0215-全球领先中文大数据综合解决方案-(定稿)44

1、全球领先中文大数据综合解决方案中润普达（集团）公司2014-0212014年2月15日版本集团公司级公开文档132关于大数数据大数据、大机遇遇、大产产业：中中国大数数据发展展巨大机机遇大数据的的核心是是数据的的采集和和挖掘及及技术的的实现关于我们们中润普达达（集团团）信息息技术有有限公司司：领跑跑中国大大数据发发展公司治理理结构：全球化化资本巨巨头+中国产业业资厚盾盾+顶尖智库库+卓越团队队核心业务务行业大数数据云服服务平台台解决方方案大数据“渔网”风控系系统产业金融融云平台台解决方方案3增值业务务大数据分分析师培培训大数据风风险要情情杂志&报告大数据课课题研究究大数据预预处理方方案第一章第二

2、章第三章第四章3“未来，数据将将会像土土地、石石油和资资本一样样，成为为经济运运行中的的根本性性资源。”美国人维维克托舍恩伯格格 在其其大数据时时代一书中如如此描述述。大数据时时代来了了2012年3月，美国国公布了了“大数数据研发发计划”。该计计划旨在在提高和和改进人人们从海海量和复复杂的数数据中获获取知识识的能力力，进而而加速美美国在科科学与工工程领域域发明的的步伐，增强国国家安全全。该计计划还强强调，大大数据技技术事关关美国国国家安全全、科学学和研究究的步伐伐。中国在接接触到“大数据据”这个个时髦名名词的时时间，已已经到了了2009年。从国国内新闻闻报道情情况看，大数据据在中国国的发展展元

3、年是是2010年，2011年迎来了了发展高高涨期。4大数据、大机遇遇、大产产业5大数据是是什么？大数据不不是一种种新技术术，而是是一种自自古就有有的思维方式式、观察察角度。6大数据是是什么？我们定义义：大数据是是一种综合解决决方案集数据云计算、云数据、数据云服服务、数据云交交易为一体的的综合解解决方案案7大数据的的核心是是数据的的采集及及技术实实现挖掘及技技术的实实现不只是在在于掌握握庞大的的数据信信息存储和检检索而在于对对这些含含有意义义的数据据进行专业业化处理理即强调对对数据的的挖掘和分分析加工能力力132关于大数数据大数据、大机遇遇、大产产业：中中国大数数据发展展巨大机机遇大数据的的核心

4、是是数据的的采集和和挖掘及及技术的的实现关于我们们中润普达达（集团团）信息息技术有有限公司司：领跑跑中国大大数据发发展公司治理理结构：全球化化资本巨巨头+中国产业业资厚盾盾+顶尖智库库+卓越团队队核心业务务行业大数数据云服服务平台台解决方方案大数据“渔网”风控系系统产业金融融云平台台解决方方案3增值业务务大数据分分析师培培训大数据风风险要情情杂志&报告大数据课课题研究究大数据预预处理方方案第一章第二章第三章第四章1德同资本、IDG创投、博信资本联合投资创立 联合光明网、东华软 件合资“光明数据”联合浙江大学成立“中国大数据研究院”资本合作中润普达达公司介介绍9国内领先先的行业业行业大大数据和和

5、风险大大数据服服务商国内卓越越的行业业大数据据云服务务平台和和风控系系统综合合解决方方案机构构国内领先先的产业业金融大大数据综综合解决决方案机机构中润普达达 业务覆盖行业大数据云服务与交易、行业风险大数据采集统计与分析、行业风险大数据监测、预警、预测与服务、产业金融大数据解决方案、行业大数据预处理、大数据分析师培训、大数据课题研究等。业务领域2监管机构：中国证监会、中国银监会、中国林权交易所、中小企业股份转让系统有限责任公司、北京市银监局机构客户：潍坊银行、浙江能源局等 培训客户：浙江大学、清华大学五道口金融学院服务客户31中国大数数据产业业化“摇摇篮”1010金融事业部（比格达塔信息技术股份

6、有限公司）政府、健康、教育、文化环保事业部（杭州金控数据科技股份有限公司）中润普达达信息技技术有限限公司 能源事业部（中能普达信息技术股份有限公司） 产业金融事业部（艺术品、林权金融）（北京林权评估交易中心）大数据培训事业部浙江大学大数据研究院比格达塔（中国）研究院浙江（良渚）大数据产业园光明数据信息技术有限公司具有打击击力的业业务和产产品11核心业务务增值业务务行业大数数据云服务平平台解决方案案大数据渔网风控控系统产业金融融大数据解解决方案案大数据分分析师培训大数据风风险要情情杂志&报告大数据课课题研究大数据预处理方案深入研究究信息技技术和革命的的发展趋趋势，创新文本挖掘掘、语义分析析、数学

7、算法法、分词矩阵等大数据据技术和方方法，在云计算、云数据据、云服务和云交易的基础上， 开创创性地推出面向向行业的的、独有有的大数据风风险控制制综合解解决方案案和云服务平台台，为用户决决策提供供服务。132关于大数数据大数据、大机遇遇、大产产业：中中国大数数据发展展巨大机机遇大数据的的核心是是数据的的采集和和挖掘及及技术的的实现关于我们们中润普达达（集团团）信息息技术有有限公司司：领跑跑中国大大数据发发展公司治理理结构：全球化化资本巨巨头+中国产业业资厚盾盾+顶尖智库库+卓越团队队核心业务务行业大数数据云服服务平台台解决方方案大数据“渔网”风控系系统产业金融融云平台台解决方方案3增值业务务大数据

8、分分析师培培训大数据风风险要情情杂志&报告大数据课课题研究究大数据预预处理方方案第一章第二章第三章第四章基于“云云+端”系统统建设模模式，将将金融、能能源等行业和和本企业业大数据据进行多多维度重重新整合合和深度度挖掘，建立横横向、纵纵向、交交叉以及及立体分分析模型型和对标标体系，实现包包含IAAS，PAAS及SAAS等数据的的综合应应用，为为管理者者提供辅辅助决策策服务。核心业务务（一）：行业大数数据云服服务平台台解决方方案教育、健健康、环环保、政政府、文文化等行行业大数数据云服服务平台台逐步面面市14行业大数数据云服服务平台台解决方方案3-5年打通主主要行业业大数据据云服务务平台，成为全球球

9、中文大大数据“亚马逊逊”云数据服务咨询独立数据空间行业及成员数据共享数据统计分析服务云数据查询下载指数数据查询及应用标准数据查询及应用用户贡献数据支撑机构贡献数据支撑云数据建设管理行业标注数据系统建设客户标准数据系统建设基础数据中心系统管理数据导入与导出管理云数据备份应用物理数据建设逻辑数据库建设数据库备份财务数据监管数据经营数据行业数据市场数据社会数据技术数据其他企业（机构）不公开内部数据（用户贡献）网站数据论坛数据外媒数据搜索数据贴吧数据视频数据微博数据其他网络数据及其他社会化数据）大数据云服务平台 用户：企业、监管机构、个人 数据源：大数据来源行业大数数据云服服务平台台解决方方案云服务平

10、平台-总体架构构图16云服务平平台综合合解决方方案17行业大数据云服务平台云服务平平台-逻辑架构构图18云服务平平台-业务架构构图19中国证监监会：新三板板风险预预警与管管理平台台该模型基基于对多维度和多渠道采集来的的数据进进行深度度挖掘和和分析，通过预预测不同同事件和和维度的的热词K线走势，从而达达到监测测整个行行业风险险目的。因为模型型像一张张渔网。所以叫大大数据“渔网”风控系系统。大数据“渔网”风控系系统核心业务务(二）：大数据“渔网”风控系系统 大数据“渔网”风险控制系统统核心业务务大数据“渔网”风控系系统网络舆情情监测与与预警系系统竞争对手手竞争情情报分析析系统网络舆论论导向预预测系

11、统统社会化数数据财务风险险特殊数据采集导入系统特殊数据挖掘、算法和对标系统特殊数据标准通用模型架构系统经营风险非结构化社会数据预处理系统网络信息息采集分分析统计计系统基于财报报挖掘系系统基于财报报算法系系统基于财报报可视化化系统企业（机机构）结结构化数数据分析析统计系系统大数据渔渔网风控控系统社会化数数据舆情风险人物舆情某某某某某某某热点监测热点舆情热点事件专题报道微博监测舆情预警网上举报首页焦点头条舆情数据舆情预警舆情地图北京市上海市天津市湖北省浙江省广东省热点监测来源监测外媒监测舆情地图统计分析来源监测网站报刊博客贴吧微博监测报告简报夹外媒大数据渔渔网风控控系统社会化风风险数据据黑名单银行

12、性质被企诉业所属行业案件性质被告方案件性质银行性质高管异动高管人事变动高管声誉高管负面声誉管理口碑指数毁誉度热度风险管理风险处置能力分析风险类型风险预警信用管理客户信用监测个人信用监测企业信用监测银行信用评测信心管理银行挤兑潜在风险度量潜在挤兑爆发距离潜在挤兑爆发概率投资信心指数商业危机操作风险信贷监测事件追踪高潮期发展期酝酿期回落期预警管理红色预警橙色预警黄色预警绿色积极蓝色祥和原告方大数据渔渔网风控控系统经营风险险数据经营风险利润分配披露时间涉及金额开始时间结束时间关联交易交易类型交易对象交易金额交易时间收购出售资产交易类型交易对象交易金额交易金额交易时间投 资披露时间涉及金额投资行业投资

13、对象重组 分立合并资产权利受限受限方式涉及金额对外担保担保对象担保金额担保期限关联方占用占用人资源类型占用价值大数据渔渔网风控控系统财务风险险数据财务风险盈利能力营业收入毛利率归属于挂牌公示股东的净利润加权平均净资产收益率基本每股收益偿债能力总资产归属于挂牌公司股东的每股净资产资产负债率流动比率利息保障倍数营运情况现金流量净额应收账款周转率存货周转率成长情况总资产增长率营业收入增长率净利润增长率其他重要指标市场份额客户保持率研发投入新产品投资回报率核心业务务大数据“渔网”风控系系统26基于大数数据的“渔网”风控系系统将在在未来5-10年为国家产业业转型升升级、社社会管理理、企业业风险控控制和社

14、社会信用用完善等方面起起到重要要作用。核心业务务大数据渔渔网风控控系统之声誉风风险破产产指数系系统企业声誉誉潜在风风险(VAR)及违约距距离(DP)定义示意意图大部分时时候各类机构和企业负面信息很少，但但是，当当风险发发生时，负面的的信息可能会迅迅速增加加，正面面的信息可能会下下降，当当正面和和负面信息走势相交交时，我我们认为为就是企企业和机构声誉破产产之时。因此，为为了更好好的对企企业和机构风险作出出预测，也为了了更好的的对企业业和机构决策做支支持，我我们通过过VAR模型计算算出企业业和机构的潜在风风险，通通过Garch模型计算算了企业业和机构的隐含风风险。然后，我我们通过过边际风风险最大大

15、化的定定义计算算出企业业和机构声誉破产产的均衡衡值，并并推导出出企业和机构声誉破产产的临界界值、企企业和机构声誉破产产概率和和声誉破破产违约约距离。紫色框区域为预测走势示意图上图：企业声誉誉风险指指标体系系相关指指标企业声誉誉风险指指标体系系的设想想依据KMV模型、VAR模型、Garch模型理论论为基础，涉涉及到的的指标如如上表所所示。企业声誉风险指标体系理论依据计算公式决策指标声誉破产违约距离(DP)根据边际风险最大化公式及KMV公司违约距离的公式违约距离=(N日正面报道量-N日负面报道量)/当日正面报道量*N日正面报道量的方差声誉破产概率违约概率=违约距离的正态分布表的值声誉破产临界值声誉

16、破产临界值=+*N日负面报道量风险指标企业声誉潜在风（VAR）根据var模型计算企业声誉潜在风险=n*totle*Sqrt*MathSqrt(averlt*maxtimes*realweek/24/forward) 企业声誉隐含风险根据garch模型计算企业声誉隐含风险= MB + p * MD这个体系系开发的的目的不不仅是预预测企业业和机构构的声誉誉破产点点，还在在于帮助助企业和和机构做做决策判判断。具具体实现现设想是是根据企企业声誉誉潜在风风险（VAR）的计算算，找到到VAR值与违约约概率关关系，从从而直观观的展示示给企业业VAR值对企业业和机构构声誉的的影响。业务介绍绍大数据渔渔网风控控

17、系统之声誉风风险破产产指数系系统从新闻，论坛，博客，微博上上抓到的的有关该该事件正正面和负负面的数数据统一一整理成成一个指指标：“关注度度”。然然后把关关注度超超过25的事件定定义为热热点事件件。通过过决策树树模型，我们发发现当预预测概率率的值大大于0.17时，社会会热点预预测准确确率只有有13%左右，当当加上预预期收益益率并且且使得它它的值大大于0时，模型型预测准准确率就就上升为为53%。当再加加上违约约距离并并且使得得它的值值大于3.2时，社会会热点预预测准确确率就能能到达72%。决策树模模型系统统核心业务务大数据渔渔网风控控系统之决策树树模型系系统核心业务务三：产业金融融大数据据平台及及

18、综合解解决方案案产业+互联网+金融：大大数据思思维方式式是重要要解决途途径。我们通过过构建以以产业产产品价值值价格“评估参参考系统统”为核核心的产产业金融融投资生生态圈，构建产产业金融融大数据据平台。即以产业业产品互互联网金金融评估估参考系系统为核核心，融融合支付付、交易易和其他他衍生业业务，构构成中国国领先的的产业互互联网金金融综合合解决方方案。产业金融融大数据服服务平台台例1：中国艺艺术品金金融云服服务平台台林木/林产品价格体系林地价值体系林权金融指数社会综合体系 基于多地域市场价格数据形成林木、林产品基本价格参考体系和指数 基于林木/林产品价格、宏观经济表现以及各种社会化数据，形成林地的

19、价值体系和指数 在某一阶段挖掘不同社会因素（地方政策、投资环境、综合执法）对林权项目的影响 通过原有庞大数据进行统计分析，发现规律，以形成发展趋势以及投资指数例2：中国林林权金融大数数据云服服务平台台核心业务务产业金融融大数据据平台以以及综合合解决方方案案例例中国林权金融大数据云平台交易系统项目展示网上签约纠纷调处评估系统社会化指标投资环境合法性地域环境领导关注度区域政策综合执法林木价格属性交易价格林木价格指数林木价格趋势林产品价格种类交易价格价格指数价格趋势林地价值属性交易价格价值指数全国指数金融解决方案抵押担保信贷联保贷款买卖保险分析报告日报月报周报中国林权金融市场指数核心业务务产业金融融

20、大数据据平台及及综合解解决方案案1、行业机构基础业务对标系统和财务风险评估预测系统2、行业机构和企业黑名单与多维度信用采集分析系统3、第三方机构服务能力排行与信用状况云数据查询系统4、网络信息风险监管系统和企业风险大数据采集与统计分析系统核心业务务（四）：其他系统统132关于大数数据大数据、大机遇遇、大产产业：中中国大数数据发展展巨大机机遇大数据的的核心是是数据的的采集和和挖掘及及技术的的实现关于我们们中润普达达信息技技术（北北京）有有限公司司：领跑跑中国大大数据发发展公司治理理结构：全球化化资本巨巨头+中国产业业资厚盾盾+顶尖智库库+卓越团队队核心业务务行业大数数据云服服务平台台解决方方案大

21、数据“渔网”风控系系统产业金融融云平台台解决方方案3增值业务务大数据分分析师培培训大数据风风险要情情杂志&报告大数据课课题研究究大数据预预处理方方案第一章第二章第三章第四章大数据增增值业务务(一）：大数据分分析师培培训与就就业指导导服务 大数据分析师培训在北京、杭州、深圳、武汉等地长期开班，为各行业不同层次的数据分析人员提供专业培训，培训分为初级、中级、高级三种形式，以满足不同学员的需求。培训以面授为主，采取讲解与案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论和实践等教学方式，使学员深刻理解和掌握所学知识与技能。 浙江大学大数据研究院每年招收“大数据”研究生，对于培训考核合格的学员颁发国家承认的正规研

22、究生证书，该证书是对数据分析行业从业人员具备相应认证的技术水平与应用能力的证明，也将成为政府部门、企事业单位以及研究机构相关岗位人员选聘、技术水平鉴定的主要参考依据。针对企事事业单位位的需求求，提供供量身定做做的解决方方案，可可以针对对某个行行业、主主题或目目标而规规划的课课程。我我们会提提供由咨咨询顾问问、研发发支持、服务支支持等人人员组成成的专业业服务团团队，通通过细致致的分工工协作，专业尽尽责地为为企业提提供高水水准的内内训课程程服务大数据分分析师培训同时时也和行行业机构构进行权权威合作作，如证证监会、银监会会、新三三板等监监管单位位，对其其所监管管企业进进行相关关的数据据分析、风险管管

23、控等培培训行业机构构培训量身定制制解决方案案知名高校校应用型型研究生生基于核心心能力公公开课程程大数据增增值业务务（二）：大数据分分析师培培训与就就业指导导服务包含内容容：管理数据据资产、数据资资产交易易、数据据风险、数据安安全、数数据增值值、数据据应用、挖掘数数据价值值和将不不良或不不动数据据资产变变为有价价值的资资产等。大数据可可视化；大数据分分析及分分析报告告撰写；大数据项项目需求求分析，运用需需求分析析；大数据产产品架构构师；（要求较较高，需需要思维维、变革革和创新新的综合合能力）首席大数数据官（CDO）；大数据应应用细分分模块-研讨会高级：大数据的的价值，培养管管理层的的“三思思”能

24、力力，思维维、思想想和思路路。（借由大数数据的分分析提升升管理者者的决策策效率、借由大数数据的分分析降低低管理者者的决策策风险、借由大数数据的分分析提升升市场精精准投放放等）中级：提升作为为“大数数据分析析师”的的能力和和方法论论。（情情报学、统计学学、心理理学、社社会学、人口学学、营销销学、财财务管理理学和沟沟通能力力呈现能能力）初级：以理论为为基础的的相关技技术和工工具。（数据采采集、数数据预处处理、数数据存储储、数据据分析挖挖掘、结结果展现现等）客户群体体等级划分分数据是资资产大数据竞竞争情报报和统计计分析；财务数据据、经营营数据和和用户行行为分析析；社会数据据的挖掘掘和分析析；通过大数

25、数据预测测各类风风险；大数据预预处理分分析。培训课程程设置大数据增增值服务务（三）：行业大数数据风险险要情之之杂志行业大数数据风险要情情由浙江大大学中国国大数据据研究院院和比格格达塔（中国）研究院院出品，是一本本从大数数据的角角度出发发，运用用大数据据的最新新研究、分析方方法，针针对金融融领域的的风险控控制、风风险预测测、风险险处置，围绕企企业和机机构财务务风险、经营风风险和社社会风险险，从盈盈利能力力、债权权债务、投资担担保、兼兼并重组组、以及及司法诉诉讼、行行政处罚罚、社会会责任、高管异异动、媒媒体曝光光等多维维度进行行大数据据分析研研究的专专业刊物物。行业大数数据风险要情情是目前国国内唯

26、一一一本基基于行业业大数据据的风险险控制研研究刊物物。教育、健健康、环环保、政政府、文文化等行行业大数数据杂志志逐步面面市大数据增增值业务务（四）：行业大数数据风险险要情之之报告利用在风险大数据资源方面面的优势，围绕企业业和机构构特殊需需求，提供强大而而具有公公信力的的指向性性第三方方研究报报告，为企业和和机构提提供专业的决决策支持持和参考考。常规风险监测报告告一般分为为日报、周报、月报、季报、半年年报和年年报，也也可结合合特定行行业的信信息特点点，定期发布布风险监测报告告专项风险监测报告告即针对突突发事件件或者行行业和企企业机构构阶段风风险进行行分析。适用于于有特殊殊风险监监测服务务需求的的

27、客户或或者典型型风险案案例告每日风险手机报每个工作作日通过过手机报报的方式式向用户户提供一一份用户户关注事事件的风风险速递递严谨的报报告制作作流程39撰写、修修正科学分析析报告基本本流程大众传播播学统计学、社会学学互联网技技术新闻报道道以及相相关数据据评论以及及观点受众反馈馈数据整合合数据保存存整合观点点统计参数数 风险概述述演变趋势势图统计分析析业务分析析附录提出观点点制作图表表撰写报告告支撑理论论&数据提交报告告主要以收收集、分分析、运运用和提提供以个个体(企业和政政府)为特征的的宏观和和微观大大数据为为基础,通过事例例剖、专专题论证证、课题题协作公公关等方方式，开开展大数数据方面面的研究究和应用用大数