淺談大數據在經濟領域中的應用

韓 梅

（沈陽師范大學數學與系統科學學院信息與計算科學系 遼寧 110000）

0 前言

我們處于一個信息爆炸的時代，我們獲取信息的速度和數量都是驚人的。應運而生的大數據便是這個時代最鮮明的特點事物之一。所謂大數據指的是所涉及的資料規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

1 大數據特點

1.1 數據的總量巨大

大數據中的大就集中體現了它的這一特點。我們其實也可以通過自我的感知了解到現如今的互聯網時代中信息數據的巨大程度。

1.2 數據的類型繁多

這個特點也是不難理解的。現在的數據類型不僅是文本形式，有圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據。

1.3 數據時效性高

大數據要求快速處理，因為很多數據存在時效性。比如電商的數據，假如今天數據的分析結果要等到明天才能得到，那么將會使電商很難做出類似補貨這樣的決策，從而導致這些數據失去了分析的意義。

1.4 數據分析較為復雜

在互聯網時代，企業的業務需求更新的頻率加快了很多，那么大數據的分析和處理模型必須靈活適應新的業務需求，這同時也就導致了其復雜性。

2 大數據在經濟領域的研究應用分析

2.1 大數據在金融業的應用

2.1.1 大數據促進金融創新

我們都知道數據的收集對金融業務的成本控制、風險控制有巨大影響，大數據的應用能有效的促進互聯網金融的創新。通過對交易大數據進行有效的分析，從而識別出市場交易模式，并幫助決策者制定高效的套利策略。通過對社交網絡市場大數據的信息進行分析，并對搜索引擎中的熱點進行重點關注，也可以快速、高效地制定投資策略。同時大數據能對中小型企業的日常交易行為數據進行分析，還能判斷出財務管理制度不健全的企業的經營狀況及信用情況等。

2.1.2 有效促進了資源優化

在互聯網金融中應用大數據，能有效的促進資源優化配置。互聯網能促進投資、融資雙方的信息發布、交流、匹配，而不需要銀行、證券、基金等部門的參與。例如美國的Lending Club公司在為會員提供貸款業務時，是利用P2P平臺進行的，并沒有通過銀行機構；Google則使用在線荷蘭式的方法進行拍賣，也沒有利用傳統的投行路演、詢價報價的方式進行拍賣。近年來，國內也涌現出大量的P2P平臺，這些平臺既有銀行參與的融資項目，也有金融信息服務企業組建的網絡貸款平臺，這些平臺為中小型企業的籌資指明了方向，也為投資人提供了低成本、高收入的投資渠道。大數據能有效的整合互聯網金融資源，為金融市場提供快速、高效的運營平臺，對互聯網金融的發展有十分重要的作用。

2.2 大數據在電子商務領域的應用

2.2.1 以云技術為基礎核心

云技術，將信息技術、管理平臺技術、大數據技術進行整合，形成浩瀚的資源池，靈活方便地按需使用。以淘寶網的淘寶云存儲系統為例，淘寶作為國內最大的互聯網購物平臺，訂單、交易、購物愛好、商品特點等是賣家與買家的商業行為產生的核心數據，結構化是這些數據的特點。淘寶云存儲系統作為關系型云存儲系統，很好地滿足了不斷升級的數據量級及存儲、運算要求，淘寶云存儲系統數據庫支持了包括收藏夾、天貓評價等在內的多個重要業務的數據存儲，而這些數據可以分析消費者的購物傾向，從而為購物者提供更準確的推薦服務。而這些都是以云技術為基礎核心的大數據的應用成果。

2.2.2 對數據的整理分析

電商現在是一個競爭幾乎到了白熱化的行業。各大電商企業為了在競爭中取得勝利，就需要對整個企業的綜合數據進行分析，大數據的應用至關重要。大數據具有大容量、內容全面、數據結構性強等特點，通過應用大數據技術，企業不僅可以獲悉最為全面的資料和信息，更可以透過數據掌握行業發展的最新動態，為自己的勝出提供保證。

2.3 大數據在制造業中的應用

在制造設計上，可以借助大數據對消費者綜合傾向的分析，將分析結果快速融入到產品設計當中。通用，在高端制造業領域，也需要有設計參數等數據的積累和應用。同樣的材料做出來的產品，有的能耐用10年，有的用幾年就壞了，這是為什么呢？主要就是原料配比、加工、工藝等的差別，這就要依靠多年的數據積累形成的大數據。制造企業在設計過程中，用大數據的理念和技術，將制造過程從頭到尾地進行數據捕捉，并反饋給設計師和工藝師，從而設計出更好的產品和工藝流程，制造出更好的產品，獲取更多的經濟利益。舉例來說，其實目前國內的高端制造業自動化和信息化程度很高，生產線上的機床基本都是自動化的，從原材料進入車間到成品產生，人甚至都不用干預。每個數控機床就是一部小電腦，一條生產線下來就有幾十個質量控制點，只要機器一開機，每分鐘就會產生巨大的數據量。大數據對于這些制造企業來說至關重要，可以先從小的地方開始，將數據以自己的維度從機器上采集起來，再結合預先建立的模型，逐步形成大數據的應用。通過一個月、半年、一年的積累，就可以分析出質量跟哪些因素相關，以此為依據去改進產品和生產流程。如果在全國有很多工廠，產量比較大的話，這個制造企業本身就是一個標準的大數據應用場景。對這樣的行業應用大數據技術，能產生巨大的經濟效益，提升產業效率和效益。

2.4 大數據在餐飲行業中的應用

近年來，餐飲行業的競爭愈發激烈，為了在激烈的競爭中成功占領市場并獲取利潤餐飲行業也開始來了大數據的挖掘與利用。

我們都知道，餐飲領域中第一重要的永遠是食物的品質，這通過應用大數據，餐館可以更好地了解消費者的喜好，并通過數據分析結果來實現更精準、及時地訂貨和補貨，從而降低成本并改善食物品質，這也從根本上保證了企業收入的增長。與此同時，很多餐館會使用外部數據來改進其菜單，比如有些餐館就會借助第三方數據積累，如一些點評網站的點評數據，據此來判斷哪些菜可能獲得成功和哪些菜正在逐漸消亡，從而提前做出應對措施，降低菜單變化所帶來的不確定性和收入下降的風險。

在提高客戶的滿意度上，不少技術服務公司正在利用餐飲行業大數據幫助餐館提高運營效率。舉例來說，開發移動應用程序，幫助客戶通過他們的移動設備留下評論，請他們注冊和參與客戶忠誠度計劃、接受調查并訂餐等，利用對顧客的了解來協助餐館改進其服務。

2.5 大數據在零售業中的應用

2.5.1 零售業中大數據的數據分析

首先，利用大數據對顧客進行分析。通過分析前臺的記錄可以在宏觀上了解到顧客的結構、流量、購買周期以及不同顧客群的利潤貢獻率；微觀上可以確定每位顧客的購買頻率、興趣點、忠誠度和流失的可能性。有了這些點、線、面齊全的分析，零售商就可以確定顧客群體，預測其消費意愿，主動為其提供個性化的銷售和關懷指導服務，提高銷售額和利潤率。

其次，利用大數據對商品分析進行。基于數據分析，零售商可以確定以下幾個方面的商品問題：最佳的商品組合和庫存量；導入新商品，淘汰舊商品的時間；商品的分類上架和捆綁銷售；不同季節不同時段的商品定價；促銷形式；應對突發事件的措施等。

最后，利用大數據對供應鏈進行分析。具體包括選擇供應商，優化物流、現金流和配置人力資源等。利用大數據技術，優化整合供應鏈的各個環節，構建一個統一的供應鏈平臺，各部門共享供應鏈平臺的數據和服務，快速靈活地應對顧客消費變化，降低供應鏈成本，提高商品采購、倉儲管理、物流配送。

2.5.2 零售業中大數據的數據解釋

在大數據背景下，一方面數據分析結果海量，另一方面數據分析結果之間的關聯極其復雜，傳統的解釋方法是不可行的。這就需要從以下兩方面提升數據解釋能力：一是引入數據可視化技術，通過把復雜的數據轉化為直觀的圖形，在邏輯思維的基礎上進一步激發人的形象思維和空間想象能力，吸引、幫助零售商洞察數據之間隱藏的密切關系和規律性；二是讓各部門能夠在一定程度上了解和參與具體的分析過程，具體方法利用交互式的數據逐步地進行分析，使得各部門在得到結果的同時又能更好地理解分析結果的由來）以及數據起源技術，該技術可以幫助追溯整個數據的分析過程，有助于零售商各部門理解數據的分析結果。

3 結論

哲學中有一個著名的論斷：事物存在就有其合理性，在當下，大數據的概念無疑是一個嶄新的詞語，有人肯定其作用，也有人質疑其科學性和意義，但是，它必然有其存在的合理性。我們需要做的不是一直懷疑，而是要去思考如何去發掘其價值，為我們所用。在其應用領域，又以經濟領域的應用價值較為突出，作為社會領域中最重要的部分，也是和每個人的生活最緊密的經濟，如果充分利用了大數據來研究經濟中的各種問題，必定會有大的創新和成果，對經濟的發展必定大有裨益。

[1]王明宇.大數據戰略探析[J].中國商貿,2013,(12).

[2]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是,2013,(04).

[3]劉正.大數據時代電子商務的機遇與挑戰探討[J].科技廣場,2013,(03).

[4]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代[H].2014,(04).

[5]王斌.大數據：互聯網大規模數據挖掘與分布式處理[M].人民郵電出版社2013.