金融行业大数据2016

Ⅰ 大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟

大数据时代的到来，改变的不仅仅是传统的商业模式，更深入到人们的生活、工作等各个环节，以及人们的传统观念之中。随着互联网的发展，信息交流也在不断加速，大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟，特别是越来越多的政府机构与公司组织都已经把大数据应用作为了重要的一环。
大数据不仅是一场颠覆性的技术革命，更是一种思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革。那么，大数据在社会生活中都有哪些运用与实践呢 在瞬息万变的时代，行业信息也显得愈发重要，数据猿编辑在此为您做详细解析。
大数据助推金融机构的战略转型
随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，未来将迎来一个大数据浪潮。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要手段。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术与应用上的突破，实现现有风控模型体系的升级，探索基于场景化的新消费金融市场，并提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
大数据提升科技管理系统升级
“在物联网产生之前，或者大的传感器产生之前，我们的采集数据来源于访谈、测量或者是记录在纸上，那个时候我们的数据量比较少，而如今，主要靠科学仪器获取大量源源不断产生的数据，数据产生的量非常大，而且复杂度非常高。”正如中国科学院计算机网络信息中心大数据部主任、CODATA中国委员会秘书长黎建辉所言，从手工记录到仪器采集，大数据正发生着翻天覆地的变化。
在智能汽车研发方面，重要的一项工作就是大数据分析。福特汽车早已把大数据应用到了公司生产的每一个环节里面，无论是商品的价格、消费者理想的汽车状态，还是公司应该生产的车型以及这种车型采购的零部件，抑或汽车应有的设计构造，福特汽车已将大数据应用深入骨髓。车联网时代的到来，让大数据应用于汽车领域越来越广泛。
大数据促进政务大数据共享进程
如今，政务大数据共享还没真正落实，有些政府部门基于风险考虑而不敢将管理数据拿出来与其他部门共享。主要原因是担心共享会带来负面影响和不利后果，要么害怕共享时暴露出本部门原有数据不真实、不精确而问责，要么认为“数据安全与保密比共享更重要”、采取封闭行为更妥当。
大数据时代的到来，给政府管理变革带来了新的契机。2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》明确提出“推动政府数据开放共享”;2016年12月国务院通过了《“十三五”国家信息化规划》，提出要打破各种信息壁垒和“孤岛”，推动信息跨部门、跨层级共享共用。如何推动政府部门数据共享，打破信息壁垒和“数据烟囱”，优化政府管理流程和提升协同治理能力，已经成为当务之急。
大数据加速能源产业发展及商业模式创新
能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。
大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业：(1)石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中，可以利用大数据分析的方法寻找增长点，利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率，也可帮助下游销售挖掘消费规律，优化库存，确定最佳促销方案。(2)智能电网：利用大数据实时监测技术监测家庭用电量特征，帮助电力公司调配电力供给，为客户提供最佳用电方案。(3)风电行业：进行风电场分布式风机的在线监测，周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析，生成警报、允许维护人员可视化和管理数据，简化大规模监测系统的部署。
大数据推动天文学、微生物研究迈入新阶段
天文学作为一个典型的大数据应用领域，同样需要通过标准化和一系列规范实现全球的天文科学数据的共享与交易。为了解决国际上天文大数据的开放、共享以及数据间的操作问题，天文学家提出了虚拟天文台的构想，这是一个通过先进的信息技术将全球范围内的研究资源无缝透明连接在一起而形成的数据密集型网络化天文研究与科普教育平台。
在谈及大数据对天文学方面的贡献时，中国科学院国家天文台信息与计算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奥秘，大数据正在发挥越来越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通过研究和开发云环境下微生物数据存储和计算等一系列关键技术，形成完善的微生物数字资源体系、知识发现平台和大数据服务平台，建立具有国际影响力的微生物数据库，实现我国微生物领域数字资源建设的突破。
大数据助推国家健康医疗服务新模式
当前，随着经济社会发展和人民生活水平的提高，人民群众在健康方面的需求更加迫切和多元化，这就为健康产业和医疗服务新模式新业态构造创造了良好的生态条件，健康医疗大数据以其广泛的应用性和特殊性未来将对经济发展产生重大贡献，必将成为我国国民经济的重要支柱产业。
据悉，6月20日，国家卫生和计划生育委员会副主任金小桃透露，组建以国有资本为主体的三大健康医疗大数据集团公司主要是为了落实党中央“没有全民健康就没有全面小康”及“推进健康医疗大数据应用”的精神，落实国务院办公厅47号文件要求，推动国家健康医疗大数据应用发展。这三大集团将以国家队的形式来承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设任务，努力为提高群众获得感、深化医改新动力和增强经济发展新动能作出新贡献。
大数据构建智能交通和推动智慧城市发展
“智能交通”概念的提出，源于日益严重的交通拥堵和出行需求的复杂多元化。但是，在交通数据资源充足的情况下，如何才能真正让数据变“活” 网络地图的智能路线规划、实时路况、路况预测是交通数据价值的最佳体现。
6月14日，WGDC2017全球地理信息开发者大会进入到第二天，网络地图开放平台总经理李志堂、主任架构师张绍文、内容生态总经理刘斌共同出席“空间大数据+智能交通峰会”，从地图大数据、人工智能导航、数据内容升维表达等角度阐述了网络地图在构建智能交通和推动智慧城市发展中的作用。
大数据让人们的生活更加方便快捷
日常生活中，大数据帮助电商平台打造更极致的用户体验，尤其是网购狂欢节，电商由于提前对消费者需求做了充分调研，因此更能抓住消费者的心理，通过大数据优化产品的质量。而方兴未艾的智慧旅游，避免了旅游旺季各大旅游景点人数太多从而降低游客的好感度，特别是网络大数据通过数据分析，及时了解景区内的状况，帮助游客合理安排出行、提供智能服务。
而据经济之声《天下财经》报道，在今年的亚洲消费电子展上，京东、苏宁等企业携大数据与人工智能，打造智慧物流产业链。伴随着电商行业的迅猛发展，消费型物流需求激增，智慧物流有望成为快递业下一个重要的突破口。这些都必将在一定程度上改变人们的生活，成为大数据带给大家最直接的福利。
技术的不断更新发展，让数据的价值被重新发现和定义，进而带来整个社会的变革。如今的大数据行业，正显示出朝气蓬勃的生命力，我们在享受这个时代赋予便利的同时，也将对其进行改变与创新。大数据，想说爱你真不容易。

Ⅱ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。版
2.证券数据分析：通过建立数据模权型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

Ⅲ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

大数据金融市场前景广阔，深度开发大数据金融工具，或将重构整个金融行业。预计未来5到回10年，金答融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。
大数据金融作为一个综合性的概念，在未来的发展中，企业坐拥数据将不再局限于单一业务，第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中，大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上，实现多元业务的融合。
伴随互联网金融纵深发展，大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的方式革新，未来走向精细化和专业化。今后大数据金融行业的努力方向，应该是以完备的大数据为基础，基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务，以及数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案等。

Ⅳ 大数据金融是不是互联网金融

1. 不是的。

2. 互联网金融(ITFIN)是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融ITFIN不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后(尤其是对电子商务的接受)，自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域。2016年10月13日，国务院办公厅发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案的通知》。

3. 大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。

(4)金融行业大数据2016扩展阅读:

互联网金融发展历程：

中国互联网金融发展历程要远短于美欧等发达经济体。截至目前，中国互联网金融大致可以分为三个发展阶段:第一个阶段是1990年代~2005年左右的传统金融行业互联网化阶段;第二个阶段是2005-2011年前后的第三方支付蓬勃发展阶段;而第三个阶段是2011年以来至今的互联网实质性金融业务发展阶段。在互联网金融发展的过程中，国内互联网金融呈现出多种多样的业务模式和运行机制。

Ⅳ 大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战
A 具有四大基本特征
金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。
随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。
大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
具体来说，大数据具有四大基本特征：
一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。
三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。
B 重塑金融行业竞争新格局
“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：
大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。
金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。
大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。
大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。
数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。
美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。
英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。
C 打造高效金融监管体系
大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。
侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗
全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。
大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系
美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。
美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。
D 数据整合困难
应用经济指标预测系统分析市场走势
IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。
追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化
当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。
2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。
美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。
提供广泛的投资选择和交易切换
日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。
利用云端数据库为客户提供记账服务
日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。
为客户定制差异化产品和营销方案
金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。
一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。
催生并支撑人工智能交易
“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。
推动金融产品和服务创新
E 面临三大挑战
目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。
据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。
数据安全暗藏隐患
大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。
人才梯队建设任重道远
人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

Ⅵ 为破局而生，情报分析师决胜大数据

大数据时代，谁拥有数据，谁也就拥有财富。

数据服务产业的发展，提高数据的应用水平，所离不开的关键核心都是专业的情报分析师。

通常所说的大数据分为三种，企业数据、公权机构数据和开源网络数据。前两种可供挖掘和应用的价值有限，目前世界上各国所重视的都是开源网络数据。

挖掘大数据价值，获取目标对象（人物、事件、机构、项目等）精确可靠的信息，需要经由情报分析师充分利用自身的技术、方法、经验和手段，建立和理清调查任务内在的逻辑关系，通过综合研判，才能从纷繁冗余的数据中找出价值。

大数据是座挖不完的“钻石矿”，随着科学技术的发展，每个人的生活都与大数据息息相关，同时随着国家政策对于大数据等前沿技术的愈发重视，大数据行业已逐步形成了一个万亿级别的市场。

截至2018年底，致力于打造“中国数谷”的贵州省会贵阳正推动大数据与相关领域深度融合，全国人大代表、贵阳市市长陈晏表示，贵阳建成大数据产业园10个，大数据企业1632家，全年企业主营业务收入1000亿元人民币。在推动大数据与实体经济、社会治理等方面，贵阳市“融”出了新动能、新前景、新生活、新效率。贵阳市政府数据已实现100%共享交换，向社会免费开放618余万条数据。

基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。2009年，美国科学家委员会(NSTC)就发布了《开发数字数据的威力》报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考《大数据白皮书(2016)》，2016年全球大数据核心产业规模约为300亿美元，预计2020年有望达到近600亿美元。

中国亦将大数据视为新经济的重要支撑。2014年“大数据”首次出现在《政府工作报告》，奠定了行业快速发展的政策基础。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策，推动大数据行业的发展。

根据中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业规模(包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务)为4700亿元人民币，同比增长30%，且预计2020年这一规模有望赶超1万亿，年均复合增速近30%。其中，大数据核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年为329亿元。

目前中国金融数据体量位居全球第一，其中金融行业数据量是数据的重要贡献和使用机构，互联网金融占据相当大的比重，活跃的交易账户和交易事项为金融领域贡献了大量可供挖掘的有价数据。

受互联网金融的影响，金融行业大数据也迎来了迅速发展，大数据在金融行业正实现全面普及应用。大数据在金融行业的应用，除了传统的风险管理、运营管理及业务创新外，近年金融行业大数据应用呈现新的趋势，主要包括高频金融交易、小额信贷、P2P放款审核、客户管理、精准营销等。

随着大数据发展和应用的持续推进，未来金融大数据行业中的机构和企业将围绕建立新的金融环境而竞争，主要表现在围绕生态圈、战略和产品三个层面的竞争，并由此确定金融行业企业的市场地位及竞争力。因此，金融机构、互联网企业都不会局限于某一个层面的发展，更倾向于多维度、多层面的布局。

此外，A股上市公司在大数据产业的各个领域布局广泛，目前A股大数据概念板块中，有118个标的，但是在各个子版块中有较强变现能力的龙头企业的数量却很少，对于一些概念炒作，没有核心技术能力的公司，很容易因为一些市场环境的变化，产生大幅下跌，让投资者蒙受损失。

由此可见，大数据进一步发展急切需要综合解决方案提供商，专注于利用当代最先进的IT技术推动企业和政府部门在管理和商业模式上的创新发展，提供综合解决方案，包括运营支撑、大数据、移动互联网解决方案等。最终形成电信+政府+金融的大数据全面布局。

内生外延布局金融大数据，业务协同发展。在公共安全、运营商等传统大数据业务将大数据平台和应用技术研发落地，继而可将经验快速复制到金融、农业等其他领域。形成强协同效用。

大数据是未来的发展趋势，现今人人也都可以谈一点大数据，任何行业都可以直接间接的与大数据相关联，但是真正专业应用大数据技术的公司却也屈指可数，更难辨别出真正具有大数据业务变现能力的企业。

身处信息爆炸的时代，要想透过大数据去发现背后的真相，也并不是一件易事。

术业有专攻，作为企业方需要有意识培养大数据技术和情报分析师等专业人才，而作为个人也要有意识培养情报分析师思维，如此才能真正将大数据为己所用，如此也才能在未来市场的角逐中不被淘汰出局。

未来，每一个人都离不开对于数据的分析。

Ⅶ 金融大数据分析的数据分流应用

金融大数据分析的数据分流应用
随着金融大数据技术应用，以及相关业务大数据应用不断创新，金融机构的数据分析和业务创新，以及数据安全如何深度融合，是当前金融机构信息化面临的重要挑战。
银监会印发《银行业金融机构信息系统风险管理指引 》(2006年)，其中第二十七条：银行业金融机构应加强数据采集、存贮、传输、使用、备份、恢复、抽检、清理、销毁等环节的有效管理，不得脱离系统采集加工、传输、存取数据;优化系统和数据库安全设置，严格按授权使用系统和数据库，采用适当的数据加密技术以保护敏感数据的传输和存取，保证数据的完整性、保密性。
银监会印发《银行业金融机构全面风险管理指引》(银监发〔2016〕44号)，其中第四十三条：银行业金融机构应当建立与业务规模、风险状况等相匹配的信息科技基础设施;第四十四条银行业金融机构应当建立健全数据质量控制机制，积累真实、准确、连续、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测、报告，以及资本和流动性充足情况的评估。
从银监会的两次下发指引文件要求中，我们可以看到，针对金融行业的数据分析，相对传统行业，在数据的采集、存储和处理过程中，在数据安全性、完整性、业务管理全面性上，有着更为严格的要求。
那在金融大数据技术应用领域，如何更高效、安全的实现金融业务数据的精细化采集管理，是其中一个细分的技术领域，也是我们今天探讨的话题。
金融业务大数据的采集管理技术需求
金融行业的信息化在众多异构系统和DT环境中，越来越重视可视化和业务关联性，在互联网化金融交易和大数据技术应用的背景下，相关数据采集、分析的技术需求演进出现了新的变化，那就是分别是分流调度管理技术和业务可视化技术。
可视化分析业务，需要采集、分析不同类别的数据，如基础数据，日志数据，安全数据或特定业务数据，因此需要分门别类进行分类调度。专业的分析应用需要专业的设备和系统配合。
比如风险监管日趋严谨，每家金融机构对贷前风控、贷后风险管理的重视空前提高。而通过信息化手段实现风控能力上，数据准确完整，算法和模型是风控部署的核心。
现在的金融机构IT架构大多分为在线系统、近线系统与离线系统。在线系统主要面向最终用户的交易请求;近线系统则针对一段时间内的历史数据进行存放和进行溯源查询;而离线系统则对历史时间的数据进行归档，在特殊情况下会被恢复进行使用。
随着大数据技术的蓬勃发展，金融机构对全量历史数据的认知有新的变化。如何从历史数据中挖掘其潜在价值，如何将离线数据在线化以满足监管部门的需求，是很多银行开始利用大数据技术解决的问题。
例如征信，银行已经能够获取社会各类有意义的信息进行记录，例如网上的各地各楼盘的房价、人行征信、法院执行纪录、工商局信息、企业上下游现金流等信息，然后通过这种信息对个人企业进行分析对比，对超常理的数据进行风险警告，便于审计人员快速判断识别潜在风险。
又比如客户的POS刷卡记录，企业上下游流水账单，交税信息等等，整个可对企业进行现金流测算。又或者对客户信用卡还款时间，转账时间等等来判断客户手中现金或者回款时间，把推荐的理财营销时间推送给其客户经理等，实现真正的精准营销。
总体来说，金融现有的业务需要把数据的有效分析和灵活应用到金融体系中去，而非空谈大数据应用。
那在大数据业务分析、内容安全审计和业务应用可视化的应用中，面临最核心问题，那就是如何把业务流量正确、按需的方式传递给所需的数据分析系统。笔者认为需要专业的业务流数据管理系统才能够精准的识别、分类和分发传递。
比如很多运维日志数据是通过UDP 514传递的，那日志服务器不需要接受其他内容，针对性采集即可。如交易或征信业务只需要采集数据库的Mysql TCP 3306 和Oracle TCP 1521端口往返数据，那分析系统也可降低性能负载，摘取所需数据是当前数据分析的必要措施。
另外不得不说的是流量不少是无用的数据载荷。而常见的分析系统平台大多为千兆速率，那么网络单接口流量在万兆或更高流量时候，是增强系统分析系统的硬件配置还是通过数据裁剪方式来部署，那选择显而易见是裁剪优化而不是升级分析平台的硬件平台，因为那将是更高昂的硬件摊销成本。
比如交易数据或征信数据等，可以进行剥离掉帧头帧尾和部分封装协议。数据分析服务器(比如性能分析类)吞吐量较低，无法承载大流量分析能力，需要将分发流量进行载荷截短，降低数据流量带宽，提升服务器分析效率。
金融大数据采集分析应用建议使用专业分流技术
上述的金融业务可视化分析以及IT系统环境运维过程中问题，是我们常见的数据采集、归类、提取再分发分析的技术需求和环境。
因此在金融大数据识别、分类采集、分发存储等应用方面建议使用专业数据分流技术，因为其系统的精细化数据流管理功能为相关业务应用提供专业能力的保障，而这个数据分流应用并已在诸多的行业的运维和业务应用可视化领域成熟应用。

Ⅷ 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

Ⅸ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我国依然处于市场的早期阶段。近年来，全国各地积极发展大数据产业，相关政策明确提出推动大数据发展和应用。预计未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。