bat的大数据（BAT的大数据来源）

本篇目录：

1、BAT三巨头开始挖掘大数据2、万亿风口!BAT争夺产业互联网,赋能数字化转型3、BAT抢滩大数据风控,为何瞄向了银行业?4、BAT的金融大数据到底是如何运作的?5、大数据的特点主要有什么?6、如何快速成为一个优秀大数据架构师,拿到BAT

BAT三巨头开始挖掘大数据

1、BAT三巨头开始挖掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。

2、当然，如果仅仅停留于此，那就依然只是巨头比拼财力的补贴大战，如何让用户从百度的流量入口直达最需要的消费场景，构成属于百度自己的闭环服务，将是百度未来的目标和方向，当然，困难也不小。

3、越是靠近金字塔的顶部，大数据在风控领域的应用就会越直接，获取数据的难度随之增加，覆盖率当然会降低；相反，越是靠近金字塔的底部，大数据在风控方面的应用难度就越大，但是数据的数量和覆盖率都会变大。

4、目前以BAT为代表的互联网巨头成为收集大数据的先头兵。社会民众也在生产大量数据，如社区居民通过互联网互动就是大数据的生成过程。

万亿风口!BAT争夺产业互联网,赋能数字化转型

和好麦滋相比，格力博生产的家电产品有比食品更复杂的供应链网络，京东云除了提供同样必须的市场洞察、引导产品设计之外，还需要在生产端更深的介入产业，在数字技术和工业互联网平台的支撑下，优化供应链的效率。

首先我们可以看到，BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)三大互联网巨头股票一直被认为是数字经济板块的领军者。其次还有其他新兴科技公司如华为、京东等也在最近几年崛起，并逐渐成为了投资人关注的对象。

中国建筑[601668]：是中国专业运营历史最长、市场化运作最早、一体化程度最高的建筑地产企业集团之一；是中央直接管理的53家重点国有企业。

也难怪说阿里云越来越像华为，尽管张建锋并不愿意承认，但华为擅长的“扎足根，冲破天”，阿里云智能今年已在向这个方向大步迈进，与华为争夺政企数字化市场。

产业互联网是指利用互联网连接企业与企业之间商品流通，提升产业链与供应链协同效率，2019年市场规模达到48万亿元，2020上半年达23万亿元。其中，产业电商规模占比超五成，2020上半年产业电商市场规模达16万亿元。

中国工业互联网产业的规模有利于加快高质量工业互联网网络基础设施建设，引导全行业、全行业提高数字化、网络化、智能化水平，而且这对于加快工业数字化转型是非常重要的，而且这也是具有非常重要的意义。

BAT抢滩大数据风控,为何瞄向了银行业?

1、BAT在大数据风控方面有着相似的逻辑，依靠自身积累的大数据体系，利用技术打造风控能力，再将这种能力开放给银行等金融客户。

2、大数据风控：大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及。目前，美国基本上都用三大征信局的信息，最传统的评分基本上都是用FICO来做的。

3、相比于蚂蚁金服是靠大而全的数据构建的风控体系以及微众银行、百度金融的滤网型风控体系，网易金融更注重全流程构建风控体系，并在关键节点上进行风险控制。

4、银行的主要风险还是信用风险，其中贷款风险是主要内容 银行要给一个客户做贷款，一般前提是该客户在银行有较长时间的结算关系，有账户流水。当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款，包括主动向客户营销信贷产品或客户主动申请贷款。

BAT的金融大数据到底是如何运作的?

利用大数据掘进，归根结底还是要为数据找到适合变现的场景，并且用人工智能等先进技术利用数据。除了BAT，很多传统金融机构也在探索这一命题了。

大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。

大数据平台金融模式与大数据供应链金融模式运用大数据体现方法：匹配用户需求，设计个性化金融服务。完善交易征信，降低信息不对称。实现量化授信，精准把控风险。建立授信主体数据库，完善数据交互。

大数据的特点主要有什么?

大数据的特点有海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力、处理的高效性等等。海量性 大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。

大数据的主要特点包括：数据量巨大（Volume）：大数据的第一个特点是数据量巨大，即大量的数据。这些数据可能来自于社交媒体、电子商务、物联网、移动设备等各种来源。

第一个特点是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。第二个特点是数据类型繁多。

大数据的特点：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

如何快速成为一个优秀大数据架构师,拿到BAT

一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA，Python 等等。只要你掌握一定的编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的基础学习了。

技术能力 技术能力，不用置疑肯定是最重要的。技术能力弱的架构不是一个好架构。所以，你需要知道所有主流技术的基本原理、应用场景，及快速解决问题的能力。所以，架构师必须要有见识，所需知识面肯定是要不断拓展的。

熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；熟悉Linux系统常规shell处理命令。

数学及统计学相关的背景就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。

第卓越的代码能力 想要成为架构师，首先得是一个优秀的程序员。怎么样才算优秀的程序员呢？光写代码不思考、不学习肯定是不行的。

作为一个视名声如命的架构师，我认为是的。在我看来，写代码的架构师更像是在做后勤保障的工作：在代码中第一时间发现可能存在的问题，向其他人提出警告，或是给予其他人改进的意见，必要的时候或是给其他人演示一下正确的姿势。

到此，以上就是小编对于BAT的大数据来源的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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