金融數據管理精選(九篇)

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第1篇：金融數據管理范文

關鍵詞：大數據;互聯網;金融風險

過去的金融信息是結構化的數據，而融合了大數據的金融，其中出現了很多非結構化以及半結構化的數據。很明顯新的金融模式和過去的模式相比較，發生了很大變化，其風險問題是十分顯著的，并且具有一定的復雜性。如果有風險發生，將會通過網絡進行傳播，造成較大風險。所以，創建相應的金融風險管理機制已經成為當前需要關注的問題。

1大數據時代的金融風險管理特征

過去的金融風險管理中，信用風險、戰略風險、法律風險等都是其中需要面對的風險，其衡量方式是內外風險資本的充足情況，主要對金融機構開展業務中面對的內外風險進行衡量。不論是負債風險管理、資產負債管理，還是信貸風險管理，過去的風險管理中重點評測的對象是前中后臺的傳統業務，其特征是評測定性化、規則流程化等。然而在大數據背景下，金融行業出現了明顯的混業經營模式，相應地也可以使過去聯系的方式發生變化，金融服務的界限也相應得到了加大，推動了金融服務向多方面發展。在這樣的狀況下，因為金融機構運用互聯網與客戶接觸，利用大數據對過去金融服務進行了改造，參與其中的人群比較多，接觸率也相對較高，這樣就產生了一定風險。另外，多元化的服務模式以及金融產品的創新，雖然給消費者帶來了方便，但是其中也隱含了許多不確定因素，可能會傳遞一定風險。創新業務的風險逐漸變大是新時期金融風險管理的主要特點。網絡業務中，對買方市場進行了強化，要想在競爭中占據優勢，就要對服務進行創新。一些新業務的產生，如線上信貸、互聯網金融等，使金融機構在借助于互聯網的情況下，接觸了大量客戶群體，但同時也加大了評測信用和核實資質等方面的困難程度以及風險。伴隨著金融產品的逐步創新，一些新型產品逐步走入我們的生活，但是通常這些產品具有很高風險，價格波動較大，具有很高的杠桿率，其對資金頭寸的影響是無法估量的。另外，理財產品比較熱門，期限架構發生變化，融資途徑逐漸轉向資本市場。然而資本市場產品具有很強的周期性、很大的風險敞口，這就造成了在流動性風險管理上比較困難，要對風控技術進行創新。

2大數據金融面臨的風險

2.1傳統金融機構面臨改革

大數據時代的來臨，給過去金融行業帶來了一定改變。首先，國家調整了這個行業的監管模式，并加大了開放力度。與此同時，金融行業中也出現了一些非金融機構，在金融市場中占據了一定份額，導致過去的金融機構受到一定沖擊，金融市場中的競爭日趨激烈。其次，金融行業具有非常豐富的數據資源，怎樣靈活運用數字工具，同時和其他不同行業的融合運用，依然需要逐步加強。最后，金融機構要維持開放的狀態，對大數據的運用研究，已經成為今后金融機構在競爭中發展的主導。2.2大數據技術水平亟待提高大數據在發展的過程中，一個主要的問題就是隱私以及安全方面的問題，通過多個真實案例已經表明，即便是搜集了沒有什么危害的信息，在存儲、研究以及處理等過程中，也會使個人隱私被暴露，搜集大量信息的過程中也加大了信息泄露的風險。對于這種情況，各個金融機構也采取了相應的應對措施，其保護的內容不但包含大數據本身，也包括利用大數據研究獲取的信息，由于其中的任何一個過程產生問題，都會影響金融財產的安全，所以各大金融機構急需提升金融信息技術安全方面的管理。

2.3技術應用與業務探索仍需突破

與其他行業不同，金融行業具有較強的展示性需要、邏輯關系密切等特征。所以，在管理數據、分析數據等方面都提出了很高的要求。因為大數據金融這種方式起步比較晚，創建數據庫、研究數據等方面的技術還處在逐漸進步的過程中，造成金融機構只可以在逐漸探索中選取相應的大數據技術，這就在一定程度上使技術決策的風險有所加大，也許會給金融機構造成一些沒有必要的損失。2.4行業標準與安全規范仍待完善當前，各個行業的發展都有著自身的規則，行業之間存在較大的阻礙，即便是在金融行業的內部，其標準和行業規范也是不相同的。為了加速編制交易數據、交換數據等重點共通標準，使信息的共享得以實現，需要以產業鏈為中心，將跨行業的技術規范以及數據方面的規定創建起來。

3大數據金融面臨的挑戰

3.1數據共享平臺缺乏

當前，各金融機構的信息保密程度比較高，機構之間也缺少聯系，相關的金融信息無法得到有效共享，通常狀況下，它們是不想共享，不能共享，對共享數據信息存在一定顧慮。因為無法共同分享金融信息，金融需要不能得以實現，作為金融機構，為了能夠對客戶有更進一步的了解，和客戶之間創建較好的關聯，就要加大相應的金融成本，情況較為嚴重時，還會導致金融風險的加大。因為缺少相應的共享數據平臺，即使金融機構足夠強大，也無法使眾多客戶的個性化需要得到精準、及時的滿足。

3.2專業性人才欠缺

和其他行業的人才相比較，大數據模式下的金融行業，對人才的專業技能要求較高，不但要具備計算機專業技能，還要掌握統計學、數學等學科知識，另外，應用方面的專業技能也是必不可少的。但是當前的金融行業在大數據上的專業人員相對較為缺乏，現有的人員無法使大數據處理的需求得以實現。因為相關工作人員業務技能相對較為欠缺，在對數據進行處理的時候，就會產生數據失真的狀況，對金融行業的發展十分不利。此外，一些金融機構在人才的待遇方面不是很高，這樣的狀況，導致人才無法得到挽留，給金融行業帶來損失。可見當前的金融行業在綜合型人才以及管理人才方面存在很大不足。

4防范金融風險的有效對策

4.1樹立大數據戰略思想觀念

在運用大數據上，要將相應的觀念樹立起來，可以重點從如下幾個方面進行轉變：首先，從單純地只是對原因進行研究，轉變為對關聯性進行研究；其次，在研究精準性的前提下，使效率方向的轉變有所提升；最后，改變過去抽樣查驗的方式，逐漸轉變為全方位的研究。在借助于經驗研究大數據的過程中，要將對其關聯性的研究放在重點位置，從而使分析變得更加有效率，以及更具全面性。利用大數據研究金融風險的趨勢，能夠有效地運用相應的金融風險防范策略，使風險系數變低，從而使金融企業和客戶的損失降低。

4.2建立大數據的全方位風險管理體系

創建大數據的全面風險管理機制，要重點做好如下幾個方面工作：首先，要通過對相關技術方式的運用，對客戶的數據資源有所了解。當前，爬蟲、NLP、ETL工具等是比較常用的收集、存儲和研究信息的工具，通過對這些工具的運用，能夠從全方位了解客戶的數據信息，其中包含線下和線上信息。尤其是客戶的信用狀況，能夠利用信用評分模型進行判定。其次，如果客戶正處在交易中，要對風險進行提示及監控。在這個過程中，能夠利用大數據的相關技術以及信息及時了解客戶的交易狀況、還款狀況和違約狀況等方面的變化情況，從而使貸款過程中的金融風險變低。另外，要及時對客戶進行提醒，告知違約的后果，使其在風險方面的認識有所加強。最后，對數據信息進行統一。大數據中的信息一些是半成型的，也有些是較為零散的。在對信息進行整理的時候，要使這些信息變為統一結構化信息，從而形成更加全方位的客戶風險管理機制。

4.3建立金融風險數據共享聯盟

要想使金融風險降到最低，就要實現信息的共通。一方面，要將壟斷破除，創建一定共享體制。每個金融企業都在搜集相應的信息，倘若整合了互聯網平臺、金融機構的相關信息，破除了行業壟斷，促成資源的共享，這樣不但可以及時監管金融風險，還可以使金融風險得到一定程度減低。另一方面，要創建相應的信息平臺，對信息調配途徑進行優化。要想及時精準地對大數據進行研究，途徑是非常重要的。創建相應的信息平臺，各個部門都可以對自身需要的數據實行隨時調配。同時根據信息的一些有關特點，自動核實客戶的風險能力和信用情況等信息，從而防止風險的產生和加大。

4.4培養大數據人才的核心技術能力

不論是哪個領域，要想發展，都要具備相應的人才，金融行業也不例外。金融行業中，需要具備發掘、分析、整合信息的能力，同時將其良好地應用于金融業務中。所以，創建一支具有一定專業能力的信息處理團隊，才能更好地預測和避免相應的金融風險。

4.5建立配套的法律體系保護機制

要想更好地防范金融風險，就要有完善的法律法規。當前，在大數據的運用方面，還缺少相應的法律法規，國家需要順應時代的進步，將與大數據發展相適應的法律法規頒布出來。在法律體系的維護下，更好地對金融風險進行防范，使其穩定發展，讓大數據的作用得到更加全面的發揮。

第2篇：金融數據管理范文

傳統數據管理

先天不足

在數據管理市場,大部分客戶是“頭痛醫頭,腳痛醫腳”,每一個應用都是獨立架構、獨立應用層、獨立界面,用的存儲也都是獨立的,互相之間沒有連接,效率不高。

孫定: 很多企業都在談經濟復蘇,那么,你認為世界性的金融危機真的過去了嗎?數據存儲市場是否受到了金融危機的影響?慷孚今年的運營情況怎樣?

Alan G. Bunte: 金融危機還沒有過去,經濟的基礎還沒有穩定下來,但慷孚覺得很驕傲,公司的運營還不錯,降低了成本,提高了效率。金融危機對于我們來說,沒有產生負面影響,反而是正面的,那是因為企業更關注的是如何降低成本,而慷孚能夠幫助它們實現這點。

在截止到9月30日的第二季度,慷孚公司總收入6670萬美元,比去年同期增長了5%,較上一季度環比增長了11%; 本季度軟件收入3350萬美元,比去年同期減少5%,較上一季度環比增長15%; 本季度服務收入3310萬美元,比去年同期增長18%,較上一季度環比增長6%。

孫定: 你認為中國客戶現在在數據管理方面存在哪些困難?中國客戶從發展階段來講,相比歐洲、美國客戶,還有哪些有待改進的地方?

Alan G. Bunte: 這是一個很好的問題,也是一個很有挑戰性的問題。其實,不管在全球哪個國家,大企業、大機構所面臨的問題都差不多,CIO們所面臨的第一個問題就是數據一直在快速地增長,就算在經濟蕭條的環境下,數據增長率還是很高,達到了30%～40%; 法規遵從方面需要企業長期保留數據,也是企業數據增長的一個原因。

事實上,企業在處理這些海量數據時并不容易,再加上在金融危機下,IT開銷在降低; 此外,企業的員工也在減少。那么,一方面是數據在不斷增長,另一方面卻是企業沒有那么多錢和人去管理這些數據。這種情況下,如何降低管理成本、提高管理效率,成了每一個CIO最關心的話題。

除此之外,在數據管理市場,全球還有一個相同點,那就是大部分客戶還在“頭痛醫頭,腳痛醫腳”,這邊有做備份的,那邊有歸檔的; 這邊有復制的,那邊有做數據管理的。更令人頭痛的是,每一個都是獨立架構、獨立應用層、獨立界面,存儲也是獨立的,互相之間沒有連接,效率很低。

慷孚可以提供給客戶的是,把所需要管理的數據統統放在一個平臺上,本來需要5個不同的架構、5個不同的服務器、5個不同的存儲,現在整合在一起,可能只需要一個半就可以達到理想的效果。

孫定: 金融危機下,很多公司都特別強調幫助客戶降低成本、提高效率,慷孚在這方面是否有一些成功的經驗和案例?

Alan G. Bunte: 慷孚致力于為業界提供統一的數據管理平臺。慷孚的信息管理架構基于統一的一體化平臺,允許客戶選擇備份與恢復、復制、歸檔、資源管理或是搜索模塊來滿足當前數據管理需要。并且,當有新的需求時,只要通過激活功能模塊即可迅速滿足新業務需求。由于所有功能模塊都共享一個公共技術平臺,使得平臺上每一個功能模塊都能利用統一的數據和信息管理服務,從而以獨特的方式幫助客戶消除基礎架構成本,并有效地消除備份和歸檔方面的冗余數據拷貝。

舉個例子,總部在歐洲的全球最大的船運公司是慷孚的大型客戶,在全球150多個國家有分支機構。這次金融危機對船運行業的打擊非常大,就是在這樣的背景下,該公司CEO卻做出一個非常大的決定,采購了幾百萬美元的慷孚產品。為什么?因為慷孚的解決方案是一個集成的解決方案,客戶對數據的要求不僅僅要做備份,由于是上市公司,還有法規方面的要求,郵件也要做歸檔。這家公司花了大價錢采購慷孚的產品以后,大大地降低了他們在硬件方面、管理方面的成本。

他們這么做并不是盲目的,其實,這家公司的中國分公司兩年前就用了慷孚產品,并且取得了非常好的應用效果,所以,他們把在中國分公司的成功經驗推廣到了全球。

“得數據者得天下”。在全球經濟一體化越來越明顯的今天,這種理念已經深入人心。

向“云”端延伸

云的發展趨勢應該是公有云和私有云共存的混合云。大企業對數據安全要求比較高,大部分建私有云; 小企業,或者說對數據安全要求不是那么高的企業,可能會用公有云。

孫定: 目前,慷孚主要的營業收入是來自傳統數據中心這樣的數據管理市場。但是,云的普及是不是意味著企業就不需要自己的數據中心了,可以把資源都放在云上?包括存儲在內的管理軟件,如果云時代來了,是不是需求量就小了?

Alan G. Bunte: 那是不可能的。尤其是一些大型企業,肯定有部分數據還是自己管理。至于說小一點的企業,從管理成本、管理效率考慮,可能會用云計算、云存儲來實現零存儲,達到較高的經濟效益。

我們認為,云的發展趨勢應該是一個公有云和私有云共存的混合云。大企業,尤其是對數據安全要求比較高的企業,大部分會建私有云。小企業,或者說對數據安全性要求不是那么高的企業,可能會用公有云。但是企業還是希望能夠把自己的數據控制住,不管是放在數據中心內部,還是放到云端去。這是用戶反饋給我們的信息。

孫定: 對云的狀況和趨勢,慷孚的看法是怎樣的?云的發展對數據存儲會帶來什么樣的影響和改變?慷孚怎么來應對云的發展?

Alan G. Bunte: 云存儲、云計算肯定會流行起來,所以在這方面,慷孚也會有一系列產品跟市場需求相配合。

慷孚認為,未來將呈現出數據感知存儲云和信息存儲云并存的局面。其中,數據感知存儲云整合了重復數據刪除、壓縮等數據精簡技術,同時提供數據生命周期管理、加密、分層存儲、驗證、法規遵從等擴展性能,以及高級安全和訪問機制; 信息存儲云則把存儲云轉化為信息資產,增加了分級、標識、動態組織、搜索、內容索引及可視化功能,在成本降低的基礎上提升投資回報率。用戶必須清楚,無論是使用數據感知存儲云還是信息存儲云,都會有成本的投入。

伴隨將“統一數據管理”架構向“云”端延伸的進程,未來,慷孚基于“云”的解決方案將針對終端用戶提供全新的數據保護、歸檔及災難恢復能力。目前,用戶正在使用的慷孚一體化信息管理產品是2009年1月的,每隔18個月,慷孚就會推出一個新版本的一體化信息管理產品,我們將在下一代產品中增加云存儲的功能。

靠服務

打拼中國市場

慷孚進入中國時間雖然不長,但是對于中國市場是非常看重的,在沒有進入中國之前,慷孚甚至將全部產品的中文界面都做好了。

孫定: 對于慷孚來說,中國是新興市場,幾年積累下來,發展情況如何?

Alan G. Bunte: 是令人欣喜的,每年的增長率都大于50%。慷孚進入中國雖然時間不長,但對于中國市場是非常看重的,在沒有進入中國之前,慷孚甚至將產品的全部中文界面都做好了。這幾年我們一直倡導的一體化信息管理,也正在被越來越多的用戶接受。

慷孚公司對中國經濟發展非常看好,在中國有廣大的市場存在。中國企業的信息化應用可能會比國外落后幾年,很多用戶其實還處于沒有備份的狀況,有些則是處于沒有管好的狀態,很多用戶想到了數據管理方案。慷孚就是把這樣的管理方案統一起來,作為信息化管理手段,提供給客戶。對中國以后的信息化管理趨勢,我們是非常樂觀的。

孫定: 慷孚在中國的發展策略是怎樣的?下一步在中國有什么樣的計劃?

Alan G. Bunte: 我們需要進一步地跟客戶溝通他們在數據管理方面面臨的挑戰,以及一體化數據管理解決方案的優勢,我們在中國市場、銷售、研發方面都將繼續投入。我們的理念是,用最好的技術、最好的服務來贏得用戶的信任。

經過幾年的積極推廣,特別是及時了解客戶真實的應用需求,并提供切實可行的數據管理解決方案,慷孚在中國獲得了快速發展。如今,慷孚在中國的用戶遍及金融、政府、電信、互聯網、教育、石化、制造業各個領域。無論是用戶基數還是合作伙伴的建設,都實現了新的飛躍。

采訪手記

不走尋常路

在采訪中,Alan G. Bunte和他的助手一直在強調: “慷孚的產品設計理念與對手大大不同。”

慷孚于1996年從AT&T貝爾實驗室分離出來,自立門戶,成為專業的數據管理軟件供應商。1998年,當慷孚著手開發高性能企業備份和恢復解決方案產品套裝時,他們認識到,當時市場上大多數數據和存儲管理產品都是在十幾年前設計的,復雜而落后的基礎架構已經無法滿足高速信息社會的需求。

為了解決這些問題,慷孚必須完全放棄其前代產品,重新開發更適應市場需要的統一數據管理平臺。在當時傳統數據管理軟件已經大量普及的環境下,做出這樣的選擇是有很大風險的。在慷孚公司CEOHammer看來,當年的選擇從某種意義上與重新創業無異,但又不盡相同。相同的是二者都選擇從頭開始,雖然有了準確的目標,但這個目標對當時的市場來說是前所未有的,能否成功以及用戶是否認可都未曾知曉; 不同的是,因為有著先前的基礎,再加上充足的資金,慷孚有足夠的資本從頭開始。

所以,慷孚歷經18個月的“脫產”研發,創造出業界首個“統一數據管理平臺”。憑借這一先進的技術及理念,慷孚在數據保護軟件市場也異軍突起,牢牢占據了一席之地。(文/劉麗麗)

總裁感悟

企業需要“萬能遙控器”

你有沒有發現家里抽屜已經放滿了各種遙控器?電視、影碟機、音響功放、空調……更要命的是,家里有多少個這樣的電器設備,就會有多少個遙控器要“安家落戶”。

“越來越多的搖控器帶來的已經不僅僅是保管和使用上的不便,有時候甚至會覺得它們在影響和控制我們的生活。把這些方頭方腦的家伙濃縮集成在一起,讓控制變得簡單一些吧!” Alan G. Bunte這樣說。

第3篇：金融數據管理范文

檢查被審計單位財政財務收支電子數據及其管理系統

修訂后的《審計法》第三十一條增加了審計機關要求被審計單位提供“運用電子計算機儲存、處理的財政收支、財務收支電子數據和必要的電子計算機技術文檔”的權限；同時，第三十二條規定，審計機關進行審計時，有權檢查被審計單位“運用電子計算機管理財政收支、財務收支電子數據的系統”。

增加這兩項權限的理由主要有以下幾點：第一，目前被審計單位普遍采用電子數據管理系統處理財政收支、財務收支數據，利用電子數據進行審計，是審計工作適應信息化發展的必然要求；第二，電子數據和相關計算機技術文檔在本質上屬于有關財政收支、財務收支的資料；第三，電子數據管理系統是否安全可靠，直接涉及到財政收支、財務收支數據的真實和完整；第四，《審計法實施條例》和《國務院辦公廳關于利用計算機信息系統開展審計工作有關問題的通知》等已經授權審計機關檢查電子數據及其管理系統；第五，國外審計機關普遍有權檢查被審計單位的電子數據及其管理系統。

審計機關在行使這項權限時，應當注意把握以下幾點：

第一，被審計單位必須按照審計機關規定的期限和要求，提供電子數據和計算機技術文檔等資料，可以在實施審計時要求被審計單位提供，也可以在非審計時要求被審計單位定期提供。被審計單位提供的電子數據必須符合財務會計核算軟件數據接口國家標準或者審計機關要求的格式。

第二，審計機關檢查被審計單位的電子數據管理系統并不僅僅局限于財務會計核算系統。有的財務會計核算功能嵌入在其他系統之中；有的財務會計核算系統和其他系統緊密整合在一個大的系統之中，相互調用數據；有的財務會計核算系統的基礎數據是由業務管理系統自動生成的。審計機關有權檢查所有可能影響財政收支、財務收支電子數據的系統，而不管這個系統的名稱是什么。

第三，審計機關在檢查電子數據管理系統時，應充分關注該系統是否存在違反財務會計規定的邏輯錯誤，是否能夠防范非法修改數據，還應該充分關注該系統是否故意為被審計單位預留了“舞弊”功能。使用功能強大的審計軟件可以導入被審計單位的原始數據，重新計算，生成報表，將二者產生的最終報表進行比較，就能發現被審計單位電子數據管理系統存在的大部分問題。

第四，審計機關在檢查電子數據管理系統時，要確保該系統的安全，并嚴格保密。要檢查電子數據管理系統，審計人員需要使用較高權限的用戶身份進入該系統，任何一個誤操作都可能導致嚴重后果，因此，審計人員一般不要在實時運行的系統上進行檢查，而應該建立起備份系統或者測試系統進行檢查。如果確實需要在實時運行的系統上檢查，審計人員不能影響系統的正常運行，不得向該系統中寫入或改寫任何信息。審計機關在檢查電子數據管理系統時，可能涉及到財務數據、業務數據、數據結構、軟件程序等內容，必須嚴格遵守被審計單位的有關規定，履行必要手續，并嚴格保密。

查詢被審計單位在金融機構的賬戶和以個人名義在金融機構存儲的公款

修訂后的《審計法》第三十三條增加第二款規定：“審計機關經縣級以上人民政府審計機關負責人批準，有權查詢被審計單位在金融機構的賬戶。”增加第三款規定：“審計機關有證據證明被審計單位以個人名義存儲公款的，經縣級以上人民政府審計機關主要負責人批準，有權查詢被審計單位以個人名義在金融機構的存款。”

賦予審計機關查詢被審計單位在金融機構的賬戶的權限，這是吸收《審計法實施條例》的相關規定制定的，對被審計單位在金融機構的賬戶進行監督，既是審計機關審計監督的重要內容，又是審計機關履行審計職責的必需手段。

賦予審計機關查詢被審計單位以個人名義在金融機構的存款（以下簡稱公款私存的賬戶）的權限，理由主要有以下幾點：第一，被審計單位將公款以個人名義存儲在金融機構，其背后往往隱藏著挪用公款等嚴重違法犯罪問題；第二，《國務院關于加強審計執法幾個問題的通知》已經授權審計機關查詢單位以個人名義在金融機構的存款；第三，按照現行規定，監察機關、銀行業監管機構和證券監管機構都享有查詢個人存款的權限；第四，部分外國審計機關有權查詢個人存款。

審計機關行使這兩項查詢權，應注意把握以下幾點：

第一，審計機關查詢被審計單位在金融機構的賬戶，不僅包括正在使用的賬戶，還包括審計期間內曾用過的賬戶；不僅包括交易頻繁的賬戶，還包括長期不發生交易的賬戶；不僅包括銀行賬戶，還包括在證券公司、期貨公司等金融機構開立的賬戶。審計機關不僅有權查詢賬戶余額，而且有權查詢開戶日期、開戶經辦人、預留印鑒、銷戶日期、交易記錄、交易對方賬號、交易對方賬戶名稱等信息。

第二，為了防止審計機關濫用查詢權侵犯公民隱私，審計機關必須首先有證據證明被審計單位以個人名義存儲公款，才可以查詢該存款。目前對此還沒有明確規定，我們認為，審計機關如發現被審計單位存在將單位公款轉入個人存款賬戶，從個人存款賬戶中頻繁支付應由單位公款支付的款項，或者將個人存折存放在單位財務部門保險柜內等情形且無合法理由，可以視為有證據證明被審計單位以個人名義存儲公款。

第三，審計機關查詢被審計單位在金融機構的賬戶和公款私存的賬戶時，應該執行嚴格的程序。查詢被審計單位賬戶，必須持縣級以上人民政府審計機關負責人（正職或副職）簽發的查詢通知書；查詢被審計單位以個人名義存儲公款的賬戶，必須持縣級以上人民政府審計機關主要負責人（正職）簽發的查詢通知書，此外，審計人員查詢金融賬戶還應持工作證件和審計通知書，應當提供金融機構名稱、賬戶名稱及賬號。審計機關在查詢時，可以抄錄、復印或者拍照，但不得將原件借走。

第四，審計機關查詢被審計單位在金融機構的賬戶和公款私存的賬戶，負有保密義務。特別是在查詢被審計單位以個人名義存儲公款的賬戶時，該賬戶可能同時包含個人儲蓄存款，審計機關通過查詢該賬戶就獲得了包括個人儲蓄存款信息在內的所有資料信息。對于與被審計單位財政收支、財務收支無關的個人儲蓄存款信息，審計人員必須嚴格保守秘密，不得披露，也不得用于其他目的。修訂后的《審計法》第五十二條增加了審計人員泄露所知悉的秘密的責任追究內容。

封存有關資料和違反國家規定取得的資產

修訂后的《審計法》第三十四條規定，對被審計單位轉移、隱匿、篡改、毀棄會計憑證、會計賬簿、財務會計報告以及其他與財政收支或者財務收支有關的資料，或者轉移、隱匿所持有的違反國家規定取得的資產的行為，審計機關“有權予以制止；必要時，經縣級以上人民政府審計機關負責人批準，有權封存有關資料和違反國家規定取得的資產；對其中在金融機構的有關存款需要予以凍結的，應當向人民法院提出申請”。

增加這項權限的理由主要有以下幾點：第一，封存有關資料和資產，是審計機關查清事實，順利取證，維護國家利益的有效手段；第二，原《審計法》、《審計法實施條例》和《財政違法行為處罰處分條例》等已經賦予了審計機關封存有關資料權限；第三，由申請法院采取財產保全措施改為審計機關直接封存有關資產，有利于分清責任，提高效率；第四，國外審計機關通常享有類似權限。

審計機關行使上述封存權，應注意把握以下幾點：

第一，審計機關對被審計單位轉移、隱匿、篡改、毀棄會計憑證、會計賬簿、財務會計報告以及其他與財政收支或者財務收支有關的資料，轉移、隱匿所持有的違反國家規定取得的資產的行為，首先應予以制止，只有在制止無效，并充分考慮必要性和可行性的前提下，才能采取封存有關資料和違規資產的強制措施，但對其中在金融機構的有關存款需要予以凍結的，應當向人民法院提出申請。

第二，審計機關有權封存的被審計單位“違反國家規定取得的資產”，我們認為，主要包括：弄虛作假騙取的財政撥款、銀行貸款以及物資；違反國家規定享受國家補貼、補助、貼息、免息、減稅、免稅、退稅等優惠政策取得的資產；違反國家規定向他人收取的款項、實物；違反國家規定處分國有資產取得的收益等。

第4篇：金融數據管理范文

關鍵詞：數據挖掘；技術；神經網絡技術

1 數據挖掘技術的方法

數據挖掘技術的方法主要分為統計、聚類和遺傳分析[1]。統計方法可以滿足數據庫處理分析，包括：有線、非線、回歸等多項統計方法；聚類方法應用于數據挖掘的內部處理，梳理內部數據的關系，基于聚類方法的存在，數據挖掘技術可以滿足經濟、模擬等多項數據領域的需求；遺傳分析是數據挖掘方法的重點，以生物進化為導向，將重組、變異導入到數據庫內，推進數據的后續發展，將后續模擬的數據，應用在現代數據庫的某個部分，發揮同樣作用，遺傳算法高度模擬生物進化的方式，結合繁殖、基因、突變、重組的概念，引入新數據，促使數據庫中新個體的形成，所以數據挖掘中的遺傳算法，既可以作為數據分析的方法，也可以體現預算和評估的特點。

2 數據挖掘的技術支持

2.1 神經網絡技術

神經網絡主要以數學模型為主，重點針對復雜數據，快速完成數據抽取。神經網絡技術處理的能力，可以超出計算機的分析水平，保障輸入神經網絡中的數據屬于數值型，即可快速導出趨勢性變化的數據。神經網絡技術通過模擬大腦的神經元結構，利用MP，實現非線性規劃，根據數據信息的特性，決定信息的存儲位置，實現自主處理。神經網絡技術在數據挖掘中，不僅可以實現數據的快速分類，還可以對數據進行模擬預測，促使數據挖掘處于優化的狀態，完成難度聚類。神經網絡技術的代表為RBF和BP。

2.2 決策樹技術

此技術以模擬離散函數為主，借助樹木模型，對實際案例進行綜合分類處理。決策樹的葉子，代表不同結點，而結點則是組成實例不同屬性的測試，未來枝葉的分支，表示可能覆蓋的屬性預測[2]。決策樹在根部向枝葉推進的過程中，蘊含豐富的數據挖掘，目的是得出有價值的屬性信息，所以決策樹理論支持數據挖掘的分析和分類，對相同屬性的數據進行歸類存儲，進而挖掘數據分類中遵循的規則。

3 數據挖掘技術的應用領域

3.1 通信服務行業

在數據挖掘技術的帶動和參與下，通信服務行業逐漸趨向于“三網融合”，即：電信、互聯和電視，勢必涉及諸多數據運營，數據挖掘技術可以針對三網狀態，實行模式分析，挖掘商業潛能。例如：數據挖掘技術可以對通信數據進行分析，得出通信系統實時運行的參數和狀態，以聚類的方式，歸類系統數據，還可直接分析用戶的實際行為，拓寬業務途徑，同時發現發展機遇，提升通信服務行業的社會效益。

3.2 高校管理系統

數據挖掘技術在高校中的應用較為明顯，例如：學生信息管理系統、教務評價系統、成績查詢系統、選課系統等，都可體現數據挖掘技術的優點。高校學生數量較多，通過數據挖掘技術，可以為學生提供一體化服務，學生在入學之際，即可將信息錄入在管理系統內，整個在校期間，都可通過管理系統，查詢個人信息，管理者也可以根據管理系統，快速調取學生信息，如：圖書借閱、飯卡充值等，隨時關注學生的信息動態[3]。高校在數據管理方面，已經實現多系統的融合發展，在數據挖掘技術的支持下，將不同功能的數據系統，兼容于統一系統，不論是學生，還是教務人員，利用獨立賬號、密碼，都可實現個人信息管理或查詢，對數據挖掘技術提供更高的發展要求。

3.3 醫學領域

醫學領域不僅涉及大量的信息數據，而且數據的編排、匯總非常復雜，大量數據同時出現的過程中，幾乎不會出現相同數據，因此，醫學領域的數據管理，具備一定難度。數據挖掘技術成功應用于醫院數據管理中，特別是在病歷管理、醫藥信息管理方面，例如：數據挖掘技術可以整合醫藥信息，將醫藥信息存儲于數據庫系統內，醫務人員可以通過檢索的方式，在管理系統內，迅速獲得所需信息，避免信息篩選錯誤，提高信息識別的能力。由此，醫務人員在信息管理和校對方面，提高操作效率，確保數據挖掘的質量。

3.4 金融行業

金融行業中的數據分類比較明確，如：信貸數據、儲蓄數據等，需對數據采取合理的分配和管理。數據挖掘技術在金融行業中，為數據管理提供可靠的空間，成為管理金融數據的最佳方式[4]。數據挖掘技術具備獨立分析的能力，可以在數據庫中，設置多維參考點，對不同類型的數據實行嚴格區分，根據數據的異同性質，實行準確處理，發揮數據挖掘的優勢，維持金融數據的運行。數據挖掘技術還可以根據金融數據的動態變化，有效發現影響金融活動的不良因素，防止金融行業出現數據漏洞，造成管理弊端。

綜上所述，隨著數據挖掘技術的發展，其在行業領域中的應用越來越廣泛，為數據運行提供強大的技術支持。數據挖掘技術可以迅速獲取有效信息，體現準確識別的能力，改善數據運行，因此，數據挖掘技術成為行業發展與進步的重要途徑，不僅提高信息處理的能力，還可以保障信息處理的效率和價值，同時提高行業信息技術水平。

[參考文獻]

[1]羅斌.數據挖掘研究進展[J].中國水運，2012（07）：90-92.

[2]張昀.數據挖掘技術研究[J].軟件導刊，2012（09）：45-47.

第5篇：金融數據管理范文

數據庫和ERP的賣法不一樣

對于并購后的變化，宋一平表示，作為獨立運作子公司，并購對Sybase的影響并不大，只是從去年七八月開始在財務和部分人事方面有一些相關的合并。例如，從去年7月26號開始， Sybase在紐約證交所的SY的股票代號就被取消，開始用SAP的股票代號；同時Sybase員工的ID號也納入SAP的整體范圍來管理。

宋一平認為，從業務角度講，Sybase和以前的做法并沒有很大的差異，且去年四季度業務增長表現相當不錯。而從今年開始有的一些變化就是，Sybase將把工作重點集中在電信、金融、政府和OEM這四大領域，推廣新產品和解決方案，服務新、老客戶。例如Sybase將為SAP的ERP系統做移動計算特別定制兩個產品――Sybase Mobile Sales for SAP CRM和Sybase Mobile Workflow for SAP Business Suite。宋一平表示，ERP更多關心的是應用，而數據庫則更關心的是支撐軟件，是一個平臺。

IT行業處在快速的變化中，廠商的角色定位也都在轉變。Sybase的定位是什么呢？“從原來做數據管理的數據庫廠商，Sybase現在要逐漸做支撐軟件的平臺軟件廠商，這種支撐是從數據管理到數據分析再到移動計算，這樣一個數據流閉環的支撐。”

宋一平繼續闡述說，比如先管理一堆數據，把這些數據之間的規律性挖掘出來做數據分析，然后把分析結果提供給高層決策人員、部門領導或者具體業務人員，應用移動計算方面讓其隨時隨地完成業務和決策，結果再反饋至業務系統，構成一個閉環。Sybase的目標就是充實數據管理、數據分析、移動計算這三條產品線的內容，讓數據能夠流動起來。“我們會以三個產品線為支柱，然后在上面構造相應產品，然后在產品上再構造行業解決方案來推向市場，服務客戶。”宋一平說，“Sybase一直沒有，將來也不會涉及到純應用領域。”

銀行、保險、證券 全面開花

宋一平介紹，作為產品本身并不具有很強的行業特征的數據庫廠商，為了更好地服務金融行業客戶，Sybase將聚合更多的合作伙伴，北京寰信通科技有限公司就是其一。其首席技術官羅潤升幾乎是與宋一平同期加入Sybase的，后為繼續Sybase原有的“扶上馬送一程”理念，加入專門關注金融領域的公司，專門為金融企業提供相關服務。羅潤升表示，Sybase在金融領域已經有深厚基礎，農行和國家外匯管理局都將Sybase作為唯一的數據庫平臺。

宋一平同時介紹了Sybase在金融領域的最新進展。經歷了將近五年的時間，Sybase與合作伙伴為交行推出了HDS，即歷史數據存儲解決方案。由于銀行的數據有很多存儲的期限，比如說客戶資料要求永久保存、有些數據要求保存3年，有些數據要求保存7年。以前這些數據可能就是簡簡單單地被備份到磁盤上，或者扔到一個文件里，當需要查詢的時候，需要把數據全都導出來。為了便利操作、提高效率，Sybase推出了存磁盤歷史庫模式，用Sybase IQ作為一個數據存儲單元，然后把大量的歷史數據自動備份至此，前端查詢時就可以透明地查詢當前庫或歷史庫，使得客戶可以查到的歷史數據生命周期會更長，效率更高。

第6篇：金融數據管理范文

“互聯網+政務”服務更親民

每天早上7時，蘭州市七里河區建蘭路街道的網格巡查員張強準時出門，開始一天的工作。

一部手機是他工作的“法寶”，哪里有垃圾，哪里有群眾糾紛，張強打開手機上的“三維數字社會管理系統”，通過上傳實時圖片、事件內容、具體地址等詳情信息，及時將情況反映給相關部門。按照事件緊急程度類型，由市、區、街道三維數字管理中心專員進行層層審核、上報、處理，在發現問題最短時間內將具體情況傳輸給相關部門，并得到迅速處理。

這種工作模式就是“互聯網+政務”實踐的成功案例之一。而更深層次的融合正在全省大面積鋪開，其核心就在于能夠讓政府信息和民眾實現溝通，讓政府辦公和公眾辦得無處不在，并通過各種形式實現政府信息和民眾信息之間的無縫鏈接，真正做到“權為民所謀、情為民所系、利為民所用”的價值歸宿。

目前，甘肅政務服務網項目已經完成了全省102個站點的建設，實現了省、市、縣三級部門在網上權責、專項資金管理、扶貧3張清單，全省各級政府部門便民服務事項的上網全部完成，便于群眾網上查詢。同時，完成了政務服務網、省政府政務大廳網上審批系統和電子監察系統的對接，實行了“網上行權”工作，實現了全省各級政府工作人員、社會公眾、企業法人網絡身份統一管理。

“互聯網+”助力精準扶貧

家住天水市秦州區大鄉門上街村村委會二組的王建軍怎么也不會想到，他的貧困信息會詳實地出現在甘肅省精準扶貧大數據管理平臺上：家庭成員――三人，致貧原因――缺技術，扶持方式――生產和就業……只要在數據平臺上用鼠標輕輕一點，王建軍的扶貧資料一目了然，除了他，全省6220個貧困村、101萬戶貧困戶、417萬貧困人口的區域分布、貧困原因、脫貧需求等信息都保存在這個大數據管理平臺上。

甘肅省精準扶貧大數據管理平臺是省委、省政府為了貫徹落實中央精準扶貧工作的一個創新舉措，是全國第一個精準扶貧大數據管理平臺，也是國務院扶貧辦確定的試點。其建設按照“六個精準”的總體要求，緊盯“1+17”精準扶貧方案的具體落實，利用云計算、大數據和“互聯網+”技術，建成五級互聯互通的扶貧網絡和大數據平臺，全方位全過程監管幫扶情況和幫扶成效。

通過該平臺，可有效記錄貧困戶家庭與公安、民政等部門的基本信息核對一致，防止非貧困戶納入扶持。平涼市靜寧縣雙硯鄉團莊村村民蘇轉軍，兩年前由于車禍喪失勞動力，全家人生活陷入困頓。2015年8月中旬，蘇轉軍被納入精準扶貧大數據平臺，9月拿到了5萬元精準扶貧專項貸款。通過分析管理，平臺可確保扶貧政策的針對性、配套化和時效性，使貧困戶得到精準扶持。

更為特別的是，按照縣、村、戶三個層面，對“1+17”精準扶貧方案中道路、水利、住房等各項精準扶貧政策，甘肅省精準扶貧大數據管理平臺設計了專門的統計模塊和預警功能，能及時反映各部門工作進展、資金落實和工作成效等情況，對地區間、部門間工作進展水平進行綜合比對和排名，督促各地各部門加大工作力度，落實各項扶貧舉措。2015年三季度大數據平臺數據采集后措施預警率（預警戶數/貧困戶數）為38.6%，通過預警功能的提示，經過各相關時限和部門一個月的努力后，措施預警率下降為6.77%。

“互聯網+”實現智慧城市

網上訂餐、網上購票、網上購物、網上繳費……“互聯網+”的大潮呼嘯而來，推動著一個個產業實現互聯網化，智慧城市使一個個產業與政府和民生有機融合。

根據《實施方案》，甘肅省將按照兩步走的總體發展目標，積極推進創業創新、協同制造、現代農業、智慧能源、益民服務、現代物流、電子商務、普惠金融、便捷交通、文化旅游、智慧環保和精準扶貧等12個領域的“互聯網+”行動計劃。行動計劃的重點任務分3個階段組織實施：

2016年至2017年為夯實基礎階段，重點做好頂層設計，加快互聯網基礎設施建設，著力完善基礎支撐條件，積極開展示范試點應用，在網上政務服務、電子商務、精準扶貧、互聯網金融、創業創新、社會管理等重點領域取得突破性進展，奠定行動計劃深入實施的基礎。

2018年至2020年為重點突破階段，充分發揮互聯網在產業轉型中的支撐平臺作用，加快重點應用推廣工程建設，推進互聯網在先進制造、現代物流、文化旅游、現代農業等優勢行業的廣泛應用，加大新興業態培育力度，為全面發展創造條件。

第7篇：金融數據管理范文

關鍵詞：新技術；云計算；云數據

中圖分類號：TP333 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 (2011) 23-0000-01

New Technology to Defend the Cloud Data

Li Lian

(Shandong Rural Credit Cooperatives,Jinan 250001,China)

Abstract:At present,an emerging computing model by the public's attention,that is cloud computing.Cloud computing and cloud computing data for the current network provides a new critical point,more than ever more efficient computing model,with greater scalability,faster and more convenient.However,cloud computing and cloud data also require new technology to promote their better development,their escort.

Keywords:New technology;Cloud computing;Cloud data

目前，隨著現代信息數字技術的高速發展和互聯網的普及，云計算及云數據擁有極其廣闊的發展空間。各大公司及企業也積極開展自己的云計算平臺，并發展更多的用戶。但是，云計算缺乏統一的標準、難以給用戶提供安全的數據服務，因此在安全保密與服務質量上還面臨著一些問題。這些問題困擾這云數據的進一步發展。因此本文通過對云計算、的解決需要技術的進一步發展。我們相信，隨著工業界、學術界越來越多的深層次的研究，必將推動云計算及云計算面臨的一些問題分析，討論如何采用新技術為云數據進行保駕護航，保證云數據的高速增長并保持穩定的數據處理能力，使云數據管理逐步趨向成熟。

一、簡述云計算

云計算是一種可以被動態進行升級與虛擬化的新興的計算模式。通過一系列的資源組成，并且這些網絡資源能夠被使用云計算的客戶共享，達到更加便捷的訪問網絡的目的。云計算具有超大規模、虛擬化程度高、通用及可靠性、高擴展性、個、廉價等特性。并且，云計算的用戶并不用掌握這種計算，使用更加方便，可以根據自己或者群體的需要進行選用。“云”即更加自主的維護及管理虛擬化的網絡計算資源，通過對大型服務器的云集（計算、存儲服務器，寬帶資源等）進行虛擬計算服務。

由此，我們可以看出云計算其實和海量的數據處理有著非常密切的關系。云計算可以處理當代信息社會中海量信息數據的獲取、存儲及管理。從而使人們對于云數據的管理與搜索更加智能化。著名的互聯網企業如亞馬遜、谷歌、百度等等都非常依賴于對云數據的管理與處理來支撐起日常決策。通過云數據及云計算能夠得到科學的監測數據，因此云計算也被廣泛的應用與科學實驗領域。

二、云數據管理中面臨的問題

云計算可以對海量的數據信息進行分析與計算，高效的管理海量數據信息。所以，云數據管理具有計算資源的可伸縮性、可備份數據、儲存大量數據等特點。因此對于云計算來說，云數據的管理也十分重要。

云計算系統經常采用的數據管理技術是谷歌的BT數據管理技術與分布式文件系統。云數據管理系統需要處理不同大小的云數據小到網頁數據信息達到衛星圖像數據信息，不同的數據信息需要不同的數據管理系統進行高效靈活的處理。

盡管云計算有著極其明顯的競爭優勢，但是在實際的應用中還面臨著一些問題。比如說，云計算明顯缺乏一定的標準，標準不統一很難共享資源；在功能及開發價值上供應商不斷的進行權衡成為云計算及數據管理中非常重要的問題；云計算的管理任務相當龐大，云數據的自我管理需要進行人工干預；管理云系統中的數據安全及隱私成為物理資源共享中的重要因素；云數據面臨新的應用及套站，云數據管理平臺面臨如結構化、半結構化及非結構等技術問題。因此，云數據管理中面臨靠性和安全性問題會影響云計算的普及。這就需要新的技術來為云數據保駕護航。

三、新技術為云數據保駕護航

由于云計算及數據的存儲可以節約大量的資源。因此，云計算也被很多公司及企業廣泛應用。但是，很多公司及企業也擔心云數據的丟失與泄密。因此，研發新技術保護公司及企業的云數據安全也就勢在必行了。

首先，利用“虛擬機”可以對其他的計算機進行攻擊并租用更多的“虛擬機”，實現在云端內的攻擊。在受攻擊的服務器上，攻擊方可以獲得監控及共享被攻擊服務器上的所有物理資源。通過“虛擬機”來推斷被攻擊方正在運行的程序及網絡流量信息等。

其次，可以采用“虛擬私有云服務”提供自己承諾過的獨立的服務器設備。這種服務器可以快速的訪問CPU硬件及內存。這種方式可以檢測到其他的共享設備如硬件設備，硬盤的驅動器等。在企業及公司中應用，還可以保證遠程存儲設備中的信息不受破壞，防止公司及企業核心業務數據的遺失及泄密。并且，可以在公司及企業存儲重要數據前進行加密，但是這就又需要提供記錄密鑰并且可以以提供有關破解該項加密算法的新興技術。

綜上，這些新興的技術及計算方式可以提供更加安全的云計算環境。在存儲有關數據前把所有數據進行分類，分解成為16個小部分，之后采用代數方程讓這16個小部分相互組合成任意10個組合，重新組合成一個完整的數據集合。這個過程必然增加存儲的總量，但是可以解決公司和企業核心數據加密的問題。同時，供應商可以根據實際情況建立系統。防止云數據的篡改及丟失。

四、結束語

本文通過對云計算及云計算面臨的一些問題分析如何采用新技術為云數據進行保駕護航，保證云數據的高速增長并保持穩定的數據處理能力。隨著現代信息數字技術的高速發展和互聯網的普及，云計算及云數據必定擁有廣闊的發展空間。通過合理的應用新技術為云數據能夠通過網絡技術按照客戶需要的方式提供相關的數據進行計算、存儲與服務等。例如，采用“虛擬機”及“虛擬私有云服務”等新技術來保證云數據能夠保持穩定增長并進一步提高數據的處理能力，使得云計算及云數據的管理更加高效。

參考文獻：

[1]浪潮中國首款云數據中心操作系統[J].中國教育網絡,2011,7

第8篇：金融數據管理范文

【關鍵詞】大數據；金融產業；機遇與挑戰

大數據時代的到來使得國內外經濟、社會、政治、軍事、科研等領域均發生了巨大的變化，其影響力也逐漸滲透入金融業，對金融產業的發展帶來了機遇與挑戰。銀行、保險、證券等金融產業如何擯棄以往經驗和直覺，充分依據大數據時代下的數據與信息進行決策，進而創造出新的價值，促進金融產業的健康發展。

一、大數據背景下，金融產業面臨的機遇

（一）風險管理得到重視

大數據時代下，金融業務發展迅猛，金融機構必須對甄別風險、防范風險和控制風險加以重視。社會化媒體的互動、實時的傳感器數據、電子商務和其他新的數據源為金融機構帶來了一系列的挑戰，風險管理逐步在金融機構健康穩定發展中發揮著至關重要的作用。筆者通過網絡了解到這樣一個案例，英國小額貸款公司Wonga在經營中應用了海量數據挖掘算法，即借助大數據技術獲取并整理所有客戶的各種碎片化信息，在獲得大量數據的基礎上組成客戶特征的全貌。在控制風險方面，Wonga采用了依據不良貸款等風險信號不斷完善調整模型的方法。現如今，Wonga公司的年利潤已達5億美金，其有效的風險管理能力也獲得了金融行業的普遍認可。

（二）銷售渠道得到拓寬

大數據時代，云計算、移動互聯網、物聯網等新技術相繼出現并持續發展，人們的消費行為更趨個性化、網絡化與數據化。金融產業可借助大數據分析平臺，通過挖掘、追蹤、分析客戶的消費數據、瀏覽記錄、購買路徑等數據，細分客戶類型，進而獲取用戶的消費習慣、風險收益偏好等。利用程序分析全球3.4億推特賬戶留言進而判斷民眾情緒是華爾街“德溫特資本市場”公司的首席執行官保羅?霍廷每天的工作內容之一，這一分析結果將決定如何處理手中股票，判斷原理就是民眾高興時買入，焦慮時拋售。該公司依據此買賣股票，收益頗豐。再以交通銀行為例，其信用卡中心采用的是智能語音云平臺，該技術通過大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制實現了歸集、處理、存儲、調用和分析海量語音數據的目的，這對工作效率的提高與服務質量的改善均有著重要作用。

（三）金融電商化得以實現

傳統金融機構已逐漸認識到金融產業是經營資本、信息與人才的行業，不能在信息與數據經營上占有優勢的金融機構無法長遠發展。1996年，中國銀行作為國內首家開發了網銀系統，至此，我國金融業全面“觸網”。2012年6月28日，我國首個銀行電商平臺上線，即建設銀行旗下的“善融商務”。在電商服務方面，“善融商務”提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發、商品零售、房屋交易等諸多領域；在金融服務方面，“善融商務提供支付結算、托管、擔保、融資等全方位金融服務。金融電商化不僅大大增加了金融機構的既得利益，更通過電商服務增加了客戶的黏性，獲取客戶交易信息更為便利。

二、大數據背景下，金融產業面臨的挑戰

（一）數據安全性

大數據時代的到來意味著數據龐大與數據敏感，大量匯集于一處的數據對攻擊者更為有利。另外，分布式存儲大數據需網絡、CDN服務器、防火墻、遠程管理軟件等的支持，而這些均有可能存在安全隱患。金融產業面臨數據安全風險。

（二）數據多元化

大數據時代背景下，金融機構除需獲取傳統的柜面數據外，還需通過社交網絡、移動互聯網、傳感器網絡等途徑獲取結構化和非結構化數據，金融數據日趨多元化。因而金融機構需對所獲得的數據進行分析、處理與存儲。較之傳統的格式化的SQL數據存儲方式，非格式化的NoSQL數據存儲方式可解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，這要求我們針對新技術、新形勢進行數據存儲方式的調整。

（三）人才稀缺

大數據在當今時代得到了越來越廣泛的應用，然而在數據采集、數據清理、數據存儲管理、數據分析、數據顯化和產業應用等環節的人才卻十分稀缺，尤其是具備深入分析能力的大數據專業分析人才數量少而又少。

三、金融產業應對大數據挑戰的對策

（一）保障信息安全

現如今，個人數據的使用途徑越來越廣泛，如何保護客戶隱私、建立個人數據可信賴的新用途對金融機構實現經濟和社會效益至關重要，客戶信息保護不到位的情況將增加個人隱私、財產安全等個人信息泄露的可能。對此，金融機構需進一步加強內部管理，嚴格遵守客戶信息保密協議；同時還需加強外部監管，通過有效防火墻的構建保護客戶信息不被非法利用。

（二）構建大數據分析平臺

作為一項富有挑戰且意義深遠的工作，構建大數據分析平臺有利于金融產業創新能力與專業化管理能力的提高，同時還可為金融機構的高效決策提供數據支持。Hadoop、Hive、Pig等均為目前業界廣泛使用的大數據處理平臺。

（三）培養大數據人才

在大數據浪潮中，金融機構需積極引進并培養一批精通數據管理和分析的高級人才，進而組建一支專業、高效、靈活的大數據分析團隊。金融機構還需對現有管理架構、組織體系、資源配置和權利結構進行重組，讓數據管理與分析部門處于公司整體的上游位置。

（四）打造“互聯網金融”

大數據時代，金融產業面臨著較為嚴峻的競爭環境，除同行業內部競爭外，金融產業還面臨著眾籌、P2P、第三方支付等互聯網金融的挑戰，傳統金融產業打造“互聯網金融”已成為其應對大數據挑戰的必由之路。對此，金融機構需以積極開放的態度加強同其他互聯網金融企業的跨界合作，實現雙方優勢互補與共贏。

四、結束語

大數據時代的到來使得金融機構越來越重視風險管理，金融產品銷售渠道得以拓寬，金融電商化也逐步得到了實現，但與此同時也使得金融面臨著數據安全遭到威脅、數據存儲方式落后、大數據分析人才欠缺等嚴峻挑戰。對此，金融產業需積極抓住機遇，迎難而上，積極應對大數據所帶來的難題。

參考文獻：

[1]劉英，羅明雄.大數據金融促進跨界整合[J].北大商業評論，2013，11：96101

第9篇：金融數據管理范文

賽思信安憑借在海量數據技術領域的多年積累，推出了Scistor dataFusion（賽思大數據管理平臺），可滿足各類企業級用戶大數據應用中的如下需求：對結構化數據、半結構化數據、非結構化數據進行快速整合和統一管理，支撐PB級數據存儲管理；對海量數據進行多語義高速檢索；對文本數據和結構化數據進行統一檢索和統計分析；對Hadoop平臺和傳統關系型數據庫中的數據進行關聯分析；實現操作可視化、數據可視化；構建跨地域多數據中心，實現多數據中心的統一管理和訪問。

Scistor dataFusion是一個基于分布式框架，采用并行處理技術，對外提供大容量數據存儲、多源數據整合、數據即時檢索、數據離線分析、海量小文件管理、內存分析的大數據管理平臺，具有高性能、高可靠性、高性價比等特性，適合各類企業級用戶根據自身業務模式構建高可用的大數據一體化管理平臺，輕松駕馭大數據。

強大的數據管理能力

Scistor dataFusion具有以下特點：它支持在線擴展/縮減節點，支持異構多源數據PB級存儲；集群有效整合內存計算框架，實現毫秒級響應，集群每秒可處理百GB數據，加載能力可達千萬條/秒；支持數據多副本，副本數量可靈活設定，支持所有節點集群化；可提供類SQL和MR分析接口，提供多格式文檔、多語言等強大全文檢索能力；無縫整合現有關系型數據庫，數據分析（圖計算、R語言等）和BI工具。

Scistor dataFusion支持跨數據中心部署和應用，提供國家級數據中心解決方案，且單集群節點數達上千臺；支持圖形化安裝配置部署，提供集群監控報警功能。

創新的架構

Scistor dataFusion采用了創新的架構。

從架構圖中可以看到，iIntegrator主要負責外部數據源的收集、復雜數據的清洗加工以及多存儲引擎中數據的交換；iManager負責整體系統的管理與監控；iSentry負責存儲資源的申請與回收，同時負責用戶權限控制；HDFS、LFS、HBase、RDBMS組成了差異化存儲，根據用戶業務不同對數據進行分類存儲；iQuery，iDriller，iStream都是對數據進行處理的組件，其中iStream專注于內存數據處理應用、iQuery專注于海量記錄高效檢索應用、iDriller專注于海量數據分析統計應用。

廣泛的應用領域