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论成本控财务管理目标论成本控制与财务管理目标 --财务管企业管理的重成部分，渗透到企业的各个领域、各个环节之中。
财务管理直接关系到企业的生存与发展，从某种意义上说，财务管理是企业可持续发展的一个关键。
然而，有些企业的财务管理则不尽人意。
这些企业的财务管理存在两个误区：一是把财务管理简单化，仿佛财务管理只是财务部门的事，忽视其整体管理职能；二是财务部门完全听命于老板，忽视财务管理自身的规律性与相对的独立性。
现就企业财务管理中的投资管理、资金管理、财务监督管理、利润分配管理等问题作出讨论。
一、现代企业制度与财务管理 财务管理是社会生产力发展的结果，大约在15-16世纪，地中海沿岸一带的城市商业得到了迅速发展，初期的股份制公司的出现要求财务管理作为企业的一种组织形式诞生了。
但这个时期的财务管理还仅仅只是企业管理中的一个附属部分，还没有自己的独立职能，也缺乏财务管理理论和实践经验，因此，这只能是财务管理的荫芽时期。
到了19世纪50年代以后，随着西方产业革命进入完成时期，随着股份制公司的不断扩大与逐渐完善，为了适应怎样筹集资本、发行股票，怎样分配利润的需要，才产生了专业化的财务管理。
我国企业管理和理财的发展应该说是走过弯路、付出了相当的代价的。
在计划经济时代，我国的企业管理与财务管理不是以追求企业效益为目标，收益分配是按劳分配口号下的平均主义。
改革开放以后，特别是1993年，党中央十四届三中全会明确提出了国有企业的改革方向是建立现代企业制度和实行科学的企业管理（财务管理），财务管理才被重视起来。
目前，国有企业正在加快企业改制工作。
单一的国有企业正朝着投资主体多元化的股份制混合型经济形式发展，经营者与企业职工持股使国有企业和广大员工真正成为一个命运共同体。
国有企业转换经营机制之后，将成为真正的市场竞争主体与法人治理实体。
国有企业建立现代企业制度与国有企业改制对财务管理提出了更迫切更高的要求。
二、当好参谋，把好企业投资决策关 决策是企业管理中一项最为重要的工作。
决策是有成本的，这一点容易被人忽视。
例如一个正确的决策为企业盈利100万元，如果失去了机遇，没有做出及时的决策，这个决策成本就是100万元；如果做出了一个错误的决策，不仅没有赚到100万元，反而亏损了100万元，那么，这个错误的决策成本就是200万元。
因此，决策也必须讲成本控制。
投资决策是企业所有决策中最为关键、最为重要的决策，因之我们常说：投资决策失误是企业最大的失误，一个重要的投资决策失误往往会使一个企业陷入困境，甚至破产。
因此，财务管理的一项极为重要的职能就是为企业当好参谋把好投资决策关。
投资是指投放财力于一定的对象，以期望在未来获取收益的经济行为。
投资有很多种类：从投资回收的时间划分，有长期投资和短期投资；从投资的方向来看，有对内投资和对外投资；以投资对企业前途的影响为依据，可分为战略性投资与战术性投资，以及初创投资与后续投资；确定性投资与风险投资；相关性投资与非相关性投资等等。
这些分类是从逻辑划分的二分法划分出来的，每一种投资本身就具有多种类型的性质与特点，例如一项长期投资本身，它既可能是战略性投资，又可能是风险性投资等等。
因此，我们在考虑投资时必须把好以下“四关”。
第一，把好经济行为关。
必须明确投资是一项经济行为，必须从经济规律中去寻找依据，从而做出正确的投资决策。
笔者调查过若干个国有企业不少失误的投资决策，其中一个很大的失误原因是没有从经济规律本身去决策，而是从“政治”、“人际关系”等因素轻率地做出了投资决策。
例如一个国有企业的董事会听命于某位上级首长的“暗示”，给上级的老首长的儿子的一个公司投资300万元，结果是肉包子打狗，有去无回；又例如一个很成功的国有企业的总经理，为了回报他的故乡，强行主张在他的故乡投资500万元办厂，而他的故乡却不具备办这种工厂的条件，结果厂是办成功了，却年年亏损，成了这个企业的沉重包袱。
甚至还有国有企业的负责人把国有资产随意地投资给自己的亲戚朋友和身边的人，严格地说，这已经是一种腐败行为，是一种犯罪。
这一种投资方式在调查的投资决策失误中竟占了40%左右，是一种十分值得重视的现象。
另一种投资决策失误是投资决策者本人素质差，官僚主义，独断专行，自己又不懂经济规律而做出的决策。
这种投资方式在调查的投资决策失误中约占50%. 第二，把好调查研究关，严格按国际惯例办事，按法治办事。
投资决策是一个过程。
在做出投资决策之前，必须深入进行调查研究，进行可行性分析，否则不能轻易投资。
特别是对外投资，即企业以现金、实物、无形资产等方式，或者以股票、证券等有价证券方式向其他单位投资，一定要按国际惯例办事，对投资方的资信、财力等诸多方面有可靠的证明。
合同要严格把关，符合有关法律手续，切不可留有隐患。
第三，把好投资管理程序关，做到投资决策科学化与民主化。
不同种类的投资都有自身的特点，从而有不同的管理程序，需经不同的部门审批，例如：有的投资，总经理个人可以做出决策，有的投资需经董事会批准，而有的投资则需报上级部门审批。
第四，把好成本控制、风险与收益关。
投资的目的是要有效益，要赚钱，因之必须实行投资成本控制；要有风险意识，尽力规避风险；投资要有效益，还得及时回收，以确保投资成功。
三、管好资金，确保企业资金流通与安全 目前，不少企业在资金管理中存在三个问题：一是资金入不敷出，存在资金缺口；二是资金被挪用、被挤占；三是叫人头疼的“三角债”。
如何解决好这三个问题，是企业财务管理中的当务之急。
当然，首先要开源节流，增收节支；其次要通过短期筹款和投资来调剂资金的余缺；第三必须对资金实施跟踪管理，做到专款专用，防止资金被挪用和形成新的“三角债”。
四、充分发挥财务监督作用，确保国有资产保值增值 完善企业法人治理结构是目前国有企业改制的一个重大课题。
企业要真正成为市场经济中的竞争主体和责权明确的法人实体，必须要有一套与之相适应的激励机制。
建设一个团结、开拓、廉洁的领导班子是搞好国有企业的关键。
从防止腐败着想，企业必须加强监督作用。
正如交通规则一样，没有红灯的约束，就没有绿灯的自由。
在企业约束机制之中，充分发挥财务监督作用具有特别重要的意义。
财务工作者要有高度的责任感，对于不按财务制度办事的人，要敢于抵制，直至向上级反映情况。
国有企业的财务人员从根本上说来，是对国有资产负责，而不是对某个具体的总经理负责。
而从法治上说，又必须保护财务人员的职责与个人权益，也只有这样，才能充分发挥财务监督作用。
目前国有企业实行财务主管下管一级的制度是行之有效的。
直属企业的财务负责人由上一级主管部门、企业直接委派，其组织关系、工资福利在上一单位，这样他就能无后顾之忧地行使财务监督作用。
五、新形势下的利润分配管理 利润分配是企业根据国家有关规定和投资者的决议对企业净利润所进行的分配。
利润分配在企业中起到杠杆作用，它对正确处理企业与各方面的经济关系，调动各方面的积极性，促进企业发展有着极其重要的意义。
多年来，我国企业利润分配由于受计划经济的影响，在“按劳分配”的口号下，实质上存在严重的平均主义，极大地挫伤了群众的积极性，这也是不少国有企业长期处于困境的一个重要原因。
一个厂长、总经理工资收入与一个普通员工相差无几，无论从哪一方面说，都是不合理的。
有一些厂长、总经理辛辛苦苦干了几十年，临到退休才发现自己“一无所有”，心理不平衡。
个别人竟铤而走险，知法犯法，贪污受贿，形成所谓的“五十九岁现象”。
一个高级知识分子，一个科技工作者收入同一个体力劳动者也相差无几，这也是利润分配十分不合理的现象。
在利润分配上吃大锅饭是一种落后意识，是有很大危害的。
改革开放以后，同志提出“让一部分人先富起来”，其实质就是打破利润分配的“平均主义”。
同志又提出“科学技术是第一生产力”，号召“尊重知识、尊重人才”，这就为利润分配进一步改革奠定了理论基础。
目前，科技工作者可以以科学技术入股分红，企业经营者实行年薪制等，可以说是利润分配在新形势下的必然结果。
按劳分配与生产要素参与分配将成为企业的主要利润分配形式，职工持股，经营者持股将使企业和员工成为一个利益共同体，风险共担，利润则视其参股比例不同而不同。
在这种新形势下，企业的利润分配如何才能更合理，更能发挥经济杠杆作用，从而调动各层次、各种人员的积极性，是财务工作者面临的一个新挑战。
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经常看数据统计的读者肯定不会对 IDC 感到陌生，这个全称为 International Data Corporation（国际数据公司）的企业在 IT 领域的市场跟踪数据已经成为行业标准，其背后的 IDG（International Data Group，国际数据集团）也是首家进入中国的美资风险投资公司，我们经常会在一些投资新闻中看到 IDG 的身影。
从行业地位来讲，IDC 的专业性是不需要怀疑的，接近年末，IDC 也发布了 2015 年十大科技趋势，如果是想做那些随风而舞的“猪”，那么最好还是需要看清楚风往哪里吹，方便以舒适的姿势飞起来。
报告的总结是，近来所有的创新都是亚马逊式的创新，即规模化，高度扩张和低成本。
而在这种模式下，中国企业似乎已经青出于蓝了，他们有能力主导世界科技行业的发展。
为了易于理解，《福布斯》作者 Gil Press 给出了这个 10 大趋势的作者剪辑版。
新兴技术成为增长主动力 在 2015 年，世界范围的 IT 和通讯消费市场容量将会达到 3.8 万亿美元，较 2014 年增长 3.8%。
其中，几乎全部的消费增长将由新兴技术来驱动，这些新兴技术包括移动互联网、云计算、大数据分析以及物联网。
并且这些新兴技术的消费额将占到总额的三分之一。
无线数据依旧快速增长 无线数据通讯将会是其中增长最快的，移动互联网潮流还将继续。
IDC 预计，无线数据通讯仍是通讯消费中的最大头，市场容量将为 5360 亿美元，年增长会在 13%。
平板手机（Phablets）成为移动终端增长引擎 智能手机和平板的火爆销售状况在明年会继续降温，预计总的市场容量为 4840 亿美元，不过即便这样，移动终端的消费仍是驱动 IT 领域增长的主要动力，增长贡献额度为 40%。
来自中国的供应商仍是手机平板市场增长的重要力量，移动终端增长将有至少 15% 是中国厂商贡献的。
虽然手机平板市场将会趋于平稳，甚至下跌，但是它们的杂交产品，平板手机销售将在明年继续增长，达到 60%，因此，这也将冲击到平板市场。
同时，可穿戴设备不会有大起色，预计明年的销量在 4000 到 5000 万单位左右。
智能移动终端销售增长放缓的同时，移动应用的下载量也会呈现出相同的趋势，市场价值约在 1500 亿美元，其中来自中国独立应用商店将会占到这 1500 亿美元总额中的 18%。
平凡中的亮点是，企业移动应用发展会呈现井喷之势，增长幅度会有 100%。
云计算重新划分版图 云计算和云服务将会成为重要的市场，明年在云计算上的消费会有 1180 亿美元，这一数字在 2018 年会达到 2000 亿美元。
在这 1180 亿美元的市场中，有 700 亿美元是花在公有云上。
在云服务版图上，微软和 Facebook，IBM，亚马逊和 HP 是角力的主要角色。
不过 IDC 预计起步较早的亚马逊 AWS 将会在竞争中脱颖而出。
数据即服务驱动大数据 许多人没想到的是，明年世界范围内关于大数据软件，硬件和服务的消费将达到 1250 亿美元。
目前而言，关于视频、音频和图像的大数据分析占到了主流，明年还将继续爆发。
约有四分之一的 IT 供应商会提供“数据即服务（Data as a Service，DaaS）”作为云服务平台。
分析服务提供商为公共数据和商业数据提供增值服务。
物联网会成为下一个大数据和分析的焦点，未来五年的复合增长率将达到 30%。
诸如微软、亚马逊和百度等企业将在机器学习方面继续发力。
物联网快速发展，促进传统 IT 转型 因为物联网的范畴是在太大，所以明年其市场消费也大得吓人，预计将达到 1.7 万亿美元，较 2014 年增长 14%，而到 2020 年的时候，市场容量将达到 3 万亿美元。
其中有三分之一的消费花在智能嵌入式设备上。
IDC 分析预计，物联网的快速发展将会是传统 IT 企业转型的契机，像是思科、IBM、英特尔这些老牌巨头将会转型为“物联网解决方案公司”。
云服务提供商与新数据中心 微软已经喊出了“移动为先，云为先”的战略口号，这也是 IDC 2015 年的预测趋势之一。
那些运营着数据中心的云服务提供商需要进行一次硬件革新了，从而进行服务器。
数据存储、软件和网络的整合。
到 2016 年的时候，有超过 50% 的计算和 70% 的数据存储将会发生在大型数据中心之中。
IDC 预测，在 2015 年，这个领域将会有两到三个重量级的合并，收购或重组事件。
产业互联网化 之前我们讨论的是互联网产业化，现在我们需要讨论的是其他产业的互联网化。
传统行业和互联网结合，创造新的业务模式已经成为时下的热点。
原有产业的领导者如果不思进取，也可能会受到互联网新技术和新服务的冲击。
比较有力的例子是移动支付网络对金融行业的影响。
更润物细无声的变动可能是物联网对于传统行业的影响，比如城市安全，公共事业，交通管理等等方面。
除此之外，基于地理位置的零售服务也会呈爆发趋势。
同时，行业专用的专有云数据和服务平台也将在明年快速发展。
互联网安全和 3D 打印 明年将会有 15% 的移动设备接入生物特征识别，到 2020 年，这一比例将提高到 50%，届时可供识别的生物特性可能就不止指纹了，包括虹膜和声纹特征也可能成为识别特征。
而明年将有 20% 的常规数据将会被加密存储，而到 2018 年，数据加密比例将会有 80%。
智能网络安全威胁分析（Threat intelligence）也将成为数据即服务平台的杀手级分支服务，2017 年时，55% 的企业将会采用这样定制的威胁情报数据服务。
同时，3D 打印将会进入一些传统的文档印刷企业，明年在 3D 打印上的消费将飙升 27%，达到 340 亿美元的容量。
而到 2020 年，预计会有 10% 以上的消费产品是通过按需定制的 3D 打印制成。
中国的，世界的 中国在世界互联网上的地位与日俱增，明年中国的影响力会更大。
在 IT 和通讯产业领域，明年的增长中，43% 是由中国市场贡献。
有三分之一的智能手机在中国市场消化，在线消费中，中国市场占到了全球的三分之一。
受云计算和电商业务向好的势头影响，以及庞大市场的驱动，中国的 BAT 三强在国际市场的想象力还会有一个突出的增长。
另外，明年来自中国智能手机制造商出品的手机将占到全球智能手机市场的 40%。
介绍有关计算机的一种前端技术
大数据基础概念“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。
”——马云卸任演讲本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么
欢迎大家讨论。
但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
一、大数据的应用大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。
《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。
（感谢知友安阳提供的补充链接资料）大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated \\\/sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。
如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。
但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
(2).第二产业2013年9月，发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。
明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。
工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和记录。
这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。
随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。
例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。
企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。
因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Industrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。
他举了一个核磁共振成像扫描的例子：Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。
燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。
燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。
在上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。
在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。
第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。
渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。
主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。
TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。
工业自动化软件商（Wonderware ），工业Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。
Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。
目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。
目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。
了解更多：大数据在电力行业的应用前景有哪些
(3).第三产业这一个部分的内容比较多。
这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。
该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。
视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。
Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。
甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。
典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.交通：通过分析公交车上每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。
用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到
^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。
已经于2013年被 eBay收购。
政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。
（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。
公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。
目前违约率比行业平均水平低 60%左右。
另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。
FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。
FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。
想了解更多的企业可以看看附录中的文章《Big data: Crunching the numbers》。
电信： 美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。
美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。
比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。
在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。
二、大数据的定义大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。
大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
看看专家们怎么说。
舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。
随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
三、大数据的价值了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。
这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。
这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human MobilityA range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。
“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。
偶然中包含着某种必然。
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。
如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征 Every time you look at it,每一次你看到了未来 it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它 And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了 数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。
祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）
北京承启通科技有限公司怎么样
特别不好，剥削的厉害，内斗严重，不尊重员工。
公司的口号是“人的能力是无限大的，你别怕他干不了，尽管压他就是”。
