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大数据概念一经提出，其在商业营销上的有趣应用案例，人们对大数据驱动产业发展奇迹的新期盼，以及2011年美国政府大数据计划的风向标式作用，使之成为金融危机后最热门的话题之一。金融、互联网、移动互联网领域的数字本质决定了在这些领域大数据可能有很大的应用前景。
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大数据概念开启了大数据驱动的商业智能思维。各式各样的海量数据本身并没有与生俱来的价值。在大数据的定义中，重心是“能力”。大数据的核心能力，是发现规律和预测未来。对大数据有效利用形成的商业智能，这一新能力的竞争才将是未来所有企业共同竞争的核心。
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与大数据相对的概念是“小数据”。小数据并不是一个严格的理论概念，理论上的概念应是数据挖掘。但为了更好地理解大数据应用在第三方支付领域的现实性与操作性，这里用小数据代指数据挖掘。
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何为小数据？可理解为：用目前主流软件工具可采集、管理、处理，并整理成为有决策价值的一定量的信息。相对于大数据的特点，小数据的特点是数据规模不够海量，数据体系的动态变化不是极快。但小数据一样能有多样的数据类型，也可发掘出巨大的数据价值。
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从这个角度来看，如果对小数据的有效利用形成了出色的商业智能，也能成为企业的核心竞争力。
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第三方支付天然是数据生产、加工、组织和传播的产业领域。在大数据驱动的商业智能横扫传统产业经营策略和发展战略的进程中，我们关心以下几个问题：第三方支付机构有没有大数据？第三方支付机构的商业智能主要表现在哪几个方面？第三方支付机构的商业智能发展需要哪些公共资源或公共服务支撑？
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回答这3个问题，能帮助我们更加清晰地洞察第三方支付领域的大数据发展趋势。
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大数据还是小数据
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目前各个行业的数据数量、类型和来源不尽相同，并且仍处于动态变化中。从行业数据存储总量看，传统的制造业和政府是最多的。但从单个企业的数据存储量看，投行、银行这些与资本、资产打交道的行业是最多的，其次是传媒和政府（见图3–9、3–10）。例如2009年美国银行存储的数据量为619PB（皮字节），投行为429PB。每家银行存储的数据量为1 931TB（太字节），每家投行为3 866TB。
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图3–9 2009年美国各行业存储数据量
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图3–10 2009年美国各行业平均数据存储量
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第三方支付机构没有大数据的海量数据
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总的看来，第三方支付机构的数据存储量还不够大，尚不能符合大数据四个特点中的第一个，即自身业务产生不了海量的数据规模。
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第三方支付机构系统数据库至少由CIF信息、交易日志、交易流水3部分组成。CIF信息包括商户用户和个人用户信息，商户用户信息平均大小为20KB左右，个人用户信息平均大小为5KB左右。每一笔交易都要记交易日志，日志的平均大小为4KB左右。每一笔转账交易都要记交易流水，交易流水的大小为2KB左右。
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根据第三方支付监测数据，2012年第四季度互联网支付交易共37亿笔。可大致估计出中国第三方支付机构的数据量（见表3–6）。
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表3–6 各类第三方支付机构的每日数据存储量
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支付交易量数据（TB） 2012年第四季度交易笔数（亿笔） 总量中自身产生数据量（TB） 总量中外部数据引入量 支撑支付的大平台数据量（PB） 微信支付（财付通） 20.0 9.35 29 无 微信 支付宝 48.7 21.28 66 少量 30 汇付天下 6.1 0.65 2 无 无 快钱 6.8 1.66 5 无 无 银联商务 10.0 0.92 2.8 无 银联 通联支付 3.5 1.51 4.7 无 无 天翼支付 3.0 1.15 3.6 无 电信 易宝支付 20.0 9.35 29 无 微信 环讯支付 48.7 21.28 66 少量 30 中国商业银行每日数据量一般在100TB，工商银行的大型数据中心业务处理能力达到43 000MIPS，即一秒可处理430亿个指令，服务1.65万个分支机构及4.7万台ATM和自助银行设备、18万台POS机的业务处理，服务6亿个账户。
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而中国2012年第四季度第三方支付总交易笔数为36.989 7亿笔，按每笔31KB数据量计算，每日产生的总数据量为12TB，第三方支付机构全行业的数据存储量总合可能也不过几个PB。因此，中国平均每家第三方支付机构每日产生的业务数据量不超过1TB，不足一家商业银行每日数据的1%。
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有电子商务或移动社区商务平台支撑的第三方支付机构，由于企业非支付部门的数据可以用于数据分析，其数据存储量可以认为是支付行业中最大的。如腾讯微信、淘宝和支付宝。但支付宝业务每日产生的数据量仍然不到国际单个银行数据量的5%，不到国内单个商业银行数据量的7%。淘宝、支付宝、阿里巴巴三大子公司加在一起的每日数据量才达到PB级别。
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第三方支付机构数据量级别与国内银行、证券、基金、投行等行业相去甚远。如果在此基础上奢谈引入外部的海量数据，必然使第三方支付机构面临巨大的数据获取和数据处理成本压力。
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第三方支付机构应用好小数据
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从大数据的内涵来看，数据质量和数据分析远比海量的数据量更重要。大数据非常重要的含义是多类型数据的交叉分析。如果充分发掘多类型数据的交叉分析潜力，一样能创造对企业经营极为重要的数据价值。
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