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1.4.6软件集成技术

在企业信息化建设的过程中，由于缺乏统一规划和总体布局，往往形成多个信息孤岛。信息孤岛使数据的一致性无法得到保证，信息无法共享和反馈，需要重复多次的采集和输入。信息孤岛是企业信息化一个重要的负面因素，其主要原因既有技术因素也有管理因素，还有业务流程和标准方面的因素。如何将众多的信息孤岛联系起来，以便让不同的系统之间交互信息，是当前很多企业都面临的一个问题。

此时集成技术应运而生，集成包括软硬件以及网络的集成，在本节我们们主要介绍软件层次的集成技术一一企业应用集成( Enterpriseapplication integration，EAI)。

企业应用集成技术可以消除信息孤岛，它将多个企业信息系统连接起来，实现无缝集成，使它们就像一个整体一样。EAI是伴随着企业信息系统的发展而产生和演变的企业的价值取向是推动EAI技术发展的原动力，而EAI的实现反过来也驱动企业竞争优势的提升。

EAI所连接的应用包括各种电子商务系统、ERP、CRM、SCM、OA、数据库系统和数据仓库等。从单个企业的角度来说，EAI可以包括表示集成、数据集成、控制集成和业务流程集成等多个层次和方面。当然，也可以在多个企业之间进行应用集成。

1.表示集成

表示集成也称为界面集成，这是比较原始和最浅层次的集成，但又是常用的集成。这种方法将用户界面作为公共的集成点，把原有零散的系统界面集中在一个新的界面中其模型，如图1-11所示（图暂时省略，以后更新的时候会补上）。

表示集成是黑盒集成，无须了解程序与数据库的内部构造。常用的集成技术主要有屏幕截取和输入模拟技术。表示集成通常应用于以下几种情况。

(1)在现有的基于终端的应用系统上配置基于PC( Personal computer，个人计算机)的用户界面。

(2)为用户提供一个看上去统一,但是由多个系统组成的应用系统。

(3)当只有可能在显示界面上实现集成时。

 从图1-11中可以看出,表示集成的实现是很简单的,也是很不彻底的,只是做了层“外装修”,而额外多出来的集成界面也将可能成为系统的性能瓶颈。

2.数据集成

为了完成控制集成和业务流程集成,必须首先解决数据和数据库的集成问题。在集成之前,必须首先对数据进行标识并编成目录,另外还要确定元数据模型,保证数据在数据库系统中分布和共享。因此,数据集成是白盒集成,其模型如图1-12所示（图暂时省略，以后更新的时候会补上）。

有很多不同的中间件工具可以用于数据集成。例如,批量文件传输,即以特定的或是预定的方式在原有系统和新开发的应用系统之间进行文件丰传输:用于访问不同类型数据库系统的ODBC( Open DatabaseConnectivity,开放数据库互连)标准接口:向分布式数据库提供连接的数据库访问中间件技术等。通常在以下情况下,将会使用数据集成

(1)需要对多种信息源产生的数据进行综合分析和决策。

(2)要处理一些多个应用喜人需要访问的公用信息库。

(3)当需要从某数据源获得数据来更新另一个数据源时,特别是它们之间的数据格式不相同时。

相对而言,数据集成比表示集成要更加灵活。但是,当业务逻辑经常发生变化时数据集成就会面临困难。

3.控制集成

控制集成也称为功能集成或应用集成,是在业务逻辑层上对应用系统进行集成的控制集成的集成点存于程序代码中,集成处可能只需简单使用公开的API( ApplicationProgramming interface,应用程序编程接口)就可以访问,当然也可能需要添加附加的代码来实现。控制集成是黑盒集成,其模型如图1-13所示（图暂时省略，以后更新的时候会补上）。

实现控制集成时,可以借助于远程过程调用或远程方法调用、面向消息的中间件、分布式对象技术和事务处理监控器来实现。控制集成与表示集成、数据集成相比,灵性更高。表示集成和数据集成适用的环境下,都适用于控制集成。但是,由于控制是在业务逻辑层进行的,其复杂度更高一些。而且,很多系统的业务逻辑部分并没有提供API,这样,集成难度就会更大。

4.业务流程集成

业务流程集成也称为过程集成,这种集成超越了数据和系统,它由一系列基于标准的、统一数据格式的工作流组成。当进行业务流程集成时,企业必须对各种业务信息的交换进行定义、授权和管理,以便改进操作、减少成本、提高响应速度

业务流程集成不仅要提供底层应用支撑系统之间的互连,同时要实现存在于企业内部的应用之间,木企业和其他合作伙伴之间的端到端的业务流程的管理,它包括应用集成、B2B集成、自动化业务流程管理、人工流程管理、企业门户,以及对所有应用系统和流程的管理和监控等

5.企业之间的应用集成

 EAI技术可以适用于大多数要实施电子商务的企业,以及企业之间的应用集成。EAI使得应用集成架构里的客户和业务伙伴,都可以通过集成供应链内的所有应用和数据库实现信息共享。也就是说,能够使企业充分利用外部资源。例如,一些企业的SCM系统可能包括交易系统,EAI技术可以首先在交易双方之间创建连接,然后再共享数据和业务过程:企业要顺利开展电子商务,可以利用EAI技术,使企业的信息系统与合作伙伴的信息系统之间能够实现无缝而及时的通信。

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1.5 新一代信息技术

本节主要介绍网络应用中的一些前沿技术,它们是网络应用未来的主流,将使网络应用发生根本性的转变。

战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础,对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用,知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业。加快培育和发展战略性新兴产业对推进我国现代化建设具有重要战略意义。依据《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》(国发(2010)32号),新一代信息技术属于现阶段我国七个战略性新兴产业,要重点培育和发展。到2020年,新代信息技术与节能环保、生物、高端装备制造产业等将成为国民经济的支柱产业。

新一代信息技术产业包括:加快建设宽带、泛在、融合、安全的信息网络基础设施,推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发及产业化,加快推进三融合,促进物联网、云计算的研发和示范应用。着力发展集成电路、新型显示、高端软件、高端服务器等核心基础产业。提升软件服务、网络增值服务等信息服务能力,加快重要基础设施智能化改造。大力发展数字虚拟等技术,促进文化创意产业发展。

大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新业态,是信息化发展的主要趋势,也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。

1.5.1物联网

物联网( The Internet of Things)是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T)、人与物品(umanto thing,H2T)、人与人( Human to Human,H2H)之间的互连。与传统互联网不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接,从而使得物品连接更加简化,而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。另外,许多学者在讨论物联网时,经常会引入M2M的概念,可以解释为人与人( Man to man)、人与机器( Man to machine),或机器与机器( Machine to machine)。在物联网应用中有两项关键技术,分别是传感器技术和嵌入式技术。

传感器( Sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在计算机系统中,传感器的主要作用是将模拟信号转换成数字信号。RFID( Radio frequency identification,射频识别)是物联网中使用的一种传感器技术,可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

嵌入式技术是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。如果将物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官:网络就是神经系统,用来传递信息:嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。

物联网架构可分为三层,分别是感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器构成,包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源:网络层由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成,是整个物联网的中枢,负责传递和处理感知层获取的信息:应用层是物联网和用户的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用。

物联网的产业链包括传感器和芯片、设备、网络运营及服务、软件与应用开发和系统集成。作为物联网“金字塔”的塔座,传感器将是整个链条需求总量最大和最基础的环节。将整体产业链按价值分类,硬件厂商的价值较小,占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体,以系统集成商的角色出现。

物联网技术在智能电网、智慧物流、智能家居、智能交通、智慧农业、环境保护、医疗健康、城市管理(智慧城市)、金融服务保险业、公共安全等方面有非常关键和重要的应用。

物联网在城市管理中综合应用就是所谓的智慧城市。智慧城市建设主要包括以下几部分:1、通过传感器或信息采集设备全方位地获取城市系统数据。2、通过网络将城市数据关联、磁合、处理、分析为信息。3、通过充分共享、智能挖据将信息变成知识。4、结合信息技术,把知识应用到各行各业形成智慧。

智慧城市建设参考模型包括有依赖关系的五层和对建设有约束关系的三个支撑体系,如图1-14所示(图暂时省略，以后更新的时候会补上）。

 (1)物联感知层:提供对城市环境的智能感知能力,通过各种信息采集设备、各类传感器、监控摄像机、GPS终端等实现对城市范围内的基础设施、大气环境、交通、公共安全等方面信息采集、识别和监测。

(2)通信网络层:广泛互联,以互联网、电信网、广播电视网以及传输介质为光纤的城市专用网作为骨干传输网络,以覆盖全城的无线网络(如WFi)、移动4G为主要接入网,组成网络通信基础设施。

(3)计算与存储层:包括软件资源、计算资源和存储资源,为智慧城市提供数据存储和计算,保障上层对于数据汇聚的相关需求。

(4)数据及服务支撑层:利用SOA(面向服务的体系架构)、云计算、大数据等技术,通过数据和服务的耦合,支撑承载智慧应用层中的相关应用,提供应用所需的各种服务和共享资源

(5)智慧应用层:各种基于行业或领域的智慧应用及应用整合,如智慧交通、智慧家政、智慧园区、智慧社区、智慧政务、智慧旅游、智慧环保等,为社会公众、企业城市管理者等提供整体的信息化应用和服务。

 2.支撑体系

(1)安全保障体系:为智慧城市建设构建统一的安全平台,实现统一入口、统一认证、统一授权、日志记录服务。

(2)建设和运营管理体系:为智慧城市建设提供整体的运维管理机制,确保智慧城市整体建设管理和可持续运行。

(3)标准规范体系:标准规范体系用于指导和支撑我国各地城市信息化用户、各行业智慧应用信息系统的总体规划和工程建设,同时规范和引导我国智慧城市相关IT产业的发展,为智慧城市建设、管理和运行维护提供统一规范,便于互联、共享、互操作和扩展。

1.5.2云计算

网络大大扩展了计算机的计算能力和应用范围,尤其是随着互联网的出现,使得基于计算机的服务提供方与使用方之间能够进行友好度和扩展度都更优的充分交流。人们很早就提出和实现了基于网络的多台计算机的协同技术,例如,分布式技术、服务器集群技术、负载均衡技术和 Web Servce等,在互联网的基础上对这些技术进行扩展,再加入一些创新,就构成了云计算。

云计算是一种基于并高度依赖于 Intemet,用户与实际服务提供的计算资源相分离,集合了大量计算设备和资源,并向用户屏蔽底层差异的分布式处理架构。

云计算( Cloud Computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,在网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源可以按需求提供给网上终端设备和终端用户。云计算也可以理解为向用户屏蔽底层差异的分布式处理架构,在云计算环境中,用户与实际服务提供的计算资源相分离,云端集合了大量计算设备和资源。

当使用云计算服务时,一般都可以达到前期成本的零投入,短时间内在云计算环境中搭建一个满足大规模计算需求的虚拟服务器或虚拟服务器集群。而且,用户不需要置专门的维护人员,云计算服务的提供商也会为数据和服务器的安全做出相对较高水平的保护。由于云计算将数据存储在云端(分布式的云计算设备中承担计算和存储功能的部分),业务逻辑和相关计算都在云端完成,因此,终端只需要一个能够满足基础应用的普通设备即可。

云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势。发展云计算,有利于分享信息知识和创新资源,降低全社会创业成本,培育形成新产业和新消费热点,对稳增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义

1.云计算概念

所谓“云”是一种挂象的比喻,表示用网终包裹服务或者资源而隐蔽服务或资源共享的实现细节以及资源位置的一种状态:云计算是大型机一终端计算模式转变为客户端一服务器计算模式之后的又一和计算模式的转交。在这种模式下,用户不再需要了解云”中基础设施的细节,也不必具有相应的专业知识,更无须直接进行控制,可以将信息系统的运行维护完全交给“云”平台的管理者。云计算通常通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源,并且计算能力也可作为一种资源通过互联网流通。

云计算的主要特点包括:①宽带网络连接,用户害要通过宽带网络接入“云”中获得有关的服务,“云”内节点之间也通过内部的高速网络相连。②快速、按需、弹性的服务,用户可以按照实需求迅速获取或释放资源,并可以根据需求对资源进行动态扩展。

2.云计算服务的类型

按照云计算服务提供的资源层次,可以分为laaS、Pas和SaS三种服务类型

IaaS(基础设施即服务),向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。这种服务模式需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验,但IaaS服务单纯出租资源,盈利能力有限

PaaS(平台即服务)向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。PaaS服务的重点不在于直接的经济效益,而更注重构建和形成紧密的产业生态。

SaaS(软件即服务),向用户提供应用软件(如cRM、办公软件等)、组件、工作流等虚拟化软件的服务,SaaS一般采用Web技术和SOA架构,通过 Internet向用户提供多租户、可定制的应用能力,大大缩短了软件产业的渠道链条,减少了软件升级、定制和运行维护的复杂程度,并使软件提供商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。

3.发展云计算的主要任务

1)增强云计算服务能力

 大力发展公共云计算服务,实施云计算工程,支持信息技术企业加快向云计算产品和服务提供商转型。大力发展计算、存储资源租用和应用软件开发部署平台服务,以及企业经营管理、研发设计等在线应用服务,降低企业信息化门槛和创新成本,支持中小微企业发展和创业活动。积极发展基于云计算的个人信息存储、在线工具、学习娱乐等服务,培育信息消费。发展安全可信的云计算外包服务,推动政府业务外包。支持云计算与物联网、移动互联网、互联网金融、电子商务等技术和服务的融合发展与创新应用,

积极培育新业态、新模式,鼓励大企业开放平台资源,打造协作共赢的云计算服务生态环境。引导专有云有序予发展,鼓励企业创新信息化建设思路,在充分利用公共云计算服务资源的基础上,立足自身需求,利用安全可靠的专有云解决方案,整合信息资源,优化业务流程,提升经营管理水平。大力发展面向云计算的信息系统规划咨询、方案设计系统集成和测试评估等服务

2)提升云计算自主创新能力

加强云计算相关基础研究、应用研究、技术研发、市场培育和产业政策的紧密衔接与统筹协调。发挥企业创新主体作用,以服务创新带动技术创新,增强原始创新能力着力突破云计算平台大规模资源管理与调度、运行监控与安全保障、艾字节级数据存储与处理、大数据挖掘分析等关键技术,提高相关软硬件产品研发及产业化水平。加强核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品等科技专项成果与云计算产业需求对接,积极推动安全可靠的云计算产品和解决方案在各领域的应用,充分整合利用国内外创新资源,加强云计算相关技木研发实验室、工程中心和企业技术中心建设。建立产业创新联盟,发挥骨干企业的引领作用,培育一批特色鲜明的创新型中小企业,健全产业生态系统。完善云计算公共支撑体系,加强知识产权保护利用、标准制定和相关评估测评等工作,促进协同创新

3)探索电子政务云计算发展新模式

鼓励应用云计算技术整合改造现有电子政务信息系统,实现各领域政务信息系统整体部署和共建共用,大幅减少政府自建数据中心的数量。新建电子政务系统须经严格论证并按程序进行审批。政府部门要加大采购云计算服务的力度,积极开展试点示范,探索基于云计算的政务信息化建设运行新机制,推动政务信息资源共享和业务协同,促进简政放权,加强事中事后监管,为云计算创造更大市场空间,带动云计算产业快速发展

4)加强大数据开发与利用

充分发挥云计算对数据资源的集聚作用,实现数据资源的融合共享,推动大数据挖掘、分析、应用和服务。开展公共数据开放利用改革试点,出台政府机构数据开放管理规定,在保障信息安全和个人隐私的前提下,积极探索地理、人口、知识产权及其他有关管理机构数据资源向社会开放,推动政府部门间数据共享,提升社会管理和公共服务能力。重点在公共安全、疾病防治、灾害预防、就业和社会保障、交通物流、教育科研电子商务等领域,开展基于云计算的大数据应用示范,支持政府机构和企业创新大数据服务模式。充分发挥云计算、大数据在智慧城市建设中的服务支撑作用,加强推广应用,挖掘市场潜力,服务城市经济社会发展

5)统筹布局云计算基础设施

加强全国数据中心建设的统筹规划,引导大型云计算数据中心优先在能源充足、气候适宜、自然灾害较少的地区部署,以实时应用为主的中小型数据中心在靠近用户所在地、电力保障稳定的地区灵活部署。地方政府和有关企业要合理确定云计算发展定位,杜绝盲目建设数据中心和相关园区。加快推进实施“宽带中国”战略,结合云计算发展布局优化网络结构,加快网络基础设施建设升级,优化互联网网间互联架构,提升互通质量,降低带宽租费水平。支持采用可再生能源和节能减排技术建设绿色云计算中心。

6)提升安全保障能力

研究完善云计算和大数据环境下个人和企业信息保护、网络信息安全相关法规与制定信息收集、存储、转移、到除、跨境流动等管理规则,加快信息安全立法进程加强云计算服务网络安全防护管理,加大云计算服务安全评估力度,建立完善党政机关云计算服务安全管理制度。落实国家信息安全等级保护制度,开展定级备案和测评等工作。完善云计算安全态势感知、安全事件预警预防及应急处置机制,加强对党政机关和金融、交通、能源等重要信息系统的安全评估和监测。支持云计算安全软硬件技术的研发生产、试点示范和推广应用,加快云计算安全专业化服务队伍建设。

1.5.3大数据

数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇,推动大数据产业发展,对提升政府治理能力优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。

 大数据( big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

1.大数据的特点

业界通常用5个V— Volume(大量)、Vanety(多样)、Value(价值)、 Velocity(高速)和Veracity(真实性)来概括大数据的特征。

(1)Volume:指的是数据体量巨大,从TB级别跃升到PB级别(1PB=1024TB)EB级别(1EB=1024PB),甚至于达到ZB级别(1ZB=1024EB)。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当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

例如,在交通领域,某市交通智能化分析平台数据来自路网摄像头/传感器、公交轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化学危险品运输、停车、租车等运输行业,还有问卷调查和地理信息系统数据。4万辆车每天产生2000万条记录,交通卡刷卡记录每天1900万条,手机定位数据每天1800万条,出租车运营数据每天100万条,电子停车收费系统数据每天50万条,定期调查覆盖8万户家庭等,这些数据在体量上就达到了大数据的规模。

(2)Variety:指的是数据类型繁多。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,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

(3)Value:指的是价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比,以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。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。当然把数据集成在一起,并完成“提纯”是能达到1+1大于2的效果,这也正是大数据技术的核心价值之一。

(4)velocity:指的是处理速度快:这是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。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命

(5)Veracity:指的是数据来自于各种、各类信息系统网络以及网络终端的行为或痕迹。

大数据是具有体量大、结构多样、时效性强等特征的数据,处理大数据需要采用新型计算架构和智能算法等新技术。大数据从数据源经过分析挖据到最终获得价值一般需要经过5个主要环节,包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。大数据技术涉及到的数据模型、处理模型、计算理论,与之相关的分布计算、分布存储平台技术、数据清洗和挖掘技术,流式计算、增量处理技术,数据质量控制等方面的研究和开发成果丰硕,大数据技术产品也已经进入商用阶段。

2.大数据的价值与应用。

大数据像水、矿石、石油一样,正在成为新的自然资源,能不能挖掘资源中潜在的价值,成为这个时代能不能走向创富的重要条件。

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。

前文提到,预计到2020年,全球拥有的数据量是352ZB,在如此庞大的数据量面前,它所带来的信息以及反馈出来的事实,对于人们来说具有巨大的潜在价值。所以目前大数据的应用已一步步广泛深入我们生活的方方面面,涵盖电商、社交、金融、医疗。

交通、教育、体育等各行各业。基于现有电子信息产业统计数据及行业抽样估计,2015年我国大数据产业业务收入2800亿元左右。

下面将列举一些大数据应用实例。

(1)大数据征信:个人信用数据的缺失目前是金融行业面临的最大问题之一。基于用户在互联网上的消费行为、社交行为、搜索行为等产生的海量数据,利用大数据技术进行分析与挖掘能得到个人信用数据,为金融业务提供有效支撑。在这个方面,阿里的芝麻信用是做得最好的。芝麻信用几乎打通了用户的身份特质,行为偏好,人脉关系,信用历史,履约能力等各类信息。这使得阿里在金融方面审批小额贷款的成本变得极低,据统计,传统银行平均审批一笔贷款的费用高达200元,而阿里金融的蚂蚁微贷仅为0.3元。

(2)大数据风控:大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及目前,美国基本上都用三大征信局的信息,最传统的评分基本上都是用FICO来做的。各家平台会尝试着用机器学习、神经网络等大数据处理方法。

国内市场对于大数据风控的尝试还是比较积极。特别是大公司,可以将移动互联网的行为和贷款申请人联系到一起展开大数据风控。百度在风控层面上的进展还是比较突出,百度安全每天要处理数十亿网民搜索请求,保护数亿用户的终端安全,保护十万网站的安全,因此积累了大量的数据。

一个很具体的案例就是,通过海量互联网行为数据,比如监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行j注册、同一设备是否下载多个借贷App,可以实时发现多头贷款的征兆把风险控制到最低。

(3)大数据消费金融:消费金融对大数据的依赖是天然形成的。比如说消费贷、工薪贷、学生贷,这些消费型的金融贷款很依赖对用户的了解。所以必须对用户画像进行分析提炼,通过相关模型展开风险评估,并根据模型及数据从多维度为用户描绘一个立体化的画像。

百度金融通过基于大数据和人工智能技术为基础的合作商户管理平台,为合作商户提供涵盖营销和金融服务的全面管理方案,降低获客成本,解决细分行业的微小需求一方面可以降低风险,另一方面也能提升金融的安全度。腾讯和阿里的优势很大程度上是在渠道层面上的。阿里以电商-支付-信用为三级跳板,针对性很强。而支付亻宝接入消费金融产品之后有较强的渠道作用。腾讯的“微粒贷”已经接入到了微信支付当中。在消费金融的发展速度上,腾讯速度也不差。

(4)大数据财宮管理:财富管理是近些年来在我国金融服务业中出现的一个新业务。主要为客户提供长期的投顾服务,实现客户资产的优化配置。这方面业务在传统金融机构中存在的比较多。不过因为技术能力不足,大数据财富管理在传统金融机构中相对弱势。

财富管理在互联网公司的业务中也非常流行。蚂蚁金服一开始最为简单的财富管理方式就是余额宝,后来逐渐演化成经过大数据计算智能推荐给用户的各种标准化的“宝宝”理财产品。百度金融是依托“百度大脑”通过互联网人工智能、大数据分析等手段精准识别和刻画用户,提供专业的“千人千面”的定制化财富管理服务。

 (5)大数据疾病预测:疾病预测平台是基于大数据积累和智能分析,利用用户的搜索数据和位置数据,统计出人们搜索流感、肝炎、肺结核和性病的信息时的时间和地点分布,并结合气温变化、环境指数、人口流动等因素建立预测模型,能够为用户提供多种传染病的趋势预测,帮助用户提早进行预防。 Google就曾经使用其搜索数据成功预测流感,当然其后有些预测并不准确,所以近些年,预测模型一直在改进。

3.大数据发展应用的目标

为全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国,2015年,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。纲要提出了立足我国国情和现实需要,推动大数据发展和应用在未来5~10年逐步实现以下目标。

(1)打造精准治理、多方协作的社会治理新模式。将大数据作为提升政府治理能力的重要手段,通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据,提升政府决策和风险防范水平,提高社会治理的精准性和有效性,增强乡村社会治理能力:助力简政放权,支持从事前审批向事中事后监管转变,推动商事制度改革:促进政府监管和社会监督有机结合,有效调动社会力量参与社会治理的积极性。2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局。

(2)建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制。充分运用大数据,不断提升信用财政、金融、税收、农业、统计、进出口、资源环境、产品质量、企业登记监管等领域数据资源的获取和利用能力,丰富经济统计数据来源,实现对经济运行更为准确的监测分析、预测、预警,提高决策的针对性、科学性和时效性,提升宏观调控以及产业发展信用体系、市场监管等方面管理效能,保障供需平衡,促进经济平稳运行。

(3)构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系。围绕服务型政府建设,在公用事业、市政管理、城乡环境、农村生活、健康医疗、减灾敦灾、社会救助、养老服务、劳动就业、社会保障、文化教育、交通旅游、质量安全、消费维权、社区服务等领域全面推广大数据应用,利用大数据洞察民生需求,优化资源配置,丰富服务内容,拓展服务渠道,扩大服务范围,提高服务质量,提升城市辐射能力,推动公共服务向基层延伸,缩小城乡、区域差距,促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系,不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求。

(4)开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局。形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系,2018年底前建成国家政府数据统一开放平台,率先在信用交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度。

向社会开放,带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用,充分释放数据红利,激发大众创业、万众创新活力。

(5)培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展,探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式,促进传统产业转型升级和新兴产业发展,培育新的经济增长点,形成一批满足大数据重大应用需求的产品、系统和解决方案,建立安全可信的大数据技术体系,大数据产品和服务达到国际先进水平,国内市场占有率显著提高。培育一批面向全球的骨千企业和特色鲜明的创新型中小企业。构建形成政产学研用多方联动、协调发展的大数据产业生态体系。

2017年初,为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》,加快实施国家大数据战略,推动大数据产业健康快速发展,工业和信息化部编制了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。

根据该规划,预计到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

（1）技术产品先进可控。在大数据基础软硬件方面形成安全可控技术产品,在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到国际先进水平,在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于领先地位,形成一批自主创新、技术先进,满足重大应用需求的产品、解决方案和服务。

（2）应用能力显著增强。工业大数据应用全面支撑智能制造和工业转型升级,大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用,技术融合、业务融合和数据融合能力显著提升,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务,形成数据驱动创新发展的新模式

（3）生态体系繁荣发展。形成若干创新能力突出的大数据骨干企业,培育一批专业化数据服务创新型中小企业,培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业。形成比较完善的大数据产业链,大数据产业体系初步形成。建设10~15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。

（4）支撑能力不断增强。建立健全覆盖技术、产品和管理等方面的大数据标准体系建立一批区域性、行业性大数据产业和应用联盟及行业组织。培育一批大数据咨询研究、测试评估、技术和知识产权、投融资等专业化服务机构。建设1~2个运营规范、具有一定国际影响力的开源社区。

（5）数据安全保障有力。数据安全技术达到国际先进水平。国家数据安全保护体系基本建成。数据安全技术保障能力和保障体系基本满足国家战略和市场应用需求数据安全和个人隐私保护的法规制度较为完善。

1.5.4移动互联

移动互联是移动互联网的简称,它是通过将移动通信与互联网二者结合到一起而形成的。其工作原理为用户端通过移动终端来对因特网上的信息进行访问,并获取一些所需要的信息,人们可以享受一系列的信息服务带来的便利。

移动互联网是互联网与移动通信各自独立发展后互相融合的新兴市场,目前呈现出互联网产品移动化强于移动产品互联网化的趋势。从技术层面的定义,以宽带IP为技术核心,可以同时提供语音、数据和多媒体业务的开放式基础电信网络:从终端的定义,用户使用手机、上网本、笔记本电脑、平板电脑、智能本等移动终端,通过移动网络获取移动通信网络服务和互联网服务。

移动互联网的核心是互联网,因此一般认为移动互联网是桌面可联网的补充和延伸,应用和内容仍是移动互联网的根本。

移动互联网有以下特点

(1)终端移动性:移动互联网业务使得用户可以在移动状态下接入和使用互联网服务,移动的终端便于用户随身携带和随时使用。

(2)业务使用的私密性:在使用移动互联网业务时,所使用的内容和服务更私密,如手机支付业务等。

(3)终端和网络的局限性:移动互联网业务在便携的同时,也受到了来自网络能力和终端能力的限制:在网络能力方面,受到无线网络传输环境、技术能力等因素限制在终端能力方面,受到终端大小、处理能力、电池容量等的限制。无线资源的稀缺性决定了移动互联网必须遵循按流量计费的商业模式。

(4)业务与终端、网络的强关联性:由于移动互联网业务受到了网络及终端能力的限制,因此,其业务内容和形式也需要适合特定的网络技术规格和终端类型。

作为一个新兴产业,移动互联通过不断的发展和完善,已经逐步成为人们生活中的部分,有着非常重要的作用。此时的移动互联在市场领域和应用开发领域形成了一些特点,这些特点在移动互联领域内有着划时代的重要意义。

(1)重视对传感技术的应用。当今时代中,有关的移动网络设备向着智能化、高端化、复杂化的方向发展。在移动互联领域中,同样有向这些方面发展的趋势。在各类移动互联设备的应用中,开发商和设计师越来越注重传感技术,这就是移动互联网向智能化、高端化和复杂化发展的一个表现。利用传感技术能够实现网络由固定模式向移动模式的转变,方便广大用户。将传感技术应用到移动互联网中,极大地推动了移动互联网的成长。

(2)有效地实现人与人的连接。在移动互联网的未来发展方向中,实现人与人的连接,人的联网,是移动互联网应用的一个非常重要的方面。任何的时代产物必然是产生于人们的需求中,在移动互联网的发展过程中,注重客户需求和消费者的需要,市场的发展状态,将会获得更为宽广的发展前景。因此,移动互联在其应用过程中,要做到在注重提供浏览式服务方式的同时,更加注重与其他移动终端或是客户端的链接工作。

(3)浏览器竞争及孤岛问题突出。各类的浏览器主要存在于移动互联方面的竞争最先开始于浏览器的平台竞争,随着网络技术的不断进步,不断发展,各类浏览器之的竞争内容有发生了一些变化,由平台竞争转向了对浏览器深层次内容和应用开发方面的竞争,造成App混战的局面。孤岛问题主要是移动互联在应用与应用方面之间的干扰向题,这类问题若得不到有效的解决,就会给整个行业生产成本造成严重影响。

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