浅谈大数据在金融行业的应用与挑战

浅谈大数据在金融行业的应用与挑战

作者：盛瀚 北京银行股份有限公司无锡分行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。

摘要：本文从对大数据产业发展进行分析，介绍大数据金融的相关应用及场景案例，并阐述了大数据金融存在的挑战。

关键词：大数据，金融

1.大数据概述

1.1.什么是大数据

大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是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。根据Gartner的定义，大数据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。

大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。

1.2.大数据的特征

大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价值（Value）。

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阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。

图 1大数据体系架构框架5V特征

1.3.大数据的发展趋势

随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。

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图 2Wikibon全球大数据市场规模测算

全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。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，市场竞争越发激烈。全球大数据市场中，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为市场份额排名最靠前的细分市场，如图3所示。

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图 3Wikibon全球大数据市场结构测算

2.大数据金融

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。

一直以来，金融企业对数据的重视程度非常高。随着移动互联网发展各种务和服多样化市场整体规模扩大。对于数据分析带来的主要业务价值，大量参加调研的金融企业表示，大数据分析的价值是可以根据商业分析实现更加智能的业务决策，让企业战略制定更加理性化。依靠有前瞻性的决策，实现生产过程中资源更优化的分配，能够根据

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市场变化迅速做出调整，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。

2.1.金融数据的类型

金融数据从数据类型上进行划分，大致可以分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据三大类。

（1）结构化数据。结构化的数据来源自金融企业运营数据仓储(ODS)和数据仓库(EDW)。EDW为企业提供分析决策服务，ODS主要实现企业数据整合、共享和准实时运营监控等功能。而通过Hadoop等组件的应用可以将数月前甚至几年前的历史数据进行迁移保存。在分布式存储结构下，结构化数据的存储计算可以得到巨大的改善，可对海量离线数据进行离线分析，将离线数据优势最大化，为金融企业用户打造立体用户画像提供最全面的数据支撑。

（2）半结构化数据。半结构化数据的整合在数据整合中是最为复杂的。金融企业可对接来源于外部单位所提供的不同类型数据库或Excel等的数据。“打通”多源异构的数据是项目中遇到的最困难的部分，数据整合完毕可快速进行建模分析。

（3）非结构化数据。金融行业对于非结构化的处理的方法还是比较原始的。非结构化数据涵盖的范围比较广泛，有新闻，视频，图片以及社交网络等数据。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/bmtd.html