为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。 1 数据分类 选择数据存储类型前，先分析数据特点，才能针对性选择存储方案。...主要是因为图是一种非结构化数据，而金融业务里处理的数据都要有清晰结构，金融数据本质就不是非结构化数据类型。 一般出现那些跟数据分析相关部门。...如和客户进行业务往来之前，先要： 对客户进行背调（KYC，Know Your Customer） 或查看用户存在洗钱行为（AML，Anti-Money Laundering） 这就需要分析客户的社会关系和财务状况...大部分数据都不需加载内存，节省大量读取时间。对于金融市场数据，时序数据库是一种更有效存取方式。 为什么会出现这种情况？ 数据的业务性。金融市场数据和金融业务数据不一样。**市场数据一般是业务处理结果。...因为金融业务需要准确地定义数据，所以很少用到图的数据结构。一般会在风控和反洗钱领域用到图相关的工具。 金融市场数据一般使用时序数据库。
金融数据传输要求速度快，流量大，极强容灾。 案例分析 简化版券商算法交易平台对接交易所： 涉及场景多。既有事务数据，也有市场数据 模型简单。只涉及到2个主体 复杂度可选。...连接交易所的要求可以很高，也可以很低，具体取决于你愿意出多少钱，有多久研发时间 两个主体： 券商，任务是将券商提供的市场交易信息发到自己的算法交易平台，平台分析这些信息后，发买卖订单给交易所 交易所负责处理收到的订单...既然我们这节课讲的是数据传输质量问题，那么我们还是要分析一下可能的异常情况。数据传输已经具有事务性了，还能出啥问题？ 网页刷新太快，可能会收到远端服务器拒绝访问的消息。...市场数据就不一样了，选择面要宽泛很多。 市场，指金融交易市场，**所以市场数据指的是金融市场成交信息。**股价就是股票买卖双方的成交价格。 交易数据是事务型数据，那市场数据也是事务型数据吗？...优化及原理 要利用金融数据的一个属性——数据的时效性。数据的时效性指的是不同时间的数据对你的价值。 对金融市场数据，你永远得不到当前的数据。
本期数据侠与纽约数据科学院合作专栏中，数据侠Eric就希望通过在Shiny应用建立的美国金服差评可视化项目，帮助到美国的金融机构，发现问题解决问题，成为服务好人民的好机构。...随着消费者数据的种类以及可获取性的提升，各家公司都需要面对一个新的课题：如何从数据中发掘出产品和服务中正在发生的问题。 在这个项目里，我会分析美国用户对他们使用的金融服务作出的“差评”数据。...▍数据可视化 我的可视化项目仍在进行中，微信后台回复“差评”，获取Shiny应用可视化链接，这里我会先展示一些初步的可视化和发现。 一开始，我把这些“差评”加在一起进行分析。...（图片说明：2012-2017年不同金融服务的产品比率） 接下来，我对美国各个州的情况进行了研究，以及分析了针对每种产品的投诉的严重性（也就是这些投诉得到及时处理的比例）。...当我们选择了具体要研究的领域，比如某个特定的产品种类，我们就可以分析出这些问题究竟集中在哪些机构或地点。下面的热点图展示了不同机构和地理位置的“差评”的增长规律。
职业社交平台领英针对2014年全年中国市场的互联网行业人才及传统行业人才迁移情况进行了大数据分析推出行业人才吸引力指数。...金融业对于人才吸引力指数高居榜首 数据显示，金融行业对于人才的吸引力指数高达1.33，属于所有行业排名中最具对于人才最具吸引力的行业，在全平台中位居榜首。...分析其原因在于金融业丰厚的薪资待遇、创新金融巨大人才缺口以及资本市场对业界人才包容能力的增强，从而有更多渠道便于实体经济人才进入金融行业。...金融行业具有极大面向互联网人才缺口，随着金融系统不断完善，对于开发类、数据分析类、互联网营销类人才需求不断加强。金融业在薪资福利上仍具备较大优势，成为最具吸引力行业。...互联网公司吸引力上升迅猛 领英大数据显示，从所有相关行业占比来看，互联网行业对于人才吸引力上升势头迅猛，吸引力指数以1.21居于第二，仅次于金融业的1.33。
作为涉及国计民生的支柱性产业，金融业尤为关注此点。而在IT基础设施之中，数据库更是作为三大基础软件之一、交易和数据的主要载体则受到更多的关注。...❖ 金融合规需求 金融业，作为数据密集型行业，大量业务依赖于数据的产生与流转。因而金融业对交易与数据的承载者—数据库，提出非常高的要求，诸如数据库的稳定性、可靠性等。...此外，金融业的数据通常也具有高价值，因此对于数据安全方面也同样有着极高的要求。作为涉及国计民生的重要行业，国家也将金融业作为重点监管行业。 ❖ 金融创新基础 近些年来，金融业务正在悄然发生着变化。...这些都对金融企业如何使用好数据库、乃至如何掌控这一技术栈的发展提出了更高要求。 2).上层引导，国家政策解读 除了上述因素外，作为金融监管方，国家积极鼓励金融业技术自主创新。...”，因此在开源技术方面，金融机构不仅不能停滞不前，还要加大技术和资金投入，不断强化自身在开源技术上的储备和应用，最终“依托金融业丰富的业务场景促进开源技术迭代升级。”
关键词：区块链，银行业，金融业
PPV课大数据 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 ...王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。...除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。...找出过去事件的特征 大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。...找出最优化的结果 根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
在金融领域，数据是核心资产，是决策的关键依据。然而，传统的金融数据治理模式往往导致数据分散、不统一，形成一个个“孤岛”。如何将这些孤岛连接起来，实现数据的协同效应，是当前金融业面临的重要挑战。...数据标准不统一：缺乏统一的数据标准和管理规范，导致数据质量参差不齐。技术架构：不同系统间的数据交换和共享存在障碍，导致数据难以整合。金融数据治理的重要性为了解决上述问题，金融数据治理成为关键。...实施数据质量管理：通过数据清洗、校验和标准化，提高数据质量。搭建数据交换和共享平台：利用先进的技术手段，实现不同系统间数据的顺畅交换和共享。...强化数据安全与隐私保护：确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用。案例分析以某大型银行为例，该银行通过实施金融数据治理，实现了从孤岛到协同的转变。...同时，金融机构还需要加强与监管机构的沟通与合作，确保数据的合规性和安全性，共同推动金融业的健康发展。
如今，“颠覆”一词已被频繁使用，特别是在技术领域，但区块链确实具备潜力变革规模高达数万亿美元的金融业核心。本文仅选取了金融领域中区块链的一些典型应用。...Populous的业务分析平台使用区块链在部门之间私密查看和共享数据。...此外，所有数据泄露事件中有31％来自入侵客户忠诚度计划数据库。区块链是使程序更安全，更强大，更精确的潜在解决方案。 像任何企业一样，金融业也希望从客户忠诚度奖励计划中获得大量海量数据和利润。...区块链可以通过降低成本，实现无缝的实时程序并保护重要数据来进一步优化流程。智能合约的实施使客户可以实时收集奖励，并使企业可以更好地管理其数据。...论坛得出的结论是，区块链可提高数据安全性的信任度，责任感和效率。值得注意的是，会议指出，金融业可以通过利用区块链的去中心化机制来应对更高的风险和网络攻击，从而开启数字身份安全的新纪元。
2.jpg 商业银行和保险公司等金融行业是数据的重要产出单位，要高度重视数据质量，必须强化数据标准化，统计准确性、及时性和科学性。...华宇软件旗下的智能数据治理平台融合了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块，打通数据治理各个环节，九大产品模块可独立或任意组合使用...引入数据全生命周期管理理念，建立全面的数据治理政策体系，结合元数据、数据标准等开展数据治理工作，有效执行了从数据质量问题发现到问题解决的数据治理流程，通过全面的数据质量检核，保证数据质量考核客观、全面、...合理，使数据治理工作能够落到实处，全面提升银行数据运用水平和数据质量。...金融数据质量管理方案.png 通过建立统一的数据标准、可量化的数据质量管理、高时效的元数据服务，提升了人员沟通效率，提高数据质量，推动银行数据管理水平的稳步提升，提高需求分析、应用设计的工作效率，满足银行内部全面风险管理能力及精细化管理要求
本系列搜集了一些大数据在金融领域应用的文章，编辑成册，让大家更有方向的学习。有好的文章欢迎推荐，愿与大家一起成长。 第一文介绍了P quant和Q quant。...金融危机让大家看到了Q们的危险，一些遗留下来已经定型的Q类工作，也不需要太多的数学分析了。...另一方面，信息科技的日新月异，注重数据而轻模型的P quant们开始崛起，他们接触线下流行的机器学习、时间序列分析，他们从大量数据中得出一个“真实世界的概率测度”。...随着大数据时代的到来，P quant们不断修炼升级，没有精良的装备如何与其他quant们抗衡？金融机构开始部署Hadoop，未来的世界，想要挖掘有价值的信息，得大数据者得天下！...—————————————————————— 数说君的主要方向是大数据在金融和生物信息行业的应用。 本系列的目的是让大家更有方向的学习，还会接着更新。有好的文章欢迎推荐，愿与大家一起成长。
卡巴斯基实验室几组数据： 1，2017年，钓鱼页面超过1/4尝试攻击金融行业。金融行业占网络钓鱼的份额从47.5%增加到54%。
作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。...金融业数据库选型背景 随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。...数据分析 分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。...金融业 HTAP 应用场景实践 1). 金融场景下 HTAP 的分析 在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。...多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。
这是金融业加速科技创新的窗口，也是蚂蚁金服生态型业务的又一次勃兴。 就对数字的敏感性上，再没有比金融业更高的行业了。...可用性的高可用容灾、每日上百亿元资金变动的安全管理能力多活数据中心（三地五中心）、跨城0数据丢失（切换时间小于30秒）的数据库、3年零停机的金融业务服务、310贷款业务（3分钟申请、1秒放款、0人工干预...眼下，这家科技公司已经展示了一些传统金融业可以直接利用的资源。...蚁盾风险大脑可以为手机银行、直销银行等多个渠道，提供全链路风险防控，包括事前监控预警，事中识别决策、事后分析以及优化，可以形成立体化的闭环风控。...－ END － 【IT创事记】创见科技未来，旨在为读者提供科技企业和科技趋势的前瞻分析与评论。
这时候信贷行业的核心竞争力变成怎么才能更好地收集和处理数据。这就是大数据价值。...那这种资产证券化的金融业务，对信息系统有什么要求？ 1.1.2 金融数学原理 贷款可能违约，违约大小通过信用评级衡量。所以违约率是数学概率。...这个平台需要实时对市场数据进行分析，用算法来拆解和执行订单。 拆单服务本质是造成信息不对称。一般用户无法获取你正在大量交易股票的信息。...所以高频交易系统也有算法交易平台，也需要以极低延时来分析实时市场数据，且以极低延时执行订单。 交易所的机构和用户间互相在玩猫鼠游戏，谁系统速度快，谁就更可能发现赚钱先机。...其实在国外有时候也会把这种复杂的金融业务真正的包装成一个债券。原因是一些风险厌恶型基金在基金章程里规定只能购买某种评级以上的债券。所以会有金融公司将资产证券化产品打包成债券出售。
Fintech之所以有可能解决这些难题，在于大数据时代的来临。借款人、企业的各类活动都移至线上并产生大量线上数据，用这些数据进行分析，可以形成不同维度来判断借款人和企业的信用状况。...简单来说，大数据风控就是对交易过程中的海量数据进行量化分析，进行风险识别和风险管理。它突破了传统风险控制模式的局限，不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本。...而数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量。特别是来源于互联网的半结构化和非结构化数据，其真实性和利用价值很低。 同时，数据安全也是大数据风控过程中的一大隐患。...在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储，每个节点都可以参与数据检查，并共同为数据做证，这就提高了数据的真实性，降低了单一节点制造错误数据的可能性。...Fintech的真正价值不在于其吸引力多少百万的融资，规模膨胀以及并购交易，其真正价值在于是否对金融业产生了巨大的进步影响，以及每一天都有不同的Fintech企业来为小型企业和个人创造出价值。
Siroya:我刚开始在投资银行做证券分析。从那起我了解了小微金融，并且和印度从事小微金融的NGO组织一起合作。我开始意识到主要问题之一在于我们如何将一个人从小微金融系统转到正常的信贷体制中去？...Siroya:我想清楚了现有的数据，并且用这些数据进行信用评分。我在印度，加纳，墨西哥和马里用自己的钱借给个人。 Adams: 你借给多少人？ Siroya: 大约50个人。...我会问他们一些业务问题，还会问他们其他问题比如日常生活等作为参考，我会将其手机中的日常数据和他们的回答结合起来分析。这很耗费时间，但是这样做可以测试结果。...Adams: 你花了多长时间才想清楚要用手机数据来做贷款业务？ Siroya: 大约一年半。我们刚开始用文本信息和音频短信来收集数据。...我们关注信用评估和数据分析方面。我们开发信用评估产品，并将其授权给肯尼亚和印度的金融机构使用。这些金融机构自己贷款给那些小企业。他们买的是我们的数据。 Adams: 那Tala什么时候自己做贷款？
（2）为什么须要LDM 操作型数据库和数据仓库都须要的数据组织模式； LDM是构建DW的第一步。是建立BI的基础框架，是提供价值数据分析的重要基础。...为复杂的DW系统实施提供了规范和基础结构的蓝图； LDM促进业务部门和IT分析人员之间的有效沟通。形成对重要业务定义和术语的统一认识。具备跨部门、中性的特征。可以表达全部的业务。...借助团体主题的建立能够实现基于客户基本信息的分析。是实现以客户为中心的各种分析应用的重要基础。 2.资产 ASSET 用于描写叙述团体的资产，资产主题包括两大类的资产。客户资产和建行自有资产。...3.地域 LOCATION 地域信息存储了希望观察和分析的不论什么区域。既包含传统类型的地址信息（如区县、街道）。又包含如电话、电子邮箱等电子地址信息。...协议主题与非常多应用有关，如：风险敞口的计算、不同种类协议的评级、资产负债的缺口分析、客户和银行的往来情况（客户贡献、客户买的什么产品、何时购买的产品）等。
本文作者是嘉为科技负责金融行业的顾问赵海兵老师，老师在金融行业深耕钻研数年，主导多个中大型金融单位的运维体系咨询与项目建设，深度调研访谈了多家金融业标杆客户，对于金融行业的运维现状、需求痛点、趋势变化和最佳实践等有深入的理解和洞察...比如： 在自动化基本建设完成基础上，建议同步开智能化运维试点 选取合适的场景，基于运维大数据分析及智能算法，实现场景的智能分析 之后，逐步以“数据”和“模型”为核心，构建面向业务保障的更加全面的智能化运维体系...响应数字化时代号召，实现运维模式的数字化转型 金融业数字化转型是大势所趋，并不只有业务与开发团队需要进行转型，运维团队也要紧跟时代步伐，进行全方位数字化转型，不致落后。 2....Q&A环节： Q1：银行专门成立了数据管理部来管理数据合规和整合工作，运维数据也需要进行数据治理，蓝鲸在这方面有哪些探索和实践？ A1：您好，感谢提问。...数据治理目前已经有较为成熟的方法论和框架体系，运维数据治理也遵循一般的数据治理方法论，从企业的数据发展战略出发，到具体的数据管控、数据管理和数据应用的相关制度落地，构建企业内专有运维数据管理体系。
在金融行业海量数据的背景下，绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多等问题，企业亟需获得统一管理数据库的功能；同时，面对复杂的金融业务场景和数据，企业对 DBA 的要求也越来越高，也给数据库运维架构设计和优化带来挑战...数据库管控能力高，不仅能直接推动企业的数字化转型进程，也能够帮助企业降低运维成本、提升效率，保障数据安全可控。因此，数据库自主管控与智能运维能力十分重要。 数据库架构设计如何满足企业管控要求？...议题介绍 19:00-19:40《金融级分布式数据库架构设计与对接实践》 分享嘉宾：田清波，腾讯云数据库专家工程师 议题简介： 在大力发展国产技术的时代背景下，银行业进行数字化转型和对安全可控数据服务的需求日益增长...一款的优秀国产分布式数据库应该具备什么样的表现？国产数据库在金融领域的落地应用成果究竟如何？...本次议题，将详细解读腾讯云 TDSQL 的分布式能力如何与金融行业运维体系对接，并分享在传统金融业务的核心系统快速构建企业级云数据库平台最佳实践。
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