大数据应用平台怎么查自己的网贷大数据？

个人怎样进入大数据

首先是需要有数据，然后基于数据的特征做分析处理。

个人的问题可能是没有大数据源，以及没有财力购买大数据分析工具。

譬如有大量的股票的价格信息可以做股票分析和预测，如果有房价数据（当然是一直在涨。

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），可以看看一年中合适的出手时机。

总之，一要看需求，而要看数据，三要结合工具。

工具推荐免费的Hadoop等大数据工具，配合另外一些开源分析软件，但对个人挑战大。

如果中小型企业，可以使用永洪科技的大数据BI。

以后可能会有大数据在线分析平台，个人可能会有更多应用可用。

如何设计企业级大数据分析平台

统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。

　　突破设计原则 　　建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。

数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。

在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 　　以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 　　文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系; 　　列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 　　索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。

　　搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。

　　数据存储的二八原则 　　不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。

　　在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 　　20%的数据发挥着80%的业务价值; 　　80%的数据请求只针对20%的数据。

　　目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。

　　企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。

经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。

　　理解企业的数据处理需求 　　数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。

而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括： 　　查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签 　　搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序 　　统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示 　　挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集 　　针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。

　　离线数据与在线数据 　　根据不同的企业业务，对“离线”的定义其实不一样，在这里离线数据特指在业务场景中适用于“历史数据”的部分。

常见的历史数据查询分析一般来自于特定时间段，设计上需要考虑的是将数据存入历史库中时，建立时间索引。

另一种情况是某种业务问题的定位或分析，在数据量巨大的情况下，基于Hadoop或Spark等框架编写分析算法并直接在平台上运行，可以大大节约数据导出导入、格式转换与各种分析工具对接的时间。

　　在线数据处理按照存储和分析的先后顺序，可分为批处理(先存储后分析)和流处理(先分析后存储)两类。

Cassandra数据库的设计采用上数据追加写入模式，可以支持实时批处理;流式计算平台则有Apache Storm、Yahoo S4等开源框架，商业平台有Amazon Kenisis(部署在云端)。

企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。

国内综合实力最强的大数据公司有哪些?

国内综合实力最强的大数据公司有： 1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统 3、百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。

近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。

近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。

5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

6、 探码科技 ?探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。

一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。

将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。

8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。

9、中科曙光 中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。

10、华胜天成 胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。

其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

怎么查自己的网贷大数据？

这就是第三方征信机构，比较有名的有：同盾，闪电查询、云风控、大数据等。

1，同盾科技 可以直接在网站上注册申请，也可以微信关注对方公众号注册免费查询，需要提供公司的信息后才能申请。

2，闪电查询 微信关注对方的公众号后，即可查询，免费查询不收取费用。

免费版直接用手机号注册即可查询黑名单与借贷历史记录，查询到的资料结果比较简单。

例如像量化派、大数据等等，都属于类似的查询方法！ 具有个人征信牌照的8大征信机构： 芝麻信用 腾讯征信 鹏元征信 前海征信 华道征信 拉卡拉信用 中诚信征信 中智诚征信 有些人查过之后，看到同盾的判别结果为：高危风险！建议拒绝！心里就开始拨凉拨凉的，真的不知道该怎么办才好。

那么查询第三方征信系统有必要吗？ 对于个人用户来讲，查询只能让你了解一下自己详细的借贷记录，目前对于个人的下款影响还不是很大。

即使查询结果显示黑名单，在某些贷款平台也是可以成功下款，查询的结果只能起到参考作用，并不起决定性作用。

当然，即使查询的结果没有显示黑名单，也不一定平台会下款给你，因为第三方数据仅是占平台风控评分的一小部分。

下面就以“同盾科技”为例，给小伙伴们讲解下第三方数据再借贷平台中扮演的角色。

1）说到征信，就的谈到互联网大数据系统，上有高大上的人民银行征信，中间有获得个人征信牌照的8大征信机构，最后就是像同盾科技这样游走于征信主流外的第三方数据机构； 2）第三方数据机构在贷款平台上占有的比重相对来讲，只是很少的一部分； 对于像银行、支付宝、腾讯、小米等这些大平台，在他们的风控模型中，单一的征信数据或第三方数据占下款成功率的比重不是很大。

因为他们自身的数据系统，相比于第三方机构的数据更加庞大、更加准确，不会将资金安全寄托在某个第三方数据机构的“建议拒绝”字眼儿上。

对于一些小平台，由于数据来源单一，就会比较看重第三方的数据，碰到这些平台下款，那就是自己倒霉，基本没有下款成功的希望。

这就是为什么某些小伙伴申请贷款，会被显示说被同盾拒绝的原因。

但是为什么即便如此，同盾科技还这么好用，这么火热？因为背后有商业利润在里面。

所以，在查询利用第三方数据机构查询征信的时候，莫要因为对方显示的数据不好而让自己感到无助。

因为真正能够取决于你征信好坏的主流机构是人民银行征信系统和以上8大征信机构。