时地对数据信息进行处理，为监管人员及时

捕捉、监测、分析银行风险创造了有利条件，提升了对风险的识别、预判、预警能力，从而将各类风险隐患更好地消灭在萌芽阶段，提高银行业整体风险防控水平。

为更有效地推广EAST系统的运用，上下间的协调联动非常重要。应努力将EAST系统打造成一个开放式平台。同时，还应建立跨部门的联动工作机制。由于EAST系统科技含量高、技术难度大，推广工作中应注重集成监管人力资源，发挥各部门专业优势，建立沟通联络机制，加强科技与业务部门的融合，提高试点工作效果。EAST系统可以为现场检查提供线索，为非现场监管提供情况验证，同时也为市场准入提供参考意见；现场检查和非现场监管可以运用EAST系统将问题查深查透，这样才能将EAST系统用活用足，将其效用发挥到极致。（作者单位：湖北银监局）

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