基金证券行业大数据分析平台解决方案110页PPT
证券基金大数据实施方案
证券基金大数据实施方案随着信息技术的不断发展和金融行业的日益复杂，证券基金行业也面临着新的挑战和机遇。
在这样的背景下，大数据技术的应用成为了提升证券基金行业竞争力和服务水平的重要手段。
本文将就证券基金大数据实施方案进行探讨，以期为相关从业人员提供参考和借鉴。
一、大数据在证券基金行业的意义证券基金行业是一个信息密集的行业，市场波动、政策变化、公司业绩等各种因素都会对基金的投资决策产生影响。
而大数据技术的应用可以帮助证券基金公司更好地理解市场、把握投资机会、降低风险，提升投资绩效。
同时，大数据还可以帮助证券基金公司优化客户关系管理、提高运营效率，为客户提供更加个性化的服务。
二、证券基金大数据实施方案的关键步骤1. 数据采集：证券基金公司需要建立完善的数据采集系统，从各个渠道获取市场数据、公司数据、宏观经济数据等。
同时，还需要结合自身业务，采集客户交易数据、资金流向数据等，以建立全面的数据基础。
2. 数据存储：大数据的特点之一就是数据量大、种类多，因此证券基金公司需要建立高效的数据存储系统，包括数据仓库、数据湖等，以保证数据的安全、完整和高效访问。
3. 数据处理：数据处理是大数据应用的核心环节，证券基金公司需要建立数据清洗、数据挖掘、数据分析等一系列数据处理流程，以提取有用的信息和规律，为投资决策和业务运营提供支持。
4. 数据应用：最终，证券基金公司需要将数据应用到实际业务中，包括量化投资模型、风险控制模型、客户关系管理模型等，以提升投资绩效和服务水平。
三、实施过程中需要注意的问题1. 数据安全：证券基金公司处理的数据涉及客户隐私、交易机密等重要信息，因此在实施大数据方案时需要高度重视数据安全，建立完善的数据安全管理制度和技术保障措施。
2. 人才培养：大数据技术需要专业的人才来支撑，证券基金公司需要加大对数据分析师、数据科学家等人才的培养和引进，以保证大数据实施的顺利进行。
3. 业务融合：大数据实施不是简单的技术应用，还需要与证券基金公司的业务深度融合，因此需要公司高层的重视和支持，以推动大数据在公司内部的全面应用。
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
数据金融金融大数据调研分析报告专题资料PPT课件
从家门走出，一股春风迎面吹来，轻 轻将我 的头发 向后吹 起，犹 如妈妈 的手把 我的头 发撩到 耳后， 我不禁 将双手 张开， 任凭春 风吹过 。
调研报告综合概述
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金融环境分析
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调研报告综合概述
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基金行业整体解决方案参考架构ppt课件
随着业务的发展，未来基金系统将越来越复杂，对系 统的要求也将越来越高
代销渠道 银券
渠行商 道渠渠
我国基金行业正处于多元化发展时期
客户群体 细分
“全天候” 服务能力
业务战略 与模式
投资管理机构多元化
基金 行业 多元
化
业务类型 多元化
➢“在美国和欧洲等基金业成熟的国家和地区,基金多元
化早已形成,并朝纵深方向发展。未来，多元Biblioteka 将是我国基金业的发展方向。”
——刘鸿儒
➢截至2012年底，中国市场上的基金数量已达到1000 只，正式进入“千基时代”，公募基金公司数量达到65 家。预计到2014年，公募基金公司数量将达到95家。
稳定、灵活的IT支撑系统是基金多元化的基础
随着基金多元化发展的深入，基金业务也在不断的发展创新，其对IT系统的要求也不断增加。这里以货币基金为例进行介绍 :
业务
过去
• 较单一的业务： ‒ 基金申购； ‒ 基金赎回； ‒ 基金转换； ‒ 基金份额查询； ‒ 基金分红设置； ‒ 基金分红查询； ‒ ……
扩展性要素
标准接口
便于管理
性能高效
扩展性 要素
安全交互
避免单点 流量控制
扩展性是一个很宽泛的话题，这里 将扩展性细化为6个要素：
➢接口是扩展性的基础。支持各种标准接 口是一个产品具备扩展性的前提条件；
➢单点主要分为故障单点和性能单点两种 ，集群是解决单点的有效方式；
➢扩张性意味着各种交易/服务的混杂， 系统需要对交易/服务进行分级，以区别 处理；
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。
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秋天，秋姑娘下的雨，是最好不过了 。她的 雨跟春 雨姑娘 相比， 多了一 份优雅 ，一份 恬静。 她常常 让农民 咧开了 嘴，LH J+FHX为丰收 唱起了 欢歌。
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境分析
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评估报告
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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
数据金融金融大数据调研分析报告PPT授课资料课件
春姑娘不情愿地离开了办公室，夏先 生开始 了自己 的工作 ，他先 为小树 披上大 号的衣 服，再 提醒太 阳公公 ，春天 已经过 去了， 转眼就 到了八 月，夏 天就这 样戛然 而止了 。
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金融环境分析
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金融环境分析
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股票基金数据分析工作汇报PPT模板
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4
3.7
3
3.2
3
2.5
2.5
2.4
2
2
1.6
1.5
1
1
0
1
2
3
4
系列1 系列2 系列3
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并购基金行业行业痛点与解决措施ppt
未来并购基金行业将更加关 注新兴产业和技术的发展， 例如人工智能、新能源等， 通过并购等手段实现投资组 合的升级和换代。
未来并购基金行业将需要更 加注重国际化发展的趋势， 加强与海外市场的交流与合 作，实现跨文化、跨地域的 投资合作。
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建立并购基金信息共享平台， 实现各参与方信息共享，降低 信息获取成本和难度。
通过信息共享平台，整合多方 资源，提高信息利用效率，降 低信息不对称风险。
信息共享平台有助于加强企业 间合作，推动并购基金市场健 康发展。
解决措施三：加强政策监管
1
政府应加强对并购基金市场的监管力度，完善 相关法律法规。
2
加强对估值标准的监督和审查 ，确保估值标准的科学性和公 正性
04
行业痛点三：融资难
现象与影响
1 2 3
企业融资需求大
并购基金行业涉及大量资金投入，企业需要借 助外部融资来支持并购交易。
融资渠道相对单一
目前并购基金主要依靠银行贷款、信托等传统 金融机构进行融资，而其他融资渠道相对缺乏 。
融资成本较高
解决措施二：创新融资方式
探索股权融资
并购基金可以积极探索通过发行股票、私募股权等方式进行 股权融资，降低债务比例，优化资本结构。
创新金融产品
金融机构可以针对并购基金的特点，开发符合其需求的金融 产品，如资产证券化、供应链融资等。
解决措施三：优化政策环境
加强政策引导
政府可以出台相关政策，鼓励金融机构加大对并购基金的融资支持力度。
完善监管体系
监管部门可以加强对并购基金行业的监管，规范市场秩序，提高市场信心。
05
结论
汇总解决措施
综合运用多种手段降低交易成本，包括提高并购 基金行业的规模经济、降低融资成本、降低并购 基金行业的风险水平等。
证券行业大数据解决方案分析
证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。
另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。
证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。
在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。
证券行业大数据问题及解决方案1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。
同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。
这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。
同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。
各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。
这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。
对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。
金融公司大数据分析平台架构方案共84页
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
金融公司大数据分析平台架 构方案
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申