大数据运管模式
大数据运管模式，近些年来网络迅速发展，大数据技术被广泛应用于生活的方方面面，也形成了一套比较完整的大数据运管模式，目的就是更好地服务于人们的日常生活，以下就是大数据运管的几种主要模式。
大数据运管模式11、平台模式
平台模式的优势在于，它建立在庞大的数据流量系统的基础之上，对申请金融服务的企业或个人情况十分熟悉，相当于拥有一个详尽的征信系统数据库，能够很大程度解决风险控制的问题，降低企业的坏账率；依托于企业的交易系统，具有稳定、持续的客户源；平台模式有效解决了信息不对称的问题，在高效的IT系统之上，将贷款流程流水线化。
平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。
同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。
阿里小贷以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。
阿里金融通过其庞大的云计算 ……此处隐藏1733个字……集和数据运营的最后结果，但是不重视对数据的维护和管理，这是目光浅显的做法。
数据的收集需要大量的人力物力，消耗大量的时间和金钱，很多企业都尝到了大数据运算分析结果带来的好处，所以也只重视最终的运营结果，但是他们不知道的是如果对数据维护不到位的话，下一次的数据收集又要投入大量的时间精力，这对于企业来说也是大量的损耗。
还有很多企业认为数据维护需要投入额外的金钱，不愿意增加数据的成本，导致最后企业的数据发展速度跟不上市场的脚步，被市场远远地甩在了身后。
（四）数据信息冗杂
大数据的特点是数据的信息量大，冗余信息较多，这也给数据的分析带来了非常大的难度。对于收集到的客户的大量信息，企业需要对数据进行精准定位，筛选出跟本公司密切相关的客户信息，这才是对于企业来说有价值的信息。
但是通常这部分信息在总体信息中的占比非常少，需要企业投入一定的时间对于数据进行精准处理，这也需要企业拥有一批专业素质过硬的人才，设计出一套适合自己企业数据处理的模式，而很多企业为了节省成本，往往不会花费大量的时间和精力去设计出一套数据处理系统。如果没有对企业信息的精准分析，会对企业的市场营销造成影响，这也是企业在经营管理的过程中面临的挑战。
（五）管理者不重视数据营销
由于我国企业的管理制度，很多时候都是管理者一人独大，管理者拥有着绝对的话语权，如果企业的管理者不重视数据的重要性，只是主观臆断，很容易造成判断上的失误，不根据数据提供的信息分析市场的发展趋势，只是根据以往的经验，很容易做出不符合市场发展的科学决策，影响企业的利益，严重的甚至威胁企业的发展。所以管理者不重视数据营销的作用会增加大数据环境企业的经营管理的挑战。
