乱侃大数据

昨天从新闻中看到神策数据发布重磅融资信息，他们获得DCM资本领投、红杉资本中国基金跟投共1100万美元的B轮融资。据说神策数据的创始人都在百度数据部门工作过，有着丰富的大数据经验。

从最近一两年的BOSS直聘和智联招聘看，大数据成为一个热门话题，身边的程序员都希望加入大数据的团队，连国家的十三五规划都强调大数据的重要性。大数据行业的含金量一下提高不少。大数据行业的职位很多，对技能的要求也比其他互联网行业高很多。特别是数据科学家，能拿到上百万的年薪，还不包括分红、期权等。

大数据行业的高薪职位主要有职业数据分析专家、数据方向产品专家、高级数据产品经理、前端可视化设计专家和数据构架专家。高薪只是一个短暂的错觉。按照大数据的薪筹体系，如果一两年内无法拿到风投的钱或无法盈利，那么这个公司的资金将被耗尽。目前BAT等大公司都有自己的独立大数据部门。其他大小不等的大数据公司像雨后春笋般的冒出，目前还没有领导这个行业方向的独角兽出现。一旦独角兽霸占30%以上市场，行业趋于平稳，风投会减少投资，大批的公司将倒闭或被低价收购，这个时间不会很长。

除了BAT等大公司外，真正的数据集中在我们的政府各部门、通信运营商、金融等大型国企。由于垄断的原因，他们没有很好的利用大数据，或者根本没有应用大数据，即使跟三方的大数据企业合作开发，也因为隐私或害怕数据被泄露而担责，合作深度也不够。

我是做金融的行业的集成商员工，我深刻的体验到对于核心数据，金融行业的领导还是存在很多担忧。在和代理商的合作中，经常做一些边缘业务的开发如绩效考核、决策辅助系统、积分商城等。这些更能短期体现出领导的意志，为其所用。

大数据是高深的技术，目前大部分集成商公司不具备这种技术水平，而金融行业自行研究的可能性也不大。很多时候金融杂志或网上所说的大数据开发，只是一个邀功请赏或炫耀的噱头而已，意义不大。

曾经看过一篇国外的文章，他们介绍国外银行大数据的应用。他们可以通过用户画像，深度分析某一个客户，在哪儿存过钱，在哪儿取过钱，存取钱地时间周期，在哪儿刷卡吃饭住宿购物。通过分析可以得到银行的服务时间周期，是否有缩短服务时间的可能。另外还能知道客户的消费水平，及活动轨迹，可以有效的推荐理财产品。同时和活动轨迹内商场合作，并接入商场的大数据平台，通过信息共享，给商场带来利益，同时增加客户持卡消费次数。