金融大数据研究

目的：通过对股票数据进行可视化，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。摘要：随着我国经济的发展，经济体制改革以及金融体制改革的深入，证券投资已经成为国民经济运作的一个不可缺少的部分，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。通过此次数据分析，可以发现在选定的三支股票收盘价中，最高的是亚马逊；大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动；唯有的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系；利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。关键词：金融,股票,收盘价,成交量一、案例背景股市是市场经济的必然产物，在一个国家的金融领域之中有着举足轻重的地位，并且对人们的经济生活有着越来越深刻的影响。随着证券市场的逐步规范，人们的投资理念在不断提高，在资本市场中逐渐形成与银行、保险三足鼎立之势。而且，它在筹集资金时，速度最快，能力最强，成本最低，最符合市场经济的规律。因此它的发展速度也是最快的。但是，股市的暴跌暴涨会对金融市场产生很大的震荡，将会直接影响到金融市场的稳定和经济的健康发展。此次案例分析的数据包含了标准普尔500指数中找到的所有公司的历史股票价格，时间跨度为5年，从2013年2月8日至2018年2月7日，包括股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量，此次案例主要分析的是AMZN（亚马逊）公司的股票情况，利用股票技术指标对股票收盘价等数据进行可视化，观察市场走势。二、案例问题股票市场作为一种影响因素众多、各种不确定性共同作用的复杂巨系统，其价格波动往往表现出较强的非线性的特征。另外，股市需处理的信息量往往十分庞大，对算法有较高的要求，用EXCEL来进行操作会略显麻烦且不尽如人意，使用Datafocus产品就可以快速处理大量数据，分析的准确性也高。三、案例分析（一）综合分析1.对比股票收盘价首先从标准普尔500指数中找到的所有公司中任意选取三支股票。在这里，我选择了“AAPL（苹果）”、“AMGN（安进）”和“AMZN（亚马逊）”作为对比。图1 三支股票收盘价对比情况从图中可以观察到，亚马逊的股票收盘价最高，其次是安进，最低的是苹果，且可以发现AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。（二）AMZN股票分析1.收盘价变动从图1中可以观察到，股价最高且波动最大的是AMZN（亚马逊），因此接下来就针对亚马逊的股票价格进行分析。首先将亚马逊的股票价格单独拎出来，观察收盘价的走势及波动情况。图2 AMZN的收盘价变动情况从上图可以明显的看出，大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况。2.股票每日交易利用股票的收盘价减去股市的开盘价，观察亚马逊股票的每日交易价格变动以及每日的交易量情况。图3 AMZN的每日股票交易变动从上图可以观察到，亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候。3.股票涨幅接着对亚马逊股价的涨跌幅进行计算。图4 AMZN股票的涨跌幅观察图4，可以发现亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动。4.股票价格波动对股票价格的波动进行计算，观察价格对成交量的影响。图5 每日股票价格波动情况从上图可以发现，股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。5.MA-移动平均移动平均就是固定窗口然后滑动窗口计算多日收盘价的平均值。通过计算移动平均可以更加准确的观察股票的收盘价格。图6 AMZN每周收盘价的移动平均从图中可以直接看到，对比图2可以观察到，将股票收盘价进行移动平均后，股价的上升幅度明显小于原本的收盘价。6.MACD-指数异同移动平均MACD 是一种常见的股价技术分析工具，由一组曲线与图形组成，通过收盘价快变及慢变的指数移动平均值之间的差计算出来。指数异同移动平均是由双移动平均线发展而来，由快的移动平均线减去满的移动平均线，意义与双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。图7 指数异同移动平均线观察上图，红色柱体代表MACD大于0的部分，绿色柱体代表小于0的部分。从图中可以看出，亚马逊的股价红色部分占大多数，代表亚马逊的股价上升的部分大于下跌。（三）数据看板最后将这7个结果图导入“股票数据可视化”数据看板中，为了使数据看板更为美观，在全局样式中选择第三个预设样本，选择“自由布局”。操作结果如下：图8 数据看板四、结论综上所述，在此次案例的对比中，股票收盘价最高的是亚马逊，其次是安进，最低的是苹果，且AMZN（亚马逊）的股票收盘价明显高于其他两家公司，但其波动程度也明显大于其他两家公司。大约从2015年2月4日起，亚马逊的股票价格打破原本的僵局，开始迅速攀升，但中途也出现了明显的下跌情况；亚马逊的股票成交量没有太大程度的波动。唯二的两次波动发生在两次交易价变动最大的时候，一次是股价下跌最严重的时候，另一次则是在股价上涨最大的时候；亚马逊的股价涨跌幅的平均值是0.13%，大致在0上下浮动；股票价格波动对股票的成交量有着非常巨大的影响，两者存在明显的强相关关系。利用移动平均，将股票收盘价进行移动平均后，发现股价的上升幅度明显小于原本的收盘价；指数异同移动平均也可以观察到，亚马逊的股价上升的部分大于下跌。五、对策建议1、根据分析的情况进行归纳，观察股票市场走势，让一般投资者能更简单地去了解此刻股票的情况。2、股市有风险，入市需谨慎。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

企创网：近年来，中国金融业发展迅速，从传统金融到新金融领域，从支付到理财信贷再到技术应用，金融与新兴科技的融合发展推动了一波又一波新浪潮。随着国内金融行业整体监管趋严，金融科技公司为获得更加广阔的发展空间，纷纷出海，寻求新的发展机遇。对于金融科技出海，读者或许有这样的困惑：金融科技出海是什么？在众多的国家和地区中，如何选择展业市场？应该向海外输出什么产品或服务？金融科技出海将面临怎样的挑战，未来又会是怎样的发展趋势？亿欧智库希望通过《2019金融科技出海研究报告》解答上述问题，帮助出海企业、投资人以及每一位关注金融科技出海的读者，对金融科技出海有一个客观、理性的思考。什么是金融科技出海？“出海”是近年来中国企业开展国外业务时频繁提及的概念，但其目前尚无广泛认同的定义。经过与行业专家和业内人士广泛探讨，亿欧智库认为：出海指中国企业关注海外市场的发展机遇，基于中国的业务模式和技术应用，向海外市场拓展产品和服务的行为。关于出海与全球化的关系，亿欧智库认为：出海是全球化3.0阶段中国走向全球化的新征程。在出海定义的基础上，亿欧智库对金融科技出海进行了界定，认为主要特征有三点：一、立足中国。业务发展之初，在中国注册成立公司，包括设立公司、输出技术和经验、海外创业三种形式。二、拓展海外市场。在海外市场中发展金融科技产品和服务。三、实现与目标市场共赢。与目标市场在金融科技产品和服务等方面共同发展。金融科技出海企业如何选择展业市场？基于联合国对世界地理划分的七大区域，并根据各区域的互联网普及率、经济社会发展水平、金融基础设施建设情况和金融科技发展情况，亿欧智库将这七大区域分为发达市场和新兴市场两类进行分析。发达市场互联网普及率高，经济社会发展水平高，金融基础设施建设完善，金融科技发展成熟。在地理区域上，包括北美和欧洲与中亚地区。新兴市场互联网普及率相对较低，经济社会发展水平增速高，金融基础设施建设逐步完善，金融科技尚未形成稳定的发展格局。在地理区域上，包括东亚与太平洋地区、南亚、中东与北非地区、撒哈拉以南非洲地区和拉丁美洲与加勒比海地区。在报告中，亿欧智库从海外市场的经济社会发展水平、金融基础设施建设和金融科技发展现状三个维度，对每一个市场的发展概况进行了具体研究。以东亚与太平洋地区为例：经济社会发展水平：经济、健康和教育发展在新兴市场中位于前列，但人口增长较为缓慢，整体经济社会发展水平在新兴市场中较高。金融科技发展现状：东亚与太平洋地区总体金融科技发展处于起步阶段。从金融科技企业数量来看，新加坡、印度尼西亚和马来西亚的金融科技发展较好，此外各国的发展也各有侧重。从发展领域来看，东亚与太平洋地区国家多以发展支付为主，具体发展情况与中国2012年前后相似度高，所以一定程度上可以借鉴中国近年来的发展模式。金融基础设施建设：支付体系方面，以现金为主要支付方式；政策监管方面，借鉴欧洲的监管机制，推出金融科技监管沙盒；征信风控方面，征信系统数据难以匹配，征信体系尚不完善。应向海外输出什么产品或服务？从当前金融科技出海发展情况来看，中国金融科技公司出海主要有自营、参股控股和合作三种模式：自营，在海外设立分公司，获取相关业务牌照，自行在海外运营和拓展业务；参股控股，以投资并购的方式，入股当地公司，实现业务和场景在海外的布局；合作，在海外设立合资公司，输出商业模式，与当地公司共同经营和发展业务。从金融科技出海领域来看，中国金融科技公司主要经历了从产品输出、复制中国模式到技术输出、注重本地化运营的出海进程。在总体的金融科技出海发展中，首先是支付公司拓展海外业务，通过投资并购、战略合作等多种方式打开海外市场，在各个国家建立金融基础设施的支付体系；紧随其后，理财借贷公司依靠在国内相对成熟的商业模式，借鉴支付公司的出海路径和发展模式，开拓国际市场；而后，基于中国多年技术积累产生的实力，一些互联网头部公司和金融科技公司选择输出经验和技术，以科技赋能金融发展。亿欧智库认为，随着金融科技出海发展进程的进一步加快，提供技术服务、以科技赋能金融的出海模式将成为未来金融科技出海的主要发展方向和利润增长点。此外，亿欧智库梳理了蚂蚁金服、腾讯金融科技、度小满金融和京东数科这四家头部公司的金融科技出海布局，并对其金融科技出海战略和发展历程进行具体研究。金融科技出海的挑战和未来发展趋势？相较于发达市场完善的金融科技发展格局和更高的竞争壁垒，新兴市场拥有较大的人口红利，且经济社会发展水平增速高，金融基础设施建设逐步完善，尚有广阔的金融科技市场等待开拓。在新兴市场，部分国家政治局势不稳定会带来金融风控的难题，不同国家在监管力度和政策制定方面存在差异。此外，如何处理好政府关系、实现本地化发展、聘用金融科技人才，也是金融科技出海企业发展面临的难题。展望未来，亿欧智库认为，在出海模式方面，与当地金融机构合作将成为中国金融科技公司首选发展模式；在出海领域方面，提供技术服务、以科技赋能金融将是未来主要发展方向；在出海领域方面，东亚与太平洋地区和南亚仍有持续发展的空间，拉丁美洲与加勒比海地区或将成为下一个金融科技出海爆发地。报告来源：亿欧智库

国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心于2019年5月23日落户湖南金融中心。红网时刻6月24日讯（记者 王娟娟 通讯员 王超）6月23日，国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心与全球最大的中文开发者（软件程序员）互联网社区CSDN（Chinese Software Developer Network）签署合作共建协议，双方将充分发挥金融大数据和人才培育优势，打造“产、学、研、用”深度合作样板，形成学生培训认证、实习就业、科研开发、成果转化的标杆模式。CSDN创立于1999年，致力于成为IT技术人交流和成长的家园。今年5月， 长沙市政府与CSDN签署建设软件开发者中心城市的战略合作协议，CSDN总部落户长沙，将在长沙积极营造开发者产业生态，吸引中国开发者及其上下游服务产业虚拟和实体聚集，助力软件名城发展。国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心于2019年5月23日落户湖南金融中心，作为国家金融大数据行业及湖南金融中心重大公共基础设施，承担大数据高端研发、大数据创新展示、大数据人才培养等方面的职能。据介绍，双方将联合打造培训认证、实习就业平台，提高学生的专业水平、实际工作能力和社会适应能力；打造金融科技联合研发平台，提升双方业务研究、科研开发和技术创新能力；联合高校及产业人力资源和设备资源，向社会提供服务，实现“产、学、研、用”结合的社会效益。国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心负责人表示，研究中心将携手CSDN一起，在长沙市政府、湖南湘江新区管委会的指导和支持下，结合“长沙软件产业再出发”“湖南金融中心科技普惠”等发展战略，继续致力于推动金融大数据产业发展，以金融大数据基础设施建设为依托，以服务政府、企业及金融机构为目标，落实金融服务于实体经济的政策方针，努力打造国家级金融大数据创新平台。

金融行业和大数据共建新一代“数据驱动型”金融企业，优化运营效率，提升管理水平，最大程度降低金融风险。金融业的现状如何？大数据是继云计算、物联网之后IT产业的又一次技术变革。所谓“大数据”，就是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。这些数据的规模庞大，以至于不能用GB或TB来衡量。随着金融企业数字化转型，金融企业对于自身大数据的需求越来越明显，场景也越来越具体化。虚拟化及电子化交易，成为大数据时代金融行业发展的特征。能否充分利用自己的数据优势，将成为金融机构转型升级的关键。因此，积极针对大数据布局，从战略层面应对大数据时代的挑战，推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构，将获得比同业更高的效率。从而，有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力，并由此培育出自己的信息核心竞争力。“大数据”为金融企业带来什么？以前，人们只把“数据”看做是客户来办理业务过程中所产生的一种附属物。现在，在客户办理业务的信息中，蕴含着客户各种各样的需求，如果把成千上万条这类的信息积累下来，就能精准地洞察客户需求，从而设计出满足客户需求的新产品，实现个性化营销。可见，数据已成为企业的核心资产，掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略，这也就意味着巨大的投资回报。企业战略也将从“业务驱动”转向“数据驱动”，数据化决策是企业未来的发展方向。对数据进行有效的管理和运用，能使企业在转型变革过程中拥有绝对的核心竞争力。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、分析企业内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。大数据最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在信息有限、获取成本高昂的时代，让身居高位者凭借个人经验和直觉做决策，情有可原。但是，在大数据时代，就要让数据说话！永洪的解决方案永洪为金融企业提供战略与战术兼备的解决方案。业务架构面对大数据的挑战，在战略层面上，金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，落实大数据运营中心；在战术层面上，通过运营优化、管理提升、风险控制等应用，全面提升金融核心价值和竞争力。图 | 银行大数据运营中心建设架构图银行大数据运营中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标，主要体现为:1、以用户数据为核心的运营优化，通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析，全面提高运营效率。 2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升，通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。 3、利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判，实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用，加强对商业银行风险的识别、评价和预答，有效防范金融风险。技术架构图 | 永洪科技MPP数据集市架构图从数据源到最终展现分成如下几层——·ETL层:采用PC server作为ETL前置机，将数据清洗、转换、装载。·离线分析计算平台:采用Hadoop分布式存储，支持结构化和非结构化数据存储，并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out)，可将存储层的数据进行加工。根据分析需要，可进行数据模型计算、挖掘分析等时效性低的大规模批量计算任务。·实时在线分析平台:采用永洪高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用，每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据，数据被分布式存储在每个节点上，同时又做好了备份。数据按照列存储的方式，被高效压缩，打好标签，存储在磁盘中。当需要查询计算时，采用内存计算来进行数据计算，并且每台机器节点会同时计算，最终会将结果送应用层做展现。·应用层:利用永洪敏捷BI提供自服务分析工具，对离线和在线分析平台中的数据进行自服务可视化展现。无论是终端用户还是IT开发人员都可以通过主流浏览器来访问BI系统，用户还可通过移动终端来访问系统。BI系统提供系统监控、权限多级管理、多维数据分析等功能，同时还支持自服务式报表设计和数据分析。永洪方案的价值1.高性价比，低TCO整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贯的小型机去支撑高并发、海量数据计算和数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。2.敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化数据层敏捷:数据层无需做数据的预先汇总计算，只要将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起的实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。应用层敏捷:采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。对终端用户来说，也非常简单易用。3.自服务式和探索式多维分析基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。前端系统具备过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等交互和分析能力，用户可以通过其发现问题、找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。4.高可用性离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，即使客户数据量达到上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展，可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。5.高并发性在线分析平台支持高并发。永洪的分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术，可基于多台存储和计算节点并行工作，非常适合海量数据的实时数据分析。永洪BI操作起来十分简单，只需点击拖曳几下分析指标，系统就自动生成了所需报表。这极大地方便了该行那些没有技术背景的业务人员和运营人员独立自主地完成大数据分析操作，让决策者的任意需求都可以在一天内实现。它真是一个高性能的行长驾驶舱系统。——中信银行IT科技部 他们都在用Yonghong服务美的 | 格力 | 联迪 | 海天 | 科达泰康保险 | 佰仟金融 | 华夏银行宝宝树 | 艾瑞集团 | 猎聘 | 伊美尔浙江电力 | 太原电力 | 锦程物流人人都是数据分析师BI可视化和分析可视化入门教程从入门到精通，数据分析师必看的14篇文章可视化图表入门教程 | 三步制作一张动态报表

在银行业每年高达千亿人民币的金融科技投入中，哪项新技术应用最广泛？答案是“大数据”。据互联网金融协会一份调研显示，在50多家调研银行中，高达98%已在多个场景中广泛应用大数据技术。这背后，是因为银行业天然离大数据最近：积累了海量数据、数据历史长、质量高、可挖掘空间大，银行经营的所有关键环节都离不开数据。为了打好这场大数据决战，国内外银行都毫不吝啬于配置大数据人才：美国富国银行号称有10000多名数据人员；国内一家国有行在总分行层面构建了一支450人的数据分析师队伍，从而满足大数据分析应用相关的工作需求，进一步完善大数据底层基础设施。然而，要深度挖掘大数据的潜力、搭建强大的大数据基础设施，光靠银行自身是不够的，这方面科技公司行动早，在大规模的投入中对数据认识更深刻，显然已经成为银行需要借力的重要伙伴。金融数据：潜力极大的“宝藏”当前，金融业的竞争越来越集中于数据上，行业有种说法“数据即资产”、“得大数据者得天下”。不过大数据市场空间有多大？据IDC数据，2020年中国大数据相关市场收益预计达到104.2亿美元，其中，金融是大数据行业最大的细分市场，市场占比超过了20%。这意味着金融行业大数据相关市场收益，已经超过了百亿人民币。而这一市场还在高速增长中。尤其是随着银行业金融科技转型提速，大数据能力关系到每一项业务和每一个运行环节，也必然成为金融行业的关键基础设施。一方面，零接触金融、金融业务线上化迁移，都促使金融业基础设施承受越来越大的压力。IDC报告显示，全球数据每年增长速度约为40%，海量多样化数据保护要求越来越高。另一方面，大数据基础设施承载了大量核心业务如精准风控、精准营销、反欺诈等，运用科技提升金融业基础设施的数字化能力成为必然选择。2019年8月，央行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》提到，“建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。”无疑，这给银行业大数据基础设施建设，提供了很好的指引。这方面，大型银行是行业先行者，正在把大数据能力打造成为银行真正的核心竞争力之一。比如，2019年以来，工行在金融同业中首次实现大数据服务云全面实现分布式和国产化转型；另一家大行建行在2020年上半年完成大数据云平台自用区的部署，同步支持44个基于大数据云平台应用的开发建设。大数据分析还大大提升了银行的客户精准服务等能力。比如交行2020年上半年搭建数据运用管理平台，带动AUM增长26%；平安银行完善大数据技术平台，促进“天天成长C”等理财产品购买转化率提升了60%。一些国外的领先银行也利用大数据已经取得了较大竞争优势。如花旗银行亚太地区，近年来有25%利润来自于数据挖掘；汇丰银行通过数据挖掘开展交叉销售，使客户贷款产品响应率提高了5倍。不过，这场大数据决战才刚开始，更多银行面临着数据挖掘的难题。“数据宝藏在那儿，但却不知道如何挖掘。”一位银行从业者表示。《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》显示，中小银行的数据治理基本处于萌芽期，达91%的中小银行尚未开展有效的数据治理工作。这意味着，大数据运用在银行业还有巨大的提升空间。同时，目前银行业现有技术难以满足大数据基础设施需求，存在多样化平台管理难、对数据分类整理及深度挖掘分析能力有待加强、海量大数据保护和运用难、缺乏有效的数据治理、复杂大数据环境运维难等痛点。在此之下，借助合适的金融科技解决方案，成为银行等金融机构做好大数据基础设施的方式。强者已然脱颖而出相比过去，金融大数据平台的角色已经发生了明显的改变，从过去的被动对内协助管理，变为现在的主动对外支持业务决策。这方面传统银行的大数据分析能力还存在欠缺。除此之外，银行业之所以对大数据运用不足，从根本上来看，不仅要把数据治理上升到战略层面，使其成为业务部门的工具，更重要的是能让数据快速给业务带来价值。这就需要借助专业的合作伙伴。凭借在金融行业领域的业务规划能力、科学的管理流程、专业的服务团队，华宇智能数据面向金融领域提供业务咨询、IT规划、软件产品、行业解决方案等一系列优质、端到端的服务。华宇软件顺应金融行业的发展趋势，在多年产品技术沉淀和行业客户合作的优势基础上，形成了数据质量管理、监管报送、风险全面管控、大数据应用、驾驶舱决策平台等几十种行业落地解决方案，完成了多个灯塔项目。针对市场热点和客户需求进行产品的设计和研发，通过优质的解决方案和良好的服务，为广大金融客户提供业务发展所需的应用方案和系统建设服务。

进入9月以来，中国的大数据行业似乎进入了一个前所未有的“整顿期”，据多家媒体报道，已有多家第三方大数据公司被纳入调查行列。“近来，客户越来越重视隐私保护和数据获取的合规性了，对照半年前，差距真的很大。”陈小阳（化名）是一位律师，大数据公司曾是她的主要客户，这是她近期最直接的感受。据记者了解，对于一般的大数据公司，数据获取来源主要分为三种：第三方机构授权、关联方或场景的数据以及爬虫业务。而关于数据爬取，理论上是有“红线”的，即要求在遵循一定协议和规则下，大数据公司才能实现自动获取网站站点的信息和数据。但现实中，规则往往被忽略或简化，个人信息隐私保护的问题，在大数据公司的发展过程中，被凸显出来。事实上，目前与此相关的法规、立法，已在完善。大数据在经历行业“高光”时刻后，未来如何发展备受关注。就此，新京报记者采访了中国政法大学互联网金融法律研究院院长李爱君，西南财经大学普惠金融与智能金融研究中心副主任陈文，北京大学金融智能研究中心主任助理、《征信与大数据》作者刘新海以及北京金诚同达（上海）律师事务所合伙人彭凯，共同探讨公众关注的大数据话题。新京报：“能力输出”“远离数据”“服务于银行或其他持牌方”，是大数据公司转型方向吗？彭凯：金融领域只是大数据行业覆盖的小小领域之一，大数据的征程和战场是星辰大海。涉足金融领域的大数据服务商，短期策略会是“观望+专供持牌机构”思路，但长期来看，行业整顿出清疏导、立法规范落地实施、监管自律持续进行，大数据行业未来必然有新的业务点和增长点，但一定是在规则框架内进行，也会有越来越多的正规军涉足该领域。陈文：开始有观点提出大数据公司转型服务银行或者持牌方。但是其中有一个问题，在服务的过程中，大数据公司是不太可能完全远离数据的，因为你没有数据支持，目前看是没法有效服务机构的。但在一个相对明确的游戏规则下，大数据公司更好地去运用这些数据，才能提升自己对数据的挖掘能力以及对机构的服务价值。新京报：如何看待中国大数据行业的未来？陈文：随着社会生活线上化，这种所谓的数据留痕的价值会越来越大，大数据行业的未来可期。当下大数据行业其实是有原罪，尤其是在关于数据确权、数据隐私、数据交易等各方面都没有一个明确的游戏规则情况下，所谓的原罪很难避免。实践在往前走，学界也在跟踪研究大数据的隐私、确权，包括定价，交易机制。这样才能够有助于整个数据产业链游戏规则的最终成形。刘新海：大数据产业的发展阶段，经历了原始资本积累、野蛮生长，现在到了开启创新阶段新发展的时候。对照国外的大数据公司发展历程，我们国内目前大量的大数据公司，主要还是以数据买卖为主，深入的应用，还是比较薄弱的。未来真正的大数据公司，应该是具有创新的商业模式、场景应用、模型开发；大数据是需要与多样的场景应用、真实的商业需求具体结合起来的。目前的大数据公司往往还是千篇一律，过分聚焦于金融信贷领域。李爱君：从数据资源、数据应用的场景以及我国的文化习惯等方面而言，中国大数据公司是具有发展优势的。只要我国数据应用技术不落后于其他国家，在保证数据安全的情况下，公平有序的开发和应用就一定会发挥出大数据应有的优势。新京报记者 黄鑫宇 编辑 李薇佳 校对 杨许丽

大数据最先波及的就是互联网和金融这两个行业，互联网不用说，大数据分析的技术需要互联网的技术来实现，金融行业则是万事万物都有规律可循。说到大数据应用所带来的颠覆性变革，没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销，从风险管控到运营优化，几乎所有的业务环节都与大数据息息相关。不过，金融机构在寻求全面释放数据价值的过程并非一帆风顺，他们不仅缺乏在大数据治理上的经验积累，同样也缺少强有力的大数据解决方案。在金融行业扎根多年的Smartbi正在通过与生态伙伴的合作，试图为金融行业借助大数据应用、实现颠覆性变革提供帮助。如今，Smartbi成为拥有最多大型金融客户的国产BI厂商，财富银行500强的10家国内银行其中8家使用Smartbi。包括中国银行、交通银行、中国民生银行、招商银行等在内的多家金融机构，已经通过Smartbi建设数据应用门户使其打造成一个覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据挖掘、数据共享、交互、数据图形化展示的一站式数据工作平台。这么介绍完，想必大家还没能完全了解数据治理方案应该如何做？接下来一起来看看Smartbi为某银行做的数据治理方案吧！其实在Smartbi金融行业的数据治理中就只有两大目标：一是建设数据应用门户使其打造成一个覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据挖掘、数据共享、交互、数据图形化展示的一站式数据工作平台；二是推动全行各层级用户参与数据分析和运用，在全行范围内营造自主的数据应用氛围和文化，传播数据应用价值。Smartbi搭建数据治理平台的建设内容1、集成外部搜索平台2、集成自助分析平台3、集成数据管控平台4、集成数据速览大小屏、报表平台5、权限线上申请功能6、行业资讯新闻展示7、风险提醒功能8、数据风云榜功能9、......总体架构图：Smartbi金融行业的数据治理总体架构图应用架构图：Smartbi金融行业的数据治理应用架构图主题架构图：Smartbi金融行业的数据治理主题架构图功能架构图：Smartbi金融行业的数据治理功能架构图Smartbi搭建数据治理平台的七大项目价值1、通过门户首页可以一健访问数据相关的应用（查询、分析、建模、外部数据搜索、管理驾驶仓、报表、业务应用等）；2、提供管理驾驶舱、自助分析、报表、外部数据查询等数据服务，满足决策层、管理层、执行层数据需求；3、通过指标的形式，以BI展现方式来体现全行数据的丰富性、利用率、高价值，作为全行数据工作的集中体现，业务部门可自行挖掘数据，持续解决供应链问题；4、通过行业资讯理解当前最新的行业新闻、行业政策、行业研报等相关信息；5、通过消息提醒获取当前最新的风险提醒信息以便于业务人员采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失；6、通过数据风云榜借鉴互联网营销中“用户竞争”心理促进用户更好的参与、使用系统进而推动全行数字化转型；7、通过线上权限申请流程进一步减少线下权限申请的步骤，提高工作效率。

来源：证券时报网近日，挖财在金融科技方向的布局再传捷报：挖财金融大数据研究院获批并正式成立，这是设立在全国金融科技高地浙江省的省级企业研究院，由该省科技厅、发改委、经济与信息化厅共同批准设立。这也是继2016年设立挖财金融博士后工作站、2018年成立挖财智慧金融省级高新技术企业研究开发中心后，挖财在金融科技人才培养和理论研究领域的最新动作，以智力资源和技术实践支撑挖财达成“智慧财富，人人可享”的使命。关于人才方面另一个最新动态是，挖财金融博士后工作站的第一位博士后李瑞雪已于近日顺利出站，其研究成果《数字普惠金融下智能投顾发展与监管问题研究》发表在浙江大学核心期刊上，获得了浙江大学金雪军教授为首的专家组的好评。挖财成立于2009年，以移动记账业务起步，技术元素从创业之初就融入企业的基因之中，其中挖财记账App获苹果公司iTunes“年度最佳产品”称号。在此基础上，公司技术团队逐步开展大数据分析、数据安全、云计算与云服务、数据罗盘、智能支付决策等底层关键共性技术研发和应用，特别是在大数据和人工智能方面，以挖财与国内大数据驱动的知名金融数据咨询公司信策数据合并为契机，大量整合了信策数据在金融大数据方面的人才、技术和产品资源，为打造金融大数据的战略目标奠定了基础。据挖财金融大数据研究院院长曹静静介绍，未来，挖财将围绕金融大数据战略，持续在大数据、人工智能、深度学习、精准营销等领域形成核心技术突破，打造一系列金融大数据平台产品，并面向全行业提供技术、产品，以实现更大的发展。而研究院就是在此背景下成立的，帮助挖财继续强化以“用户为中心”的服务模式，进行金融产品创新、金融广告和精准营销以及风险管理，最终实现数据资产向市场竞争力的转化。（CIS）

金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。一、大数据平台大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这里的Kettle只是ETL的其中一种。三、数据存储：指的就是数据仓库的建设了，简单来说可以分为业务数据层（DW）、指标层、维度层、汇总层（DWA）。四、数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。Web Service和Web API ，代表的是一种数据间的连接方式，还有一些其他连接方式，可以按照自己的情况来确定。五、数据分析层：分析函数就相对比较容易理解了，就是各种数学函数，比如K均值分析、聚类、RMF模型等等。列存储让磁盘中的各个Page仅存储单列的值，并非整行的值。这样压缩算法会更加高效。进一步说，这样能够减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。而分布式计算能够把一个需要非常大的算力才能解决的问题分成很多小部分，接着把这些部分给到许多计算机同时处理，然后把这些计算结果综合起来，得到最终的结果。综合这两种技术，就能够大幅度提高分析环节的效率。Yonghong MPP可以说是目前在这两方面做的最出色的了。六、数据展现：结果以什么样的形式呈现，其实就是数据可视化。这里建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能通过简单的拖拽就生成报表，学习成本较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，像银行这类的企业级需求推荐Yonghong BI 。七、数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。二、银行数据分析体系如何搭建？搭建一个数据平台可能是项目制的工作，在一段时间内会完成，但是搭建数据分析体系这件事却任重而道远。但是如果有人能在做产品的同时，将金融行业同类的数据应用经验也分享给你，帮助你去搭建数据分析体系，那就是真正的“良药”了。下面分享一个YonghongTech帮助某大型银行数据服务平台建设的案例。以客户在银行办理业务的行为路径，可以有这样几个主题，不同主题有对应的场景及其指标。1.一个客户客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表2.做了一笔交易交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。3.使用哪个账户账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表4.通过什么渠道渠道主题：渠道属性、维度、限额组成宽表5.涉及哪类业务&产品产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表三、案例鉴于篇幅问题，此处可以参考这篇文章：华夏银行：大数据技术服务业务需求，实现销售高速增长http://jiahao..com/builder/preview/s?id=1600613969915764917