大数据下移动支付的运营Word文档下载推荐.docx
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例如，在“谁是最差顾客”这个问题上，试图弄清楚判断这10个最差客户的标准是困难的。
之后，实际收集和分析数据可能是一个非常密集的过程。
在实际的商业世界中，几乎不可能及时地以相关的方式来回答。
大数据最重要的好处之一就是能够更方便地提出问题和回答问题。
回答复杂问题的整个过程可以从几个星期，几个星期缩短到几天甚至几个小时或几分钟。
2.数据更加准确
当您将大数据并入业务决策的问答过程中时，您不仅可以更全面地查看答案，还可以获得更准确的视图。
就准确性而言，大数据提供的好处是难以估计的。
处理数据本身总是带有固有的风险，即错误或不完整的数据可能导致不知情的甚至是错误的决策。
大数据分析通过创建更准确和完整的数据视图大大降低了这些风险。
通过正确的BI平台，企业可以大量收集数据，从而减少孤立，有价值信息的风险。
不准确的数据不仅仅是商业上的不便。
如果企业领导者根据不准确的数据做出决策，他们的决定甚至可能会对公司造成危害。
至少，这些决定是不理想的。
在过去，我曾与一家移动公司合作，每隔60到90天，客户就要求更改部分计划。
该公司最初认为客户正在离开加入竞争对手。
他们推出了客户保留计划和基于服务的产品来留住客户。
他们认为客户因为收到的服务问题而离开公司-服务价格过高，客户服务差，或者服务本身不可靠。
但随后他们开始深入挖掘数据。
他们意识到，他们所谓的客户保留问题实际上是一个文化问题。
事实证明，顾客对手机非常“注重时尚”，他们想要最新，最棒的手机。
这里的问题是对数据的不准确，不完整的看法。
只有在公司对数据有完整的看法后，才能正确分析形势，为他们的问题提供正确的解决方案。
3.为企业带来更多未知的财富
正如我们所知，各个领域的数据量正在快速增长。
大数据是生产力和创新的新兴途径。
如此大量的数据如果处理得当，会导致当前业务及其他相关活动的巨大变化。
大数据就是：
分析这些数据并从这些庞大的数据中找到价值的一个点或者多个点。
企业可以使用它来跟踪不同的模式，进行高级分析，从而有助于做出重大决策。
通过分析来自销售数据，社交媒体等不同来源的客户数据，企业可以获得全面的客户观点。
大数据的全面研究可以有以下好处：
更好地理解目标客户，当今业务使用大数据来分析目标客户的目标，并为他们提供更好的服务来增加业务。
削减各行业的开支-分析如此庞大的数据，亦有助业界尽量减少各行业的开支。
数十亿美元的运营效率得到提高，节省更多。
增加不同行业的营业利润率大数据还有助于行业增加不同行业的营业利润率。
在大数据的帮助下，大量的手工劳动可以转化为机器任务，这有助于增加经营利润率。
4.大数据应用以增强网络安全
网络安全首先应该列在所有企业IT和IT网络安全从业者名单上。
当你讨论大数据和安全时，它是关于收集大量数据的能力，以发现预测和帮助预防网络攻击的见解。
取得令人难以置信的成果的机会总是在那里，但现在技术上有了巨大的飞跃。
现在有一些工具和技术可以使企业保持领先于肇事者的地位。
的组合大数据分析与产生当今最强的网络防御态势具体的安全技术。
构建一个更全面360内部，外部，专有的，开放源码-通过增加更多的数据源的客户的视图。
绘制更丰富的图片，让组织更好地了解客户，并找到与他们沟通的有利手段。
了解他们什么时候以及为什么购买，为什么他们不买，或者下次他们会买什么。
使用大数据应用程序来改善决策。
存储在许多不同系统中的数据可以汇集在一起，以获得更好的访问和更好的决策。
折叠大数据并利用先进的数据仓库功能来提高运营效率，并实现新的分析形式。
使用像大数据特定平台这样的新技术来创建分析不同数据类型的机会。
更多的数据和更广泛的数据源产生更强大的竞争优势。
考虑分析诸如机器和传感器或运营数据可以改善客户服务和整体业务结果的机会。
IT机器数据，传感器，仪表，GPS设备以及无数的繁荣和普遍需要分析并结合相关的内部和外部数据源。
通过使用不那么复杂的大数据分析，组织可以实时了解运营，机械情况，客户体验，交易和行为。
NCR现在接收来自全球各地设备的远程信息数据，以确定设备的健康状况。
好处？
NCR远程发送数字维修指令，或者在正确的时间向正确的设备发送正确设备的技术人员。
停机时间可以计划甚至阻止。
大数据分析和量身定制的大数据应用的好处是非常真实的。
这些仅仅是新的财富数据的四个最重要的用途。
许多组织在大数据的探索中发现了很多优势。
（三）大数据的应用
1.采用大数据采购：
根据大数据的不同情况，可以正确预测需求。
2.产品开发中的大数据：
开发什么产品来增加销售。
3.制造业的大数据：
大数据可以用来识别可能是质量问题指标的机器。
4.产品分销的大数据：
根据现有数据，可以进行分析以确保在适当的市场中正确分配。
5.营销领域的大数据：
大数据有助于了解更好的营销策略，从而增加营销。
6.使用大数据进行价格管理：
为了保持市场地位，价格管理起着关键作用，大数据有助于企业了解市场趋势。
7.商品销售：
大数据在零售市场的销售中也起着重要的作用。
8.销售中的大数据：
它有助于增加业务的销售。
它还有助于优化销售资源和账户的分配，产品组合和其他操作。
9.使用大数据存储操作：
可以使用不同的工具来监视存储操作，从而减少手动工作。
大数据有助于根据预测的购买模式，人口统计，天气，关键事件和其他因素的研究来调整库存水平。
10.人力资源方面的大数据：
大数据已经改变了招聘和其他人力资源运营的方式。
您还可以找出成功和有效的员工的特点和行为，以及其他员工的洞察力，以更好地管理人才。
11.银行业的大数据：
大数据为像花旗银行这样的公司提供了最大的机会，因为平衡了为客户提供价值的数据的敏感性，同时优先保护信息的隐私和保护。
许多公司已经完全采用这种方式来推动业务增长，并加强为客户提供的服务。
12.财务部门的大数据：
金融服务已经广泛采用大数据分析，以更好的投资决策和一致的回报。
去年，金融服务的大数据时钟已经从时尚潮流转变为大规模部署。
13.电信大数据：
最近一份报告“2014-2018年电信行业全球大数据分析市场”发现，电信行业数据分析工具的使用预计将在未来四年以28.28％的年复合增长率增长。
14.零售业的大数据：
零售商利用大数据为消费者提供个性化的购物体验。
分析客户如何进行购买或购买的途径是单向大数据技术在零售业中占有一席之地。
66％的零售商通过大数据在客户关系管理方面取得了财务收益。
15.康复中心中的大数据：
大数据用于分析电子病历（EMR）系统中的数据，以降低成本和改善患者护理。
这些数据包括来自医生笔记，病理报告等的非结构化数据。
大数据和医疗分析有能力预测，预防和治疗疾病。
16.媒体和娱乐中的大数据：
大数据正在改变媒体和娱乐行业，为用户和观众带来更加个性化和丰富的体验。
大数据用于增加收入，了解实时客户情绪，提高营销效率和收视率。
17.旅游业的大数据：
大数据正在改变全球旅游业。
人们比以往更了解这个世界。
大数据的帮助下，人们现在有更详细的行程。
18.航空公司的大数据：
大数据和分析为航空业提供了机遇。
现在，一家航空公司知道飞机在哪里，乘客正坐在哪里，以及乘客在IFE或连接系统上正在看什么。
19.社交媒体中的大数据：
大数据是社交媒体公司做出的每个营销决策背后的驱动因素，它将个性化推向了极致。
二、大数据架构
（一）什么是大数据架构
大数据架构是企业用来引导其数据分析工作的总体系统，是大数据分析的基础。
将大数据架构看作大型校园或办公大楼的建筑蓝图。
建筑师首先了解建筑项目的目标和目的，以及不同方法的优点和局限性。
这不是一件容易的事情，但是拥有正确的计划和合适的工具便能进行。
系统架构师通过类似的流程来规划大数据架构。
他们与相关人会面，了解公司的大数据目标，并用适当的硬件和软件，数据源和格式，分析工具，数据存储决策。
大数据架构主要作为大数据基础架构和解决方案的关键设计参考。
它是在大规模实施大数据解决方案之前由大数据设计师/架构师创建的。
创建大数据架构通常需要了解业务/组织及其大数据需求。
一个经过验证的方法是从统一数据架构（UDA）的角度来思考，从而可以从大数据中获得更多可操作的见解。
统一的数据架构围绕关键组件构建，如集成数据仓库和分析与发现平台，共同弥合原始数据源与特定商业智能工具与标准CRM应用程序之间的差距。
这大大降低了传统“混合”环境的复杂性，使企业能够获取极其快速的数据集，并为用户提供跨平台访问数据和分析引擎的能力。
认识到大数据架构是非常重要的，他不是“一劳永逸”的项目。
大局和长远的想法证明，大数据架构应该是全面的，能够解决许多业务问题-包括将来会出现的问题。
换句话说，今天的大数据架构必须设计成能够利用未来的新工具和新技术，融入新的品种和扩大数据量。
您的大数据架构是为您做准备的一种方式进入大数据的未来之旅。
（二）规划大数据架构
大数据架构包括摄取，保护，处理和将数据转换为文件系统或数据库结构。
分析工具和分析师在运行环境中进行查询，从数据中挖掘情报，将数据输出到各种不同的层面。
该体系结构具有多个层次。
首先讨论任何大数据架构中存在的四大逻辑层。
大数据源层：
大数据架构的数据源遍布整个地图。
数据可以通过公司服务器和传感器，或从第三方数据提供商处获得。
大数据环境可以以批处理模式或实时方式接收数据。
一些数据源示例包括ERP或CRM，移动设备，传感器，社交媒体和电子邮件等企业应用程序。
数据和存储层：
如有必要，它会将非结构化数据转换为分析工具可以根据其格式来解释和存储数据的格式。
大数据架构可以将结构化数据存储在RDBMS中，将非结构化数据存储在分布式文件系统（HDFS）或非关系数据库数据库等专用文件系统中。
分析层：
分析层与存储的数据交互以提取商业机密。
多个分析工具在大数据环境中运行。
结构化数据支持采样等成熟技术，而非结构化数据则需要更先进（更新）的专用分析工具集。
消费层：
该层接收分析结果并将其呈现给适当的输出层。
许多类型的输出涵盖人类观众，应用程序和业务流程。
除了逻辑层之外，在大数据环境中还有四个主要的流程跨数据层操作：
数据源连接，治理，系统管理和服务质量（QoS）。
连接到数据源：
快速数据入口需要能够高效连接到不同存储系统，协议和网络的LINKER和适配器，以及从数据库记录到社交媒体内容到传感器的数据格式。
处理大数据：
大数据架构包括隐私和安全。
组织可以选择在分析存储系统上使用本机工具，投资于环境的专用合同软件，或者使用云提供商签署服务级别的安全协议。
合同政策必须从摄入点到处理，存储，分析，删除或归档。
管理系统：
大数据架构通常建立在具有高度可扩展的性能和容量的大规模分布式集群上。
IT必须通过中央管理控制台持续监控和解决系统维护问题。
如果您的大数据环境位于云中，您仍然需要花费时间和精力与您的云提供商建立和监控强大的服务级别协议（SLA）。
保护服务质量：
QoS是支持定义数据质量，合规策略，摄取频率和大小以及过滤数据的框架。
例如，公共云提供商在基于云的分布式大数据环境中尝试基于QoS的数据存储调度。
提供商希望提高数据按摩/存储层的可用性和响应时间，因此他们会根据QoS服务级别自动将摄取的数据路由到预定义的虚拟群集。
与大数据架构一样重要的是，业务和IT决不能错误地解决方案本身的蓝图。
大数据架构是描述一旦所有组件，数据源和应用程序连接并集成在一个统一的整体中，大数据如何工作的设计和文档。
架构不一定能够自己创造商业价值，但它为成功奠定了基础。
价值来源于定义正确的大数据流程和结构，部署先进的大数据分析，并配备适当的人员和团队来与数据进行交互和询问。
这就是用户如何解决问题，寻找新的机会，做出更好的决策，并采取其他有意义的决定。
考虑大型零售商如何需要健壮而灵活的大数据架构来更好地理解设备和渠道（包括店内）中的消费者行为。
对营销活动进行个性化或实时提供优惠券需要集成的数据和复杂的目标，而这些目标在没有高级大数据架构的情况下是不可能的全球最大的电信运营商Verizon利用其大数据架构来“聆听”1亿客户。
确保结构化非结构化数据的逻辑模型存储在正确的位置，并且可以通过发现平台进行访问。
Netflix的大数据架构具有经济高效的服务，平台，应用程序和工具，可实现更智能的数据管理，处理和分析。
因为分析师使用一系列方法来解决各种问题，所以需要一个独特的分析平台，即使整体环境处理了一个惊人的工作量。
（三）大数据架构的未来
即使对目前的数据采集和分析水平不满意，大多数考虑采用大数据技术的公司已经拥有了基于关系数据库（RDB）管理系统和常规数据的人员配置和相对现代的IT框架仓储。
因此，任何已经使用企业系统和数据仓库管理大量结构化数据的公司都非常精通日常大规模数据管理问题。
对于这些公司来说，认为大数据是信息技术发展的下一个重大事件似乎是自然而然的，那么他们自己直接整合一个NoSQL类型/Hadoop类型的基础设施是有意义的纳入目前的传统框架。
事实上，咨询和IT市场研究公司ESG估计在2018年初，超过一半的大型组织将开始这种类型的自己动手做法。
正如我们所看到的，作为开源软件，Hadoop类型框架（免费）的价格具有吸引力，而且相对容易，因为公司拥有员工所需的技能，可以开始使用In-房屋数据或存储在云中的数据。
也有各种各样的方法，通过试点项目，或者哈佛商业评论博客网络上的PaulBarth和RandyBean将其描述为一个“AnalysisSandbox”的公司可以尝试使用Hadoop类型技术的方法请将大数据分析应用于结构化数据和非结构化数据，以查看他们可以发现哪些类型的模式，相关性或洞察力。
但是，为营销部门试验一些Hadoop/NoSQL应用程序与开发一个能够捕获，存储和分析大型，多结构化数据集的完全集成的大数据系统相差甚远。
事实上，企业范围的Hadoop框架的成功实施还是比较少见的，大多数是金融服务或制药行业中非常庞大和经验丰富的数据密集型公司。
正如我们所看到的，这些大数据项目中的许多仍主要涉及结构化数据，并依赖于SQL和关系数据模型。
对完全非结构化数据的大规模分析大多数情况下，它们仍然处于像谷歌，雅虎，Facebook和亚马逊这样强大的互联网技术公司或像沃尔玛这样的大型零售商的稀缺领域。
虽然基于云的工具具有明显的优势，但每个公司都有不同的数据和不同的分析需求。
由于如此多的大数据项目仍主要基于结构化或半结构化的数据和关系数据模型来补充当前的数据管理操作，因此许多公司转向他们的主要支持供应商（如Oracle或SAP）来帮助他们在旧并将新的Hadoop类技术直接整合到现有的数据管理方法中。
例如，甲骨文的大数据机就声称，其预先配置的产品（一旦考虑到各种成本）比相当于自己动手构建的系统要便宜近40％，并且可以少运行三分之一时间。
当然，将更完整的大数据技术直接集成到公司的IT框架中，数据蔓延的复杂性和潜力也越来越大。
根据配置的不同，完全集成到单一的海量数据池（如大数据纯粹主义者所倡导的）意味着将非结构化，不清洁的数据引入公司的中央数据库（即使数据是分布式的），并可能将其分享出来进行分析，被整个企业中的各种用户复制并可能改变，通常由于不同的原因使用由不同程序员编写的Hadoop或NoSQL的不同配置。
除此之外，还需要雇佣昂贵的Hadoop程序员和数据科学家。
对于传统的RDB管理者来说，这种方法引发了无数额外的数据灾难，成本和救援工作要求，已经使IT人员不堪重负。
2.在云端运行
自己动手做法的另一个明显的选择是有效地租用关键的大数据应用程序，使用云源Hadoop解决方案进行计算和存储，将数据从您自己的组织提取到云中的公共存储库，并由您自己的数据工程师访问（甚至可能完全由管理员执行）。
在这种情况下，这个基于云的仓库可以包含结构化数据和非结构化数据，并且可以完全独立于结构化的日常运营，财务和交易公司数据，这些数据将在公司的企业中保持隔离状态，关系数据库管理系统。
这种方法需要在前端进行一些思考和数据管理，但是一旦结构化和非结构化数据的云存储库可用，企业就可以试验大数据集和基于云的大数据分析技术，而忽视底层框架。
大数据使得数据准备步骤更加复杂，除了公司不必购买和维护硬件和软件基础架构这一事实之外，这种方法的最大优点是可扩展性。
公司可以尝试来自不同来源的不同类型的数据，而不需要大量的前期资本投资。
项目可以很小（分析少数产品或客户或社交媒体网站），也可以像公司想要的那样复杂。
而且，最重要的是，公司不必修改现有系统或自行运行并行内部系统。
这听起来像是一个完美的解决方案，但是一如既往地存在缺陷。
首先，即使租赁技术确实能够应对巨大的数据变化，但并不意味着所产生的模式或相关性将意味着什么，除非彻底的数据清理和分类过程首先发生。
虽然基于云的工具有明显的优势，但每个公司都有不同的数据和不同的分析要求，正如我们以前所见，一刀切的工具很少像生产过程那样容易使用。
当然，如果报告的结果是扭曲的（在解决了技术问题本身之后），那么市场营销或销售的用户很可能会转向IT部门寻求帮助。
这基本上意味着大部分IT人员仍然需要参与大数据管理，并且需要在工具和数据模式准备方面接受培训，从而使这种方法有效。
正如之前所提到的，最终，即使数据来自各种来源，并且使用Hadoop或NoSQL技术进行分析，最终使用小数据子集也是比传统商业智能更具有传统商业智能（而不是大数据）。
基于云的供应商显然意识到这些问题。
他们知道，要使这种模式有效，基于云计算的公司需要尽可能简单，灵活和强大地提供他们的产品。
一个很好的例子就是Hortonworks和RedHat之间的战略联盟（Hortonworks提供了Hadoop和红帽提供的基于云的存储），他们说这包括预配置，业务友好和可重用的数据模型，并强调协作客户支持。
3.运行并行的数据库框架
第三种配置涉及与公司现有的生产和企业系统并行（而不是整合）建立一个大数据系统。
在这种模式下，大多数公司仍然利用云端进行数据存储，但是自己开发和试用企业级大数据应用。
这种两态的方法使公司能够构建未来的大数据框架，同时在公司内部建立宝贵的资源和专有知识。
这提供了完整的内部控制，以交换当前系统的许多功能的重复，并允许未来迁移到完整的大数据平台，这最终将允许两个系统（传统数据和大数据）合并。
这种方法的问题是，在很多方面，大数据框架的本质与传统的IT不同。
传统IT仍然涉及应用程序，操作系统，软件接口，硬件和数据库管理，而大数据涉及一些数据库工作，但主要涉及复杂的分析和构建有意义的报告-这需要与大多数IT部门不同的一套技能部门今天。
虽然这种并行配置在规模经济（共享现有计算能力，利用现有员工等）方面假定有一定程度的节省，但实际上这些节省可能只是以新旧系统之间的复杂接口为代价必须进行设计和管理。
三、移动支付
（一）什么是移动支付？
移动支付（包括移动钱包和移动货币转账）是通过您的移动设备进行的受监管的交易。
也就是说，移动支付技术不是用现金，支票或实物信用卡支付费用，而是允许您以数字方式进行支付。
移动支付可以用在“点对点”的环境中，也可以用于实体业务支付。
在点对点移动支付中，您可以使用移动支付应用程序（例如，向朋友支付晚餐或在淘宝上支付某件衣服）。
在实体店进行移动支付时，您正在使用移动设备上的应用程序（而不是现金或卡）在结帐柜台为特定商品或服务付款。
在这种情况下，企业将需要一个特定类型的销售点或者设备来处理交易。
（二）手机钱包
手机钱包本质上是一个数字钱包。
在移动钱包应用程序中，您可以安全地添加并存储与您的信用卡相关联的银行信息（某些移动钱包应用程序允许您添加多张信用卡）。
因此，您可以通过您的移动设备付款，而不是使用实物信用卡或借记卡进行购物。
如果您想在您的企业接受移动钱包付款，则需要有一个销售点系统，该系统配备了可处理交易的技术。
移动钱包技术。
支持移动钱包支付的技术就是NFC，代表“近场通信”。
NFC是两种设备（如手机和支付阅读器）在无线接近时进行通信的技术（这就是“近“NFC的一部分进来）。
通常情况下，移动设备必须距离阅读器两英寸或更少才能处理付款。
但是这通常都是国外的支付方法，还是避免不了近距离接触，还是得使用手机在机器上识别一下才能进行付款。
（三）国内普遍使用的支付工具
1.支付宝
支付宝是一个移动和在线支付的平台，内容非常丰富，大家感受到最多的应该是安全，方便，快捷。
作为当代大学生，支付宝一般是必不可少的。
学校里面的饭卡得用支付宝进行充值，电话费能用支付宝进行充值，饿了打开支付宝点个外卖，想要哪件新衣服了，淘宝上选好之后使用支付宝进行支付，真正做到了不需要出门就能够完成日常所需。
2.微信
微信实际上是一个社交媒体移动应用软件，但是也拥有转账，发红包之类的服务。
微信的协议其实就是STMP的更新版本。
微信的功能和平台很多，例如微信公众号，微信微型程序之类的。
四、例子及其分析
蚂蚁花呗
蚂蚁花呗想必大家都听说过，甚至许多人还正在使用，并不是说这个到底好不好，只是用数据说话，其中的道理你们可以读完后自行分析。
花呗在定位上来说基本属于消费信贷，就相当于信用贷款，首先你拥有一定的信用额度，没记错的话应该是500，那些信用卡再4位数甚至以上的都不是花呗的菜。
对于花呗的盈利模式嘛，应该是冲动消费>
理性消费，花呗就是看重了这一点来盈利的。
谈到盈利这方面，淘宝卖家会被花呗收取那1%的手续费，就相当于你卖了100元的商品，但是你得到的只有99元，花呗就会收取那1元。
花呗拥有和信用卡用一个费率，这也是花呗的一个盈利点，譬如你的还款时间为确认收货后的下个月1号，但是呢，这个钱会在买家确认收货后并且扣除手续费过后才进入卖家的账户，算算账期的话大概为一个月，这个在其中赚取的利益是12%，就这12%来说，比同行业的高出了许多！
但是，用了这么就的支付宝和花呗，这个绝对不会这么简单！
当这个支付宝开始推荐蚂蚁花呗的时候，你用手机支付宝查看自己财富的时候，能看见自己蚂蚁花呗可用额度，虽然这些都看得清清楚楚，但是问题来了，为什么不搞一个净资产总数据放在明显的位置，这就是其中的玄机，你们肯定都会有这样的事情，看到自己账户里面的钱好像还有很多，自己预算了一下这个月好像还有很多能用的闲钱，变开始疯狂的买吃的，买穿的，或者玩的，这就是冲动消费！
支付宝的蚂蚁花呗为什么要这样做呢，当你用了一个月或者几个月就能体会其中的道理了。
货币幻觉在维基百科的解释是：
货币政策的通货膨胀效应，是指人们只是对货币的名义价值做出反应，而忽视其实际购买力变化的一种心理错觉。
白话文讲就是你看到了只是自己拥有钱的数量，而并未真正
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