——競爭格局：主要競爭者相同業務市場占有率和競爭優勢劣勢信息。

 

    　——客我關系：信貸市場需求與供給關系及其決定的出價條件信息。

 

    　——投資機會：貸款意愿和還款能力信息。

 

    　——風險提示：可能出現壞賬的各種潛在因素信息。

 

    　——用戶信用：信用記錄。互聯網企業涉足銀行業最強大的競爭力所在。

 

    　——國外經驗：國外同行專業經驗。

 

   　 除銀行外，金融領域最有挑戰的是證券投資決策。股票、期貨、黃金、外匯等投資品，通過利用信息不對稱性獲取超額利潤，信息是證券投資的生命。工作模型就是：一是大數據，二是在此基礎上的量化模型，三是投資策略。

 

    　無論是銀行，還是證券投資，資產投資組合戰略最重要。這就需要有良好的頂層設計，以系統把控投資機會與規避風險，謀求收益最大化。

 

　　當然，一個給力的大數據支撐是必不可少的。

 

    　(2)政府

 

    　政府的工作，重要內容是體制、機制和政策。體制就是經濟系統的運行平臺，機制就是經濟系統的運行流程，政策就是經濟系統的運行規則。政府需要通過頂層設計進行體制改革和機制、政策調整，以外部性改善優化經濟系統運行的生態，進而提高經濟系統的運行效率。政府的頂層設計需要大數據做支撐，沒有大數據就沒有頂層設計。信號失真導致政策失誤的例子古今中外比比皆是，判斷失誤導致決策失誤的例子也是不勝枚舉。

 

    　首先，國家需要一個強大的經濟數據庫。為了獲得真實可靠的數據，國家統計局與百度、阿里巴巴等合作，利用大數據改進政府統計的科學性和及時性。比如物價指數，統計局全國選取幾千個樣本點觀測同一個市場幾個代表性的商品，定期采集數據，加權匯總。這就不如用淘寶實際交易商品及價格變化計算得及時、準確。

 

   　 當然，大數據不僅包括結構化的定量數據，還包括大量非結構化的文本數據和圖音視等非結構化的定性數據。一個標準的政府經濟數據庫，不僅僅是統計，還應該包括宏觀、金融、行業、區域、國際等方面的動態、統計、觀點(含當時及歷史)信息。所以，光有國家統計局的統計數據是不夠的，還需要有專門的機構，搜集經濟系統含統計在內的各類信息，做成專業的數據庫。

 

    　其次，國家也需要有智庫。經濟體制改革、經濟發展規劃、經濟政策與措施，都需要進行充分的調查、分析、討論，最終形成方案。大數據時代拒絕拍腦袋決策。頂層設計基于數據庫基礎上的分析模型，是時代賦予的一個特征。所以，一個智庫行業和思想市場的形成，既有必要性，也有可行性。

 

   　 比如，我們可以通過建立宏觀經濟計量模型，按相關分析方法，用歷史數據擬合各類經濟變量間的關系，形成方程集。如果我們要調整政策，比如減稅，我們可以把減稅變量代入模型，演算減稅所帶來的GDP、CPI、就業等各種指標的變化，藉此來定量判定該政策的效果。這個工作在沒有定量大數據前是不可能完成的。

 

    　(3)高校圖書館

 

    　數字圖書館是伴隨信息技術發展而產生的一個概念，是高校的大數據系統。在信息時代，作為海量知識載體的圖書館，特別是高校圖書館，已突破傳統大建筑大藏書量的物理概念，而延伸到網絡的虛擬領域。衡量一個高校圖書館的能力，要綜合看線上線下為讀(瀏覽)者提供信息的能力，所以，館藏水平不以藏書量衡量，而要以信息儲量衡量。

 

   　 高校是個智庫，也是培養人才的地方，數字圖書館是高校最重要的基礎設施建設之一。特別是財經類院校，大數據一方面可以支撐其專家從事各類經濟研究，另一方面也是學生學習資料的強大支撐。

 

    　數字圖書館的經濟信息內容范圍更廣泛，包括經濟動態數據庫、統計數據庫、經濟論文庫、經濟視頻、政策法規庫等，還可訂制經濟模型與分析平臺，包括CGE、政策模擬、投入產出、景氣指數、績效評價等模型。

 

    　除此之外，企業、研究機構、中介組織、媒體，甚至個人，都需要了解動態經濟信息，都要關注經濟形勢與政策，以便能夠與時俱進，提高決策水平。小而言之，大數據可以提高每個個體的選擇和行動效能；大而言之，通過改善決策，整個國民經濟系統能夠總體效率得以大幅度提高。

 

    　重視大數據不僅是一種態度，更是一種水平。