　　《企业融资借贷全攻略（图解实操版）/创业的必修课系列》紧扣“实战”，通过50种融资渠道、50多项国家新政策条款、60多个特别提醒，从三条线专业，深层讲解融资借贷。头一条是横向理论线，主要为读者讲解某种融资方法的原理、概念、利弊，让读者能够深层次地认识该种贷款形式是否适合本企业；第二条是纵向实操线，主要为读者讲解该如何获得这种贷款，如何申请、需要提供哪些资料、企业是否符合申请条件、申请需要走哪些流程等内容，让读者能够申请贷款；第三条是补充扩展和注意事项线，主要为读者讲解一些关于某项贷款的新政策、新优惠、安全隐患等事项，帮助读者能够贷到安全、高效、优惠的款项。

　　本书共分为35章，具体章节内容包括：P2P贷款融资、P2C贷款融资、大数据与金融贷款、众筹模式融资、留存收益融资、应收账款融资、票据贴现融资、资产典当融资、商业信用融资、集合票据融资、资产证券化融资、银行贷款融资、企业债券融资、民间借贷融资、信用担保融资、信托融资、国际银行融资、政策性融资、科技孵化器、引进风险投资、产权交易融资、私募股权融资、股权出让融资、增资扩股融资、杠杆收购融资、国内上市融资、创业板上市融资、境外上市融资、买壳上市融资、国际贸易融资、补偿贸易融资、项目融资、专业化协作融资、融资租赁融资、售后回租融资。

　　本书结构清晰、逻辑严谨、知识全面、实战性强，适合中小民营企业老板、实体创业人士以及准备创业而又融资无门的朋友们。

作者简介

　　雄信文化，是一家致力于文化创意、营销策划、图书发行的综合性企业，公司专注于大、中专院校提供全方位的服务支持，为100多家以上的学校进行了良好的合作，是业内*具创新精神、*具成长潜力的优秀企业之一。公司团队成员来自于五湖四海，年轻而充满活力，团队氛围纯洁而和谐（人人平等的学习型团队），工作平台宽松有序（程序化标准化作业），企业文化浓厚（平凡人创造不平凡的事业）。公司成立十多年来，一直非常致力于公司的架构、制度的建设、机制的打造、员工的管理、人才的培养、财务的健全等，公司业务稳定（业内前三强）、人员稳定（从成立到现在的老员工居多），现根据图书市场需求，将抽调管理经验非常丰富且文字功底不错的数名团队人员，组建“雄信文化”写作团队，将多年公司开办、制度建设、员工管理、销售打单的经验汇篇成成，以供广大中、小、微型企业参考交流，特别是有雄心壮志刚创业的人士，如大学生、从就业改为创业的优秀人士。

精彩书摘

　　3.1 简介：大数据概述

　　大数据已经出现，因为我们生活在一个有更多信息的社会中，全球有46亿移动电话用户，有20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990—2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人收益的这笔钱将反过来导致更多的信息增长。

　　大数据除了经济方面的影响，同时还能在政治、文化等方面产生深远的影响。大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现：三分技术，七分数据，得数据者得天下。

　　3.1.1 了解大数据的概念

　　大数据，英文表示为Big data、Mega data，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上来看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

　　随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时，会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百甚至数千的电脑分配工作。

　　大数据需要特殊的技术，在合理的时间内有效地处理大量的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

　　3.1.2 知晓大数据三层面

　　大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统地认知大数据，必须要全面而细致地分解它，从3个层面来展开，如图3-1所示。

　　图3-1 大数据的展开层面

　　3.1.3 抓稳大数据的特征

　　大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的《架构大数据：挑战、现状与展望》一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。大数据的特点有4个层面，如图3-2所示。

　　业界所称的4个“V”，就是将图3-2内容归纳为4个“V”，具体情况如图3-3所示。

　　图3-2 大数据的特点

　　图3-3 4个“V”的实际表述

　　从某种程度上来说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点，促使该技术具备走向众多企业的潜力。

　　特别提醒

　　大数据最核心的价值就是在于对海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据在“廉价、迅速、优化”这3方面的综合成本是最优的。

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