빅 데이터 징신의 데이터 출처와 방법은 무엇입니까?
큰 데이터 징신의 데이터 출처는 정보 발굴과 데이터 수집이다.
빅데이터와 전통적인 징통의 차이는 본질적으로 빅데이터 징신은 빅데이터 기술을 징신 활동에 적용하는 것이다. 간단히 말해서, 빅데이터 징신은 이러한 방대한 데이터 세트를 이용하여 발굴과 분석을 거쳐 한 사람이나 기업의 신용 상태를 증명하는 것이다.
1. 데이터 원자재에 점점 더 많은 인터넷 온라인 동적 대용량 데이터를 추가했습니다. 예를 들어, 사이버 행위의 흔적을 분석하여 허위 대출 신청자 정보를 식별할 수 있으며, 실제 인터넷 사용자는 항상 인터넷에 단서를 남깁니다. 유용한 데이터의 적시성도 중요합니다. 일반적으로 정보 업계에서 인정하는 효과적인 동적 데이터는 지금부터 24 개월로 거슬러 올라가는 데이터입니다.
2. 전통적인 신용 정보 회사는 동업 정보 공유 모델을 채택하고 있습니다. 즉, 고객이 정보를 조회하기 전에 해당 정보를 누려야 합니다. 인터넷 회사는 자신의 방대한 데이터 우세와 사용자 정보를 이용하여 부, 안전, 규정 준수, 소비, 사교 등 여러 위도에서 판단하여 사용자를 위한 신용 보고서를 만들어 대용량 데이터 기반 데이터베이스를 형성합니다.
3. 데이터베이스 시스템이 형성되면 단일 주체가 신용 정보를 쉽게 수집할 수 있습니다. 징신 서비스의 한계 비용은 낮고 속도가 빠르다. 직접적인 이점은 신용 정보 서비스 비용이 절감되고 서비스 양이 많다는 것이다. 또한 데이터베이스가 형성되면서 정보 기관의 운영 비용은 지적 재산권 및 하드웨어 투자에서 더 많이 발생합니다. 대규모 인력 수요에 비해 저비용 우위가 뚜렷하다.