金融大數據的體系架構

『壹』 目前我國的金融機構的體系架構是什麼

目前，中國金融業已經走出國有銀行一家獨大的壟斷局面，進入多元化架構專。金融體系屬現存四個層次：第一、金融監督管理層，包括中國人民銀行、銀行業監督管理委員會、保險業監督管理委員會、證券業監督管理委員會，分別簡稱人行、銀監會、保監會、證監會，又稱一行三會。第二、國家政策性銀行，包括農業發展銀行、國家開發銀行、進出口銀行。第三、不同所有制形式的商業銀行，其中包括（1）國有獨資商業銀行，包括工行、農行、中行、建行，四家國有商業銀行的資產及交易額佔到國內金融業務的60%以上；（2）其他商業銀行。包括10家全國性商業銀行、112家地方性銀行、以及機構數量最大的信用合作體制—農村信用社；（3）外資金融機構。從加入WTO起，目前已有180多家外資金融機構進入我國。第四、非銀行金融機構，主要包括保險公司、證券公司，在銀監會監管下的郵政儲蓄、信託投資公司、租賃公司、財務公司等。

『貳』 【科普】企業中，大數據部門的常見組成

在IT公司里，大數據部門的成員，一般可分為4種：（以房子為例）

先用一張圖，幫助大家理解一下～～
出道題目，我們公司的大數據部門，目前有這些崗位，你能一一推測出他們的所在位置嗎？
【數據應用工程師】、【數據可視化工程師】、【數據可視化設計師】、【數據平台工程師】、【演算法工程師】、【數據分析師】

建房子地基（埋在地下）的那群人
他們就是 平台組/架構組 的那群人，他們負責搭建一套大數據的平台架構體系。一般你肉眼看不到他們的產出，但是當某一堵牆壁歪了的時候，或者你進屋打水但水龍頭卻流不出來水的時候，你就會意識到他們工作的重要性。
平台組的常見發展路徑 ：
平台初期，很多公司會用自己的伺服器搭一個 私有集群 ，將數據維護起來，開始構建數據平台的第一步。這個，也是原始的大數據平台。（當然，現在有很多公司也是直接上雲伺服器）
當平台進入高速發展期，考慮到不斷擴充的數據量和伺服器的維護成本上升，很多公司會遷移平台到 雲服務 上，比如阿里雲，華為雲。雲服務的選擇要解決的是選擇平台所提供的服務，成本，數據通道的維護。【我們公司目前正處於這一階段，選擇了雲服務。當前，經過考量也正在由阿里雲遷移到華為雲】
還有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，或者是考慮到敏感數據的安全問題（當然，私有集群也不是百分百安全），然後又開始往 私有集群 遷移。這時候，鑒於數據規模，你大概需要一個靠譜的團隊，設計網路布局、設計運維規范、架設監控、建立機房，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。
至此，產生了平台組，真的大數據平台來了 。

建屋子（砌牆蓋瓦）的那群人 ：
應用組 的那群人，他們負責建設各類系統/應用。他們搬磚砌牆，建好房子，還要鋪設各類管道線路，把地基裡面的數據抽出來，放在房子里，讓用戶們推開門就可以享用。
應用組，有哪些應用？ ：
這塊不太好講。不過，為了盡量讓大家看懂，用 從大到小的思路 嘗試下：
在整個社會層面，大數據已應用於各行各業，比如：金融行業/地產行業/零售行業/醫療行業/農業/物流行業/城市管理等等……有哪一個行業，可以脫離數據而生存？有哪一個行業可以不依賴數據而發展？
那麼，在一個企業中，數據必然是無法避免的會應用到，不管是1個員工的皮包公司，還是10萬員工的跨國集團。so，我們來講講具體有哪些應用呢？
一般而言，數據應用分為3類：分別是面向企業內部， 面向企業外部以及面向用戶這三種。

這里，鑒於今天的主題，我們只講 面向企業內部 的大數據應用。
進入正題了：
企業內部產品中，可以從2個角度來看待具體有哪些應用：

策略類 的方向較多，常見的有：

這些有時候會有部分或全部不劃在大數據部門下面，但都需要比較規范的數據基礎，以及著重與利用數據分析調整產品策略。

做企業內部的大數據應用產品，常常有些心酸的地方：

屋子裡面的人 ：
產品組 的那群人，主要是一群產品經理（我們公司，目前就半個，由一個分析師兼職著，所以，我們公司沒有產品組哦），負責數據類的應用產品設計。他們和上面建房子的工程師們，是緊密的團隊關系。鑒於上面對數據應用產品已做了很多闡述，關於他們工作產出的應用具體有哪些，這里就不再贅述。
講一講， 數據產品經理 的從業人員得有幾個素質：

屋子外面的人 ：
分析組 的那群人，一般會有3類：數據分析師、演算法工程師 （類似數據挖掘） 、數據科學家 （我們公司沒有） 。他們工作的日常：為你提取一份EXCEL數據、製作一張報表數據、用演算法模型分析一個問題、訓練出一套演算法模型等等工作，但不局限於此。
他們常常需要與各個部門打交道，接待很多業務的數據需求，與業務關系緊密。在一些公司，分析組不一定都設置在大數據部門下，他們可能分散在不同的業務部門，為各自部門服務。但是，他們終究也是需要從大數據平台來獲取所需的業務數據，做分析處理，得到相關結論～
據我所知，我們公司的業務部門，（好像）也是有自己的分析人員。
簡單概括一下這些職位的特點：
【數據分析師】
業務線，負責通過數據分析手段發現和分析業務問題，為決策作支持。
【演算法工程師】/【數據挖掘工程師】
偏技術線，負責通過建立模型、演算法、預測等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。
【數據科學家】
數據科學家是使用專業知識構建機器學習模型，再以此做出預測並對關鍵業務問題進行解答的專家。數據科學家仍然需要對數據進行清洗、分析以及可視化處理，這一點和數據分析師是一致的。不過數據科學家在專業技能方面有者更深的研究，涉獵范圍也更廣，同時他們也能夠對機器學習模型進行訓練與優化。

至此，整篇文章，已經講差不多了。
最後總結下，本質上，圍繞房子的這4撥人，做的是同一件事情： 提供數據服務 。

完結～

『叄』 大數據金融是什麼

大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風控方面有的放矢。

大數據金融的內容：基於大數據的金融服務平台主要指擁有海量數據的電子商務企業開展的金融服務。大數據的關鍵是從大量數據中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數據資產中快速變現的能力，因此，大數據的信息處理往往以雲計算為基礎。

(3)金融大數據的體系架構擴展閱讀：

大數據金融的弊端：

1、大數據對個人信息的大量獲取導致了隱私和安全問題。

隨著個人所在或行經位置、購買偏好、健康和財務情況的海量數據被收集，再加上金融交易習慣、持有資產分布、以及信用狀況以更細致的方式被儲存和分析，機構投資者和金融消費者能獲得更低的價格、更符合需要的金融服務，從而提高市場配置金融資源的能力。

但同時，金融市場乃至整個社會管理的信息基礎設施將變得越來越一體化和外向型，對隱私、數據安全和知識產權構成更大風險。就個人隱私而言，大數據的隱私問題遠遠超出了常規的身份確認風險的范疇。

2、大數據技術不能代替人類價值判斷和邏輯思考。

大數據是人類設計的產物，大數據的工具(如Hadoop軟體)並不能使人們擺脫曲解、隔閡和成見，數據之間相關性也不等同於因果關系，大數據還存在選擇性覆蓋問題。

例如，社交媒體是大數據分析的重要信息源，但其中年輕人和城市人的比例偏多，還存在大量由程序控制的「機器人」賬號或「半機器人」賬號。波

士頓的 StreetBump應用程序為統計城市路面坑窪情況，從駕駛員的智能手機上收集數據，可能少計年老和貧困市民較多區域的情況;「谷歌流感趨勢」曾高估了 2012年流感發病率。這說明依賴有缺陷的大數據可能給政府決策造成負面影響，還可能加劇社會不公。

3、基於大數據開發的金融產品和交易工具對金融監管提出挑戰。

大數據的使用正在改變金融市場，也需要改變監管市場的方式，以保證市場參與者負責地使用大數據。

例如，2010年5月的「閃電暴跌」(flashcrash)令道瓊斯工業平均指數 突然大跌，美國監管部門認為是高頻交易造成了快速拋售引發的更多拋售。大數據中的一個數據點出錯就能導致「無厘頭暴跌」。

監管機構限制大數據技術的使用，或是對其使用進行直接干預，其潛在風險是巨大的，應鼓勵業界對更復雜的技術乃至更大數據的利用。

『肆』 如何做好銀行金融大數據治理平台建設

大數據、雲計算、互聯網等技術，將人類帶入了一個以PB為單位的大規模生產、分享和應用數據的新時代。當治理的對象發生變化時，治理體系也應進行改進以適應大數據的發展變化。
（1）完善數據管控相關標准，提升相關系統控制能力
大數據時代，銀行數據除了從傳統的客戶、協議、賬戶等結構化數據外，已經逐步擴展到非結構化數據的存儲管理及應用，因此需從數據標准、數據模型、元數據、數據質量、數據生命周期等方面依據非結構化數據的特點，補充相關治理管控標准，並通過相應的管控系統實現控制，確保非結構化數據得到有效的管控和應用。
（2）利用大數據技術提升數據集成及共享能力
海量數據給銀行數據治理帶來挑戰，但也是一種機遇，利用大數據技術，可使數據治理的方法和手段更加豐富，數據價值可以獲得更大的發揮。
一方面，採用分布式計算等大數據技術，構建開放、高效、異構、彈性的大數據平台，實現「全渠道、全客戶、全產品」信息的綜合分析與快速共享，提升客戶拓展、風險管控和創新營銷能力。
另一方面，利用大數據技術，重點完善補充銀行業務以外的其它基礎信息（如行外政府部門、第三方合作機構等各類有價值的數據），並按照統一的客戶標准進行客戶信息整合，形成更加完善的客戶視圖；通過大數據技術實現「數據地圖」等可視化服務，提升數據資產易用性；通過元數據的統一管理和分析，提供信息檢索、指標靈活定製等數據服務，提升數據資產的一致性和可用性。

億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。

『伍』 你要的大數據標准都在這里

NIST 1500-4 大數據通用框架草案 第四卷 安全與隱私.pdf

NIST 大數據定義（草案）.pdf

大數據安全標准化白皮書2017 .pdf

大數據安全標准化白皮書（2018版）.pdf

大數據標准化白皮書（2018）.pdf

大數據標准化白皮書（2020版）.pdf

1 基礎

GB T 35295-2017 信息技術 大數據 術語.pdf

GB T 35589-2017 信息技術 大數據 技術參考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技術 大數據 介面基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大數據 術語》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大數據標准體系總體架構.pdf

2 數據

GBT 18142-2017 信息技術 數據元素值表示 格式記法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第2部分： 分類 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第3部分： 注冊系統 元模型與基本屬性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第4部分： 數據定義 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第5部分： 命名和標 識原則 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第6部分： 注冊 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 1部分： 數據元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技術 元數據注冊系統 (MDR)模塊 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 參考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本體 注冊元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 過程 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第7部分： 服務模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色與目標 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型選 擇.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技術

YDT 3772-2020 大數據 時序資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3773-2020 大數據 分布式批處理平台技術要求與測試方法.txt

YDT 3774-2020 大數據 分布式分析型資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3775-2020 大數據 分布式事務資料庫技術要求與測試方法.txt

大數據開放與互操作技術

信息技術 大數據 互操作 技術指南 擬研製.txt

大數據生存周期處理技術

GBT 32908-2016 非結構化數據訪問介面規范.txt

GBT 36345-2018 信息技術 通用數據導入接 口規范.txt

信息技術 大數據 面向分 析的數據檢索與存儲技術 要求 在研.txt

大數據集描述

GBT 32909-2016 非結構化數據表示規范.txt

GBT 34945-2017 信息技術 數據溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒體數據語義描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技術 科學數據引用.txt

GBT 38667-2020 信息技術 大數據 數據分 類指南.txt

GB T 38667-2020 信息技術 大數據 數據分類指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技術 大數據 大數據 系統基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技術 大數據 計算系 統通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技術 大數據分析系統功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技術 大數據存儲與處理系統功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技術 大數據 系統運維和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技術 大數據 分析系統功能測試要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技術大數據存儲與處理系統功能測試要求.pdf

JRT 0206—2021 證券期貨業大數據平台性能測試指引.pdf

YDT 3762-2020 大數據 數據挖掘平台技術要求與測試方法.txt

5 安全和隱私

GAT 1718-2020《信息安全技術 大數據平台安全管理產品安全技術要求》.txt

GBT 大數據系統軟體安全防護指南》標准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技術 大數據服務安全能力要求 立項.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技術 大數據安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 電信運營商大數據安全風險及需求.txt

YDT 3741-2020 互聯網新技術新業務安全評估要求 大數據技術應用與服務.txt

YDT 3800-2020 電信網和互聯網大數據平台安全防護要求.txt

信息安全技術電信領域大數據安全防護實現指南.doc

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『陸』 金融大數據是什麼

金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

『柒』 大數據中間層架構

大數據中間層：運行在大數據平台基礎上的一個層級

主要是client訪問層，服務提供層，基礎運算層，

client層主要有cli工具，dt工具，外部系統，上層應用。

服務提供層主要有：用戶管理、許可權控制、元數據、業務處理、負載均衡、接入服務、任務調度、數據傳送、訪問計費。

基礎運算層：hdfs、hive、spark、hbase、yarn

數據共享：用戶創建共享資源包，通過共享資源包分享數據給多個用戶。

中間層在大數據體系架構中處於應用和底層組件的橋梁位置。缺少了中間層，會缺少對底層集群服務api的抽象和封裝，也無法對數據進行封閉和保護。

對內訪問進行管控，對外提供統一訪問機制，從而作為一個較完善的系統對外部提供服務。

『捌』 如何構建互聯網金融下的大數據徵信體系

我國復銀行存款高達120萬億,相當於GDP的兩制倍,但實體經濟的企業卻面臨融資難、融資成本居高不下的困境,這可以用銀行業對信用信息的壟斷地位來解釋。

大數據徵信突破了從財務報表、抵押資產和擔保信息評價企業信用的傳統思維,通過企業經營行為得到信用信息,能解決中小企業信用缺失的問題。

通過對已經獲得徵信牌照的八家徵信機構其中四家的信用評分模型的分析可見,目前各徵信機構數據來源、統計口徑、評分模型、評分標准等各方面都存在巨大差異,缺乏統一的介面、規范和公約,所生產的信用產品尚未在互聯網金融平台中得到廣泛應用。

要建立全面的徵信體系,必須鼓勵數據信用信息的標准化和跨行業、跨平台的分享,並且完善消費者個人隱私和信用法規建設。

『玖』 金融大數據分析的數據分流應用

金融大數據分析的數據分流應用
隨著金融大數據技術應用，以及相關業務大數據應用不斷創新，金融機構的數據分析和業務創新，以及數據安全如何深度融合，是當前金融機構信息化面臨的重要挑戰。
銀監會印發《銀行業金融機構信息系統風險管理指引 》(2006年)，其中第二十七條：銀行業金融機構應加強數據採集、存貯、傳輸、使用、備份、恢復、抽檢、清理、銷毀等環節的有效管理，不得脫離系統採集加工、傳輸、存取數據;優化系統和資料庫安全設置，嚴格按授權使用系統和資料庫，採用適當的數據加密技術以保護敏感數據的傳輸和存取，保證數據的完整性、保密性。
銀監會印發《銀行業金融機構全面風險管理指引》(銀監發〔2016〕44號)，其中第四十三條：銀行業金融機構應當建立與業務規模、風險狀況等相匹配的信息科技基礎設施;第四十四條銀行業金融機構應當建立健全數據質量控制機制，積累真實、准確、連續、完整的內部和外部數據，用於風險識別、計量、評估、監測、報告，以及資本和流動性充足情況的評估。
從銀監會的兩次下發指引文件要求中，我們可以看到，針對金融行業的數據分析，相對傳統行業，在數據的採集、存儲和處理過程中，在數據安全性、完整性、業務管理全面性上，有著更為嚴格的要求。
那在金融大數據技術應用領域，如何更高效、安全的實現金融業務數據的精細化採集管理，是其中一個細分的技術領域，也是我們今天探討的話題。
金融業務大數據的採集管理技術需求
金融行業的信息化在眾多異構系統和DT環境中，越來越重視可視化和業務關聯性，在互聯網化金融交易和大數據技術應用的背景下，相關數據採集、分析的技術需求演進出現了新的變化，那就是分別是分流調度管理技術和業務可視化技術。
可視化分析業務，需要採集、分析不同類別的數據，如基礎數據，日誌數據，安全數據或特定業務數據，因此需要分門別類進行分類調度。專業的分析應用需要專業的設備和系統配合。
比如風險監管日趨嚴謹，每家金融機構對貸前風控、貸後風險管理的重視空前提高。而通過信息化手段實現風控能力上，數據准確完整，演算法和模型是風控部署的核心。
現在的金融機構IT架構大多分為在線系統、近線系統與離線系統。在線系統主要面向最終用戶的交易請求;近線系統則針對一段時間內的歷史數據進行存放和進行溯源查詢;而離線系統則對歷史時間的數據進行歸檔，在特殊情況下會被恢復進行使用。
隨著大數據技術的蓬勃發展，金融機構對全量歷史數據的認知有新的變化。如何從歷史數據中挖掘其潛在價值，如何將離線數據在線化以滿足監管部門的需求，是很多銀行開始利用大數據技術解決的問題。
例如徵信，銀行已經能夠獲取社會各類有意義的信息進行記錄，例如網上的各地各樓盤的房價、人行徵信、法院執行紀錄、工商局信息、企業上下游現金流等信息，然後通過這種信息對個人企業進行分析對比，對超常理的數據進行風險警告，便於審計人員快速判斷識別潛在風險。
又比如客戶的POS刷卡記錄，企業上下游流水賬單，交稅信息等等，整個可對企業進行現金流測算。又或者對客戶信用卡還款時間，轉賬時間等等來判斷客戶手中現金或者回款時間，把推薦的理財營銷時間推送給其客戶經理等，實現真正的精準營銷。
總體來說，金融現有的業務需要把數據的有效分析和靈活應用到金融體系中去，而非空談大數據應用。
那在大數據業務分析、內容安全審計和業務應用可視化的應用中，面臨最核心問題，那就是如何把業務流量正確、按需的方式傳遞給所需的數據分析系統。筆者認為需要專業的業務流數據管理系統才能夠精準的識別、分類和分發傳遞。
比如很多運維日誌數據是通過UDP 514傳遞的，那日誌伺服器不需要接受其他內容，針對性採集即可。如交易或徵信業務只需要採集資料庫的Mysql TCP 3306 和Oracle TCP 1521埠往返數據，那分析系統也可降低性能負載，摘取所需數據是當前數據分析的必要措施。
另外不得不說的是流量不少是無用的數據載荷。而常見的分析系統平台大多為千兆速率，那麼網路單介面流量在萬兆或更高流量時候，是增強系統分析系統的硬體配置還是通過數據裁剪方式來部署，那選擇顯而易見是裁剪優化而不是升級分析平台的硬體平台，因為那將是更高昂的硬體攤銷成本。
比如交易數據或徵信數據等，可以進行剝離掉幀頭幀尾和部分封裝協議。數據分析伺服器(比如性能分析類)吞吐量較低，無法承載大流量分析能力，需要將分發流量進行載荷截短，降低數據流量帶寬，提升伺服器分析效率。
金融大數據採集分析應用建議使用專業分流技術
上述的金融業務可視化分析以及IT系統環境運維過程中問題，是我們常見的數據採集、歸類、提取再分發分析的技術需求和環境。
因此在金融大數據識別、分類採集、分發存儲等應用方面建議使用專業數據分流技術，因為其系統的精細化數據流管理功能為相關業務應用提供專業能力的保障，而這個數據分流應用並已在諸多的行業的運維和業務應用可視化領域成熟應用。