⑴ 數據有價值嗎如何評估
了解數據的真正價值並熟練利用大數據技術的公司，正在得到持續增長。按市值計算，六大公司中有五家是大數據企業，包括蘋果、亞馬遜、Alphabet、微軟、Facebook。這些顛覆性的創新者把數據應用到組織的每個業務部門，利用大數據技術作為競爭優勢來降低運營成本、增加收入、預測客戶行為、改善現金流。福布斯雜志的Howard Baldwin做了一個比較，可以證明數據有價的觀點：
公司該如何衡量或評估他們的數據價值呢？
現行的會計准則不允許數據在資產負債表上資本化。這就導致了一家公司的賬面價值和市場價值之間存在著相當大的差異，如果一家科技公司想IPO，就可能需要數據估值定價。
在騰訊雲前沿數控數據丟失事件中，騰訊雲制定了「賠償+補償」總金額136469元的解決方案，但由於「前沿謹如陵數控」就此次事故對騰訊雲提出了高達11016000元的索賠，導致雙方未能達成一致。問題的關鍵是，對於數據的估值沒有雙方一致認可的方法。
下面提供一些思路，您可以嘗試著給數據估值
1、 數據的戰略價值
無論公司發展到什麼程度，實際上每個組織都有寶貴的客戶數據資產，這些資產可以被更好地和更積極地使用。對於一些正在尋找將其數據資產資本化或貨幣化的方法的企業，他們可以開始分析其客戶數據的價值。客戶數據雖然不能通過出售和交易產生直接的收入，但是如果一個新的產品或服務是利用客戶數據創造出來的，那麼數據在沒有被出售的情況下可以產生間接收益，阿里和美團就是一個很好的例子。組織還可以使用專有的和公開的數據來創建有用的數據集，以便購買或作為服務使用，像天眼查、企查查這樣的公司就是很好的例子。
2、數據的使用價值
從數據使用頻率的角度分析數據的價值，可以有一個非傳統的視角。一般來說，當你想到有形資產（機械、設備、建築物等）時，它們的價值通常會隨著使用量的增加而下降，或者貶值。但數據使用得越多，價值就越高。換言之，如果您將數據視為資產，那麼它可以變得更有價橡友值，因為它是不可消耗、可復制、越和其它數據結合用途越廣。例如，某德地圖在GPS導航時收集了來自用戶的關於擁堵情況的反饋數據，鼓勵你對祥戚路況進行評論。地圖數據用戶越多，參與評論的人越多，地圖數據就越有價值。
3、 數據的業務價值
「基於業務計劃和收益的數據資產價值評估」方法技術是由李春秋和李然輝開發的，它基本上是一種根據數據在推進與公司總體業務戰略相一致的關鍵業務計劃方面的使用或利用程度來衡量或評估數據的方法。使用這種方法有幾個好處：
它為從重要業務計劃的財務價值中獲得的數據集設置了一個價值范圍或大概值。
更為關鍵的是，它圍繞著需要決定的業務決策來設置數據評估過程，從而推動業務計劃向前發展。基本上，它衡量不同數據集的使用方法，更重要的是它對實現項目或目標的預期影響。
更重要的是，它圍繞需要做出的業務決策來構建數據評估過程，以推動目標業務計劃。它量化了利用不同數據集的方式，以及這對目標業務計劃的成功可能產生的影響。
結論
無論數據資產是否計入資產負債表，學習如何將數據作為企業資產進行管理、評估和處理，都有助於：
1、 了解數據治理和大數據挖掘等投資的ROI
2、 圍繞數據貨幣化計劃，做出更好的決策
3、在IPO、並購交易等方面獲得額外的估值
4、利用數據創造新產品、改進流程並降低成本
⑵ 大數據徵信評分是怎樣實現的
「網貸綜合評分」簡單的來說，它是大數據風控系統對借款人資質條件所進行了一個綜合性量化評估，影響它的因素有很擾悉明多種，比如借款人的手機號、芝麻分、婚姻狀況、工作職位、收入水平、學歷學位、信用資質等等，這些分數相加，達到綜合評分標准後，你才會有很大可能拿到貸款，反之，則會被拒之門外。綜合評分不足的原因因人而異，從大體上可以分為以下三大類：
1、基本條件不符：無論何種網貸產品，都是有一定申請條件的，他們會對借款人的年齡、手機號使用時長、芝麻分、工資收入等方面做出約束，如果沒有達到標準的話，自然會被拒之門外。因此我們在選擇網貸產品之前，最好先在威信仲馬數據了解自身資質及網路貸款產品的具體要求，做到心中有數，才能不慌不亂。
2、個人資料作假：有部分朋友為了提高自己申貸的成功率及額度，會故意誇大部分事實，甚至偽造虛假資料，一旦被系統檢測出來，不但會拒絕大家的申請，甚至還會懷疑你有「騙貸」的嫌疑。因此，大家在申請網貸的時候，一定不要存在僥幸心理，應該按照自己的真實情況如實填寫。
3、存在不良記錄：良好的個人信用是申請網貸產品的通行證陸州，反之，如果借緩告款人網貸信用太花或是太黑的，自然會四處受挫。
可在微信「飛雨快查」了解自己當前的信用情況，改掉不良的申貸習慣，用新的良好的用款記錄覆蓋失信行為，這樣當大家再次遭遇經濟危機時，就不至於求路無門，連連碰壁了。
⑶ 大數據分析平台安全評估的五大要素
要素1:統一的數據管理平台
統一的數據管理平台是大數據分析系統的基礎。數據管理平台存儲和查詢企業數據。這似乎是一個廣為所知，並且已經得到解決的問題，不會成為區分不同企業產品的特色，但實際情況卻是，這仍是個問題。
要素2:支持多種數據類型
大數據分析平台利用了大數據平台的可擴展性，以及安全分析與SIEM工具的分析功能。安全事件數據收集會有不同的顆粒度。比如網路包是一般層級較孫掘液低、細粒度的數據，而修改伺服器管理員密碼的日誌則會是粗顆粒的數據。
要素3:可擴展數據提取
伺服器、終端、網路與其他基礎設施的狀態都在不斷變化。很多狀態變化日誌都是有用的信息，應該傳送到大數據安全分析平台。假設網路帶寬充裕，最大的風險是安全分析平台的數據提取組件無法支撐不斷湧入的安全數據。
要素4:安全分析工具
Hadoop和Spark等大數據平台都是通用目的的工具。它們可以幫助開發安全工具，但它們本身並不是安全分析工具。安全攻擊可以進行擴展以滿足企業基礎設施產生的數據規模。因此，Hadoop和Spark等工則物具滿足這一標准。
要素5:合規報告
合規報告不再是散友可有可無的要求。很多用於合規報告目的的數據要素都與安全最佳實踐有關。即使是那些不需要合規報告的企業，這些報告仍可以用於內部監督。在需要合規報告的企業，需要審核大數據報告平台是否包含了合規報告功能，以確保貴機構的需要得到滿足。
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⑷ 大數據時代的客戶忠誠度評估方式
大數據時代的客戶忠誠度評估方絕好式是NPS。NPS曾經是最流行、也最經典的客戶忠誠度〞評估方式，最早由貝恩咨詢企業容戶忠誠度業務的創始人佛瑞德?賴克霍德(FredReichheld)在2003年《哈佛商業評論》發表的《你需要致力增長的一個數字》(OneNumberYouNeedtoGrow)一文中提到。在局彎NPS評估模式中，企業只需通過調查問卷的形式，詢問客戶您向朋友推薦我公司產品和服務的可能性有多大〞這類簡單的問題，就能從客戶中鑒別推薦者(Promoter)、被動者(Passive)與貶低者（Detractor）。在一定程度上，通過NPS指標可以看到企業當前及末來一段時間內桐宏悶的發展趨勢及盈利能力。