主讲嘉宾：鲍忠铁
主持人：中关村大数据产业联盟副秘书长 陈新河
承办：中关村大数据产业联盟、金融大数据专业委员会
嘉宾介绍：
鲍忠铁：北京腾云天下科技有限公司（TalkingData ）高级总监，首席金融行业专家，曾经服务于工商银行、飞利浦电子、花旗银行，星展银行，十多年金融行业工作经验，熟悉业务场景和技术解决方案。参与见证了工行的电子化、数据大集中；外资银行的本土化、自贸区分行建设等。对互联网金融、银行科技创新、大数据金融实践拥有专业观点和洞察力。零壹财经、凤凰财经、未央网、数据观、金评媒、 36大数据的专栏作者，曾撰写过银行3.0 系列，大数据金融2.0系列专栏文章。热点文章《历史将记住 2014年12月 12日，支付宝向银联宣战》《企鹅打败银行等七种武器》《淘宝的黄金十年即将结束》《大数据时代的畅想》，《大数据进入 2.0时代》。现在主要负责帮助企业实现大数据价值变现，利用数据、平台、场景实现大数据金融。
以下为分享实景全文：
1、先介绍一下我任职的TalkingData（腾云天下）
TalkingData（北京腾云天下科技有限公司）成立于2011年9月，是一家专注于移动互联网综合数据服务的创业公司。TalkingData的核心技术人员来自Oracle、IBM、HP、360，腾讯，百度等公司，长期钻研分布式运算架构、海量数据处理、数据挖掘算法，我们对大数据处理拥有更多的热情，大数据已经成为我们骨子里的基因。
2014年9月26日，TalkingData召开了三周年品牌战略发布会。会上，TalkingData正式对外宣布完成麦顿投资和软银中国资本领投的B轮融资。完成本轮融资后，TalkingData估值超过了此前被Yahoo收购的移动数据统计平台Flurry。
本轮融资，TalkingDataCEO崔晓波表示：“我们一直坚信，数据本身蕴含着巨大的价值。我总是说——做数据的，要耐得住寂寞，经得起考验。经过三年的努力，我们找到了真正适合我们的模式。通过将移动数据与传统行业的结合，我们已经实现了很多跨行业的大数据应用创新。我们并不想颠覆哪个行业，但我们相信凭借移动大数据的价值，我们有能力让各行各业变的更好。本轮融资后，TalkingData将继续深挖数据价值，扩大与各行各业的合作，不断实践属于TalkingData自己的发展模式。”
麦顿投资的董事William Plummer表示：“麦顿投资的TMT团队长期关注和致力于传统行业的互联网化，本次投资看中的是Talking Data在移动端深厚的技术实力和对数据的深入理解，以及和传统行业的有机结合。同时，Talking Data的数据商业化模式非常清晰，他们用实际行动证明了数据本身就具有实际价值，诸多传统行业的客户已经足以说明问题。我们希望能够帮助Talking Data进一步发展，践行数据商业化道路。”
而软银中国资本的主管合伙人华平则表示：“移动大数据平台是未来驱动各个行业发展和创新的重要工具，TalkingData与其他的数据平台并不相同，他们真正做到了大数据服务所必需的独立，没有通过与数据相关的具体业务来实现数据变现。而是通过数据本身的价值找到了大数据应用落地的全新方式。”
TalkingData目前拥有多条数据服务产品线，包括数据服务，平台服务，咨询服务。
数据服务：
提供移动互联网侧的大数据服务，帮助企业进行精准营销，覆盖13亿3千万设备，月活为4亿，日活为4000多万（2015年4月12日的数字）。
平台服务：
移动运营统一分析平台：采集移动App的用户行为数据，掌握App运营数据，了解用户使用习惯，为优化App提供数据支撑，洞察客户，提高客户体验。
Adtracking：了解数字营销广告效果，精准投放，降低支付费用，精细化运营，快速了解市场反应，迅速调整营销策略，短时间占领市场，取得市场领先优势。
DMP：建立用户标签，为用户画像，精准营销，智能学习，自我优化用户画像，提供用户画像精度，引入外部数据，获取新的客户，激活老的客户，大数据营销的主要平台
咨询服务：
提供移动APP运营咨询，优化咨询，洞察客户，提高客户体验，关注用户活跃度，激活老客户，留住新客户。提供大数据价值变现咨询，包含用户标签，用户画像咨询，数据咨询服务
大家可以在分享之后访问我们多网站，全面了解移动互联网大数据。包括移动指数、行业报告、应用排行。你会发现TalkingData拥有很多具有价值的数据。
2、金融因数据而变
下列科技曾对产业发展所起的的推动作用：
1985-1995 MRP为行业主要应用
1995-2005 ERP 取带MRP，帮助所有产业进入信息化时代
2005-2015 CRM 标志企业开始重视客户关系管理
2015-2025 马云提出进入Data Technology 时代
而TalkingData 认为
2012-2015是大数据1.0时代，行业应用主要是大数据采集、存储、处理、挖掘、分析等，解决等是效率问题。
2015-2025 是大数据2。0时代，大数据等行业应用开始蓬勃发展，包含大数据风控、精准营销、精细化运营、金融分析、大数据预测等等，解决等是大数据价值变现问题。
移动互联网和传感器出现推动了大数据时代的出现，大量非结构化数据的出现令数据处理面临了难题，在大数据时代初期，有关大数据应用主要集中在收集数据，存储数据、处理数据等方面，解决的是主要是数据效率问题。当数据效率问题被解决之后，大数据价值变现问题将摆到面前，也就是说大数据将进入2.0时代（价值变现时代）
大数据对于金融行业具有重要的意义，如果将金融行业比喻成一辆汽车，信息系统就是汽车的发动机，大数据就是燃油。发动机决定金融行业商业模式的领先程度，燃油决定金融企业的发展速度。金融行业借助于大数据将会获得更快的发展速度，更低的成本，更多的先发优势。大部分金融行业在大数据应用还处于初级阶段，大数据的价值还没有被充分发掘，特别是移动大数据没有被充分利用。
金融行业大数据应用还是处于1.0的效率时代。主要解决大数据的收集，存储和处理问题，数据挖掘也还以结构化数据为主，以自身数据为主，以报表应用为主。
3、Talkingdata丰富的数据和数据平台能力赋能金融业大数据变现等能力
Talkingdata丰富的数据。
DMP平台介绍
金融行业在大数据2.0时代需要一个能够将银行数据转化为价值的平台，实现金融大数据的变现。DMP就是承担这个使命的平台，其主要负责收集金融行业自身的交易数据，经过数据分析后，为用户打上标签，结合外部数据，将帮助金融行业实现大数据精准营销和获客。DMP平台简单功能至少包括用户标签，用户画像，精准营销渠道，自我算法优化，数据可视化，外部数据引入，广告监测等功能。
TDU助力渠道和行业客户
TalkingData University（TDU）和即将举行的TDU活动
移动应用正在成为新的互联网入口，无论是在金融领域、零售行业、航空服务、媒体行业，还是广告领域——乃至各种传统行业，“移动化”都是大势所趋的前进方向。而移动互联网运营的精髓在于数据分析，如何利用数据来优化移动平台运营、了解用户喜好、提高客户体验、优化产品设计、进行业绩监控，是各行各业在“移动化”过程中最为关心和重视的问题。
为了帮助企业快速了解移动应用的运营和移动互联网数据分析，TalkingData准备开启一项全新计划——TalkingData University（TDU）。我们将秉承一直以来所坚持的专业精神，将TalkingData多年来积累的经验倾囊相授，帮助企业建立数据运营体系，将数据价值利用起来，让数据应用落地。
TalkingData致力于建设一个开放的平台，在这个平台上，我们将利用数据、技术、方法和分析，帮助客户改善我们的产品、营销、运营、组织、思维。借助这个知识平台，TalkingData将携手与伙伴一同进步，传播数据运营理念，帮助更多的伙伴成长起来。
TalkingData University课程内容囊括了移动互联网时代的方方面面，适合产品、数据分析、运营、设计、营销市场等岗位的学员。课程共有五个方向，第一期课程将包括其中两个方面，即数据驱动的移动运营课程（其中包括移动运营理论与金融实践、移动数据分析理论、移动应用推广实践分析）、数据驱动的产品设计（其中包括移动射击理论与应用、移动体验优化与数据分析）；第一期课程还包括主题为电商数据分析的开放课程。
第一期课程将在4月17日、18日在厦门举行，截止目前为止，首期TalkingDataUniversity已有超过50多家企业报名，150多报名，其中包括招商银行、建设银行、兴业银行、平安集团、海通证券、中国银联、央广新媒体等。由于学员过于热情，报名火爆，已经有超过200多人报名，报名人数过多，活动报名工作在已经在4月初就截至了。通过TalkingData University第一期课程，企业人员可以学习到移动应用运营的标准和方法论，掌握移动应用运营技能，了解如何提高客户体验，从而帮助企业在移动互联网时代中脱颖而出。
TalkingData CEO 崔晓波表示：“在移动化的进程中，我们希望能够与各行各业的伙伴一起成长，为大家提供各行业的数据解决方案。通过TDU，我们得以将几年来在不同行业积累的经验沉淀、总结，不但授人以鱼，而且授人以渔。希望TDU能够引导各行各业的伙伴以自身情况为基点，拓展出属于自己的大数据模式。”
4、金融行业大数据价值变现案例分享
在移动金融领域银行应主要关注三个方面，一是利用移动运营统计分析平台洞察客户；二是对移动APP进行优化，提高客户体验；三是移动APP的跨界营销，创造新的业务收入。
银行的信息系统包含核心银行系统、渠道系统、客户关系管理系统等，这些系统产生的数据都为结构化数据，可以利用银行现有的数据仓库软件进行存储，也可以借助于数据挖掘软件进行分析。但是银行移动App产生的数据绝大多数为非结构化数据，表现为用户点击数据、日志数据等用户行为数据，不能在银行结构化数据库里面进存储和处理，只能利用移动App运营统计平台进行处理。
移动App大数据运营统计分析平台是基于Hadoop技术的非结构化数据存储和处理平台，利用HIVE数据挖掘技术，提供数据采集、数据清洗、数据归类和分析的功能。提供客户登陆时间，留存时间，活跃程度，用户点击习惯，用户行为分析、事件定义，事件管理、预警分析等功能。平台可以在以下几个方面帮助银行了解客户在App中的行为，为优化App提供数据支持，提高客户体验。
