¿Cuál es la diferencia entre big data e informes crediticios?
1. Los informes crediticios son compartidos por pares, y big data juzga datos masivos e información del usuario desde múltiples dimensiones, como seguridad, riqueza y cumplimiento, y luego establece informes crediticios.
2. Ventajas y desventajas. Los problemas que enfrenta el modelo de crédito son datos incompletos, falta de iniciativa para cargar datos, actualizaciones tardías y umbrales de acceso elevados, pero los datos son precisos, confiables y autorizados. El modelo de big data tiene una amplia gama de fuentes de datos, lo que compensa la falta de información crediticia. Sin embargo, los tipos de datos son diversos y pueden interferir con la información, afectando la precisión del juicio. Además, los big data obtenidos a través de algunos canales también enfrentan riesgos legales y la protección de la privacidad personal es difícil de controlar.
Big data incluye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, siendo los datos no estructurados cada vez más la parte principal de los datos. Según un informe de encuesta de IDC, el 80% de los datos de las empresas son datos no estructurados y estos datos crecen a un ritmo exponencial del 60% cada año. Big data es solo un síntoma o característica del desarrollo de Internet hasta su etapa actual. No hay necesidad de mitificarlo ni de asombrarle. En el contexto de innovación tecnológica que representa la computación en la nube, estos datos que originalmente parecían difíciles de recopilar y utilizar han comenzado a utilizarse fácilmente. A través de la innovación continua en todos los ámbitos de la vida, los big data crearán gradualmente más valor para la humanidad.
En segundo lugar, para comprender sistemáticamente los big data, es necesario descomponerlos de manera integral y meticulosa, comenzando desde tres niveles:
El primer nivel es la teoría, y la teoría es la única forma de cognición. Es una línea de base ampliamente reconocida y difundida. Aquí, a partir de la definición de las características de los grandes datos, podemos comprender la descripción y caracterización general de los grandes datos en la industria y podemos analizar en profundidad el valor de los grandes datos; tendencia de desarrollo de big data; este artículo comienza desde la perspectiva de la privacidad de big data. Una perspectiva especial e importante para examinar el juego a largo plazo entre las personas y los datos.
El segundo nivel es la tecnología. La tecnología es un medio para encarnar el valor del big data y es la piedra angular del progreso. Aquí, desde la perspectiva del desarrollo de la computación en la nube, la tecnología de procesamiento distribuido, la tecnología de almacenamiento y la tecnología de detección, se explica todo el proceso de big data desde la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento hasta la formación de resultados.
El tercer nivel es la práctica, y la práctica es la máxima manifestación de valor de big data. Aquí, describimos los maravillosos escenarios que ha mostrado big data y el plan a realizar desde cuatro aspectos: big data de Internet, big data gubernamental, big data empresarial y big data personal.