大数据时代的财政工作思考

2012年以来，大数据（Big Data）由一个IT领域的专用词汇迅速演变为一股席卷全球、影响我国的社会浪潮。EMC、IBM、Oracle等跨国IT巨头竞相发布大数据产品，美国启动“大数据研究与开发计划”，联合国发布大数据政务白皮书，我国广东、陕西、上海、重庆等地宣布实施大数据战略、发展大数据产业……有关专家和学者纷纷表示．“大数据时代”已经降临。     

大数据在公权力监督工作中的应用探析

大数据信息技术的发展，给国家治理、政府治理和社会治理带来了巨大的变革和机遇，也为公权力监督工作提供了新的思路和方法。公权力运行产生的数据具备大数据的基本特性。通过大数据技术，可以推动对公权力的监督实现从“人力驱动”向“数据驱动”转变，从“业务数据化”向“数据业务化”转变，从“个案监督”向“类案治理”转变。本文就大数据技术在公权力监督中的应用进行了探讨，旨在探索如何构建大数据助力公权力监督新模式，推动纪检监察工作的创新和发展。     

戴尔9G刀片为数据“大集中”推波助澜

目前，银行、证券等金融行业在数据“大集中”上取得了喜人的成绩。其中，中国工商银行实现了全国范围的大集中，中国建设银行实现了省一级的集中，上海证券等证券机构也陆续把业务数据集中到总部统一处理。上述机构的数据“大集中”都促进了业务的开展，提高了企业的竞争力。种种迹象表明：数据“大集中”是未来信息化发展的重要趋势。     

驭大数据逐时代潮

当云计算的热潮尚未消退之时，麦肯锡公司在2011年发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，向世人宣示“大数据时代”的到来。该报告的发布，使各界对大数据的关注空前高涨。大数据似乎已经抢过IT的“领跑棒”，成为新的技术焦点。哈佛大学社会学教授加里·金曾言道。“这（大数据）是一场革命，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”     

数据能力服务在智慧城市中的应用

大数据已经成为极其热门的话题，根据研究公司IDC作出的估测，数据一直都在以每年50％的速度增长，换而言之，也就是每两年就增长一倍。面对海量数据的采集、存储、挖掘、分析，大数据技术脱颖而出。“大数据”正在对各个领域造成影响。举例来说，在商业领域中，交易决策行为将日益基于数据和分析来作出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角，从而也增加了城市服务和管理的“智慧”。     

2013中国大数据峰会即将召开

作为国内大数据领域最权威、最顶级的会议之一，由中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）主办的“2013中国大数据峰会”将于2013年10月18日在北京西苑饭店隆重召开，本次会议的主题是“拥抱大数据时代”。     

冷眼看待“大数据”

“云计算”还未走下神坛,“大数据”便已汹涌来袭,从马云的卸任演讲到《大数据时代》的热销,再到”大数据营销”、“大数据分析”、“大数据挖掘“等热词红极一时,“大数据”一夜间倍受世人瞩目。     

仅有『打鼠利器』还不够

在资本市场，“老鼠仓”似乎是一个避不开的话题。〈br〉 今年以来，基金行业“捕鼠”行动持续升级，监管层严打“老鼠仓”的风暴，在公募、保险等整个资产管理行业蔓延。除了监管层对“老鼠仓”的零容忍高压态势之外，自去年开始运用的大数据监管稽查技术，也似乎让广大投资者看到了一些希望。〈br〉 2013年，马乐事件开启了“老鼠仓”稽查技术层面的新变化，也就是所谓的“大数据分析系统”。“大数据”，借助互联网的搜索技术，将投资者海量的交易信息、账户信息、资金流转信息等进行整理，挖掘这些海量数据背后的关联信息。     

Teradata天睿公司大数据峰会在京召开

本刊讯为期2天的“第13届TeradataUniverse峰会（Teradata大数据峰会）日前在北京召开，峰会以“数据价值，极致演绎”为主题，聚焦数据仓库、数据探索和大数据分析应用，帮助中国客户建立大数据分析能力。赢得决胜未来的核心竞争力。在峰会上，工商银行、光大银行、台湾国泰世华银行、DHL、挪威DNB银行、捷克商业银行、加拿大皇家银行等金融行业全球领先的数据驱动型企业分享了其携手Teradata“演绎大数据价值，成就智慧明天”的最佳实践和最新技术进展。Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦表示，数据的核心是发现价值，     

“大数据+信贷工厂”普惠金融模式研究——基于H银行样本数据的实证分析

商业银行发展普惠金融业务普遍面临审核难度大、运营成本高、信用风险大、贷后管理难等问题，如何破解普惠金融发展难题显得尤为重要。本文结合理论研究及银行实践经验首次提出了“大数据+信贷工厂”这一发展普惠金融的创新模式，主要介绍了该模式的概念、特点与优势，并结合H银行的样本数据，分析论证了该模式下的核心风控模型能够有效区分“好客户”和“坏客户”，对于识别客户风险、加强风险管理有积极作用，同时，研究了由“大数据+信贷工厂”创新模式代替传统模式发展普惠金融的比较优势，实证分析证明该创新模式能够显著降低运营成本，提高风控水平，增加业务收入和毛利润，提升规模化增长水平，增强该普惠金融创新模式的可复制推广能力。最后提出应进一步加强顶层设计、构建成本可负担商业可持续的普惠金融长效机制、提升普惠金融业务的风险管理能力相关政策建议。     

科士达 让金融数据不掉电

目前，在金融行业的信息化建设中，以数据集中、应用整合为核心内容，能够实现信息资源共享、管理集中、金融业务一体化的“数据大集中”工程，正在稳步深入推进。“大集中”后，金融企业固然可以通过集成化、集中化的数据中心实现对自身资源的优化管理，空前地提高网络系统、应用系统及数据库的可用性，但由“数据集中”而产生的“风险集中”问题也随之凸显出来。在影响网络数据安全的诸多因素     

三大IT产业规划亮相

9月18日，科技部连发“导航与位置服务”、“云科技”以及“宽带网络科技”3大电子信息产业规划，以促进电子信息产业的发展，推进中国大数据技术和服务市场快速增长。     

河南省大数据管理局官网上线

河南省大数据管理局网站于2019年12月31日正式上线。网站聚焦河南省政务服务和大数据管理工作,以“数字化河南+服务型政府”为宗旨,第一时间发布河南省政务服务和大数据管理工作的最新文件精神、动态资讯,开展大数据示范应用,推进建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新机制。建设省大数据管理局官方网站,是基于政务公开、政务服务、大数据管理工作的需要,是统筹全省数据资源管理工作的需要,对推动大数据研究、开发、应用和对外合作交流具有重要意义。     

3G发牌决策时机已到

经过3年努力，华泰财产保险公司（以下简称“华泰”）于目前圆满完成了“保险业务、财务数据人集中并实时对接”项目。分散在17家分公司数据系统的财务、业务数据全部被移植到位于北京的全国数据中心集中式系统中，一举实现了保险业务、财务数据大集中。早在2003年，华泰已实现人力资源数据大集中，至此，华泰在公司主要业务处理方面，全面实现了数据大集中。     

2014年中国金融大数据应用白皮书（续）

随着大数据技术的成熟应用，麦肯锡全球研究院在其发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告中指出：“大数据之大，通常是指数据量大到超过传统数据处理工具的处理能力，是相对和动态的概念。此外，大数据又被引申为解决问题的方法，即通过收集、分析海量数据获得有价值信息，并通过实验、算法和模型，从而发现规律、并收集有价值的见解和帮助形成新的商业模式。”金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据的来源。但反过来，大数据对于金融行业新时代发展的助推作用也逐渐浮现。本刊分两期刊发九次方大数据研究院提供的《2014年中国金融大数据应用白皮书》     

挖掘城商行数字化转型的数据潜力

<正>数据是人类进入信息时代后爆炸式增长的资源，在生产领域，它从微不足道变得举足轻重，成为数字经济的关键生产要素《“十四五”数字经济发展规划》指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后，以数据资源为关键要素的新经济形态。随着数字化、智能化的深入发展，以人工智能、区块链、云计算、大数据为代表的新技术趋向成熟，城市商业银行如何在数字经济的浪潮中顺势而为，如何通过数据要素融入经营模式从而提供更好的金融服务，如何解决“保增长、保利润”两大难题，是当下亟须思考研究的重要课题。     

Teradata天睿公司：数据驱动业务的使能者

Gartner公司的调查显示，在大数据应用方面，企业面临的最大挑战是怎样通过大数据获得价值以及怎样入手部署大数据技术。“这与我们在日前召开的2014大数据商业智能全球用户大会上了解的情况是一致的。”Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer在接受记者采访时表示，“Teradata天睿公司的定位就是帮助客户掌握有关数据和数据分析的一切。”     

小数据让品牌更人性化

相关数据显示，2013年投资者在大数据初创企业中投入超过36亿美元，尽管如此，对于大数据的争论依然激烈。其中一个原因就是：尽管前景美好、潜力巨大，但在“大体量”数据利用及实现商业价值的过程中往往充满挑战、非常棘手。     

数据变革

如今,大数据悄然地改变了我们的生活方式、思维与文化观念、经营模式与社会格局。作为以“数据为生”的CFO只能欣然面对“大数据”、“云计算”的冲击。居安思危、与时俱进地思考大数据的变革路径与我们应对的策略。     

悦读

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。