大數據互聯網論文范文

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第1篇

1.互聯網融資平臺的技術優勢。首先，傳統信用評級使用的數據，主要是來自于企業在各類生產運營活動結束后匯總、記錄的運營數據，這些數據多以文件或電子文檔的形式存在。比如從企業財務報表可以獲得財務數據，從季報、年報等可以獲得銷售數據，從倉庫臺賬可以獲得存貨數據等。而利用大數據技術，則不局限于生產運營結束后，從運營前的準備過程、運營中的操作過程都可以收集到數據進行信用分析，數據的形式從文本擴展到音頻、圖片、視頻等多媒體形式，收集的范圍也從企業文件擴展到各種存儲媒質、互聯網網頁上、電商網站的后臺數據庫中，甚至社交軟件的聊天記錄里，從運營大數據擴展到交易大數據、交互大數據，因此包含的內容也更加豐富，不僅包含傳統評級必需的“硬信息”，也包含豐富的“軟信息”，從而形成實現對企業的全面、實時、動態性信用評級的基礎。其次，在獲取到這些信息后，需要在云計算下利用大數據機器學習技術進行數據挖掘和知識發現，這需要有軟件和硬件良好的結合與支持。互聯網平臺能夠為云計算和大數據機器學習提供這種對接通道。由此可見，利用人力資源進行信用評級的傳統做法在信用大數據下就不再適用，而必須在一個組織規范的互聯網平臺上才能進行，因此通過互聯網平臺進行信用評級是技術上的必然要求。

2.互聯網融資平臺的規模經濟優勢。進一步，通過互聯網平臺進行信用評級，較之傳統信用評級方式能實現規模經濟優勢。由于傳統的信用評級方式需要貸前調查，貸中跟蹤，貸后審計，存在較高的成本，如果融資額度不夠大，會使貸款利潤較低。而互聯網平臺在設計、運營和管理等方面的投入具有固定成本的性質，總成本不隨評級企業的數目變化而發生顯著變化，單個企業分攤的成本卻越來越小，從而實現信用評級的規模效應。此外，通過互聯網技術能對企業進行實時監測，一旦企業出現危險的信號和行為，會即時預警，提升信用評級的預判性，能夠增加信用評級的深度。同時，將經營成熟的互聯網融資平臺的數據庫在監管機構的管理下實現聯網，進而建立起面向全社會的信用體系，能夠增加信用評級的廣度。由于依托互聯網融資平臺進行大數據信用評級，可以實現傳統信用評級下不能或不愿提供的融資業務，從而使其成為互聯網金融的基本運作方式。

二、基于大數據建立互聯網融資平臺的信用評級模式

1.互聯網融資平臺的運作模式。對于互聯網融資平臺的運作模式，從不同的角度可以進行不同的劃分。比如，從運營形態上，可以分為：（1）電商平臺模式，如阿里小貸、京東京寶貝；（2）網上超市模式，如陸金所、各家商業銀行的網上銀行；（3）P2P模式，如人人貸、拍拍貸；（4）眾籌模式，如眾籌之家。從資金的來源上，可以分為：（1）平臺提供資金，如阿里小貸、京寶貝；（2）平臺擔保，銀行提供資金，如京東的供應鏈金融；（3）平臺利用吸收的資金提供貸款，如各家商業銀行的網上銀行；（4）平臺做信用評級，撮合投資者和資金需求方進行融資交易，如各家P2P。盡管這些互聯網融資平臺的運作方式不同，但都需要對客戶的融資需求進行信用評級，因此是否具有成熟可靠的信用評級技術，有效控制信用風險，成為互聯網融資平臺的核心競爭力。

2.互聯網融資平臺信用評級的模式。當前互聯網融資平臺的信用評級模式按評級信息的來源劃分，主要可以分為三種模式：（1）基于運營大數據的信用評級。該模式多用于各商業銀行的網上銀行，以及P2P網貸平臺、眾籌平臺上，其中尤以P2P最為活躍，面對的客戶為個人及小微企業這一類低信用水平群體，融資金額從幾千元到上百萬，很大程度上彌補了信息不對稱情況下傳統金融機構不愿意對該類群體提供融資服務的空白，因此處于快速發展階段。（2）基于交易大數據的信用評級。該模式多用于成熟的電商平臺提供的融資服務中，如阿里小貸、京東的京寶貝等。這一類融資平臺最近幾年隨電商市場的發展也保持著良好的發展態勢，市場份額上升的很快。（3）基于交互大數據的信用評級。該模式目前多用于一些提供個人貸款服務的互聯網平臺上，知名的企業有ZestFinance和WeCash閃銀。這類融資平臺目前還處于萌芽階段，但可預見，未來基于交互大數據的信用評級會逐漸成為信用評級的主要方式信貸，會逐漸從個人及小微企業貸款發展到對大企業貸款。由于不同信用信息的來源、屬性不同，導致各類融資平臺評級時在指標設計、數據收集、數據分析、數據運用過程中采取的方法都不盡相同。但信用評級的基本流程是相同的，只是在一些步驟的實施過程中，受信息屬性的決定而使用不同的評級技術。

三、基于大數據互聯網融資平臺信用評級的實施策略

1.信用評級的流程設計。大數據信用評級的流程可以用圖1表示。由圖1可見，實施大數據評級，第一步是對待評項目的理解。首先要掌握項目運營方式、客戶特點、市場狀況、風險構成等項目內容；其次根據對項目內容的理解設計項目計劃，包括安排項目可行的技術路線，制定項目的進度等；再次，待項目計劃安排好之后就要確定大數據的來源，因為大數據來源雖然眾多，但會受到各種限制，如有的可能過于昂貴，有的則不開放，必須選擇那些技術上與經濟上均可行的作為數據源。因此，需要基于對項目的理解做好這些在項目正式實施前的準備事項。第二步是準備數據。所做工作是：根據數據的來源，確定數據的類型，采取可行的數據收集技術，獲取大數據；很多數據存在不完整、重復、錯誤等缺陷，要對數據進行預處理；預處理后的數據如果屬于非結構化或半結構化數據，需要進行格式化，轉化為結構型數據，為實施下一步驟做好準備。第三步就是進行機器學習。首先是選擇合理的數據挖掘技術對數據進行分析，從中尋找關聯關系，其次是解讀和評估數據挖掘的結果，找到最合理或最有說服力的，實現知識發現；最后就是根據知識發現的內容，建立適用的信用評級模型。第四步就是實施評級。根據知識發現的模型，開展對被評級對象的信用評級，生成評級報告，并對結論進行分析，幫助客戶理解評級結果。最后對整個項目的運行做全面總結。在以上各個步驟中，技術上的重點和難點在于數據準備過程中的大數據轉化與機器學習過程中的大數據挖掘。大數據轉化的困難在于需要把各種各樣的非結構化半結構化數據轉化為可以被機器處理和學習的結構化數據，大數據挖掘則在于需要對數據進行理解，選擇最合適的數據挖掘技術實現知識發現。

2.信用評級的實施路徑。信用評級的實施路徑可以分為內容計算和流計算。首先是內容計算。內容計算多采取主動方式獲取數據，方法是設置好信用信息源和信息采集時間段，針對信息源的原始信息格式，設計支持多協議的上站機，每隔一段時間對特定的信息源進行查詢，遇到新內容則馬上采集過來，再用于下一步的數據轉化和挖掘。其次是流計算。流計算多采取被動方式，一般用于處理融資平臺上的流數據，具體做法是，后臺流程設計中在不同的數據流入環節設置不同類型的數據接入接口，及對接的流計算平臺，流計算平臺負責設置相應的處理規則，根據預設規則將流入的各類數據轉化成可以直接分析的結構化數據，從而實現實時的業務分析與判斷。

四、基于大數據互聯網融資平臺信用評級風險管理策略

互聯網融資平臺在進行信用評級及提供資金時，處于風險管理重心的是對信息技術風險的控制。由于大數據自身的“4V”特性，且數據中包含的又是大量的用戶隱私信息，這使得信息技術風險主要產生在兩方面：一方面是大數據存儲的安全性風險，另一方面是大數據的收集和使用過程中對公民隱私權的侵犯風險，因此如何確保大數據的存儲安全及在使用時的隱私保護是一個挑戰，前者涉及到技術安全層面，后者涉及到制度安全層面。在技術安全策略層面，可以采取的措施有：首先，應依托大數據加密技術對使用的數據實施加密管理，制定出完整的加密保護方案，包括數據密級的設定、加密技術的選擇、對密碼安全性的攻擊測試等；其次，嚴格網關管理，可以對不同類型的用戶制定不同的權限級別，嚴格控制訪問權限；最后，建立面向全平臺的數據實時監測引擎，第一時間對各類非法操作發出警告。在制度安全策略方面，在當前尚無明確立法規范的環境下，要積極進行宣傳和游說，獲得政府主管部門和社會輿論的重視和支持，爭取早日出臺規范的數據獲取及共享標準，互聯網融資平臺的設計、管理和風控標準，從而把可能出現的信息技術風險限制在可控范圍內。

五、結論和展望

第2篇

美國《大數據研究和發展計劃》中指出：“到2020年，全世界的數量存儲量將達到35ZB，一個大容量、高速度、高智能的大數據時代已來臨。”大數據（BigData）是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革。近年來，隨著大數據技術的發展，也為農產品流通帶來了新的契機。對于實現資源整合、優化農產品流通結構、提高流通交通具有重要的意義。

（一）互聯網大數據的應用有利于發揮農產品流通的規模經濟效應

大數據時代，實現了云計算服務器與物聯網技術的結合，在利用大數據的“海量數據（MassiveData）、大規模數據（VeryLargeData）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）”的優勢，使得“新一代互聯網、物聯網”有了更廣闊的載體和平臺，擁有了更大的發展空間。在傳統的農產品流通過程中，雖然也使用了信息化管理，但是受信息存儲容量的有限性和物理介質的不確定性影響，使得數據處理存儲受到掣肘；而在大數據的新媒體時代，具有更加強大的計算能力，以及更加海量的存儲介質，相關農產品流通的數據不僅可以存儲在計算機上，同時也可以存在互聯網云服務器上，使得在農產品物流信息存儲過程中可以完全不必在乎存儲空間的大小，更好地提高了信息處理效能。這些都為農產品流通的整體布局、規劃、調度帶來了新的機遇，有利于通過擴大流通的規模，實現農產品資源的優化配置。利用大數據技術，可以將農產品流通系統進行改造，將無數“散戶”信息進行整合，進行物流產業“集群”的打造，對市場信息進行及時掌握，實現農產品流通效率的提升。

（二）互聯網大數據的應用有利于發揮農產品流通的供應鏈驅動效應

農產品的流通不是一個單一的事件，而是系統化的過程，涵蓋了“農產品的生產、集散、倉儲、批發、零售、終端消費者”等各個環節。而大數據時代農產品流通的管理方式發生了深刻的變化。大數據有利于實現“農產品的生產、集散、倉儲、批發、零售、終端消費者”等環節的一體化，使各個環節能夠緊密地環環相扣，更有利于相關物流信息資源的挖掘與開發，使物流管理水平實現了由“量”得到了向“質”的提升。增強了對復雜數據的處理能力，可以使用軟件對農產品物流數據進行批量化的處理，有效的管理物流信息數據庫，實現信息結構的優化。在當前的物聯網時代，物流的信息化不斷推進，相關農產品流通的數據呈現出幾何倍數的增長，也為信息處理的及時性帶來了新的挑戰。而在大數據背景下使得這一問題得到了有效解決，可以隨時隨地進行計算與統計，突破了時間與空間的限制，利用全數據處理對象、多數據處理工具，使得處理速度更加實時化，保證了農產品流通供應鏈各環節信息處理的協同與一致，推進農產品流通的專業化發展，減少了交易過程不必要的“中間環節”，縮減交易成本。

（三）互聯網大數據的應用有利于發揮農產品流通的極化效應

大數據技術的運用，使得農產品流通途徑發生了深刻的變化。在大數據時代，不但相關農產品流通的信息實現了“所有即所得（Onesizefitall）”。同時，大數據更將傳統的農產品物流信息管理的“后置總結分析”轉變為“前置預測判研”，能夠充分發揮大數據的數據分析與挖掘功能，對農產品流通的情況進行分析與形勢判斷，將整個流通的鏈條重心進行調整，使得農產品流通過程中可以根據市場需求“對癥下藥、見招拆招”，使流通更有針對性，大數據的優勢對農產品流通的“生產、倉儲、集成、物流渠道節點”等方面都將發揮作用，將有利于形成新的經濟“增長極”。最終通過產業極化實現乘數效應，利用農產品的流通帶動其它產業的共同發展，實現整個產業鏈條的整合、優化，提高發展質量。

二、互聯網大數據時代農產品流通途徑改善的對策

（一）通過農產品流通布局的系統化，實現個體經濟向規模經濟的轉變

大數據時代要求農產品的流通途徑有必要由傳統的“個體化”轉變為“系統化”。充分利用大數據的挖掘與分析、共享的功能，實現Hadoop（高度可擴展的分布式批量處理系統）功能拓展，將實現整個農產品流通系統的最優為目標。其龐大的數據存儲與處理功能，使得社會化的農產品流通得到了進一步的拓展。在未來的發展中，秦皇島要通過農產品流通布局的系統化，來實現個體經濟向規模經濟的轉變。一方面，要利用大數據技術，加強政府對農產品流通的宏觀調控、統一布局，建立高效的農產品流通信息系統，使其服務于農業開發。根據秦皇島的資源現狀，可以在秦皇島現代物流園區通過加快大數據的應用，實現大數據與物流的銜接。要根據大數據的數據分析，重要布局規劃釀酒葡萄、綠色生態安全豬、肉牛、肉雞、水產品、食用菌、蔬菜、甘薯、玉米、干鮮果品、中藥材、花卉等生產與供應基地建設，大力發展以信息技術和“大數據”為特征的“第四方（4PL）”物流，使農產品借助大數據，充分提高農產品流通規劃與布局的效能。例如：陜西省的西咸新區的灃西大數據產業園通過與農產品物流的整合，實現了農產品物流數據的規模化集中，通過將物流數據放置在SaaS和SOA“云服務器”中，園區通過整合“第三方”物流，為農產品流通企業搭建“第四方”物流信息平臺，為農產品流通用戶提供便捷的物流數據挖掘。這些都對秦皇島具有較強的借鑒意義。另一方面，要通過大數據技術，加強對農產品流通的分類調控。從當前海港區、山海關區、北戴河區、青龍縣、昌黎縣、撫寧縣、盧龍區縣的農產品流通情況來看，每個地區的經濟發展并不均衡，所處的區位條件、資源稟賦和發展基礎也各不相同。因此，有必要利用大數據做好特色定位，必須因地制宜、突出特色。不能搞統一的發展標準，要堅持分類指導，根據現階段經濟發展基礎和資源稟賦，實施不同的農產品流通戰略途徑。要堅持“有所為、有所不為”，努力走出一條特色鮮明的農產品流通的新路子。要把差異化的農業產業化發展作為產業結構調整和發展方式轉變的主要載體，引導各地形成產業集群。在糧食、蔬菜方面，主要以青龍滿族自治縣、昌黎縣、撫寧縣、盧龍縣為重點，從“單產”著手，做好優質小麥、玉米和雜糧、特色蔬菜的復合化種植，發揮金海、香海、秦皇島糧油等企業的龍頭帶動作用，做好訂單生產流通與精細加工流通。果業、畜禽方面，要實行“集中連片，見空建園”，充分發揮海港區、山海關區、北戴河區的臨港優勢，構建區域性的農產品流通中心，加快冷鏈物流倉儲體系建設，打造名優品牌。

（二）通過農產品流通節點的網格化，實現局部利益向供應鏈驅動轉變

大數據時代要實現農產品流通節點的網絡化。在大數據的背景下，由于有了更深入的數據分析與挖掘功能，這就對傳統的農產品流通帶來了新的契機，有必要對海量的農產品流通數據進行聚類、分類、相關性分析，找出農產品流通節點物流數據之間的相關性關系。最終，通過“數據化互動”實現節點的“網格化共贏”。一要加強“農超對接”，實現農民與超市終端的雙贏。在昌黎、撫寧等農產品重點產銷區，要通過大數據物流的RFID、EDI、GIS、ICT、SCM、VMI、ERP等技術，做好“前置性”數據挖掘進行利用，對農產品消費者的消費傾向、頻次、數量、種類等方面的特征數據進行分析，結合“一村一品”“一鄉一業”，政府牽頭、企業運作、協會推動、農戶參與，通過農產品市場的預測，打造農戶與超市的“利益綜合體”，連接“產前、產中、產后”等各個環節，將超市與農戶的短期“買賣關系”升級為長期的“戰略渠道伙伴關系”。二要加強“農企對接”。要利用大數據進行充分的“供需分析”，加強進一步鞏固提升農業經營主體的市場地位。充分利用農民專業合作社的力量，促進農民專業合作社、農業市場的無指縫對接與均衡化發展、合理性開發。激發農戶積極性，與市場需求進行有效對接；鼓勵各種市場主體參與農產品流通。積極構建政府、企業、社會資本結合的多元化投資模式，把生產經營主動權交給農民，調動起工商資本、民間資本參與農產品流通的積極性。三要加強“農企對接”。大力建立龍頭企業帶動型農產品供應鏈，實現企業與農戶的雙贏。要利用大數據市場信息，培育壯大農業產業化龍頭企業，重點支持鵬泰面粉、河北華龍、驪驊淀粉、正大、美爾淇、華夏葡萄酒、龍源通果汁、斌揚水產、北戴河集發農業綜合開發等一批規模較大、帶動力強、技術密集型和資本密集型農產品流通龍頭企業。利用大數據的數據挖掘功能，增強各龍頭企業的產業關聯度，將“同質化”競爭轉變為“異質化”互補，共同參與農產品流通的運作，打造更加完整的價值鏈條。要不斷走出“低水平加工、粗放式流通”的怪圈，提高產品的附加值。而要緊緊抓住“產品開發”和“品牌”這兩個核心環節，加強對新型農產品、綠色農產品、高端農產品研發的投入，將秦皇島傳統的農產品流通企業的“低質跑量”轉變為“數質并提”。通過大數據分析技術，使企業與農戶建立利益平衡點，通過訂單、租賃、合資、合作、入股等的方式與農戶簽訂長期合同，使龍頭企業與農戶實現上下游的連接、一體化的經營。

（三）通過農產品流通信息的共享化，實現經濟增長點向增長極的轉變

第3篇

1 云計算概述 

云計算誕生于二零零六年，二零零八年云計算得到大面積推廣，云計算的誕生立即引起全球信息行業的廣泛關注，云計算的出現給IT行業發展帶來了新的改革浪潮，云計算的特征是：按需服務、共享資源、按需付費、網絡面廣。云計算作為二十一世紀新興的技術，徹底改變了傳統軟件工程。云計算現如今已經被應用到了各個領域。云計算的核心技術有海量數據存儲與計算、虛擬化技術、分布式存儲技術、并行編程模式技術。云計算實現了將龐大數據拆分成若干子程序進行分布處理，處理后發送給服務器群計算，最后將分析處理結果統一融合后回傳給用戶。狹義上來說云計算是通過計算機和各類用戶終端實現信息交互和應用。廣義上講云計算是一種強大的網絡服務模式。云計算的虛擬化技術將一臺計算機虛擬化成多臺計算機，使資源利用率提高，從而降低成本。云計算的分布式計算技術，實現了根據使用需求情況分布資源。另外，云計算相比傳統硬件平臺相比，維護費用低廉，管理方便易操作，無需大量的資金支持。 

2 物聯網概念 

物聯網是互聯網的重要組成部分，物聯網是物物相聯的互聯網，物聯網的基礎仍然是互聯網，物聯網是以互聯網為基礎發展和延伸出來的網絡。物聯網最早提出于一九九零年。一九九一年麻省理工學院開始對物聯網進行研究，一九九九年麻省理工學院對物聯網做了實驗。物聯網底層數據的感知是物聯網技術的基礎，在物聯網感知層中，呈現出的特點是數據量大、種類多。物聯網感知采用了信息后，通過傳輸層實現數據與傳遞。物聯網按照功能分為三層：應用服務層、網絡傳輸層、感知控制層。物聯網應用十分廣泛，現如今幾乎已經滲入到人類生活的各個方面。例如：智能交通、智能家居、資源管理、科研實驗、醫療領域、軍事領域。物聯網的發展和推廣受到了國家的重視。但就目前來看，物聯網技術不論是技術上，還是理論上仍然處于發展階段，距離物聯網普及和大面積應用仍然有著一定的距離。 

3 基于云計算的物聯網系統架構 

從物聯網技術的特征來看，未來物聯網技術更新和改革離不開對云計算的應用，云計算的優勢是物聯網技術所需要的，物聯網的推廣和應用必然不能缺少云計算，物聯網數據產生和收集過程具有實時性和不間斷性，處理時間的延遲必然會導致數據量的擴大。但由于數據量大、節點有限、存儲點等技術限制，必然影響物聯網性能。云計算的分布式技術，便可很好的解決這些問題，使物聯網實現有效的控制多源、多位置的不同數據處理。云計算和物聯網的融合，使物聯網獲得了強大的計算能力和存儲能力，云計算搭建了一個輔助物聯網的平臺。 

基于云計算的物聯網系統架構主要包括了三個層次：物聯網中間件層、物聯網基礎設施層、物聯網應用層。這三層相互協調融合構成了物聯網系統，向人們提供服務。 

3.1 物聯網應用層 

物聯網應用層是整個物聯網系統架構的核心內容，應用層通過應用管理中提供管理工具，其中包括：用戶管理、資源管理、安全管理、影像管理。每一個管理工具能夠為用戶提供不同的服務，用戶管理包括：用戶賬戶管理、計費管理等等。安全管理包括：用戶身份驗證、用戶資料保護等等。資源管理包括：資源恢復、故障檢測等等。影像管理包括：應用生命周期管理、影像部署等等。 

3.2 物聯網中間件 

物聯網中間件層是整個物聯網的連接媒介，包含著整個物聯網的所有中間件產品。所包括的功能有：感應設備管理、智能終端接入等等，除此之外，還具有面向服務的物聯網應用的功能。 

3.3 物聯網基礎設施層 

物聯網基礎設施是物聯網系統實現的基礎，離開了物聯網基礎設備，物聯網系統無從談起。物聯網基礎設備層包含了：虛擬集群、物理硬件及感應終端。虛擬集群是基于云計算的虛擬化技術的基礎上實現的，以虛擬化方式為用戶提供服務。物理硬件包括：云計算必要的網絡設備、存儲設備、服務器設備等等。感應終端包括傳感器、控制器等智能終端設備。物聯網基礎設備由物聯網中間件負責管理和協調運作。