大数据平台如何融资

『壹』 资信管理大数据平台一般需要多少投资

大数据（big
data），抄指无法在一定时间范袭围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop，投资还是多的，至少也是百万级别。

『贰』 大数据模式 中小微企业融资有哪些

1、大数据模式，应该就有大量群体资源，大量项目数据，大量投资机构数据
2、中小微企业明显资质要求不能太高，就要求融资方式多样化，不然银行早就服务了

3、融资是个技术活，一定要找对专业投资方。
4、找对行业投资人，不仅找到资金，专业服务外还有资源匹配
5、以节能环保行业为例子；
国内之前 一直没有专业投融机构；
但是叫 环投什么汇 平台的出现就是典型例子
专业投资机构集中化，资金多样化明显提升，银行、保理、融资租赁、PPP、BOT、小贷、互联网金融服务层出不穷。金融机构提供专业解决方案同时，还提供其它合作方的技术输出资源。
总之，大数据模式，就是提高准确度，整合资源实现1+1大于2 的效果
希望采纳

『叁』 融资租赁大数据分析平台

亿信华辰融资租赁数据分析平台项目建设的目标就是满足日常经营分析报表的管理要求，推进集团数据分析工作实现规范化、程序化、现代化。建设内容：数据仓库基础平台建设和数据应用平台建设两部分。数据仓库平台的重点是将核心账务系统、核心业务系统，资金系统、管会系统、财务系统等业务系统数据的物理集中与逻辑整合；数据分析应用建设主要包括领导驾驶舱、即席分析、资产监控、移动端以及集团化架构管理。

『肆』 今后大数据技术将在企业融资行为中怎样发展

knowlesys舆情认为：

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据在融资行为中发展？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势

『伍』 大数据平台的运营模式有哪些

这里面涉及到3个方面的专业常识问题。
第一个是大数据；
第二个是平台，以及大数据平台；
第三个是运营，以及运营模式。
我们先来看第一个问题，大数据。“大数据”的定义很多，也很泛。但是都没有错，因为出发点不一样。有的站在研究的角度，有的站在学术的角度，有的站在市场的角度，那么比较客观的定义，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。它的特点，首先是它的价值取向，没有可以利用的、可以挖掘的数据再大也不叫大数据；另外看它的海量和精准性，海量数据不等于大数据；还有就是在线性，再多的数据，如果没有在线性的特点，那只能算局域网里面的陈冗信息。
第二个问题，平台，就是在线化的生态体系，才可以叫平台。如果没有在线，如果紧紧是孤立存在的，是不能称为大数据平台的。既然叫平台，而且是大数据平台，其在线化以及基于整个数据的抓取、挖掘和再利用等方面应该有一个整体规划，这样的情况下才可以叫平台运营。
第三个问题，对于运营的理解，无论有多少种介绍和解释，运营都分为宏观和围观的两种理解。宏观的，叫综合运营，是战略和战术整体结合的层面；微观的，叫产品运营，然后再细分为内容运营、用户运营、活动运营等；
所以，要像搞清楚运营模式，需要前面先定准以上内容。
如果宏观上的运营模式，主要是看整体商业模式的定位。包括如何推广、如何获取数据、如何挖潜数据；如何让平台赢利，并最终实现平台的价值；
微观的运营模式，主要是三步走的策略，具体就是拉新、留客、激活、反复再拉新、激活、留客等，不断地增加粘度、增加客户的使用感受，增加平台的娱乐性、增强客户的2次使用和再分享推广传播的策略。

『陆』 马云做大数据怎么赚钱

随着大数据时代的来临，大数据早已不再神秘。带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢说自己是大数据公司;任何一个地方政府公开有数字的PDF文档，就敢说是政府大数据公开。以至于业界人士担忧，某天大家再听这个概念都麻木了，然而行业还是没有做出多少事情。
区域数字鸿沟巨大
说起掘金大数据，一定绕不开政府数据。地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间，从中央到地方，都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济，言必称大数据。
而在执行层面，目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，政府数据开放并没有那么复杂，需要有地方能真正去实践和摸索，做一些事情，当下所有的人都在谈数据开放，但做实事的不多。
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会，率先开放数据获得先发优势，另外同步做好信息化补课。
6月份，笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长，他长期在部委工作，前些年调到地方当部门一把手，发展大数据思路清晰，不过让他苦恼的是，当地信息化水平不高，很多地方没有数据，有的数据还在纸上。
他酝酿出台一个规定，以后所有的图都不准画在纸上，必须上网，以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化，先收取数据，然后通过建立地方数据中心的形式，与企业合作，做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。
走在前沿的贵州省，希望以发展大数据弯道超车，实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看，当地一些职能部门，所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段，远非结构化的数据，按照国际数据公开标准来说，并不能算政府数据公开。
单从数据开放来看，思路最清晰规划更具体的，还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说，发达地区好比“富二代”，一出生就含着金汤匙，但大部分地区还是“穷二代”，需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距，不同区域的数字鸿沟会继续深化。
饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下，企业早已经等不及了。早些年，部分企业通过各种交易手段，获得政府数据。在数据开放的背景下，部分企业还在依托不规范交易，已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。
一部分企业希望参与政府数据公开进程，帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司，则是急速扩张，跟各地政府成立相关的合资公司。
当然，还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上，笔者见到很多大数据公司，就是以前卖电脑和软件开发的IT公司，转型做大数据，业务范围无所不在，包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。
除上述归类外，企业为了获取政府数据，采取各种“曲线救国”的招式。前不久，笔者熟悉的一家南方大数据创业公司，为了获取某西部城市政府部门数据，报名参加当地的创业大赛，希望通过得奖，引起当地政府重视，达成数据合作。
这家公司的CEO在参赛间隙，拖着行李箱与当地国企联络，希望能够以合资的形式成立公司，共同挖掘当地数据。
这位CEO还通过各种方式，找到该市分管大数据的负责人，希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好：获取一个城市的数据，做成样板，然后在全国复制，迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。
不过，目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息，但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径，颇具有典型性。
政府资源导向，仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中，强调一定要有国有资本进入，而且坚决远离境外资本。
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看，几乎都有国有资本进入，即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上，笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因，答案惊人一致：有政府数据资源。
而在一些专家和专业投资人看来，从价值投资的角度，一是真正有技术优势的公司，二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司，从长远来说，并没有太大的投资价值。
乐观者认为，政府数据开放最终会走向规范化，有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。
BAT能否领军?
BAT中的某一家，会成为全球最大的数据公司么?
在专业人士看来，媒体喜欢造概念，这个说法很不专业。因为数据就像石油一样，每个地理区间都有，谁储存了多少，很难量化和比较。
马化腾和张小龙都说，他们很焦虑，因为用户花在微信上的时间太多了。不过马化腾又说，微信公众号是腾讯前三年最伟大的发明，因为可以把人留在微信上，大家就离不开了。
BAT三家公司一方面通过自身的数据，做出反映数字中国的图谱，甚至把脉经济走向;另外也在建立自身的数据生态体系;以网络为代表，则认为大数据的最终应用是人工智能。
京东CTO张晨告诉笔者，因为京东有自己的物流体系，其电商数据包括详细的消费者画像。张晨说，如果通过电商大数据分析，提高精准服务水平，能提高销售一个百分点，对京东来说都是很大的大数据价值变现。
互联网企业的数据，在整个大数据生态中，能够起到多大作用，各方都在摸索。很多人认为，互联网企业的数据价值被高估了。
比如韩亦舜认为，相对实体经济来说，互联网企业的数据，更多是第三产业，是对消费者端的，相对整个实体经济，比如说制造业体系产生的数据，互联网数据并不算多。
“互联网只是个工具。”国家统计局一位原副局长在一次数据研讨会上直言。他认为，互联网是传递现代数据的工具，不能唱得比实体经济还高。
至于BAT如何从大数据掘金，笔者聊了很多业内人，听得都不太明白，仍不得解。一家企业CEO表示，现在大家的思路其实都不清晰。
6月份，马云在一次活动上说，阿里是一家大数据公司，不过我们也不知道怎么用数据挣钱。

『柒』 大数据如何快速查询融资事件

可以去查下CVSource投中数据，分为网页版和APP端，这个平台，很容易找到的，建议关注一下，多些了解吧。