大数据和云计算的论文

2024-07-23

大数据和云计算的论文（通用8篇）

篇1：大数据和云计算的论文

结合大数据技术和云计算技术的金融IC卡业务拓展

摘要：互联网金融不再局限于简单的资金结算，在互联网海量的信息海洋中，如何找到这些数据最有意义的内涵，如何结合金融IC卡的特点引入新的技术。在新的技术特点引导下，区分客户群体，改变商业营销模式，提高零售银行的营销效率。关键字：大数据云计算零售银行营销 IC卡业务拓展

互联网金融

互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。互联网金融的发展已经历了网上银行、第三方支付、个人贷款、企业融资等多阶段，并且越来越在融通资金、资金供需双方的匹配等方面深入传统金融业务的核心。

在当代网络信息技术越发成熟，信息安全保障技术越发完善的前提条件下。互联网金融要求以下方面：信息处理，风险评估，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行或券商等中介，完全可以自己解决；超级集中支付系统和个体移动支付的统一；供求方直接交易；产品简单化；金融市场运行完全互联网化，交易成本极少。

金融IC卡的特点

IC卡由于采用了最先进的智能卡技术，具有体积小、容量大、安全性高、可靠性强、寿命长、可脱机使用、支持非接触使用、支付更快捷、可支持多应用的特点。

金融IC卡片内部存储专门的账户信息，消费时无须联机、脱机完成支付，无须签名和密码。卡片使用过程类似公交IC卡，但更为安全、应用渠道更广。特别适合于在小额支付领域，如小型超市、快餐店、药店、交通工具、健身场所等使用。

金融IC卡由于具有安全、多应用的特点，已经成为银行卡的发展趋势。金融IC卡具备的高安全性极大的降低了伪卡的风险，不仅提升了联机交易的安全性，也使卡片可以实现安全的脱机交易，有效的保障了银行和持卡人资金的安全，并拓展了银行卡的支付领域，使银行卡能满足公交、快餐、铁路等众多行业的支付和服务需要，因此许多国家和地区已颁布法令，在其境内必须发行和使用金融IC卡，国际上的银行卡组织和金融机构也在大力推动全球磁条卡向金融IC卡迁移。

为何需要引入大数据技术

目前，大数据已经成为非常重要的技术趋势，是最有潜力颠覆式地改变世界上任何组织使用信息的方式以增强体验以及改变组织的商业模式。大数据技术能够帮助组织在正确的时间、以正确的方式储存，管理和操作海量的数据，以得到这些海量数据最有意义的内涵。

现阶段大部分公司在大数据上还只是迈出了第一步，只是尝试通过技术手段将大量数据收集起来，在其中寻找可能存在的隐藏的模式。随着企业逐渐开始重视新的大数据解决方案，大量新的机会开始涌现。零售商可以实时地监控销售数据，并在执行某项交易时及时根据客户情况调整产品数量。大数据解决方案还可用于医疗行业帮助医生确定某种病情的病因，并对治疗方案提供指导信息。

中国农业银行是国有大型商业银行，作为中国主要的综合性金融服务提供商之一，本行致力于建设面向“三农”、城乡联动、融入国际、服务多元的一流现代商业银行。本行凭借全面的业务组合、庞大的分销网络和领先的技术平台，向广大客户提供各种公司银行和零售银行产品和服务，同时开展自营及代客资金业务，业务范围还涵盖投资银行、基金管理、金融租赁、人寿保险等领域。

我行的客户群体结构复杂，分销网络庞大，产品种类繁多。虽然我行的产品日益完善，但是如何让广大客户了解我行的产品业务，如何针对不同的客户群体进行有效营销，如何准确无误的为结构复杂的客户群体找到适合我行的产品，如何避免有产品而营销迟滞的问题，已经成为我们首要关注的问题。现阶段我行的产品营销策略仍然是依靠前台业务人员甄别优质客户与推荐产品，这样做虽然可以营销产品，但是效率低下，只是针对部分客户介绍了部分产品，造成的是产品出售率不高而且无疑还增加了业务人员的工作量。走出这样的营销盲区，需要我们运用新的技术去改变我们就有的工作模式，从我们已经掌握的信息源中提取有效的客户信息，整合客户信息资源，已经成为在下一个信息技术时代到来前的必要任务。例如，将客户的消费信息，储蓄情况，信誉指数等个别信息，整合成为一个庞大信息流中，再从这些海量的信息流中，通过算法分析，数据自动归集等手段，区分出不同类型的客户，根据各种客户的不同性质，准确的推荐他们所需要的产品和开发产品是当务之急。

银行业可以归集客户的资金动向，产品需求等信息数据，在这样庞大的信息数据处理业务压力下，引入大数据技术，在正确的时间，以正确的方式，管理和操作海量的数据，得到这些数据最有意义的内涵，最有利于我行零售业务的发展。依靠优质的服务平台，发展完善的自助终端服务平台，缩短业务办理时间，有效的进行产品营销，是企业稳步发展的重要因素。

为何需要云计算技术

云的威力在于，当人们想要访问某些计算或存储资源时，可以完全不需要购买额外的硬件或软件。云的关键特征之一就是可伸缩性：用户可以根据实际需求几乎实时地添加或减去资源。

云计算是一种提供一系列可共享资源的方式，这些资源包括应用程序、计算性能、存储、网络、部署平台，甚至业务流程。在底层互联网基础环境中，云计算将传统的，孤立的计算资源变成了一个可共享的资源池。在云计算中，所有的一切：从计算性能到计算基础架构。从应用程序和业务流程到数据和分析，都能作为一种服务提供给用户。在现实的使用过程中，云，必须遵循常规标准化流程并实现自动化。

相比之下，典型的数据中心支持大量不同的应用程序和工作负载，很难被优化。当某个组织正在执行一项复杂的数据分析项目，需要额外的计算周期来帮助处理任务时，云计算的效率可以非常高。此外，与自行购买存储相比，云上每GB的成本更为低廉。在大数据中，是否选择云的关键在于安全保障及时延是否处于可接受范围内。

大数据中的许多部署和分发的模型都在云端。云计算的可伸缩性，弹性，资源池，自助服务，极低的前期成本，即用即付，容错都使得它成为大数据生态系统中不可或缺的一环。

结合云计算的实时性，可以对金融IC卡发生资金结算业务实时上传至云端，对客户的资金变化做到快速响应，实时对客户资料进行数据整合。

金融IC卡业务拓展

根据前文所讲内容，已经对于大数据技术特点和云计算技术特点做了比较详细的描述。这两种技术在引用到金融IC卡业务后，我行可开展客户信息归集，采用计算机系统提取高质量的客户优质信息，进而改变产品营销策略，增加产品营销模式，从而减轻一线柜员的工作负担，节省营销时间，更加高效的营销产品。也可以进行更加合理的产品设计满足多种类客户的需求。例如：

一、充分利用电视、广播、报纸、网络等渠道,提升客户对金融IC卡的认知度，并积极推广金融IC卡在公共服务领域的应用，利用金融IC卡为载体，进行支付渠道改造，满足各种客户的金融支付需求，将金融IC卡用于公共交通、存取转账、网银、理财等多项民生领域，真正做到“一卡在手，生活无忧”

二、可以根据客户使用金融IC卡的银行结算数据，进行大数据技术处理，根据处理后的信息源，自动对不同种类的客户进行与之相对应的产品配对，再由客户经理对其营销。

三、利用大数据技术和云储存技术手段，加强对于民生设备的投入，如：银医服务（提供用网络银行，手机银行，客服平台的医院挂号预约服务），四、实现一卡多用的功能，如，用于公共交通的充值卡，门禁卡的功能等。

五、结合生活中的结算业务，提供更加便捷的开通渠道，减免开通手续，为客户开展手续费套餐服务，如，代缴燃气费，电视费，电费等。

六、在自助终端（手机银行，网络银行，自动柜员机）上添加柜面业务功能，如产品签约，费用代扣签约，贵金属交易等操作。

七，通过云数据的实时性，及时为客户提供产品信息，市场行情。

总之，在大数据时代，金融IC卡的使用结合云计算技术和大数据技术，将减少银行员工对于业务办理的时间，客户可根据自己的需要定制服务信息，在终端设备上快速办理业务，减少在营业网点的等待时间。并且这样不再局限于营业网点的业务处理能力。业务反馈速度增加，提高金融产品的与时俱进性。

从客户的分类，到产品的自动搭配，新的技术手段对于零售业银行的产品营销将起到至关重要的作用，避免对客户进行无效的产品推荐，以及占用客户的宝贵时间。与更多的第三方机构合作，进行业务操作，追踪客户数据，分析数据，结合客户的消费习惯，逐步推荐复合其习惯的金融产品。

篇2：大数据和云计算的论文

摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，论述大数据和云计算的安全将给消费者和电商带来更加高效的转型。

关键字：云计算，大数据，电商

所谓通信，最简单的理解，也是最基本的理解，就是人与人沟通的方法。无论是现在的电话，还是网络，解决的最基本的问题，实际还是人与人的沟通。现代通信技术，就是随着科技的不断发展，如何采用最新的技术来不断优化通信的各种方式，让人与人的沟通变得更为便捷，有效。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，云计算和大数据应运而生。、一、大数据的介绍

大数据（Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。

二、云计算的介绍

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP（网络服务提供商）到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。然而人们担心他们在云端的数据安全。正因为此，用户应该期待看到更安全的应用程序和技术上来。许多新的加密技术，安全协议，在未来会越来越多的呈现出来。其中的安全性和遵从性的问题仍然是阻碍云计算发展的重要原因。三、二者联系和安全策略

近几年由于科技的不断发展，3G网络视频通话，移动互联网、物联网、智能手机，这些科技产品都一一涌现，充斥着我们的生活，确实互联网给我们的生活带来了方便，但同时恶意软件，黑客入侵电脑，这些人为的破坏，也影响着个人或者企业的信息安全。在这个时候新技术云计算的出现，就给传统互联网信息安全带来了希望，但同时也面临解决新的安全挑战。

多种方式应对云计算安全挑战—云计算给信息安全带来的挑战包括：第一，传统安全产品无法应对云计算环境下的网络结构和协议。在云计算环境中，可能前端的Web服务器和后端的数据库都处在一个物理服务器上，这样它们之间的网络交互直接用虚拟交换机就可以了，数据根本不经过物理交换机，如果不到物理交换机，则信息安全设备拿不到它的数据，导致对其访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算技术特性带来一些新的安全需求。云安全架构的一个关键特点是云服务提供商所在的等级越低，云服务用户自己所要承担的安全能力和管理职责就越多。数据安全包括：数据传输、数据隔离、数据残留。应用安全包括：终端用户安全、SaaS安全、PaaS安全、IaaS安全。虚拟化安全包括：虚拟化软件、虚拟服务器等。第三，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前保护信息安全产品的性能已经远远落后于网络设备。大数据将会化解APT(高级持续威胁)危机—近一两年，APT攻击是非常热门的话题。简单的说就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。我们知道未来大数据和云计算将推动下一代安全数据的创新。大数据和云计算扩展了整个IT领域的计算和存储资源，给信息安全提供了信息平台和大数据处理的技术支撑，为整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。其中数据加密就是对数据信息的重新组合，只有在收发双方的基础上才能够还原网络信息，数据加密技术能够确保校园网内部信息数据的安全性与完整性，并具有一定的保密作用，从某种意义上来说它是其他安全技术的基本保证，经过加密的网络数据能够确保数据在收录、传输、使用及转换中不被第三方得知数据信息内容。

综上所述：大数据是本，云计算是术，移动互联网是用。三者紧密结合在一起才能让整个信息安全系统更有效的服务现代人们的生活。在大数据环境下，即高流量、巨大海量数据、高可靠性。更多需要通过检测、分析、发现及预警的安全保障体系，实现可靠性、可用性与安全性的完美结合；利用大数据分析，可提前、精确、有效地发现已知或未知的安全威胁；可实现数据访问的记录、分析及取证；可实现有效、精确地发现隐私数据的检测分析与防护。安全检测与大数据技术结合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问和审计，安全威胁智能的发现，隐私数据的保护。

参考文献：《大数据时代》--[英]维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）--浙江人民出版社

电子图书：《云计算安全指南》--Ronald L.Krutz，Russell Dean Vines（著）张立强(译)

姓名：孙飞龙

学号：12901337

篇3：大数据和云计算平台应用研究

1大数据和云计算平台基本概念

大数据的作用通过网络已经在生活中处处可见, 它已经不是单纯的IT领域特有的研究, 而是应用于社会多领域的综合性数据处理理念。大数据代表的不仅是指容量上的庞大, 也代表了种类上的复杂。大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集, 其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据的发展突出了数据信息在社会生活中的重要, 同时也对信息处理体提出更高的要求, 即在更短的时间内准确地处理更多的数据, 这也要求信息处理系统必须有强大的计算能力、庞大的储存量、及时的交互性。

云计算平台是一种通过互联网按需提供面向海量数据处理和完成复杂计算的平台。云计算在处理海量数据时, 按照一定的准则将数据分散到不同计算机中进行处理操作, 大大提高了处理速度, 适用于数据密集型计算。同时云计算可以对电脑本地资源、网络资源等进行整合, 为用户提供高效、安全的数据服务。

2大数据与云计算平台优势分析

数据处理是大数据的基础要求, 新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的, 因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦, 有着巨大的价值等待人们的开发利用, 而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。

大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体, 其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点, 很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求;云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整, 达到高效、快速处理数据信息的目的;平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度, 实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性, 能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求, 同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求;大数据可以为云计算的运行提供指导, 对云计算的资源进行有效的调配。

3大数据与云计算平台的应用

3.1对数据的有效管理

大数据与云计算平台可以将数据按照一定的准则分布到不同区域中进行处理操作。对不同的数据按照不同标准进行判别, 将容量巨大的信息进行细化处理, 化整为零, 根据各种类型的特点对数据信息进行处理。这种管理手段十分灵活, 能够保证大容量、多格式数据信息处理的稳定性;有较强的兼容性, 应用范围广, 可以保证跨平台多方合作的稳定性。比如, 可以利用大数据与云计算平台建立一个企业信息系统, 将企业内部不同业务的数据信息统一储存, 采用分布式工作流和调度框架构建管理框架, 在使用时通过正确的指令信息完成信息的调度、匹配及整合, 减少数据管理环节出现的失误。

3.2提供决策支持

在现代企业中, 接收到数据越来越多元化, 不仅数量上增加而且种类也变得繁多, 大数据与云计算平台可以对这些信息做出有效的处理成为企业决策的依据。大数据与云计算平台可以在系统分析功能上设计一定程度的业务逻辑, 依据企业设定标准, 将提取出的相关信息整理为企业相关预测, 作为企业决策的参考。大数据与云计算平台还可以提供决策模拟, 对其中的数据信息进行核对校正, 及时为企业提供反馈信息, 方便决策的再次制定。

3.3保障信息安全

大数据与云计算平台不仅能够快速处理数据信息, 还可以提供一个安全的系统环境, 保障信息不受外界破坏。在数据收集时对信息来源进行确认, 在判定信息来源安全合法的情况下在允许访问, 对于那些安全性未知或不合法的来源实行强制关闭以拒绝访问。在数据处理时保证数据的完整性, 避免因为不适当操作导致重要数据的损坏或丢失。

4总结

大数据与云计算的结合为数据处理打开了新的世界, 在以后必然会越来越多地应用于社会的各个领域。我们应该不断加深对大数据与云计算的理解, 结合实际, 开发出更加先进的数据处理平台。

参考文献

[1]宫夏屹等.大数据平台技术综述[J].系统仿真学报, 2014, 26 (3) :489-496.

[2]商娟叶与张丽敏.云计算平台在高校的开发与应用研究[J].电子设计工程, 2012, 20 (10) :140-142.

篇4：大数据和云计算的论文

随着我国农产品冷链物流的发展，冷链物流信息化建设严重落后已成为阻碍冷链物流企业发展的瓶颈，大数据、云计算等新型互联网技术与传统的RFID、GPS、电信网络高度结合对物流管理信息化建设有着重要的意义。该文通过分析目前农产品冷链物流信息化建设现状，提出了基于大数据、云计算等技术的冷链物流信息化建设策略，对促进我国农产品冷链物流信息建设具有现实意义。

篇5：大数据云计算学习总结

一、大数据基本概念

1、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。

2、大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是什么”。比如每淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物” 等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。

3、数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金融资产。2012年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。

与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。

另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;(二)拥有处理传统数据的经验;(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。

二、大数据的特性

1、大数据包含的数据分类：

(一)基本数据：包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、财产信息等；

(二)账户数据：包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率等；

(三)交易数据：交易时间、交易地点、渠道等；

(四)交互数据：客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等；

(五)评论数据：反映问题、投诉建议等。

目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。交易数据国内一部分银行已经在使用。交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。

2、大数据的4V特征：

(一)Volume（大量）指海量数据

(二)Variety（多样）指大数据的异构和多样性，很多不同形式、无模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。

(三)Velocity（高速）指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”。

(四)Value（价值密度低）指数据中存在大量看起来不相关的数据，但通过大量分析运算才能够得到价值。

3、大数据的应用特征：

(一)允许数据存在不精确；

(二)数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性的用途；

(三)离钱最近的信息最有商业价值；

4、大数据时代营销的特点是“个性化”。现代目标客户拥有以下四个特点：

(一)手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。

(二)客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。

(三)客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。(四)客户对于信息的甄别能力与日剧减。如果能够不用自己刻意寻找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。

三、大数据的应用创新

(一)创建个性化的金融咨询展示平台。目前国内各电商平台甚至新浪网等通过搜集客户的浏览数据，能够分析判断出感兴趣的兴趣点，有针对性的推送内容。但目前国内银行的门户网站内容很少能够做到个性化展示，例如通过搜集过往浏览记录，发现客户对理财产品的收益率比较感兴趣，在发行新的理财产品的时候可以把相应信息主动弹出，或者置顶。

(二)做到个性化理财产品营销。如果一个客户在我们的网站上浏览了黄金信息，可以推送给他其他诸如重金属或者基金产品等信息，做到交叉销售。

(三)做到个性化触发式营销。如果一个客户在网站上在按揭贷款类产品说明页面停留超过10秒钟，那么很有可能这个客户存在贷款需求，可以对其针对性的营销。

(四)做到客户潜在终身价值的识别和挖掘。比方说，一个客户虽然在我行只有一个卡，余额也不多，只有100元，但是只要有他的身份证信息，就能够判断这个人是男是女，年龄是30多岁，应该处于事业的上升期，住址是本市的一个高档住宅小区，那么可以判断其家庭收入应该不错，通过这样的分析，就能够得出结论，这个客户就是一个潜在的有价值的客户，通过定向的营销和专业的服务，这个客户可能给我行创造远超100元存款的价值。

四、大数据时代银行发展趋势

大数据时代，尤其互联网金融发展如火如荼的今天，银行必须从初始的仅提供标准产品和服务的数字银行，发展为先进的智慧银行。但需要注意的是，智慧银行指的并不是靠大量高大上的高科技设备罗列堆砌在一起的物理网点，而是通过强大后台，依托大数据，能够想客户之所想，急客户之所急，提供个性化的服务，主动提供给客户最想要的服务或产品的智慧银行。

要想实现智慧银行的目标，银行需要做到六个方面：上网、下沉、内转、外跨、两精、服务。

上网就是指金融互联网，在当今的年代，有一句话叫银行不触网，注定会消亡。

下沉就是服务客户群体的下沉。按照传统的28原则，银行服务的重点客户一般是能够给他带来重大利润贡献的那20%优质客户，为了从竞争对手手中争取这一部分客户，甚至可以不惜代价，忽视了剩下的那80%的客户的需求，更无视银行眼中传统的次级客户（无抵押质押的信用贷款客户）,忽视了这部分客户积少成多，聚沙成塔后的巨大能量。而当前互联网金融中被称为“屌丝理财”的各种宝宝们，仅仅付出市场利率水平的利息，就把大量的存款聚集起来；目前多达2000多家的p2p小额贷款公司，能够提供信用贷款，仅仅是需要你的销售进货流水或者你的收入工资单。内转包含三个方面：经营模式从以产品为中心，向以客户为中心转型；营销模式从粗放营销向精准化营销转型；服务模式从标准化服务向个性化服务转型。

外跨包含两个意思：一个是内部跨部门，目前以职能划分的部门结构不适合新业务的发展；二是跨界，银行要勇于创新，互联网企业的特性是激进，一般做法就是做了再说，金融行业的特性是稳健，服从监管，如何在两者之间找到一个平衡点是当前的一个难点。例如前段时间被人行叫停的虚拟信用卡，是支付宝与中信银行合作推出的新兴支付方式，但该产品未经主管部门充分认可，结果惨被叫停。

两精指的是精细化管理和精准化营销，提倡不再把客户看到一片森林，而需要进一步关注到森林中的某一棵树。

服务指的是服务模式进化的三个阶段，第一阶段不把客户当人看，有可能是业务太多，服务跟不上，态度生硬；第二阶段把客户当上帝看，面对投诉战战兢兢，委曲求全，使银行面对客户时处于弱势地位，也不利于业务发展；第三种模式就是把客户当做伙伴或者是朋友，实现双赢和共同发展。

五、大数据分析建设过程中面临的难题

篇6：云计算与大数据学习报告

“大数据与云计算”学习报告题目：谈谈对“大数据与云计算”技术的理解，及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响.首先我想简单谈谈何为云计算，何为大数据。云计算，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，其侧重的是计算，而大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。

其次说说云计算与大数据的关系.可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，而云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力，大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。

最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势，对电信运营商而言，在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情况下，大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。

篇7：分析论文：云计算环境下大数据

1大数据处理流程

基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。

1.1数据采集

大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。

1.2数据处理与集成

数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。

1.3数据分析

在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的`重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。

1.4数据解释

数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。

2云计算与大数据分析的关系

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。

3基于云计算环境的Hadoop

为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统(HDFS)、分布式数据库(Hbase、Cassandra)等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。

4实例分析

本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。

5结束语

篇8：大数据和云计算的论文

关键词：大数据,云计算,智慧城市,物联网,环保

1 引言

“智慧城市”的概念源于2008年IBM公司提出的“智慧地球 (smart planet) ”理念, 而在“智慧城市”的建设过程中, 人们更关注在环保领域中如何充分地利用各种信息通信技术, 感知、分析、整合各类环保信息, 对各种需求做出智能的响应, 从而使得决策更加切合环境发展的需要。

自“智慧环保”的概念形成以来, 多个国家和城市逐步开始推进智慧环保的建设, 并取得了一定的成效, 其建设内容各具特色。其中典型的智慧环保应用包括哈佛大学的“城市感官 (City Sense) ”计划、美国密歇根州的“回收奖励 (Rewards for Recycling) ”项目、美国大鸭岛生态环境监测系统、塞尔维亚河川水质污染管理与预警系统。近年来, 国内环保信息化受到政府和环境保护部门的重视, 环境保护事业进入新的发展阶段, 其中无锡、重庆、广州等城市智慧环保的建设, 已经凸显出信息技术在环保领域的重大作用和意义。

针对目前国内外各城市智慧环保的建设情况, 根据浙江省环保信息化现状提出了基于大数据和云计算的智慧环保解决方案。本文主要对智慧环保解决方案进行了阐述, 包括整个智慧环保的技术架构以及在衢州市智慧环保试点的实施情况、关键问题分析等。结果表明, 基于大数据和云计算的慧环保解决方案能够促进环保工作规范化、标准化与自动化, 同时避免重复建设与“信息孤岛”的问题, 最终能够提高环境保护综合决策与服务能力。

2 智慧环保技术架构

基于云平台的系统架构有别于传统的企业信息系统架构。传统的企业信息系统架构无法适用于完全分布式的, 无共享 (No-Sharing) 方式为特性的云计算平台的环境。因此, 需要为智慧环保构建起全新系统架构, 其系统分层如图1所示。

云平台系统整体分成四层, 分别为资源层、能力层、平台层及应用层。

资源层:将分布式系统中离散的资源聚池化。

能力层:将资源层池化的资源封装成为通信、存储和计算能力, 并提供资源描述、分配和调度功能。

平台层:将能力层封装好的能力以服务编程友好的形式展现, 并提供面向服务和能力的管理和调度功能。

应用层:由基于平台层提供的系统能力来实现业务逻辑的模块构成。模块通过良好定义的接口对外提供服务, 模块之间的交互通过平台层的服务管理功能实现。

基于大数据和云计算的智慧环保技术架构如图2所示。

智慧环保整个系统划分为四层:感知层、网络层、信息处理层、应用层。在物理资源及网络资源的基础上, 采集整合所有环保相关的数据汇聚于大数据平台;在Paa S平台上实现对数据的分析挖掘, 建立统一的中间件平台, 将数据分析结果以服务形式提供给应用, 为上层具体应用提供统一、虚拟化的应用接口。整体技术架构各层功能如下:

(1) 感知层:利用任何可以随时随地感知、测量、捕获和传递信息的设备、系统, 获取各种环保数据 (信息) , 实现对外部环境因素“更透彻、更全面的感知”;

(2) 网络层:利用物联网、通信网、互联网, 结合3G、卫星通讯等技术, 感知层获取的数据 (信息) 进行交互和共享, 传送到信息处理层进行集中处理, 实现“更全面的互联互通”;

(3) 信息处理层:基于智慧环保专有云体系架构, 重点构建智慧环保数据中心和应用支撑平台, 以云计算、虚拟化和商业智能等大数据处理技术手段, 整合和分析环保及相关行业的不同地域、不同类型用户群的海量数据 (信息) , 实现大数据存储、实时处理、深度挖掘和模型分析, 实现“更深入的智能化”以达到智慧化;

(4) 应用层:基于云服务模式, 建立面向对象的环保业务应用系统和信息服务门户, 为第三方环保应用提供商提供统一的应用展示平台, 为公众、企业、政府等受众提供环保信息服务和交互服务, 从而实现“更智慧的服务”。

在信息处理层中, 包括了云服务中的IT基础实施 (Iaa S) 及应用支撑平台 (Paa S) , 在Iaa S中对各种IT基础设施实现集中管控部署, 对各种资源实行虚拟化共享分配, 从而实现环保资源的合理利用分配及调度。在Paa S中为虚拟化的环保资源设计了一整套统一的应用接口, 对资源状况实现实时监控管理, 为开发人员提供应用开发测试统一平台。信息处理层中的Daa S不仅包括基于传统意义上数据仓库的商业智能, 还将结合对大数据领域的海量数据采集、存储、建模、挖掘、可视化技术的研究, 建立多层次多种类环保数学模型、合理制定环保减排管控方案等, 为科学决策提供参考依据, 产出更多的环保“智慧”。

3 实施案例

3.1 概况

随着国家对环境保护事业越来越重视, 衢州市环保信息化系统也越来越多, 但就目前而言还存在如下问题:

(1) 现有业务系统大多为独立开发建设, 系统之间缺乏数据共享与交换, 存在数据的重复建设, 数据资源未能有效地利用, 数据缺乏一致性等问题;

(2) 环境质量监测点分布较少, 相关接口标准未统一, 前端监测处理智能化程度低, 移动及实验室监测未实现信息化, 部分数据仍然采用电子表格或纸质材料形式留存, 不利于信息的共享和交互;

(3) 未建立统一的环保公众交互平台, 环保的公众参与度不够。

基于衢州现状, 智慧环保解决方案通过在衢州建设数据中心软件平台来解决其数据未能有效利用和数据缺乏一致性等问题;通过建立移动环保公众应用提高衢州环保的公众参与度;通过建设环保舆情分析平台改善衢州环保局对环保舆情预警的分析与跟踪。智慧环保在衢州市的具体应用如图3所示。

3.2 关键问题分析

由于衢州市环保信息化现状的制约, 整个智慧环保解决方案在衢州市实施的过程遇到一些问题, 以下分别列出三个关键问题并提出了解决方法。

(1) 业务系统数据采集问题

由于衢州市环保局在用业务系统都是单独建设, 各个系统之间数据并没有形成有效地交换、共享, 因此不可避免的出现数据不一致等问题。目前, 针对主数据不一致问题, 数据中心在实施过程中, 采用“‘十二五’环境统计业务系统”和“浙江省排污申报收费管理系统”这两套系统进行自动关联和手动关联来整合主数据。

(2) 环境感知问题

由于环境监测设备的多样性, 来自不同厂家不同设备之间的通信协议及数据格式存在较大差异, 同时连接不同监测传感设备的通信网络也存在一定的差异性, 不同网络的通信标准, 网络传输的质量及传输效率也各不相同。如何准确快速的获取环境质量信息, 是目前衢州智慧环保项目实施过程中的一大难题。

为了解决监测设备之间的差异性, 借鉴物联网的技术方法, 制定了智慧环保统一标准, 对所有种类的监测设备及通讯网络进行分析整合, 为不同监测设备及通讯网络配备相应的驱动, 此外还需要对信息传达过程实行实时控制, 保证信息获取及反控信息及时准确的传输。

(3) 智慧环保的舆情分析问题

随着互联网的飞速发展, 网络新闻媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。在反映和引导舆论方面, 网络与传统新闻媒体都有着同样的作用, 如果对网络舆情不能有效的分析和追踪, 将容易产生不良的社会影响。如何加强网络舆情的分析和预警已成为各级主管部门迫切需要解决的问题, 同样在衢州市智慧环保项目的建设过程中也会遇到对舆情准确分析、跟踪的问题。

在本文提出的基于大数据和云计算的智慧环保解决方案中充分考虑了公众舆情分析及跟踪模块, 即面向智慧环保的舆情分析云平台。此舆情分析平台采用分布式爬虫工具, 7×24全天候对目标网站、论坛、博客、微博发布的有关环保的舆情信息进行采集、跟踪和监控工作。整个数据采集过程无需人工干预, 同时利用多种数据挖掘算法及自然语言处理技术对网页内容进行分析, 获取新闻事件主题及关键信息, 定位事件发生地点, 发现热点事件并跟踪发展趋势。同时将用户交互行为产生的最新信息及时记录下来, 对用户访问行为进行分析, 实现个性化的推荐功能。

4 结语

作为智慧城市的重要组成部分, 智慧环保建设是维持城市生态系统平稳健康发展的重要举措。基于大数据和云计算的智慧环保解决方案, 有效地实现了环境监控设备的统一管理, 促进了环境多元数据的融合;利用专家级的环境质量模型, 为环境质量管理监测及预警提供了可靠的解决方法;同时利用网络舆情采集分析技术及公众环保移动应用, 实现了对环境多样化的管理监控, 为大众用户提供了参与城市环境管理监察的有效途径。

参考文献

[1]DivyakantAgrawal, Stuipto Das, Amr El Abbadi.Big data and cloud computing:current state and future opportunities[C].Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology, 2011 (3) :530-533.

[2]Kaufman, L M.Data Security in the World of Cloud Computing[J].Security&Privacy, IEEE, 2009, 7 (4) :61-64.

[3]Ye Wen, Yang Xiaokang, XuYi.Cloud-computingbased framework for multi-camera topology inference in smart city sensing system[C].Proceedings of the 2010 ACM multimedia workshop on Mobile cloud media computing, 2011:65-70.

[4]刘悦, 詹志明, 谢涛, 等.我国“智慧环保”的体系建设[J].环境保护与循环经济, 2012 (10) :9-14.

[5]罗军舟, 金嘉晖, 宋爱波, 等.云计算:体系架构与关键技术[J].通信学报, 2011, 32 (07) :3-19.

本文来自 360文秘网(www.360wenmi.com)，转载请保留网址和出处

【大数据和云计算的论文】相关文章：

大数据时代基于云计算的数据监护研究论文06-28