Aleiye证券行业大数据解决方案
金融行业证券行业大数据建设综合解决方案
基于客户画像，金融机构可以制定更加精准的营销策略，实 现个性化推荐、精细化服务，提高客户满意度和忠诚度。
风险控制与决策支持
风险控制
通过大数据分析技术，对海量数据进行实时监测和分析，发现异常交易行为和 潜在风险点，及时采取风险控制措施，保障金融机构的资金安全。
决策支持
基于大数据分析结果，为金融机构提供准确、全面的决策支持信息，包括市场 趋势预测、投资策略分析、业绩评估等，帮助决策者做出科学、合理的决策。
金融行业证券行业大数据 建设综合解决方案
2023-11-10
CATALOGUE
目 录
• 金融行业证券行业大数据建设背 景
• 大数据技术解决方案 • 金融行业大数据应用场景 • 证券行业大数据应用场景 • 大数据建设面临的挑战与解决方
案 • 案例分析与实践经验分享
01
CATALOGUE
金融行业证券行业大数据建设 背景
06
CATALOGUE
案例分析与实践经验分享
某银行大数据应用实践案例
背景介绍
某银行在业务发展过程中遇到了信息不对称、风险控制不 及时等问题，需要通过大数据技术提升业务发展能力和风 险管理水平。
解决方案
该银行采用了大数据平台建设、数据治理、数据分析等方 案，实现了业务数据的整合、清洗、分类和标签化，并建 立了数据驱动的决策机制。
数据质量与数据治理
要点一
总结词
数据质量与数据治理是金融证券行业大数据建设的核 心挑战之一，需要建立完善的数据治理体系和数据质 量监控机制。
要点二
详细描述
金融证券行业对数据质量和数据治理的要求非常高， 需要确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。 为了应对这一挑战，金融机构需要建立完善的数据治 理体系和数据质量监控机制，包括数据采集、清洗、 整合、存储、备份等环节。同时，应制定严格的数据 标准和管理规范，明确数据使用和共享的流程和责任 ，提高数据的质量和价值。
证券行业大数据应用解决方案（智慧证券-证券大数据-智慧金融-金融大数据）
证券⾏业⼤数据应⽤解决⽅案（智慧证券-证券⼤数据-智慧⾦融-⾦融⼤数据）证券⼤数据解决⽅案（智慧证券）XXXX技术有限公司⽬录1 云数据中⼼项⽬概述 (7)1.1建设背景 (7)1.2⾦融业⼤数据应⽤投资分布 (7)1.2.1 证券⼤数据应⽤ (8)1.3⾯临的风险和挑战 (10)1.4建设⽬标 (11)1.5建设原则 (11)1.6云计算⼤数据中⼼优势 (13)2 云数据中⼼需求分析 (15)2.1现状分析 (15)2.2总体建设需求 (15)3 云数据中⼼总体规划设计 (17)3.1整体建设思想 (17)3.2整体系统结构 (17)3.3计算资源和存储资源配置估算 (19)4 云数据中⼼资源层规划设计 (20)4.1云计算平台基础架构体系 (20)4.1.1 设计原则 (20)4.1.2 系统总体架构 (21)4.1.3 虚拟化拓扑的结构 (24)4.2云计算中⼼虚拟化组件 (25)4.2.1 迁移 (25)4.2.2 ⾼可靠性（HA） (25)4.2.3 容错 (26)4.2.4 动态资源分配 (26)4.2.5 分布式电源管理 (27)4.3分布式集群存储平台 (29)4.3.1 ⽅案拓扑图 (29)4.3.2 ⽅案描述 (29)4.3.3 系统软件 (30)4.3.3.1 云平台系统管理⽀撑系统 (30)4.3.3.1.1 产品定位 (31)4.3.3.1.2 XX证券云应⽤ (31)4.3.3.1.3 客户收益 (31)4.3.3.1.4 产品架构 (32)4.3.3.1.5 产品体系 (33)4.3.3.1.6 产品功能 (34)4.3.3.2 集群存储系统 (35)4.3.3.2.1 集群存储系统的特点 (35)4.3.3.2.2 集群存储硬件介绍 (38)4.3.3.2.3 系统功能及特点 (38)4.3.3.2.3.1 国产硬件⾃主可控 (38)4.3.3.2.3.2 海量数据⾼效管理 (38)4.3.3.2.3.3 数据读写性能 (39)4.3.3.2.3.4 数据全局共享 (39)4.3.3.2.3.5 数据安全性 (40)4.3.3.2.3.6 系统可扩展性 (41)4.3.3.2.3.7 与现有环境⽆缝兼容 (42)4.3.3.2.3.8 系统的整体拥有成本 (42)4.3.3.2.3.9 使⽤分布式提⾼投资回报率 (42)4.3.3.2.3.10 降低管理及运⾏成本——简易存储 (43) 4.3.3.2.3.11 提⾼⽤户应⽤的⽣产⼒ (44)4.3.3.3 基于⼤数据的证券数据管理与分析系统 (44) 4.3.3.3.1.1 ⼤数据平台介绍 (45)4.3.3.3.1.1.1 平台功能框架 (45)4.3.3.3.1.1.2 分布式存储功能 (45)4.3.3.3.1.1.3 分布式计算功能 (46)4.3.3.3.1.1.4 NoSQL功能 (47)4.3.3.3.1.1.5 数据仓库功能 (47)4.3.3.3.1.1.6 分布式协调功能 (47)4.3.3.3.1.1.7 ⼯作流管理功能 (48)4.3.3.3.1.1.8 维护管理功能 (48)4.3.3.3.1.2 证券数据分析系统架构 (49)4.3.3.3.1.2.1 ⾮格式数据的分类存储 (49)4.3.3.3.1.2.2 对格式化数据的全⽂检索合多线索加权检索 (49)4.3.3.3.1.2.3 完善的业务分析报表系统 (50)4.3.3.3.1.2.3.1 国内经济形势分析图 (50)4.3.3.3.1.2.3.2 按照国家名称分析各国经济形势图 (50)4.3.3.3.1.2.3.3 按照全球各⼤交易所数据技术分析各类产品的价格趋向图； (50) 4.3.3.3.1.2.3.4 ⽤户可以定制所关⼼的数据统计图 (50)4.3.3.3.1.2.4 数据分类存储与⾃动化数据引擎 (50)4.3.3.3.1.3 交易数据存储管理分析系统架构 (51)4.3.3.3.1.3.1 交易数据按照产品分类存储 (51)4.3.3.3.1.3.2 交易数据按照产品分类趋势分析图 (51)4.3.3.3.1.3.3 交易数据按照客户分类盈利分析图 (52)4.3.3.3.1.3.4 交易数据按照佣⾦盈利分析图 (52)4.3.3.3.1.3.5 交易数据按照客户操作⼿法分析图 (52)4.3.3.3.1.3.6 交易数据按照可户盈利排名分析图 (52)4.3.3.3.1.3.7 交易数据可以提⽰⽤户适合那种产品交易 (52)4.3.3.3.1.3.8 ⽤户分布情况报表分析 (52)4.3.3.3.1.3.9 提供精准化客户服务指南 (52)4.3.3.3.2 XX⼤数据统⼀平台 (52)4.3.3.3.2.1 数据采集 (54)4.3.3.3.2.2 数据接⼊ (54)4.3.3.3.2.3 规则过滤 (55)4.3.3.3.2.4 数据存储 (55)4.3.3.3.2.5 计算引擎 (56)4.3.3.3.2.5.1 功能 (56)4.3.3.3.2.5.2 组成 (57)4.3.3.3.2.5.3 基本算⼦集 (57)4.3.3.3.2.6 业务处理 (59)4.3.3.3.2.7 业务管理 (60)4.3.3.3.2.8 ⽤户权限管理 (60)4.3.3.3.2.9 业务管理 (60)4.3.3.4 云计算中⼼安全层规划设计 (63)4.3.3.4.1 云平台安全建设需求 (63)4.3.3.4.2 云平台安全建设思路 (64)4.3.3.4.3 云数据中⼼安全系统总体设计 (66)4.3.3.4.4 云平台安全防护详细设计 (66)4.3.3.4.4.1 平云终端接⼊安全设计 (66)4.3.3.4.4.2 主机层安全 (68)4.3.3.4.4.3 服务器负载均衡 (68)4.3.3.4.4.4 虚拟机VM之间访问安全 (69)4.3.3.4.5 平台层安全 (71)4.3.3.4.6 数据层安全 (76)4.3.3.5 云计算数据中⼼备份设计 (77)4.3.3.5.1 逻辑架构 (77)4.3.3.5.2 ⽅案实现设计 (77)4.3.3.6 云计算数据中⼼整体⽅案拓扑 (78)4.3.3.6.1.1 ⽹络拓扑 (78)1云数据中⼼项⽬概述1.1建设背景数据显⽰，中国⼤数据IT应⽤投资规模以五⼤⾏业最⾼，其中以互联⽹⾏业占⽐最⾼，占⼤数据IT应⽤投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为⾦融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显⽰：在⼤数据应⽤综合价值潜⼒⽅⾯，信息技术、⾦融保险、政府及批发贸易四⼤⾏业潜⼒最⾼⾼。
证券行业大数据应用方案
(高管) 判断、决策
为中层管理者提供精 细化的管控平台
从繁琐的数据统计中解 脱，参与数据的分析和 管控
(中层管理) 核查、分析
(业务人员) 及时录入 、保证质 量
26
数据价值流向
数据不可见 数据可见 数据可用 数据价值
业务系统 报表中心 指标体系
综合数据应用
传统数仓 大数据平台
报表集市
管理驾驶舱
固定报表查询 数据多终端展现—— PC、移动端、大屏
信用交易部：提供给部门内融资融券交易金额、融资融券余额、维持 担保比例、融资买入金额、融资卖出金额、信用证券账户情况、质押回 购业务等的查询
零售客户部：提供给部门内非现场交流量统计、手机交易量统计、手 机交易佣金统计、手机交易客户数、比手机交易客户比例等的查询
1 1
报表平台——业务固定报表
报表类别 按性质分
数据缓冲区
临时数据
财务主题
风控主题 DW层 ODS层
运营主题
零售主题
用户 展示层 数据分析
平台 数据集成
数据仓库
数据分析平台建设思路
ETL
ETL
数据分析平台建设思路
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
数据中心-数据集市指标 梳理
数据中心-财务数据集市 报表平台-计财部日常报
表
夯实基础
数据中心-各业务主题数据集市 报表平台-风控部、运营部等部
价值
IT成就业务目标
价值创造
“管理”——驾驶舱
企业经营决策
“主动”——BI平台（灵活数据分析） 业务主题分析
“被动”——报表平台（各业务部门日常报表） 收集展现各业务条线日常固定报表需求
证券行业智能化数据分析与决策支持方案
证券行业智能化数据分析与决策支持方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (3)第2章证券行业概述 (4)2.1 证券市场发展现状 (4)2.2 证券行业业务流程 (4)2.3 证券行业数据特点 (4)第3章智能化数据分析技术 (5)3.1 数据预处理技术 (5)3.1.1 数据清洗 (5)3.1.2 数据集成 (5)3.1.3 数据转换 (5)3.1.4 数据归一化 (6)3.2 数据挖掘与知识发觉 (6)3.2.1 关联分析 (6)3.2.2 分类 (6)3.2.3 聚类 (6)3.2.4 预测 (6)3.3 机器学习与深度学习 (6)3.3.1 机器学习 (6)3.3.2 深度学习 (7)第4章决策支持系统构建 (7)4.1 决策支持系统框架 (7)4.1.1 数据采集与预处理 (7)4.1.2 数据存储与管理 (7)4.1.3 数据分析与模型构建 (7)4.1.4 决策支持与可视化 (7)4.1.5 系统接口与集成 (8)4.2 数据仓库设计与实现 (8)4.2.1 数据仓库架构 (8)4.2.2 数据模型设计 (8)4.2.3 数据仓库实现 (8)4.3 数据分析与决策模型 (8)4.3.1 数据分析模型 (8)4.3.2 决策模型 (8)第5章证券市场趋势分析 (9)5.1 趋势分析概述 (9)5.2 趋势预测模型与方法 (9)5.3 趋势分析在证券市场的应用 (9)第6章证券投资组合优化 (10)6.1 投资组合理论概述 (10)6.3 智能化投资组合优化策略 (10)第7章风险管理与控制 (11)7.1 证券市场风险概述 (11)7.2 风险评估与度量方法 (11)7.2.1 市场风险度量 (11)7.2.2 信用风险度量 (11)7.2.3 流动性风险度量 (11)7.2.4 操作风险度量 (11)7.3 智能化风险管理与控制策略 (11)7.3.1 建立全面风险管理体系 (11)7.3.2 利用大数据分析技术 (12)7.3.3 构建风险预测模型 (12)7.3.4 优化风险控制策略 (12)7.3.5 加强内部控制与合规管理 (12)第8章证券行业监管科技 (12)8.1 监管科技概述 (12)8.2 证券行业监管需求与挑战 (12)8.2.1 监管需求 (12)8.2.2 监管挑战 (13)8.3 智能化监管科技应用与案例分析 (13)8.3.1 智能合规检查 (13)8.3.2 风险监测与预警 (13)8.3.3 信息披露智能审核 (13)8.3.4 数据挖掘与分析 (13)8.3.5 智能监管报告 (14)第9章证券行业客户服务与营销 (14)9.1 客户服务与营销概述 (14)9.2 智能客户关系管理 (14)9.2.1 客户画像构建 (14)9.2.2 客户分层与分类 (14)9.2.3 智能客户服务 (14)9.3 数据驱动的精准营销 (15)9.3.1 营销策略制定 (15)9.3.2 营销活动实施与监控 (15)9.3.3 营销优化与调整 (15)第十章案例分析与发展趋势 (16)10.1 国内外证券行业智能化案例分析 (16)10.1.1 国内证券行业智能化案例 (16)10.1.2 国外证券行业智能化案例 (16)10.2 证券行业智能化发展趋势与展望 (16)10.2.1 发展趋势 (16)10.2.2 展望 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.2 应对策略 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等先进技术在金融领域的应用日益广泛。
关于证券公司业务中大数据的应用分析
关于证券公司业务中大数据的应用分析随着金融市场的不断发展，证券交易业务量急剧增长，相关数据量也不断的增加。
而这些大量的数据如何发挥作用，成为证券公司业务中的重要课题。
第一，投资决策。
证券公司通过大数据分析来辅助投资决策，利用数据挖掘技术，将历史信息和实时信息进行分析，为客户做出更为准确的投资决策提供数据支持。
例如，利用大数据分析给出各种交易策略、风险管理以及定制化的投资组合等建议，让客户按照他们的投资风险偏好和目标收益来定制自己的投资组合。
第二，交易运营。
证券公司可以利用大数据技术来改善交易运营，分析交易量、股市走势，以及客户交易行为等，更好地把握投资机会、提高公司的盈利收入，并且利用数据汇总来优化公司的投资决策和交易策略。
例如，开发多种交易算法、先进的数据挖掘技术并结合人工智能，能预测股票价格趋势和分析股价波动，交易系统分析交易量和股价走势、交易情况等数据，随时了解市场风险和市场流动性，以保证客户交易的顺畅性和安全性。
第三，客户服务。
提供优质的客户服务对于证券公司来说至关重要。
大数据技术可以帮助证券公司优化客户服务。
例如，通过大数据分析客户偏好，公司可以根据客户的投资风险偏好和目标收益建议最适合的投资策略、创建适合不同的投资产品和服务，并利用App、微信公众号、客户服务热线等多种方式，让客户可以随时随地了解自己的投资信息。
第四，风险管理。
证券公司通过利用大数据技术来监测、预测和应对风险，以及提供服务并提高业务效率。
例如将客户的投资回报与历史事件和市场环境相关联以预测潜在的风险，并在投资组合或证券交易中根据预测结果进行操作。
综上所述，证券公司业务中大数据的应用在投资决策、交易运营、客户服务、风险管理等方面都起到了重要的作用，并且越来越被广泛应用。
通过大数据技术，证券公司可以更好地满足客户需求，提高投资决策的准确性和精度，为客户创造更大的价值。
金融行业证券行业大数据建设方案
01
数据来源多样化
从不同的数据源获取数据，包括内部数据、外部数据、公开数据等，
以满足不同业务需求。
02
数据清洗和整合
对数据进行清洗、整合和规范化，以消除数据冗余、错误和矛盾，提
高数据质量。
03
数据标准化
制定统一的数据标准，如数据格式、数据分类、数据编码等，以提高
数据可读性和可操作性。
数据存储
数据存储架构设计
大数据挖掘和分析技术
数据挖掘
利用数据挖掘技术，从海量数据中挖掘有价值的信息，为经营决策提供数据支持 。
数据分析
采用多种数据分析方法，如聚类分析、关联分析、趋势分析等，对数据进行深入 分析和挖掘。
大数据可视化技术
数据可视化
利用图表、图像等可视化手段，将数据以直观、易懂的方式 呈现出来，便于理解和分析。
业务价值
01
通过大数据分析，可以帮助证券公司深入了解客户需求，优化
产品设计和服务质量，提高市场竞争力。
风控价值
02
大数据技术可以帮助证券公司实现更精细化的风险控制，提高
风险管理水平和效率。
决策价值
03
基于大数据的决策支持系统可以提高决策的科学性和准确性，
帮助证券公司把握市场机遇，实现可持续发展。
对未来的展望和挑战
THANK YOU.
包括数据清洗、数据转 化、数据挖掘等方面， 采用MapReduce等大数 据处理技术，提高数据 处理能力。
采用可视化技术、统计 学方法等进行分析，提 供数据洞察和预测能力 。
通过数据挖掘、可视化 等手段将数据转化为业 务应用，包括客户画像 、风险控制、投资组合 等方面。
02
大数据基础设施建设
关于证券公司业务中大数据的应用分析
关于证券公司业务中大数据的应用分析随着科技的不断发展和金融市场的日益复杂化，证券公司业务中大数据的应用越来越成为行业的热点之一。
大数据技术的应用已经深入到证券公司的各个环节，包括交易执行、风险管理、客户服务、市场分析等方面。
本文将从多个角度对证券公司业务中大数据的应用进行分析，为读者深入了解大数据在证券行业中的作用提供一些参考。
大数据在证券公司的交易执行方面发挥着重要作用。
由于证券市场交易速度快、数据量大，传统的交易执行系统已经无法满足证券公司的需求。
大数据技术的应用可以帮助证券公司实现实时数据分析和交易决策，提高交易执行的效率和速度。
证券公司可以利用大数据技术进行交易数据的实时监控和分析，及时发现市场异常情况并进行调整，从而降低交易风险，提高交易效果。
大数据在证券公司的风险管理方面也发挥着重要作用。
证券市场的波动性较大，风险控制是证券公司业务中的重要一环。
利用大数据技术可以实现对风险的更精准的识别和管理，通过对交易数据、资产负债数据等多维度的分析，可以及时发现风险点，预测市场变化，从而更好地保护公司和客户的利益。
大数据还可以帮助证券公司提升客户服务质量。
证券市场客户众多，每个客户的需求都有所不同，通过大数据技术的应用，证券公司可以对客户进行更为精准的分析，提供个性化的服务。
可以通过对客户交易数据和交易行为的分析，为客户提供更为符合其需求的投资建议，提高客户的满意度，增强客户黏性。
大数据技术的应用还可以帮助证券公司进行市场分析和预测。
证券市场的走势受多种因素影响，市场分析和预测对证券公司的决策至关重要。
大数据技术可以对海量的市场数据进行分析，挖掘出市场的规律和趋势，为公司提供更为准确的市场分析和预测，从而为公司提供更为有效的决策支持。
大数据技术在证券公司业务中的应用已经成为不可或缺的一部分。
大数据技术的应用不仅可以提高证券公司的交易执行效率，减少交易风险，提升客户服务质量，还可以为公司提供更为准确的市场分析和预测。
金融行业证券行业大数据建设综合解决方案
02
大数据建设解决方案的核心理念
数据采集与预处理
实时数据采集
通过数据接口和爬虫技术，实时获取证券行业的业务数据、市场数据和其他相关 数据。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗、去重、校验等预处理操作，保证数据的质量和准确性 。
数据存储与管理
数据存储
采用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，对数据进行分布式 存储，以实现数据的高可靠性和可扩展性。
某证券公司的风险控制分析案例
总结词
基于大数据进行风险控制，降低业务风险 。
详细描述
该证券公司利用大数据技术，对市场风险 、信用风险等多方面的风险进行评估和预 测。通过建立风险评估模型和监控体系， 该证券公司能够及时发现潜在风险并进行 预警，降低业务风险。
应用效果评估与总结
• 总结词：经过多个案例的应用效果评估，大数据解决方案能够提高金融证券行业的业务效率和准确性。 • 详细描述：经过多个案例的应用效果评估发现，《金融行业证券行业大数据建设综合解决方案》在提高金
证券行业的客户画像分析
客户基本信息
获取客户的身份信息、联系方式、投资偏好等基本信息，帮助证券公司了解客户 需求和特征。
客户行为分析
分析客户的交易行为、投资偏好、风险承受能力等，为精准营销和个性化服务提 供支持。
证券行业的市场趋势分析
宏观经济分析
分析国内外经济形势、政策变化、利率汇率等宏观经济因素 ，为证券投资提供参考。
智能展示
结合自然语言处理和语音识别技术，将数据以语音、文本等 形式智能展示给用户，提高展示的便捷性和效率。
03
大数据建设解决方案的应用场景
证券行业的交易数据分析
实时交易数据
实时获取和分析证券市场的交易数据，包括股票、期货、基金等产品的买卖 盘口、成交明细、行情走势等。
大数据分析在证券投资中的应用及问题分析
大数据分析在证券投资中的应用及问题分析大数据分析在证券投资中的应用及问题分析随着互联网和信息技术的快速发展，大数据分析已经成为各个领域的热门话题，而在金融领域尤为重要。
证券投资作为金融领域的重要组成部分，大数据分析在证券投资中的应用也变得日益重要。
本文将探讨大数据分析在证券投资中的应用及相关问题，并提出一些解决方案。
一、大数据分析在证券投资中的应用1.1 数据来源：在进行证券投资分析时，大量数据的收集和整理非常重要。
以往，投资者主要依靠基本面分析和技术面分析来做决策，但随着大数据时代的来临，投资者可以通过海量的金融数据获取更多信息。
比如，可以通过金融网络平台获取股票的财务报表、分析师的研报、市场价格和交易量等数据。
此外，还可以利用社交媒体的数据，如微博、微信公众号等，来获取热点事件和投资者情绪等信息。
1.2 数据挖掘：大数据分析技术可以帮助投资者挖掘隐藏在数据中的规律和趋势。
通过数据挖掘技术，投资者可以快速准确地找到相关信息，以辅助他们做出更明智的投资决策。
例如，可以通过关联规则挖掘来寻找不同股票之间的相关性，以找到更好的投资组合；通过聚类分析来发现市场上的热点板块，以寻找投资机会；通过时间序列分析来预测股票价格的走势等。
1.3 高频交易：大数据分析技术的发展使得高频交易成为可能。
高频交易利用电脑算法进行大规模交易，根据市场行情的变化来进行买卖操作，以追求小幅利润。
通过大数据分析，可以实时监控市场数据，找到交易机会，并进行快速的自动化交易。
这种高频交易策略在一些机构投资者中已经得到广泛应用，对提高交易效率和获利能力有着显著的作用。
1.4 风险管理：大数据分析可以帮助投资者更好地管理风险。
通过分析历史数据和市场行情，可以识别出潜在风险，并采取相应的风控措施。
例如，可以通过监测股票价格波动和交易量等指标，制定相应的止损和止盈策略。
同时，利用大数据分析技术可以进行模型的建立和验证，以预测风险的可能性和影响程度，为投资决策提供科学依据。
证券行业新一代大数据平台建设方案
平台扩展： 1. 不支持线性扩展，使数据的存储得到制约，扩容需要花费高成本以购买大型设备，无法控制
数据增长带来的性能处理压力；
处理能力： • 只能处理结构化数据，无法满足多样化（半结构、非结构化）格式数据处理需求；
大数据建设思路
部署大数据平台
通过行情大数据结合舆情分析对企 业内外部数据进行分析比对，预测 资本市场与宏观经济走势，为券商 投研智库提供参照依据
行情预测
风Hale Waihona Puke 管理投资交易通过大数据训练算法模型对量化投资、组合分 析进行标的选择、投资风控、相关性分析、多 因子选股提供参考和依据；通过市场数据实现 投资组合分析、智能化投资顾问、市场交易回 放等
第三方数据、
影像、文档、
等分析需求。
数据质量管理
数据质量平台 数据标准管理
元数据管理
数据中心
ODS
FDM
ADM
ODM
SDM
EDW
近实时数据交换
ETL工具
管理调度平台 ETL自动化
JOB封装
数 据 交 换 平 台
近实时应用
风险监控 KPI监控
应用平台 多维分析 灵活查询 统一门户
仪表盘 数据挖掘 合规管理
技术和应用扩展
• 支持更多元数据采集 • 提升可视化水准 • 按照业务需求开发模型 • 依据平台工作量提升平
台性能 • 为公司资管和固收等业
务提供数据支持
后期规划
• 机器学习 • 机器人投顾 • 行业舆情监控 • 决策支持
• ……
第一阶段规划（2016年9月-2017年1月）
第二阶段（2017年2月-2017年12月）
Oracle证券公司解决方案-实时数据整合解决方案
GoldenGate
平台: Sun Solaris, IBM AIX, HP-UX, Linux, Windows 2000, 2003, XP HP NonStop, HP TRU64, HP OpenVMS, IBM z/OS
22
GoldenGate的工作特点
• 亚秒级实时数据复制 • 支持异构环境 • 可靠性：断点续传，不影响系统连续运 行。 • 高性能，对生产系统影响小 • 以事务为单位复制-事务完整性 • 整合：ETL tools, Message Service • 灵活拓扑结构 • 复制冲突检测和解决 • 事件标记 (Event marker) • 路由和压缩：TCP/IP，LAN，WAN • 加密：128-位，SSL • 自定义延时应用修改 • 根据事务大小和数量自动管理内存 收益: • 高性能
8
独特之处：异构的 E-LT
高性能
传统的 ETL 体系结构
E 提取 T 转换 L 加载
下一代体系结构
“E-LT”
转换 E 提取 L 加载 T 转换
异构的 E-LT： • 生成优化的本地 SQL • 在现有 RDBMS 上进行转换
客户获益：
• 批量加载时间从 63 小时缩减 到 10 分钟
27
6
Oracle Data Quality and Data Profiling 11g
Compliance Monitoring
Alert Management ODS 数据集成
Case Mgmt
15
ODI还可以完成的工作：全局报表的数据源
系统管理 系统监控 元数据管理
内 部 业 务 系 统
ODS
MOLAP
关于证券公司业务中大数据的应用分析
关于证券公司业务中大数据的应用分析随着互联网金融的迅猛发展，证券公司作为金融行业中的一员，也开始着力于大数据的应用。
大数据技术的兴起为证券公司提供了更加精准的数据分析和更加优质的服务，这也为证券公司业务提供了更多的发展机遇。
在证券公司的业务中，大数据的应用分析不仅可以提升证券公司的风险管理能力，还可以为证券公司提供更加个性化的服务，从而提升客户满意度和市场竞争力。
大数据的应用分析可以帮助证券公司更好地了解市场情况，提高交易决策的准确性。
证券公司的主要业务之一是证券交易，而证券交易的核心就是交易决策。
大数据技术可以通过对市场数据的挖掘和分析，为证券公司提供更加精准的市场预测和交易建议。
通过对交易数据、财经新闻、公司公告等多维度的数据进行分析，证券公司可以更加全面地了解市场动向和行情走势，从而提高交易决策的准确性和效率。
大数据的应用分析可以帮助证券公司优化客户服务，提升客户满意度。
证券公司的客户群体广泛，涵盖个人投资者、机构投资者等不同类型的客户。
而不同类型的客户对证券公司的需求和服务也存在差异性。
大数据技术可以通过对客户数据的分析，为证券公司提供更加个性化的服务。
通过对客户的投资偏好、交易行为、风险偏好等多维度数据的分析，证券公司可以为客户提供更加个性化的投资建议和交易方案，从而提升客户满意度，增强客户粘性。
大数据的应用分析可以帮助证券公司提升风险管理能力，降低风险损失。
证券公司作为金融机构，面临着诸多风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
大数据技术可以通过对风险数据的分析，为证券公司提供更加全面和及时的风险预警和风险防范。
通过对交易数据、资金流向、市场情绪等多维度数据的分析，证券公司可以更加准确地把握市场风险的动态变化，及时调整风险管理策略，降低风险损失。
大数据的应用分析还可以帮助证券公司开拓新的业务领域，拓展更多的盈利点。
证券公司的业务不仅限于传统的证券交易和资产管理，还可以涉足更多的金融服务领域，如股权融资、债券发行、并购重组等。
关于证券公司业务中大数据的应用分析
关于证券公司业务中大数据的应用分析
随着互联网技术的发展和数据的爆发性增长，大数据已经成为证券公司业务中的重要
资源和分析手段。
大数据的应用对于证券公司来说，具有重要意义和价值。
本文将从以下
几个方面，详细阐述证券公司业务中大数据的应用分析。
大数据的应用可以提升证券公司的市场分析和研究能力。
证券公司需要不断地进行市
场趋势的分析和研究，以便为客户提供准确的投资建议。
而大数据的应用可以帮助证券公
司收集和分析大量的市场数据，包括股票行情、交易数据、财务报表等，从而更好地预测
市场趋势和行业动态，提供更准确的投资建议。
大数据的应用可以提升证券公司的风险控制和监测能力。
证券公司需要不断地进行风
险控制和监测，以防范风险的发生和损失的产生。
大数据的应用可以帮助证券公司对市场、交易和风险进行实时监测和分析，及时预警和处理风险事件，从而降低风险的发生概率和
影响程度，保护客户的利益和公司的安全。
大数据的应用可以提升证券公司的决策支持和优化能力。
证券公司需要不断地进行决策，包括投资决策、产品策略决策等，以确保公司的可持续经营和发展。
大数据的应用可
以帮助证券公司进行大规模的数据分析和模型建立，为决策提供科学依据和参考，提高决
策的准确性和效率，降低决策的风险和成本。
大数据的应用对于证券公司业务来说具有重要意义和价值。
它可以提升公司的市场分
析和研究能力，提升客户关系管理能力，提升风险控制和监测能力，提升决策支持和优化
能力。
证券公司需要加大对大数据的投入和应用力度，不断探索和创新，在大数据的背景下，提升企业的竞争力和盈利能力。
金融行业证券行业大数据建设方案
项目目标
建立一个高效、稳定、安全的大数据平台，为证券业务提供全面的数据支持和服务 。
通过大数据技术的引入，提高数据处理效率，缩短数据处理时间，提高业务响应速 度。
风险评估
评估客户的投资风险，为客户提供个性化的风险管理方案。
投资策略
要点一
市场趋势分析
通过大数据分析，预测市场趋势，为投资者提供投资 建议。
要点二
投资组合优化
根据投资者的风险偏好和资产规模，优化投资组合， 提高投资收益。
04
技术实现方案
大数据平台选型
Hadoop/Spark平台
01
适用于大规模数据处理，分布式存储和计算，开源社区成熟，
03
预算
总预算为200万元人民币，其中软硬 件购置费用50万元，开发费用80万元 ，测试与验收费用30万元，培训与推 广费用20万元，其他费用20万元
06
结论与展望
项目价值与影响
提高证券投资分析 的准确性和效率
优化证券产品设计 和服务
通过大数据技术，可以更全面 、更快速地获取市场信息，提 高投资分析的准确性和效率。
基于大数据的客户画像和产品 画像，可以更精准地设计符合 客户需求的产品和服务，提高 市场竞争力。
加强风险管理
通过大数据技术，可以更全面 、更实时地监控市场风险，提 高风险管理水平。
项目挑战与应对策略
数据安全和隐私保护
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为一大挑 战。应建立完善的数据安全和隐私保护机制，保障客户和 市场数据的安全。