虽然这些数据在金融系统里都有，但重要性和频率都不一样，所以在做存储选型的时候也有不同的考量标准。...除了提供数据的存储以外，还支持图查询，如常见的相邻关系查询，或者连通关系查询。 但金融行业里很少有图这种类型的数据结构。...3 时序数据库 金融市场数据一般都有时间？平时在新闻里听到的和金融市场相关的数据，如大盘、汇率、指数等都指某特定时间点数据。这些带有时间的数据有特殊的存储方式，叫时序数据库。...而金融市场数据不是业务数据，并不太适合用关系型数据库处理，所以我们在选择存储金融市场数据的时候，会优先选择基于列存储的时序数据库。 3.2 KDB 不仅是个数据库，它还有自己的编程语言Q和K。...相比关系型数据库常用的行存储方式，时序数据库用了列存储的方式，这个方式在存储、读取和计算上都有很大的速度优势。KDB是金融行业的专用列存储数据库，它具有更高的执行效率。
金融企业中，“数据”扮演着重要的角色，因此其对数据的存储、使用也格外重视。本文将对典型金融企业中的存储场景进行分析，并针对不同场景的技术现状及未来发展进行简要说明。 强调下，以下内容仅代表个人观点。...01 核心数据库 该场景是以典型的大型传统商业数据库为主，例如Oracle、DB2等。其存储是以集中式块存储为核心，重点关注于数据安全、高性能、扩展能力及存储独有能力（快照、去重、压缩、双活等）。...随着近些年来数据库技术的发展，大型传统商业数据库逐渐被开源、分布式数据库所替代，其底层存储技术要求降低，分布式块存储、单机存储等，未来将逐步替代现有方案。...02 非核心数据库 在非核心场景下，金融企业已更多地使用开源数据库解决方案，其对存储层的要求侧重于高性能、性价比及扩展能力。...04 数据备份 备份类的要求，是足够的备份带宽、可扩展能力及性价比因素。传统方式是通过集中/分布式文件系统解决此问题，未来非常看好分布式对象存储解决此场景。
在高端存储最主要应用的金融领域，存储转型成为其开拓发展的刚需。两者相伴相生、互相成就，随着金融科技上升发展，高端存储悄然布了大局促其变革。...金融业对数据安全的三大诉求——数据不丢失，数据不泄露，数据完整性，转化为对高端存储技术的高标准严要求。...从上世纪50年代开始对电子数据备份，一些国外企业将少量主要数据物理副本放置另一个相对安全地点；70、80年代，高端存储日趋成熟，在视数据为生命的金融行业率先得到广泛使用。...但始终不变的是凭借高可靠、高性能、高安全的特性保障客户核心系统稳定可靠原则，成为金融行业数据中心基础设施的坚实后盾。在企业级用户心中，对高端存储的信任是任何设备都无法取代的。...对银行的数据中心来说，数据存储牵一发而动全身。上一代存储容量小、可扩展性差，传统架构已无法支持大数据时代的业务创新。
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
如何更好地利用云原生技术，帮助银行实现敏捷、轻量、快速、高效地进行开发、测试、交付和运维一体化，从而重构业务，推动金融科技的发展，是个长期课题。...本期金融云原生漫谈，将和您一起探寻如何打造更适合云原生的数据存储方案。 近年来，金融服务形态经历了巨大的变化。线上业务的兴起，带来了海量的数据接入和业务的不确定性。...除此之外，金融企业IT还要建立数据“敏态引擎”，能够通过统一的编排系统配合业务上线，可以实现快速扩容。...针对底层的IT基础架构，和数据存储环境挑战，金融IT建设者们真实发问： 容器云数据持久化存储方案怎么选？ 容器云的数据资源如何分配？ 如何提升容器云平台的数据一致性？...例如在某个场景下，数据库的数据文件和日志文件，分别存储在两个lun里，那么通常数据库会通过dependency write保证一定会先写日志再写数据，但是存储down机的瞬间，存储是否能保证日志文件和数据文件两个
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。...不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。 我结合自己的项目经验，从风控类和营销类两个方面来介绍所用到的数据集。 01风控类数据 凡是对于风控有作用的数据，都可以纳入风控类数据。...3）用户的终端数据 终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据...5）用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。...8）贷中贷款和还款数据 用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据 用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...这种模式主要的问题在于： 开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力； 重复工作多，要素指标相似、重合度很高...Map：field_map = broadcast(field_map) 所有用row['field']的地方， 都改成 row[feld_map.value['field']] 通过使用了少量的内存存储...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn...微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...K-V存储：解决关系数据库无法存储数据结构的问题，主要适合对全局数据进行快速查找的低延时、高性能场景，以Redis为代表。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。...◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。
机器之心原创 作者：邱陆陆 存储了一份财务报表的计算机存下了一条「数据」，而持有这份财务报表的分析师拥有了一份「信息」。其间的区别是，分析师可以通过阅读财务报表得到相关的「知识」并依此作出投资决策。...存储了三万份财务报表的计算机同样存下了三万条「数据」，而持有三万份财务报表的分析师却不再拥有三万份「信息」。...这就是文因互联希望完成的工作：对纷繁复杂的数据进行处理，归纳总结出金融知识和逻辑，辅助解决各种金融场景下的问题。 ? 承担这样的转换工作的，是文因研发数百个能力模块。...在金融问答场景下，除了事实类问题（比如某公司股价/资本积累率/实际控制人）之外，最常见的还有三类问题：第一类是关于行业里有哪些公司（某公司的相似企业有哪些），第二类是行业规模，第三类是行业的产业上下游。...，这相当于将分析师的工作前置，融入搜索之中；有大量公告发布需求的金融业核心机构，使用「公告摘要」功能，能够快速地得到一份由机器提取关键信息点并按照规定制式组织语言而成的摘要，这是帮助机构员工节省时间与迅速提高效率的手段
金融科技行业，我接触的主要数据格式： 1 csv格式或者xlsx格式，轻量级的数据格式 2 SAS软件数据格式，通过SAS软件处理和保存的数据 3 数据库表格数据，关系数据库或者数据平台的数据表 4 第三方数据...API调用传送数据json格式 金融科技行业的数据科学工作，不管是探索，还是分析，还是建模，我们要先导入数据。...我的经验分享如下： 1 首先，清楚数据的格式 2 其次，选择合适的技术栈 3 第三，编写代码导入数据 4 最后，数据检视 01 导入csv格式或者xlxs格式数据 1.1 Python语言 使用pandas...2 使用pyhive库访问和获取大数据平台Hive数仓的数据表 3.2 R语言 使用RODBC包从数据导入数据表，需要在Win系统或者Linux先配置好ODBC。...例如： 1 使用RPostgreSQL包访问和获取PostgreSQL数据库的数据表 2 使用RMySQL包访问和获取MYSQL数据库的数据表 04 第三方数据返回的json格式 4.1 Python语言
2018年3月16日，银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）》。...本次指引旨在指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理水平。将数据治理纳入公司治理范畴，将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。...指引中第五十三条还特别指出，“外国银行分行以及银行业监督管理机构负责监管的其他金融机构参照执行本指引”。参考下现有银行金融机构。 ?...解读2 将数据治理纳入公司治理范畴 指引第四条，“银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。”...这部分是对数据采集、使用、存储、访问等多个维度进行约定，数据的基础需建立在合法依规的数据共享和使用基础之上。同时强调利用数据分级、审计、监控等手段予以落实。对个人隐私方面，需遵守国家相关法律。
传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。...从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。...金融大数据的安全有三个很重要的工作内容，分别是安全管理及监管合规、数据安全、业务安全。具体到实际的安全映射上，分为以下四类。 ?...2、大数据平台安全 2.1基础设施安全 大数据平台首先要考虑自身基础设施安全。由于金融属性，大数据平台不太会考虑使用云的形式。...但最核心的内容，是做好安全域管理，做好边界防控，把大数据平台在内部盒子里运转。 2.2敏感数据保护 大型金融集团里，大数据会包括来自各种内外部机构的数据。
金融科技行业如何开展数据建模工作呢？ 我给大家介绍三种数据建模框架，分别是IBM公司的CRISP-DM，SAS公司的SEMMA和我总结的PDFMV。...2 数据理解：梳理需要哪些数据，如何收集，数据探索性分析，数据质量报告。 3 数据准备：数据整理、数据清洗，数据集成，数据再格式化。 4 建模：数据划分，模型选择和构建。...1 数据采样：一要正确反映业务分析需求，二要考虑数据的规模和维度。 2 数据探索：深入理解数据的过程，利用统计学和数据可视化技术。 3 数据调整：数据转换和再格式化。 4 建模：模型设计和构建。...因此，在数据阶段，我们需要重视数据的源头、数据的聚集、数据的质量、数据的探索、数据的理解、数据的清洗、数据的转换等一系列与数据相关的工作。...我是陆勤，在金融科技行业从事数据科学工作，也是一名终身学习者。我工作过的内容主要包括数据清洗和准备、风控评分模型、数字营销模型、风控策略分析、数据建模环境构建和维护等。
1、数组概念 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 软件的基本功能是处理数据，而在处理数据时，必须先进行数据持有，将数据持有之后，再对数据进行处理。...我们将程序中可以临时存储数据的部分叫做容器。 Java当中具有持有数据功能的容器中，数组是最基本的，也是运算速度最快的。...2.1、格式一 2.1.1、数组定义格式 数组存储的数据类型 [] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 2.1.2、格式说明 **数组存储的数据类型：**创建的数组容器可以存储什么数据类型...数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 **长度：**数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 2.1.3、注意 数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。...2.1.4、案例 需求：定义可以存储3个整数的数组容器 int arr[]= new int[3]; 2.2、格式二 2.2.1、数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1,元素
PG磁盘数据到内存概览 任何传统传统数据库都会借助DRAM来加速数据库磁盘数据的访问。比如PG中的share_buffer，全局为PG数据库中表存储的数据page提供缓冲空间。...PG中一个表一般会有三种类型的数据，一个是fsm文件表示当前数据表中可用的空闲空间，另外一个是vm文件来表示数据表中数据可见性的映射，最后一个是以oid来表示的数据文件.fsm是基于page来管理空闲空间...xlog的lsn号 PageXLogRecPtr pd_lsn; // 如果设置了page checksum这里就存储了checksun uint16 pd_checksum; // flag...，属性信息存储在TupleDescData // 包含在tuple header中的信息 typedef struct HeapTupleFields { // 插入事务ID TransactionId...HeapTupleHeaderData; struct HeapTupleHeaderData { // 每个元组的事务信息/记录的多少列信息 union { // tuple事务信息存储在
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