陳曉雁 CHEN Xiao-yan;沈文華 SHEN Wen-hua;陳群 CHEN Qun;郭徵硯 GUO Zhi-yan
(廣東工業(yè)大學管理學院,廣州510520)
大數(shù)據(jù),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料規(guī)模巨大到無法透過目前主流的軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)時代的特征主要表現(xiàn)在三個方面:一是數(shù)據(jù)體量龐大,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)和移動網(wǎng)絡終端的交互信息、物聯(lián)網(wǎng)中的商品與物流信息以及企業(yè)內部的經(jīng)營交易信息等都是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)來源;二是數(shù)據(jù)種類多元化,伴隨著社交網(wǎng)絡、移動計算、傳感器等新興渠道和技術的不斷應用,圖片、視頻、郵件和文檔等非結構化數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中占比已達85%以上[1];三是數(shù)據(jù)價值密度低,深度挖掘和分析數(shù)據(jù)價值是關鍵,云計算技術的應用能有效地將大數(shù)據(jù)轉化為可操作信息。
隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,尤其是具有先進數(shù)據(jù)分析技術的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)(如阿里貸款)的興起,銀行的業(yè)務及發(fā)展不可避免地受到巨大沖擊。各種電子支付手段的產(chǎn)生,社交網(wǎng)絡的流行,催生了大量的不同以往的用戶數(shù)據(jù)。而銀行業(yè)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式顯然無法滿足要求,海量數(shù)據(jù)蘊含的巨大價值無法最大程度的發(fā)揮出來??梢?,銀行業(yè)基于大數(shù)據(jù)的管理優(yōu)化亟需更新、改進,方能保持競爭優(yōu)勢,捍衛(wèi)住銀行業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位。
電子商務的深入推進使電子銀行觸及社會經(jīng)濟活動的各個領域,智能終端的發(fā)展也使電子銀行打破時空的界限。數(shù)據(jù)的龐雜性以及數(shù)據(jù)的規(guī)模對銀行的數(shù)據(jù)存儲、處理能力等方面都提出了挑戰(zhàn)。
3.1 對數(shù)據(jù)收集能力的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量之所以如此巨大,首先在于數(shù)據(jù)的來源極其廣泛,存在于各種社交網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務等媒介中。如何通過多種途徑對用戶數(shù)據(jù)進行收集,如何選擇效用最大的數(shù)據(jù)源頭以及如何對數(shù)據(jù)的有效性、真實性進行甄別,對于金融行業(yè),特別是業(yè)務量巨大的銀行業(yè)來說,十分重要。
3.2 對數(shù)據(jù)存儲能力的挑戰(zhàn) 由麥肯錫的報告《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領域》可知,目前政府、傳媒、銀行、證券、公用事業(yè)等行業(yè)平均每家企業(yè)存儲數(shù)據(jù)總量已經(jīng)超過1PB。最高的證券行業(yè),平均存儲數(shù)據(jù)量已經(jīng)近4PB[2],幾乎已經(jīng)到了“數(shù)據(jù)就是業(yè)務本身”的地步,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫遠不能滿足其存儲需求。面對海量的非結構化數(shù)據(jù),如何解決數(shù)據(jù)存儲的問題,關系重大。
3.3 對數(shù)據(jù)分析能力的挑戰(zhàn) 鑒于數(shù)據(jù)體量大,來源廣泛,數(shù)據(jù)類型豐富,對數(shù)據(jù)進行分析儼然成為最大的挑戰(zhàn)。對于企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)最有意義的是其通過處理和分析后被發(fā)掘出來的價值——無論是商業(yè)價值還是社會價值。[3]大數(shù)據(jù)雖說可以帶來高效益,但是利用成本也很高。海量的非結構化的數(shù)據(jù)分析要求更加專業(yè)的分析工具,更加優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘人才以及更加突出的技術處理能力。如何在大量繁雜的數(shù)據(jù)中挖掘出真正有價值的信息,是企業(yè)面臨的最大難題。
3.4 對信息安全的挑戰(zhàn) 隨著IT技術的不斷發(fā)展,不僅個人用戶的數(shù)據(jù)容易被人竊取,銀行的數(shù)據(jù)也面臨著被竊取的威脅。銀行的數(shù)據(jù)是個人用戶數(shù)據(jù)的集合,銀行數(shù)據(jù)的重要性不僅在于其涉及到客戶的隱私,而且在于其關系到整個銀行業(yè),甚至整個國家的經(jīng)濟安全。提高數(shù)據(jù)的安全性,是首先必須保證的。
大數(shù)據(jù)時代使得金融企業(yè)處于一個新的起跑線上,那些率先進行技術改革的企業(yè),將能更大程度地利用大數(shù)據(jù)搶占先機,在行業(yè)中處于高位。
4.1 完善獲取數(shù)據(jù)的手段 大數(shù)據(jù)時代,大部分的數(shù)據(jù)來源于各種社交網(wǎng)絡平臺、電子商務媒介,企業(yè)必須采用各種手段獲取這些數(shù)據(jù)。考慮到自主獲取的成本大,技術難度高,一般企業(yè)難以實現(xiàn),因此最合適的做法是相互合作,通過與社交網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作,出讓一部分利益,獲取海量的用戶數(shù)據(jù),以最小的成本獲取巨大的數(shù)據(jù)資源。
4.2 選擇更加合適的存儲平臺 大數(shù)據(jù)時代下,數(shù)據(jù)量的增長遠遠超過構建數(shù)據(jù)倉庫的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術的管理能力。對于高安全級別的大數(shù)據(jù)處理來說,其軟硬件成本、人力成本、管理成本、安全性成本、效率與性能成本都是不可忽視的重要因素。企業(yè)應當投入資金,通過引進尖端技術構建一個安全穩(wěn)定的數(shù)據(jù)存儲平臺,如打造金融數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)倉庫,突破數(shù)據(jù)倉庫的性能和擴展瓶頸,為金融企業(yè)決策分析提供支持[4]。
4.3 提升數(shù)據(jù)分析的能力 大數(shù)據(jù)的價值不在于數(shù)據(jù)量大,而在于通過數(shù)據(jù)過濾消除大量繁雜數(shù)據(jù)的干擾后,能夠深度挖掘和分析數(shù)據(jù),獲得價值?;诖耍琁T行業(yè)將逐漸由技術支持轉向信息服務供應,云計算技術承載大數(shù)據(jù)信息解決方案將是時代發(fā)展的必然趨勢。銀行業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理,一方面可引進高端技術人才以及專業(yè)分析設備,在滿足數(shù)據(jù)處理需要的同時,也能獨享商機;另一方面可與IT行業(yè)合作。IT行業(yè)擁有最高新的、專業(yè)的分析技術,以及不斷創(chuàng)新的思維模式,能夠實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的深度挖掘與精確分析。
4.4 強化數(shù)據(jù)的安全性 銀行業(yè)的用戶數(shù)據(jù)具有高度的敏感性,隨著網(wǎng)絡世界的復雜化程度加深以及黑客手段的不斷變化,網(wǎng)絡安全是銀行業(yè)安全監(jiān)控的重中之重。銀行要隨時改進網(wǎng)絡的安全配置,尤其要保障云安全,因為云端的海量數(shù)據(jù)對黑客來說是極具吸引力的。此外,數(shù)據(jù)的收集、存儲、訪問、傳輸?shù)榷疾豢杀苊庖柚谝苿釉O備,其在為人們帶來工作便利的同時,也給企業(yè)帶來了更大的安全隱患。所以,確保企業(yè)管理者和員工不被動成為黑客的幫手,對其移動設備的監(jiān)測以及防范是必不可少的[5]。
4.5 堅持效益導向[6]不管是采用何種技術,其最終目的都是為了提升企業(yè)的效益。對于企業(yè)來說,計劃以及實施的選擇必須堅持效益導向。大數(shù)據(jù)蘊含海量資源,利用好的話可以帶來高效益,但其利用成本也很高,不僅要有大數(shù)據(jù)來源還要有人才與技術處理能力,同時也需要投入資源對數(shù)據(jù)的存儲、分析平臺進行維護。所以,企業(yè)是否進行大數(shù)據(jù)投資必須斟酌再三,在改革創(chuàng)新,引進新技術的同時一定要考慮本身的效益。
4.6 明確大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的定位 大數(shù)據(jù)時代的到來為企業(yè)發(fā)展提供了一個難得的機遇,但是對于大部分企業(yè)而言,挖掘數(shù)據(jù)價值對企業(yè)的發(fā)展主要起輔助作用,千萬不可以本末倒置,忽視主營業(yè)務的發(fā)展。要意識到企業(yè)最需要發(fā)展的是自身的核心業(yè)務能力以及本領域所需要的技術,并在此基礎上,利用大數(shù)據(jù)為核心業(yè)務服務,推進企業(yè)更合理、更高效、更全方位地發(fā)展。
[1]李璠,賈鴻飛.大數(shù)據(jù)時代銀行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)[J].中國金融電腦,2012(12):25-29.
[2]韋雪瓊,楊曄,史超.大數(shù)據(jù)發(fā)展下的金融市場新生態(tài)[J].時代金融,2012(7):173-174.
[3]王炳晨.把握中國企業(yè)的大數(shù)據(jù)機遇[J].微電腦世界,2012(8):120.
[4]王珊.金融企業(yè)大數(shù)據(jù)技術選擇策略[J].金融電子化,2012(6):46-48.
[5]亓冬,吳洋,彭默馨.直面大數(shù)據(jù)對信息安全的挑戰(zhàn)[J].信息安全,2012(8):48-50.
[6]胡小明.大數(shù)據(jù)之路——以應用為中心[J].信息化建設,2013(1):14-15.