金融大数据是个什么鬼?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要 本文以阿里金融为引子简要地介绍了大数据的商业价值、大数据分析的目的和大数据技术手段和工具;再介绍了海量数据的分类和3类大数据分析平台及各类平台对比;接着介绍了如何利用大数据处理技术处理金融行业中客户管理、营销管理和风险管理方面的海量数据;最后提出了大数据处理的核心和金融行业在大数据背景下的发展要求。 关键词:金融,大数据分析Abstract Taking Alibaba Economy as            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            金融大数据是大数据技术在金融行业的应用,也指在经济和金融活动之中产生的海量数据。金融大数据的应用带动了金融行业的转型,成为了行业新的驱动力和增长模式。金融大数据的行业影响金融大数据在金融行业的应用能有效的帮助金融行业实现信息化转型,使得金融行业整体更为高效。金融大数据的帮助下,金融信息将会以更多的方式呈现。借助大数据可视化技术,结构化和非结构化数据可以从大量的金融信息之中提取出最有用的数据,并且用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.1 什么是大数据 主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算问题 大数据中的存储单位:bit,byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB 1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB ......  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。   大数据的定义是4Vs:Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。	Volume —— 数据量大	随着技术的发展,人们收集信息...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、什么是大数据进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节)、GB(1024MB)、TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据、社交网站、科学计算、证券交易、网站日志、传            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一 大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文地址:http://club.alibabatech.org/article_detail.htm?articleId=8
任 何比较关注业界新闻的人,都会知道最近一两年IT行业的几个关键字:移动端、LBS、SNS和大数据。前边三个,大家应该是很熟悉的,因为身边早已充斥着 相关的应用。唯独最后一个大数据,在大部分人眼中却是非常陌生的,除了知道如数据挖掘、智能推荐等几个看似非常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是大数据?  “大数据”最近两年在IT行业可是一个非常热门的词,和“互联网思维”一样,大数据已经开始在各个行业应用起来了,在我国2014年召开的两会上面,听到最多的就是利用大数据分析处理,那么究竟什么是大数据呢,怎样去理解这个概念?让我们一起来看看把。  1.大数据的定义  大数据,又被成为巨量的资料,就是指那些所包含的数据资料量非常大,规模海量到甚至无法通过人脑甚至主流软件工具,在正确合理的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是大数据?某比萨店的电话铃响了,客服人员拿起电话。客服:XXX比萨店。您好,请问有什么需要我为您服务?顾客:你好,我想要一份……客服:先生,烦请先把您的会员卡号告诉我。顾客:16846146***。客服:陈先生,您好!您是住在泉州路一号12楼1205室,您家电话是2646****,您公司电话是...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2014-06-24 12:36:00
                            
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            # 理解金融大数据架构
随着金融科技的快速发展,金融行业的数据量激增,大数据架构应运而生。它是一种制定高效数据处理和分析平台的框架,能够帮助金融机构更好地管理和利用海量数据。
## 1. 金融大数据架构概述
金融大数据架构通常由以下几个层次构成:
- **数据源层**:包括各种结构化和非结构化数据,如交易数据、市场数据、社交媒体数据等。
- **数据采集层**:负责对数据进行采集、清洗和处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1. 概述近年来,随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展,这些新技术与金融业务深度融合,释放出了金融创新活力和应用潜能,这大大推动了我国金融业转型升级,助力金融更好地服务实体经济,有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中,又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看,“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化,人            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   大数据时代已经悄然而来,特别在互联网行业和金融行业尤为明显。互联网的高速发展以使得数据分析越来越重要,很多大企业开始研究大数据的带来的利益。而如今,金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡,而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗?        目前,国内的金融大数据处在发展阶段,传统的软件厂商的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着人们的生活和行为不断融入互联网,互联网金融犹如一头突然闯入的猛兽,不断冲击着传统银行的地盘。 大数据 的出现,给了银行们反击的机遇,借助庞大的金融大数据 ,银行可以实现精准决策和快速反应。 大数据分析 在金融行业的广泛应用,已经是不可阻挡的时代趋势, 极星大数据
分析平台,顺应趋势,为金融机构提供量身定制的 大数据分析 软件,帮助金融机构应对未来挑战。现如今,互联网已经让社会生活发生根本改变,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据时代 金融行业如何“逆袭”, 
 人人都在聊的“大数据”正在引发一场生活方式和商业模式的重大变革。数据体量大、类型多、价值密度低、处理速度快,彻底改变了传统意义的 
 信息化 
 。目前中国金融行业客户的数据量大多都已经超过100TB,本就以数据为属性的金融业,随着业务发展数据量更是呈指数级增长;另外,由于其行业的特殊性,要求数据保存时间长、安全性高,数据的搜索快捷、存储及保护全面,这都进一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.什么是大数据?字面意思:专业解释:再专业点:2.大数据的特点-- 4V(Volume,Velocity,Variety)?2.1Volume(大量)2.2 Velocity(高速)2.3 Variety(多样)2.4 Value(低价值密度)3.大数据主要做什么?4.大数据的应用场景5.大数据未            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录1.什么是大数据?字面意思:专业解释:再专业点:2.大数据的特点-- 4V(Volume,Velocity,Variety)?2.1Volume(大量)2.2 Velocity(高速)2.3 Variety(多样)2.4 Value(低价值密度)3.大数据主要做什么?4.大数据的应用场景1.什么是大数据?字面意思:大量的数据,海量的数据一般我们的数据都是以处理M丶G丶T等单位(一...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            随着我国进入大数据时代,这对于各行各业来说,都起到了十分重要的指导性作用,尤其是在互联网金融行业中,大数据的存在和升级更是成为了这些行业的发展方向,并且在市场应用中也具有很大的发展潜力和优势。那么,大数据在金融领域中都有哪些应用呢?下面,就让我们一起来了解一下吧。  第一、在数据中寻找新业务  宏观来讲,大数据的存在是适应新时期互联网网络发展的积极产物,能够从各个方面对互联网发展和升级等事项的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            “数据为王”的时代,金融大数据被誉为“金矿”,其价值已成为共识。近年来,数据成为金融业的话题之王,大数据平台已经站在了一个新的节点,金融机构越来越依赖客户服务、创新产品和内部管理“数字”。尤其是传统征信行业,经常存在“覆盖面有限,审计周期长,信息采集面有限”等待缺点,而这正是AI,大数据、云计算等新技术优化,重塑服务链的发力点。在金融企业和非金融企业中,大数据不仅改变了传统的数字运营模式,而且为金            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-06 00:18:10
                            
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            文 / 广东银行同业公会金融科技工作委员会 调研组 广东农信 吴臻豪   
    
   高可靠、高可用、高效节能的数据中心成为未来智能社会的发展基石。金融数据中心建设可尝试创新采用“自建与租用”模式,协调发展“前店后厂”方式,整合绿色能源,树立开放思维优势互补,共享成熟基础设施服务支撑能力。 
    
    
   2019年1月21日,工业和信息化部等三部门发布了《关于加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-27 20:30:28
                            
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