金融大数据行业发展分析报告全球及中国金融大数据产业发展前景展望与投资战略规划分析报告

ReportofProspectsandInvestmentStrategyPlanningAnalysisonGlobalFinancialBigDataIndustry(2024-2029)

2024-2029年全球及中国金融大数据产业发展前景展望与投资战略规划分析报告

企业中长期战略规划必备紧跟行业趋势,免遭市场淘汰

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1.1美国金融大数据行业发展分析

1.1.1美国金融大数据行业政策规划

1.1.2美国金融大数据行业发展规模

1.1.3美国金融大数据行业市场结构

1.1.4美国金融大数据行业竞争格局

1.1.5美国金融大数据行业发展前景

1.2欧洲金融大数据行业发展分析

1.2.1欧洲金融大数据行业政策规划

1.2.2欧洲金融大数据行业发展规模

1.2.3欧洲金融大数据行业市场结构

1.2.4欧洲金融大数据行业竞争格局

1.2.5欧洲金融大数据行业发展前景

1.3日本金融大数据行业发展分析

1.3.1日本金融大数据行业政策规划

1.3.2日本金融大数据行业发展规模

1.3.3日本金融大数据行业市场结构

1.3.4日本金融大数据行业竞争格局

1.3.5日本金融大数据行业发展前景

1.4印度金融大数据行业发展分析

1.4.1印度金融大数据行业政策规划

1.4.2印度金融大数据行业发展规模

1.4.3印度金融大数据行业市场结构

1.4.4印度金融大数据行业竞争格局

1.4.5印度金融大数据行业发展前景

2.1中国金融大数据行业发展分析

2.1.1中国金融大数据行业发展周期

2.1.2中国金融大数据行业政策规划

2.1.3中国金融大数据行业发展规模

2.1.4中国金融大数据行业市场结构

2.1.5中国金融大数据行业发展痛点

2.2中国金融大数据行业竞争格局

2.2.1行业现有竞争者分析

2.2.2行业潜在进入者威胁

2.2.3行业替代品威胁分析

2.2.4行业供应商议价能力分析

2.2.5行业购买者议价能力分析

2.2.6行业竞争情况总结

3.1银行业大数据市场发展分析

3.1.1银行业大数据市场发展概况

3.1.2银行业大数据产品应用分析

(1)客户画像应用

(2)精准营销

(3)风险管控

(4)运营优化

3.1.3银行业大数据市场格局分析

3.1.4银行业大数据市场发展机遇与挑战

(1)市场发展机遇

(2)市场发展挑战

3.2证券业大数据市场发展分析

3.2.1证券业大数据市场发展概况

3.2.2证券业大数据产品应用分析

(1)股价预测

(2)客户关系管理

(3)投资景气指数

3.2.3证券业大数据市场格局分析

3.2.4证券业大数据市场发展前景与趋势

(1)市场前景预测

(2)市场趋势预测

3.3保险业大数据市场发展分析

3.3.1保险业大数据市场发展概况

3.3.2保险业大数据产品应用分析

(1)客户细分和精细化营销

(2)欺诈行为分析

(3)精细化运营

3.3.3保险业大数据市场格局分析

3.3.4保险业大数据市场发展前景与趋势

3.4信托业大数据市场发展分析

3.4.1信托业大数据市场规模分析

3.4.2信托业大数据战略思维分析

(1)产品研发与大数据

(2)风险管理与大数据

(3)财富管理与大数据

(4)运营决策与大数据

3.4.3信托业大数据市场发展前景与趋势

4.1国外金融大数据重点企业案例分析

4.1.1IBM公司

(1)企业金融大数据业务布局

(2)企业金融大数据核心技术

(3)企业金融大数据产品体验

(4)企业金融大数据业务经营情况分析

4.1.2Teradata公司

(4)企业大数据业务经营情况分析

(5)企业金融大数据投融资分析

4.1.3Oracle公司

4.1.4Palantir公司

4.1.5ZestFinance公司

4.2国内金融大数据重点企业案例分析

4.2.1厦门华侨电子股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业技术资质能力分析

(3)企业金融大数据业务布局

(4)企业市场渠道与网络分析

(5)企业经营情况分析

1)企业主要经济指标

2)企业盈利能力分析

3)企业运营能力分析

4)企业偿债能力分析

5)企业发展能力分析

(6)企业发展金融大数据优劣势分析

(7)企业投融资分析

4.2.2神州数码信息服务股份有限公司

4.2.3深圳市银之杰科技股份有限公司

4.2.4北京奥维云网大数据科技股份有限公司

4.2.5成都三泰控股集团股份有限公司

4.2.6浪潮电子信息产业股份有限公司

4.2.7北京东方国信科技股份有限公司

4.2.8博彦科技股份有限公司

4.2.9苏州工业园区凌志软件股份有限公司

4.2.10广州市浩云安防科技股份有限公司

(3)企业市场渠道与网络分析

(4)企业经营情况分析

(5)企业发展金融大数据优劣势分析

(6)企业投融资分析

4.2.11杭州初灵信息技术股份有限公司

4.2.12浙江核新同花顺网络信息股份有限公司

4.2.13上海二三四五网络控股集团股份有限公司

4.2.14恒生电子股份有限公司

4.2.15上海贝格计算机数据服务有限公司

4.3互联网巨头金融大数据业务投资布局

4.3.1京东金融大数据投资布局

(2)企业金融大数据产品体验

(3)企业金融大数据投融资分析

4.3.2百度金融大数据投资布局

4.3.3阿里巴巴金融大数据投资布局

4.3.4腾讯金融大数据投资布局

5.1金融大数据行业发展前景预测

5.1.1行业发展环境分析

(1)政策支持分析

(2)技术推动分析

(3)市场需求分析

5.1.2行业发展前景预测

(1)行业全球市场发展前景预测

(2)行业中国市场发展前景预测

5.2金融大数据行业发展趋势预测

5.2.1行业整体趋势预测

5.2.2市场竞争格局预测

5.2.3应用方向趋势预测

5.2.4技术发展趋势预测

5.3金融大数据行业投资潜力分析

5.3.1行业投资热潮分析

5.3.2行业投资推动因素

5.3.3行业投资主体分析

5.3.4行业投资切入方式

5.4金融大数据行业投资策略规划

5.4.1行业投资方式策略

5.4.2行业投资领域策略

5.4.3行业产品创新策略

5.4.4行业商业模式策略

图表目录

图表1:美国“联邦大数据研发战略计划”内容

图表2:2018-2023年美国金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表3:美国金融大数据行业竞争格局分析

图表4:2024-2029年美国金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表5:2018-2023年欧洲金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表6:2024-2029年欧洲金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表7:2018-2023年日本金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表8:日本金融大数据行业竞争格局分析

图表9:2024-2029年日本金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表10:2018-2023年印度金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表11:印度金融大数据行业竞争格局分析

图表12:2024-2029年印度金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)

图表13:中国金融大数据行业发展周期

图表15:中国大数据IT应用投资结构(单位:%)

图表16:2019-2023年我国金融大数据市场规模走势(单位:亿元)

图表17:中国金融大数据行业市场结构(单位:%)

图表18:中国金融大数据行业发展痛点

图表19:每100万美元收入的实际数据用量(单位:GB)

图表20:2019-2023年银行业大数据市场规模(单位:亿元)

图表21:银行业大数据产品应用分析

图表22:银行业大数据市场格局分析(单位:%)

图表23:2019-2023年证券业大数据市场规模(单位:亿元,%)

图表24:2024-2029年证券业大数据市场规模预测(单位:亿元)

图表25:2019-2023年保险业大数据市场规模情况(单位:亿元)

图表26:大数据在保险行业的应用分析

图表27:2024-2029年保险业大数据市场规模预测(单位:亿元)

图表28:2018-2023年信托资产及同比增速(单位:万亿元,%)

图表29:2019-2023年信托业大数据市场规模情况(单位:亿元)

图表30:2024-2029年信托业大数据市场规模预测(单位:亿元)

图表31:2017-2023年IBM公司金融大数据收入及占比(单位:百万美元,%)

图表32:2017-2023年Teradata公司大数据收入及变化(单位:百万美元,%)

图表33:2017-2023年Oracle公司收入构成(单位:百万美元)

图表34:PalantirMetropolis优势及功能分析

图表35:ZestFinance的评分模型

图表36:厦门华侨电子股份有限公司基本信息简介

图表37:截止到2015年末厦门华侨电子股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表38:2023年厦门华侨电子股份有限公司业务分地区情况(单位:%)

图表39:2018-2023年厦门华侨电子股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表40:2018-2023年厦门华侨电子股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表41:2018-2023年厦门华侨电子股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表42:2018-2023年厦门华侨电子股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表43:2018-2023年厦门华侨电子股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表44:截止到2016年上半年神州数码信息服务股份有限公司股东变动情况(单位:万股,%)

图表45:2018-2023年神州数码信息服务股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表46:2018-2023年神州数码信息服务股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表47:2018-2023年神州数码信息服务股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表48:2018-2023年神州数码信息服务股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表49:2018-2023年神州数码信息服务股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表50:神州数码信息服务股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表51:深圳市银之杰科技股份有限公司基本信息简介

图表52:截至2023年末深圳市银之杰科技股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表53:2023年深圳市银之杰科技股份有限公司主营业务按产品营业收入情况(单位:万元,%)

图表54:2023年深圳市银之杰科技股份有限公司主营业务按地区营业收入情况(单位:万元,%)

图表55:2018-2023年深圳市银之杰科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表56:2018-2023年深圳市银之杰科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表57:2018-2023年深圳市银之杰科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表58:2018-2023年深圳市银之杰科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表59:2018-2023年深圳市银之杰科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表60:北京奥维云网大数据科技股份有限公司基本信息简介

图表61:2019-2023年公司控股股东变动情况及股份变动情况

图表62:2018-2023年北京奥维云网大数据科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表63:2018-2023年北京奥维云网大数据科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表64:2018-2023年北京奥维云网大数据科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表65:2018-2023年北京奥维云网大数据科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表66:2018-2023年北京奥维云网大数据科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表67:成都三泰控股集团股份有限公司基本信息简介

图表68:截至2023年末成都三泰控股集团股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表69:2023年成都三泰控股集团股份有限公司营业情况详情(单位:万元,%)

图表70:2023年成都三泰控股集团股份有限公司分地区营业情况(单位:%)

图表71:2018-2023年成都三泰控股集团股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表72:2018-2023年成都三泰控股集团股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表73:2018-2023年成都三泰控股集团股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表74:2018-2023年成都三泰控股集团股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表75:2018-2023年成都三泰控股集团股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表76:成都三泰控股集团股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表77:浪潮电子信息产业股份有限公司基本信息简介

图表78:截至2023年末浪潮电子信息产业股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表79:2023年浪潮电子信息产业股份有限公司分地区营业情况详情(单位:%)

图表80:2018-2023年浪潮电子信息产业股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表81:2018-2023年浪潮电子信息产业股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表82:2018-2023年浪潮电子信息产业股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表83:2018-2023年浪潮电子信息产业股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表84:2018-2023年浪潮电子信息产业股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表85:北京东方国信科技股份有限公司基本信息简介

图表86:截至2023年末北京东方国信科技股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表87:2023年北京东方国信科技股份有限公司营业收入分地区详情(单位:万元,%)

图表88:2018-2023年北京东方国信科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表89:2018-2023年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表90:2018-2023年北京东方国信科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表91:2018-2023年北京东方国信科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表92:2018-2023年北京东方国信科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表93:北京东方国信科技股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表94:博彦科技股份有限公司基本信息简介

图表95:2023年博彦科技股份有限公司营业收入按地区分布情况(单位:%)

图表96:2018-2023年博彦科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表97:2018-2023年博彦科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表98:2018-2023年博彦科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表99:2018-2023年博彦科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表100:2018-2023年博彦科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表101:博彦科技股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表102:苏州工业园区凌志软件股份有限公司基本信息简介

图表103:2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司前六位股东变动情况(单位:%)

图表104:2018-2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表105:2018-2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表106:2018-2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表107:2018-2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表108:2018-2023年苏州工业园区凌志软件股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表109:苏州工业园区凌志软件股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表110:广州市浩云安防科技股份有限公司基本信息简介

图表111:截至2023年末广州市浩云安防科技股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

图表112:2023年广州市浩云安防科技股份有限公司营业收入分地区情况(单位:%)

图表113:2018-2023年广州市浩云安防科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:万元)

图表114:2018-2023年广州市浩云安防科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)

图表115:2018-2023年广州市浩云安防科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)

图表116:2018-2023年广州市浩云安防科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)

图表117:2018-2023年广州市浩云安防科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)

图表118:广州市浩云安防科技股份有限公司发展金融大数据优劣势分析

图表119:杭州初灵信息技术股份有限公司基本信息简介

图表120:截至2023年末杭州初灵信息技术股份有限公司与实际控制人之间产权及控制关系方框图(单位:%)

略····完整目录请咨询客服

以全景图的方式,简析产业链中的产业分工、供需链和价值链

市场处在高速增长期,是各品牌(厂商)战略扩张的黄金时期

目标市场,全年对某类产品或服务的消费总量

某类产品或服务,在目标市场中,所有厂商的年度销售收入总和

每一类顾客群构成一个子市场,子市场才是发展和竞争的聚焦点

市场总的竞争格局、细分市场竞争格局、Top5厂商市场份额

市场所有厂商总的供给能力,目标市场供需平衡状况

各标杆企业的产品体系、竞争策略、营收规模、市场份额...

需求细化、政策导向变化、技术升级及产品迭代、供应链变化...

横向并购整合机会、纵向产业链延伸扩张机会

新进入者市场进入战略研判、现有企业发展战略升级

*本报告目录与内容系前瞻原创,未经前瞻公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

二十多年来,前瞻产业研究院一直坚持以客户价值实现为导向,追求客户成功和客户满意,并持续不断地改善我们的产品和服务,赢得了大量企业及政府客户的认可与好评,以下是部分客户评价:

6600多个细分行业数据库作支持,1500+家上市企业引用前瞻的数据做招股说明书及募投可研数据支撑,前瞻IPO咨询业务不断获得券商、企业的高度认可。以下是部分引用案例:

二十多年的产业研究底蕴,前瞻产业研究院积累了对中国以及全球每个细分产业市场的敏感洞察与经验,十八万家企业、政府及科研院所累计持续服务的经验与案例,前瞻将继续在细分产业研究、可行性研究、专项市场调研、产业规划布局及产业招商等领域为客户提供高质量的服务,以下是公司部分动态:

二十多年来,前瞻产业研究院一直坚持为客户提供专业的高质量服务,赢得了大量企业及政府客户的认可和好评,先后获得国家商务部指定的大湾区贸易摩擦区域性工作站、深圳市中小企业公共服务示范平台、深圳市南山区高层次创新型人才实训基地、广东省守合同重信用企业等,以下是部分资质证书:

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最新修订:2024年

信息技术

本报告第1章分析了全球金融大数据行业的发展状况;第2章分析了中国金融大数据行业的发展状况;第3章对金融大数据行业的细分市场分别进行了系统性分析;第4章对国内外金融大数据行业内的领先企业进行了分析与解读,具有实战参考价值;第5章对金融大数据行业的发展前景进行了评估,并对其发展趋势进行了预测,同时从投资潜力、投资现状出发,对金融大数据行业的投资策略规划进行了部署,帮...

THE END
1.大数据预测分析的四个关键因素预测分析的关键点有哪些大数据预测分析(Big Data Predictive Analytics)可谓是大数据的圣杯,也是众多数据分析人士的终极梦想。谁不想帮助企业做出英明的业务决策、卖出更多商品和服务、让客户更开心同时避免灾难的发生呢?但是预测分析同时也是一个极端困难的任务,实施成功的预测分析有赖于以下四大关键因素: https://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46470067
2.大数据分析预测需求.docx大数据分析预测需求.docx 26页内容提供方:布丁文库 大小:41.09 KB 字数:约1.21万字 发布时间:2024-06-28发布于浙江 浏览人气:4 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)大数据分析预测需求.docx 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 https://max.book118.com/html/2024/0627/8067071040006104.shtm
3.大数据预测性分析大数据预测性分析:洞察未来趋势的关键 随着大数据时代的到来,大数据预测性分析成为越来越多企业重要的战略工具。通过利用大数据技术和分析工具,企业可以更准确地预测未来趋势,从而优化决策和资源分配。本文将探讨大数据预测性分析的重要性、应用领域以及实施策略。 http://www.ntqsjj.com/zhxy/54127.html
4.大数据分析能否预测未来趋势为决策提供依据大数据分析能否预测未来趋势为决策提供依据 大数据时代,一个充满了无限可能的新纪元。随着技术的飞速发展,大数据已经渗透到了我们生活的每一个角落,从金融服务到医疗保健,再到日常消费,它都在发挥着其巨大的影响力。然而,这一时代也带来了新的挑战:如何利用这些数据来预测未来的趋势,为决策提供依据?这一问题是我们今天https://www.jvahvb5c.cn/shou-ji/487055.html
5.预测分析和大数据分析的终极指南数据分析根据IBM公司的研究,大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习预测未来结果。企业使用预测分析,借助于可以预测的数据模式,了解其风险和机遇。 预测分析也属于大数据和数据科学。如今,企业使用事务性数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获取见解。企业可以借助深度https://www.d1net.com/bigdata/analysis/571788.html
6.一分钟攻略#加拿大28大数据分析预测网(2024平台推荐依托加拿大28大数据分析预测网大数据平台的专业分析,我们通过历史开奖数据和走势的精确分析,致力于为用户提供最专业的预测服务前10月中国市场手机出货量2.5亿部 同比增8.9% 中新社北京11月27日電 (記者 劉育英)中國信息通信研究院27日發佈的數據顯示,今年前10個月,中國市場手機出貨量2.5億部,同比增長https://m.dslyy.com/patt1128i74IB-PoZG
7.每天1分钟加拿大28大数据分析预测网(2024排行榜加拿大28大数据分析预测网 加拿大pc28二维码 采用加拿大28大数据分析预测网与GPT-4.0+AI智能模型,提供最精准的预测和查询服务,聚焦专业研究和算法创新,力求打造最优质的查询平台(高质量发展调研行)苏轼云“一日不可无此君”,“此君”何以育一方?https://www.ccgx.gov.cn/mahjZp11130.aspx
8.大数据三大分析类型解析:描述性,预测性,规范性分析慧都智能制造大数据革命催生了不同种类,类型和阶段的数据分析。在本文中,就将探讨三种不同类型的分析-描述性分析,预测性分析和描述性分析-来了解每种类型的分析可以提供什么以改善组织的运营能力。 描述性分析 如今,90%的组织使用描述性分析,这是分析的最基本形式。定义描述性分析的最简单方法是回答问题“发生了什么?”。这种类https://bigdata.evget.com/post/16976.html
9.大数据分析技术时间序列分析在金融市场预测与销售趋势分析中的应用大数据分析技术是利用先进的计算机和数据处理技术,对海量、多样化和高维度的数据进行分析和挖掘,从中获取有价值的信息和知识。它可以帮助企业更好地理解市场,预测趋势,优化销售策略,提高营销效率。 大数据分析技术的核心作用 大数据分析技术通过数据挖掘、机器学习、人工智能等手段,对海量数据进行深入分析,从而为企业提供更准https://www.jianshu.com/p/76d2e2517e7e
10.如何利用大数据分析来预测和应对市场风险?利用大数据分析来预测和应对市场风险是一种先进的方法,可以帮助公司更好地制定战略和管理风险。以下是一些步骤和方法,可以帮助公司有效利用大数据分析来预测和应对市场风险:1. 数据收集和整理:收集与市场风险相关的各种数据,包括市场趋势、竞争情报、消费者行为等。整理和清洗数据,使其适合分析。2. 数据分析:利用数据分析https://www.chinaacc.com/zhucekuaijishi/jhwd/zy20231128113440.shtml
11.大数据决策分析——数据建模与预测(豆瓣)本书将大数据分析用于管理实践与政策评估中的多个应用场景,运用管理学、数据科学、系统工程、交通工程、统计学、数学等不同学科的分析模型和研究方法,实现多学科的深度交叉融合,促进数据建模与预测科学的发展。 本书的研究内容将有助于提升管理者的决策能力和创新效率,揭示决策范式转变的机理与规律,开展以决策支撑为导向https://book.douban.com/subject/36469184/
12.什么是大数据分析?MicrosoftAzure通过本指南了解云中的大数据分析。了解大数据如何实现更全面、更明智的决策方法。https://azure.microsoft.com/zh-cn/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-big-data-analytics
13.百家争鸣:2019大数据预测观点数据观中国大数据产业观察Fractal analytics的战略顾问、董事会成员道格?希拉里(Doug Hillary)表示,(未来)分析有足够的空间去影响日常业务的方方面面。 【数据观注释】Fractal Analytics组建于2000年,致力于为企业(消费品公司、零售商和金融机构)提供理解、预测和培养消费者行为,及改善市场营销、定价、供应链、风险管控和索赔管理的工具。 https://www.cbdio.com/BigData/2019-01/07/content_5978881.htm