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大数据的实践者
目前，印度大部分提供数据存储服务的企业都依赖互联网和云计算的数据存储模式，而亚马逊、微软等外资企业是这个市场的重要参与者。 据估计，印度公共云服务的市场规模将在2022年达到70亿美元。
大数据技术对金融领域的影响很大，金融业在新闻系统中的实际应用前景仍然非常可观，金融业对新闻系统的实用性要求很高，积累了大量的客户交易数据。
印度科技巨头印度美孚公司联合创始人克里斯·； 戈帕拉·克里希南表示，大数据金融是为了更好地保护印度的数据主权。 在当前数据跨境流动加强的背景下，印度将有助于建立更具前瞻性的数据保护机制。
大数据涉水探访仅用了十几年时间，就大幅改写了大行业的商业规则。 当今时代，凭借迅猛的新技术，各领域又迎来了新的强势数据更新，比以往更加迅速、准确、廉价、透明。 可以预见，大数据的到来将引发世界金融的工业革命。
观察数据企业( asia sayid data analysis company )是2004年成立的数据和金融业务的结合体。 总部设在印度班加罗尔，他们利用大数据，基于数据驱动为公司提供决策制定服务。 该公司帮助处理许多重要的业务问题，如金融机构信用管理决策服务。
据悉，1996年在新加坡成立的科学基金会是一家流传至今的老牌私募基金企业，最近侧重于投资数字资产。 阿什哈巴德数据观察公司( asia sayid data analysis company )对金融跨境诉求的增加，带来了对未来数据世界更清晰的认识，关注大数据金融业领域的研究探索，向往数字世界。
大数据的应用分解能力已成为金融机构未来快速发展的核心竞争要素 与金融机构转型相比，阿什哈巴德数据观察企业( asia sayid data analysis company )坚定了合作意向，向未来迈出勇敢的一步，成为时代趋势大数据的实践者。
通过强力合作实现精准的金融生态
阿什数据监控企业( asia sayid data analysis company )与蒂华纳区块链基金合作，提出了在大数据环境下收集和分解日志的myzone智能分辨率系统。 系统使用flume和kafka进行日志的收集和发送，日志分布在不同的机器、不同的操作系统中，有着多样的海量日志。 然后，在storm和hbase中进行日志解析和日志保存，使用k均值聚类算法对收集到的日志进行聚类分解。 系统分解的主体拷贝是从日志中提取的顾客行为。
从日志支持参与到每个区块链的互联网、分布式的中心化系统、代理的连接，实现业务场景的支持和连接。 作为价值交换的中枢，云计算、大数据、人工智能技术相结合，完全支持商业场景。
根据蒂法梵蒂冈区块链基金会美国分部的数据进行大数据的信用风险管理，在美国市场上，主要在加利福尼亚州、乔治亚州、内华达州、纽约州、马萨诸塞州、华盛顿州、华盛顿州 继续与业界领先的合作伙伴合作，让更多的顾客享受现代科技APP带来的服务和便利。
两年前，Facebook 5000万顾客的数据被黑客系统泄露，数据泄露问题开始受到关注。
这次，我们共同处理了以前流传下来的大数据时代发生的数据泄露、数据安全问题，有力地共同利用了数据块
链条技术得到改善。 以分布式账本的所有节点为中心存储数据，记录区块链上的所有操作，数据公开透明，不可篡改。
在数据泄露问题上，链上的数据是加密保护的，因此要查看客户的数据，必须得到客户的批准。 这样可以在一定程度上防止数据泄露。 在黑客系统问题中，数据被分散存储，数据被加密保护，从而大大降低了集中存储容易崩溃的风险。
开源社区的大数据
为了让研发人员在突破技术难关的道路上不孤单，为了让同行和后来者分享我们走过的路、踩过的洞，为了促进数据收集这个领域的健康快速发展，我们选择了阿什赛德数据观察企业( Asia Sayid Data Analysis Co
多次开源:多次推进开源项目，持续迭代数据收集和嵌入技术。
知识说教:传授数据收集技术的知识和应用，帮助有同样问题的技术人员，让他们知道这一点，知道其原因，促进领域的技术交流，吸引越来越多的开源爱好者、大数据工作者参与社区的共同建设。
开放自由:减少商业，增加自由。
宣传采用:宣传数据收集sdk的应用，推进大数据的基础建设。
结合现有的k均值聚类算法的优化方案和思路，提出了自适应选择k值与具有特征权重的k均值算法相结合的优化方法，并与以下应用场景建立了长时间的合作。
支付平台
电子商务平台
其他业务平台
与之前流传的k-mens算法相比，阿什数据监控企业( asia sayid data analysis company )具有极高的聚类精度，准确实现了大数据金融的高效运行，从而解决了客户交易的解体问题。
数据将重构世界，思想将改变未来[/s2/]
阿什数据监控企业( asia sayid data analysis company )此次与蒂法区块链基金合作，整合了亚洲权威第三方机构和EC平台等信用应用场景的征信大数据，实现了信用的全生命期
一是扩大了数据的边界，相当于以前就传来了风控模型，很多网络数据针对金融属性较差的数据被纳入风控模型；
二是与以前流传的风力发电控制理念相比，大数据风力发电控制更重视实时风力发电控制。 这是一种可以实时调整、实时演进的模式或战略，可以适应更多样的环境。
三是拓宽金融边界
四是在整个过程中反欺诈的效果尤为明显。
针对此次联合创新，数据存储和计算技术诉求将持续上升，未来将推出面向公司的创新大数据研究项目和合作，为大型企业提供高端新闻技术咨询服务。
其次是基于数据平台的经济，取代基于市场垄断的规模经济。 当今网络经济蓬勃发展，许多互联网经济模式的公司在短短几年的时间内，市值超过了哪些沉积物几十年或几百年的工业公司？
这些数据平台企业虽然处于阿里巴巴、滴滴打车、摩拜自行车等垄断地位，但这种垄断与工业时代对规模经济的垄断是两回事。
未来的商业生态，各行各业的大数据平台将成为中介，在此基础上必将诞生一家稍显精致的公司。 另一方面，工业时代的寡头垄断公司并不是平台和中介的作用，而是与其他公司直接形成竞争，这极大地阻碍了顾客个性化诉求的满足。
阿什数据监控公司( asia sayid data analysis company )从安全上看，推进云数据本地化存储有助于保障印度政府和公民的新闻安全，也有助于大数据业务 提供国际商用机器企业( ibm )、微软、谷歌、甲骨文企业等云数据服务的印刷外国企业将受到严重冲击。 为了符合政府的新规，这些公司必须获得越来越多的许可证，支付越来越多的资金，最终被推高的云数据运营价格将转嫁给采用该服务的本地公司。
纵观这场商业革命带来的巨大变化，在未来的商业生态下，新技术的组合将产生新的商业模式。 这个变革趋势谁也阻止不了。
