一、 現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)：集成商的“數(shù)據(jù)焦慮”

在智慧城市、數(shù)字政府及行業(yè)監(jiān)管類(lèi)項(xiàng)目中，我們發(fā)現(xiàn)“數(shù)據(jù)獲取”已成為制約項(xiàng)目進(jìn)度的首要瓶頸。當(dāng)前大多數(shù)集成商面臨“煙囪式”開(kāi)發(fā)模式，每個(gè)新項(xiàng)目都需要重新搭建一套數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。這種模式帶來(lái)了顯著的邊際成本遞增：

二、 解決方案：全棧式數(shù)據(jù)采集與治理平臺(tái)

旨在打造一個(gè)“采、存、管、發(fā)”一體化的數(shù)據(jù)樞紐，不僅是工具集，更是城市的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

1. 全網(wǎng)采集：構(gòu)建泛在感知能力

采用分布式爬蟲(chóng)集群與流式計(jì)算架構(gòu)，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，消除數(shù)據(jù)盲區(qū)：

網(wǎng)站采集：針對(duì)新聞、論壇、政務(wù)網(wǎng)站等進(jìn)行深度抓取。

RSS/Feed流：聚合高時(shí)效性信息源。

定向監(jiān)測(cè)：針對(duì)特定目標(biāo)（如特定企業(yè)、特定事件）進(jìn)行7×24小時(shí)探針式監(jiān)測(cè)。

2. 數(shù)據(jù)治理：從“原始礦石”到“標(biāo)準(zhǔn)原油”

單純的數(shù)據(jù)堆積無(wú)價(jià)值，我們通過(guò)Data Pipeline（數(shù)據(jù)管道）進(jìn)行自動(dòng)化治理，提升數(shù)據(jù)密度與純度：

去重與清洗：基于SimHash等算法去除噪音，提取正文。

分類(lèi)與標(biāo)簽化：利用NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別實(shí)體（人名、地名、機(jī)構(gòu)）、情感傾向及所屬行業(yè)，形成高維特征向量，便于業(yè)務(wù)檢索與關(guān)聯(lián)。

3. 數(shù)據(jù)服務(wù)：API First 驅(qū)動(dòng)敏捷開(kāi)發(fā)

摒棄傳統(tǒng)的離線(xiàn)文件傳輸，采用DaaS（Data as a Service）模式，降低集成商接入門(mén)檻：

REST API：提供標(biāo)準(zhǔn)化的接口調(diào)用，支持高并發(fā)查詢(xún)。

數(shù)據(jù)訂閱與推送：支持WebHook機(jī)制，按需將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送到業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

消息隊(duì)列輸出：對(duì)接 Kafka/RabbitMQ，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景（如實(shí)時(shí)告警）。

4. 部署架構(gòu)：信創(chuàng)合規(guī)與安全可控

嚴(yán)格遵循國(guó)家信創(chuàng)戰(zhàn)略，支持私有化部署：

環(huán)境兼容：完美適配政務(wù)云、本地物理機(jī)房及國(guó)產(chǎn)化軟硬件環(huán)境（如麒麟操作系統(tǒng)、鯤鵬芯片、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)）。

數(shù)據(jù)安全：支持數(shù)據(jù)脫敏與訪(fǎng)問(wèn)控制，確保數(shù)據(jù)不出域。

三、 應(yīng)用場(chǎng)景與價(jià)值體現(xiàn)

該底座不僅是技術(shù)平臺(tái)，更是業(yè)務(wù)創(chuàng)新的催化劑，已在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域驗(yàn)證成效：

四、 核心價(jià)值量化

引入統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座后，將對(duì)項(xiàng)目生態(tài)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響：

對(duì)集成商 ：

縮短項(xiàng)目周期30%+：無(wú)需再開(kāi)發(fā)底層采集，專(zhuān)注業(yè)務(wù)邏輯，MVP（最小可行性產(chǎn)品）快速上線(xiàn)。

降低研發(fā)成本：減少約40%的后端數(shù)據(jù)處理人力投入，實(shí)現(xiàn)輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。

提高交付成功率：穩(wěn)定的數(shù)據(jù)供給保障應(yīng)用穩(wěn)定性，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。

對(duì)甲方：

獲得穩(wěn)定數(shù)據(jù)來(lái)源：建立可信數(shù)據(jù)源，避免多頭對(duì)接造成的數(shù)據(jù)口徑不一致。

快速構(gòu)建業(yè)務(wù)應(yīng)用：通過(guò)低代碼/零代碼方式快速配置數(shù)據(jù)應(yīng)用，響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。

支撐長(zhǎng)期數(shù)字化運(yùn)營(yíng)：沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，為后續(xù)的AI大模型訓(xùn)練及大數(shù)據(jù)分析提供燃料。

“底座穩(wěn)，則上層應(yīng)用活”。建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集底座，是將數(shù)據(jù)從“資源”轉(zhuǎn)化為“資產(chǎn)”的關(guān)鍵一步。它不僅能解決當(dāng)前項(xiàng)目的燃眉之急，更能為城市未來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基座。

數(shù)據(jù)共享與聯(lián)動(dòng)：輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享給其他部門(mén)；比如法律部門(mén)需要證據(jù)，公關(guān)部門(mén)需要快速響應(yīng)，IT部門(mén)可能需要技術(shù)支持。

預(yù)警機(jī)制：建立跨部門(mén)的預(yù)警流程，確保一旦發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)輿情，各部門(mén)能迅速行動(dòng)。

協(xié)同響應(yīng)流程：危機(jī)發(fā)生時(shí)的溝通渠道、責(zé)任分工、信息發(fā)布的一致性等。

技術(shù)與工具整合：IT部門(mén)在輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的技術(shù)支持，比如AI分析工具、數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建等。

培訓(xùn)與演練：提升各部門(mén)對(duì)輿情的理解，定期進(jìn)行聯(lián)合演練，確保實(shí)際應(yīng)對(duì)時(shí)的協(xié)調(diào)性。

輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)7*24h精準(zhǔn)采集、自動(dòng)更新數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)集成等功能。了解更多內(nèi)容，點(diǎn)擊申請(qǐng)?jiān)囉脴?lè)思輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

……

互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，制造行業(yè)的輿情監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)收集可以考慮以下策略：

1、?明確監(jiān)測(cè)目標(biāo)與范圍?
首先明確監(jiān)測(cè)的具體目標(biāo)，如品牌聲譽(yù)、產(chǎn)品質(zhì)量反饋、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)等，并確定監(jiān)測(cè)范圍，包括政務(wù)網(wǎng)站、新聞網(wǎng)站、行業(yè)報(bào)告、雜志期刊、電子報(bào)、社交媒體等平臺(tái)?。

2、?選擇合適的監(jiān)測(cè)工具?
樂(lè)思輿情監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件、樂(lè)思網(wǎng)絡(luò)信息采集系統(tǒng)等專(zhuān)業(yè)工具，能夠?qū)崟r(shí)抓取分析互聯(lián)網(wǎng)上的輿情信息，并通過(guò)設(shè)定關(guān)鍵詞、主題等參數(shù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)數(shù)據(jù)。

3、?數(shù)據(jù)收集與整合?
廣泛收集內(nèi)外部數(shù)據(jù)，包括但不限于自身內(nèi)容、同業(yè)新品、市場(chǎng)資訊、行業(yè)動(dòng)態(tài)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政策舉措等數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的客戶(hù)信息數(shù)據(jù)庫(kù)?。

4、?數(shù)據(jù)清洗與特征提取?
運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除重復(fù)、錯(cuò)誤與缺失的數(shù)據(jù)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取關(guān)鍵特征，篩選出最具預(yù)測(cè)價(jià)值的特征變量?。

5、?實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與深度分析?
建立高效的實(shí)時(shí)收集與整理機(jī)制，確保信息的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。對(duì)收集到的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，評(píng)估情感傾向、影響范圍及潛在風(fēng)險(xiǎn)?。

6、?危機(jī)預(yù)警與應(yīng)對(duì)?
建立健全的危機(jī)應(yīng)對(duì)機(jī)制，制定詳細(xì)的危機(jī)應(yīng)對(duì)計(jì)劃，并通過(guò)輿情監(jiān)測(cè)工具實(shí)時(shí)監(jiān)控負(fù)面信息，及時(shí)發(fā)出預(yù)警，減少負(fù)面影響?。

7、?持續(xù)優(yōu)化與評(píng)估?
輿情監(jiān)測(cè)是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，企業(yè)應(yīng)定期進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)調(diào)整應(yīng)對(duì)策略，提升輿情監(jiān)測(cè)的效果和效率?。

針對(duì)制造業(yè)容易爆發(fā)輿情危機(jī)的幾個(gè)話(huà)題（安全事故、環(huán)境污染、產(chǎn)品質(zhì)量、員工管理等），樂(lè)思輿情監(jiān)測(cè)給出了部分敏感詞如下：

快餐內(nèi)容，約會(huì)，甚至領(lǐng)導(dǎo)力。你到處可以聽(tīng)到這些營(yíng)銷(xiāo)流行語(yǔ)。然而這所有一切的罪魁禍?zhǔn)滓苍S就是——大數(shù)據(jù)。

每個(gè)人都聽(tīng)到許多有關(guān)大數(shù)據(jù)的東西。不論是通過(guò)文章、博客還是會(huì)議，它幾乎已經(jīng)令人作嘔。但是卻真沒(méi)有所謂的大數(shù)據(jù)。也沒(méi)有所謂的small data或者medium data。它僅僅就是數(shù)據(jù)。而且要么你善于使用它，要么你什么都不會(huì)。

智能數(shù)據(jù)的5個(gè)問(wèn)題框架

現(xiàn)在我們比以往任何時(shí)候都能獲得更多數(shù)據(jù)。好消息是數(shù)據(jù)提供了通往大量洞察力的途徑。壞消息是這些洞察力需要深入地挖掘，所以擁有足夠基礎(chǔ)來(lái)知道怎么利用數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵所在。

每個(gè)人都在尋找超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和路徑。這歸結(jié)為提問(wèn)正確的問(wèn)題和使用數(shù)據(jù)提供答案。如果你能利用數(shù)據(jù)比你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更高校更快地回答那些問(wèn)題，你就能贏。你必須看出數(shù)據(jù)在告訴你什么，這真的會(huì)帶給你更多需要回答的問(wèn)題。

當(dāng)我詢(xún)問(wèn)別人給我5個(gè)他們會(huì)回答用來(lái)提升他們的生意或者正在進(jìn)行的市場(chǎng)活動(dòng)的問(wèn)題時(shí)，我經(jīng)常驚訝于我聽(tīng)到的問(wèn)題的低劣質(zhì)量。提出正確的問(wèn)題并不容易。

如果你不確定從哪里開(kāi)始，當(dāng)面對(duì)客戶(hù)時(shí)，可以使用我提出的這5個(gè)問(wèn)題框架。

1. 你的目標(biāo)是什么？

2. 你的預(yù)算有多少？

3. 針對(duì)兩者你是怎么表現(xiàn)的？

4. 為什么？

5. 關(guān)于它你會(huì)做什么？

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想象你問(wèn)了上述問(wèn)題，它們的答案帶給你另一個(gè)問(wèn)題，在這個(gè)例子中就是“對(duì)于每位新顧客我的花費(fèi)是多少？”最初，這看起來(lái)像一個(gè)直截了當(dāng)?shù)膯?wèn)題。

第一步就是把你的營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用投資了，對(duì)此你可能有清晰的概念，并把它除以你的全部新顧客。然而，為了獲得你的全部新顧客，你首先需要鑒別有沒(méi)有以下這些人：是不是那些從沒(méi)買(mǎi)過(guò)東西的人？或者是不是那些曾經(jīng)買(mǎi)過(guò)東西，但最近5年內(nèi)沒(méi)有買(mǎi)過(guò)東西的人？誰(shuí)是我現(xiàn)有的顧客？我的線(xiàn)下線(xiàn)上總交易有多少？

為了回答這些附加的問(wèn)題，你需要鉆研大量不同的數(shù)據(jù)來(lái)源。而且為了操縱、探索和維持所有這些數(shù)據(jù)，你需要投資一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，它能給你提供最有效利用這些數(shù)據(jù)的技術(shù)和資源。

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直到我能回答出附加的問(wèn)題，我才能獲得我全部新顧客，篩選出新顧客并回到我最初的公式中把他們作為公式的分母，投資的營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用除以全部新顧客。正如例子所展示的，回答商業(yè)問(wèn)題可能并不像看起來(lái)那樣容易。

每天你都需要問(wèn)問(wèn)你自己，相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手你可以做些什么不同的事情。如果你可以收集智能數(shù)據(jù)，而不是大數(shù)據(jù)，并使其可用，你將在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。我并不是說(shuō)管理數(shù)據(jù)就很容易——這是不同的。但是困難也是好事。如果某些事對(duì)你來(lái)說(shuō)困難，那它對(duì)你的競(jìng)爭(zhēng)者來(lái)說(shuō)同樣困難，這是一個(gè)他們不會(huì)投資的巨大的機(jī)會(huì)。最后，如果你能夠利用這些數(shù)據(jù)，你就能為你的顧客推薦相關(guān)的商品，并贏得競(jìng)爭(zhēng)。

本文來(lái)源：伯樂(lè)在線(xiàn)??? 英文出處：Jon Morris

如今的消費(fèi)者對(duì)于廠商各種營(yíng)銷(xiāo)手段已經(jīng)有了很強(qiáng)的戒備心理，傳統(tǒng)形式的廣告手段越來(lái)越難打動(dòng)用戶(hù)。在這樣的背景下，企業(yè)主該如何打動(dòng)用戶(hù)來(lái)點(diǎn)擊自己的廣告呢？

近些年，企業(yè)不斷收集和購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)的各種原始的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建比如親和力、興趣愛(ài)好、用戶(hù)滿(mǎn)意度等等數(shù)據(jù)模型。對(duì)于企業(yè)而言，這些可用數(shù)據(jù)模型和以用戶(hù)為中心的信息對(duì)于企業(yè)做營(yíng)銷(xiāo)有著非常重大的積極影響。據(jù)?？怂股虡I(yè)報(bào)道：“超過(guò)80%的企業(yè)高管認(rèn)為公司如果不能接受和利用大數(shù)據(jù)將很快失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并且可能面臨滅絕?！?/span>

用戶(hù)行為數(shù)據(jù)是有待深挖的金礦

毫無(wú)疑問(wèn)，社交平臺(tái)的興起讓企業(yè)有了更多用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的來(lái)源。這些數(shù)據(jù)源包括許多私人的愛(ài)好，比如關(guān)于體育，書(shū)籍和電影甚至生活偏好，這為企業(yè)做營(yíng)銷(xiāo)提供了很大的幫助。因?yàn)橛脩?hù)會(huì)把這些喜歡的內(nèi)容分享給有選擇性的朋友，企業(yè)通過(guò)對(duì)已知用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘，可能更加精準(zhǔn)的做到用戶(hù)分析并找到和用戶(hù)有連接關(guān)系的用戶(hù)，然后做出有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)投放。

所以在數(shù)據(jù)時(shí)代，新的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境和手段都發(fā)生了變化，通過(guò)這樣的數(shù)據(jù)挖掘可以讓企業(yè)更方便的查找和分析用戶(hù)的行為模式。雖然會(huì)有人質(zhì)疑這樣的行為數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，但今天通過(guò)這樣的分析會(huì)更容易獲得用戶(hù)的屬性畫(huà)像，事實(shí)上這些行為數(shù)據(jù)能夠讓企業(yè)在制定廣告或者線(xiàn)下活動(dòng)的時(shí)候更加具有相關(guān)性和有效性。

行為數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)備受營(yíng)銷(xiāo)人歡迎

如今許多網(wǎng)站和品牌主已經(jīng)明白，提高用戶(hù)體驗(yàn)和參與度會(huì)提升轉(zhuǎn)化率，對(duì)此它們需要更加個(gè)性化的方式來(lái)吸引用戶(hù)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，多達(dá)94%的營(yíng)銷(xiāo)人員同意個(gè)性化服務(wù)是當(dāng)前和未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)成功的關(guān)鍵點(diǎn)。

正是因?yàn)槠髽I(yè)利用行為數(shù)據(jù)分析可以做到具有針對(duì)性的個(gè)性化服務(wù)，為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)價(jià)值，這使得眾多企業(yè)越發(fā)關(guān)注行為數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值。此外，這些行為數(shù)據(jù)還有益于企業(yè)改進(jìn)服務(wù)和提升產(chǎn)品及營(yíng)銷(xiāo)質(zhì)量，這些都是行為數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值。

例如，一些電子商務(wù)網(wǎng)站會(huì)通過(guò)給注冊(cè)會(huì)員發(fā)帶有產(chǎn)品折扣的郵件，看用戶(hù)對(duì)什么樣的信息產(chǎn)生興趣，通過(guò)對(duì)每位會(huì)員行為數(shù)據(jù)分析來(lái)觀察會(huì)員對(duì)所發(fā)信息的感興趣程度，然后根據(jù)用戶(hù)產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。

在這個(gè)數(shù)據(jù)信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)在做出任何重點(diǎn)決策之前，都應(yīng)該去分析和洞察數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值。最近，Infosys?study的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，86%的消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)的行為方式中都會(huì)受到個(gè)性化服務(wù)的影響進(jìn)而產(chǎn)生消費(fèi)行為，而能夠影響消費(fèi)者這些行為都離不開(kāi)對(duì)數(shù)據(jù)的分析。（文章轉(zhuǎn)自SOCIAL?TOUCH?作者：壯壯）

2015年1月5日，央行發(fā)文，要求騰訊征信、芝麻信用等八家機(jī)構(gòu)做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)的準(zhǔn)備工作，準(zhǔn)備時(shí)間為6個(gè)月。這表明，個(gè)人征信市場(chǎng)正式向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)放。享受此次征信開(kāi)放業(yè)務(wù)的由8家機(jī)構(gòu)承擔(dān)，分別是芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鵬元征信有限公司、中誠(chéng)信征信有限公司、中智誠(chéng)征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京華道征信有限公司。

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什么是個(gè)人和企業(yè)征信

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所謂征信，就是專(zhuān)業(yè)化的、獨(dú)立的第三方機(jī)構(gòu)為個(gè)人或企業(yè)建立信用檔案，依法采集、客觀記錄其信用信息，并依法對(duì)外提供信用信息服務(wù)的一種活動(dòng)，它為專(zhuān)業(yè)化的授信機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)信用信息共享的平臺(tái)。征信的數(shù)據(jù)要素主要包括三個(gè)方面。一是個(gè)人基本信息，包括姓名、證件類(lèi)型及號(hào)碼、通訊地址、聯(lián)系方式、婚姻狀況、居住信息、職業(yè)信息等；二是信用交易信息，包括信用卡信息、貸款信息、其他信用信息；三是其他信息，包括查詢(xún)記錄等。

當(dāng)前，由中國(guó)人民銀行組織商業(yè)銀行建成的企業(yè)和個(gè)人征信系統(tǒng)，已經(jīng)為全國(guó)1300多萬(wàn)戶(hù)企業(yè)和近6億自然人建立了信用檔案。這也就是說(shuō)，這些企業(yè)和個(gè)人從事經(jīng)濟(jì)金融活動(dòng)的信用狀況將被記錄到“經(jīng)濟(jì)身份證”上，成為與企業(yè)和個(gè)人永遠(yuǎn)相伴的檔案。如果逾期還貸或有其他違反合同的規(guī)定，那么“經(jīng)濟(jì)身份證”將被抹上灰色的一筆，今后向銀行申請(qǐng)貸款就可能面臨更加謹(jǐn)慎和挑剔的目光。

征信建設(shè)遭遇什么瓶頸

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當(dāng)前，網(wǎng)購(gòu)已經(jīng)觸及到社會(huì)經(jīng)濟(jì)行為的各個(gè)角落，以P2P為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融正在對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)發(fā)起沖擊，基于網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)成為一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，而主體虛擬化的交易方式使得信用的重要性越來(lái)越突出，于是征信業(yè)務(wù)作用性越發(fā)迫切。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展給個(gè)人征信行業(yè)帶來(lái)了跳躍式的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人的行為變成24小時(shí)可記錄，這就導(dǎo)致跟傳統(tǒng)征信業(yè)的數(shù)據(jù)相比，互聯(lián)網(wǎng)征信的數(shù)據(jù)涉及范圍更廣，種類(lèi)更多。因此，傳統(tǒng)的征信模式很難實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求，大數(shù)據(jù)征信是征信體系的發(fā)展趨勢(shì)。

從互聯(lián)網(wǎng)征信的特征來(lái)看，其獲取的主要是信息主體在線(xiàn)上的行為數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)上的交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)以及其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)使用中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)等，甚至可以是在信息主體之外的第三方評(píng)價(jià)、信用口碑等信息。這些代表信息主體的互聯(lián)網(wǎng)行為軌跡和細(xì)節(jié)更多反映人的性格、心理等更加本質(zhì)的信息，都可以用來(lái)對(duì)信息主體的信用狀況進(jìn)行推斷。

然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳播與網(wǎng)上的數(shù)據(jù)信息增量驚人。有數(shù)據(jù)顯示，阿里芝麻信用信用數(shù)據(jù)日處理量在30P B以上，相當(dāng)于5000個(gè)國(guó)家圖書(shū)館的數(shù)據(jù)總量，其中包含了用戶(hù)網(wǎng)購(gòu)、還款、轉(zhuǎn)賬以及個(gè)人信息等方方面面數(shù)據(jù)。而與互聯(lián)網(wǎng)上傳播的日數(shù)據(jù)量相比，阿里芝麻信用的這些數(shù)據(jù)真算是九牛一毛。面對(duì)分布在各種平臺(tái)、網(wǎng)站、社區(qū)、數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量龐大的，甚至是零散、零碎的征信建設(shè)可用數(shù)據(jù)信息，如何實(shí)現(xiàn)這些信息數(shù)據(jù)的收集、清洗、匯總，也算是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人及企業(yè)征信建設(shè)的一個(gè)瓶頸了。

在業(yè)內(nèi)看來(lái)，無(wú)論是阿里還是騰訊，布局征信業(yè)務(wù)主要優(yōu)勢(shì)在于手上握有的大數(shù)據(jù)。但是，面對(duì)抓取阿里生態(tài)圈外數(shù)據(jù)的瓶頸，阿里芝麻也只能通過(guò)購(gòu)買(mǎi)或者合作等方式采集外部數(shù)據(jù)，包括政府機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)以及金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)等來(lái)彌補(bǔ)互聯(lián)網(wǎng)征信在數(shù)據(jù)上的不足。于是，在自有生態(tài)圈外實(shí)現(xiàn)個(gè)人和企業(yè)信用信息的采集、整理、保存、加工工作，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代征信建設(shè)必須要突破的困局。

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當(dāng)前涌現(xiàn)出許多處理大數(shù)據(jù)的工具，如Hadoop，但基本上這些工具的前提是你要在本地?fù)碛袛?shù)據(jù)，如處理本地的聯(lián)機(jī)交易或日志或海量數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)這些工具并沒(méi)有增加有價(jià)值的數(shù)據(jù)，而只是加快了處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)的速度。

大數(shù)據(jù)

然而真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)一般是在企業(yè)的外部，在互聯(lián)網(wǎng)上。
互聯(lián)網(wǎng)最神奇的地方在于：你想要的數(shù)據(jù)已經(jīng)在某個(gè)地方了，你只需找到他們并提取出來(lái)；互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)虛擬社會(huì)，幾乎人人都在上面活動(dòng)，提供了許多信息也留下了許多蹤跡。

如果一個(gè)B2B企業(yè)需要它所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶(hù)的信息；一個(gè)世界級(jí)的品牌需要對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上用戶(hù)的微博評(píng)論與博客評(píng)論加以系統(tǒng)化的關(guān)注，適時(shí)做出反應(yīng)；一個(gè)國(guó)家需要收集全球范圍內(nèi)的恐怖主義信息，以輔助應(yīng)對(duì)策略。這些都需要從互聯(lián)網(wǎng)的海量信息中進(jìn)行系統(tǒng)的周期性的數(shù)據(jù)挖掘，把我們需要結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取出來(lái)。

外部大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘

這個(gè)進(jìn)行挖掘的工具就是樂(lè)思網(wǎng)絡(luò)信息采集系統(tǒng)，可處理任意網(wǎng)站，把您需要的信息自動(dòng)地周期性地從無(wú)結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的海量互聯(lián)網(wǎng)信息中提取出來(lái)，為您帶來(lái)額外的價(jià)值，因?yàn)樗鼇?lái)自外部，是從信息礦山中的挖掘提取出來(lái)的黃金。

樂(lè)思網(wǎng)絡(luò)信息采集系統(tǒng)已被眾多大中型組織選擇用以應(yīng)對(duì)處理互聯(lián)網(wǎng)海量信息，如阿里巴巴，環(huán)球資源，神華集團(tuán)，某國(guó)中央政府等。關(guān)于該軟件的更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)其供應(yīng)商網(wǎng)站www.skyseo.cn。