基于大数据时代下企业金融服务的发展

基于大数据时代下企业金融服务的发展

随着我国经济整体发展，互联网金融行业也在蓬勃发展，很多金融业务在互联网上运转，给很多企业和个人带来了巨大的方便，减少了人们的时间和提高了工作的效率，。我们应该知道市场本身具有盲目性、自发性和滞后性等缺点，互联网金融又是在网络虚拟世界里进行，因而在其发展过程中肯定会产生对消费者利益和金融行为等不良影响，因此在大数据时代下，对企业金融服务进行研究是非常有必要的。

1.大数据概念

我们通常所说的大数据指的就是海量的资料，指我们通过使用的软件以及其它工具来获取我们所需要的资料，然后对所获得的资料进行整理分析，处理数据的过程所花的时间远远超过了数据的有效时间。其定义就是对决策力、洞察发现力的提升以及流程优化能力的提升，以及对海量、多样化与高增长率的信息数据的处理能力的提升。

2.大数据特点

分析多个企业以及行业对大数据的特点归纳为以下4V特点：Value ，V olume，Velocity，Variety 。

2.1数据量大

按照IDC概念分析，如果我们需要分析数据至少需要100TB的数据，非常大的数据量就是大数据的基本属性所在。现今，大数据已经开始从TB级别迅猛增加到EB级别了。

2.2数据处理速度快

与传统的数据处理不同的关键点之一就是非常快的数据处理速度。当今时代，各种信息技术的飞速发展，数据的产生，公布也变得越来越简单了，新生的数据在不断的出现，因此，要求处理数据的速度也越来越快了，这样我们的大数据大都够得到有效的应用。

2.3数据种类多

数据的分类可以划分为结构与非结构数据这两种。结构化数据需要我们把数据抽象出来，向方便于人类以及计算机存储、分析、处理的方向抽象出来。在这个过程中我们需要忽略一些不必要的细节，但对我们分析数据得出正确结论没有影响的问题，提取出我们需要的信息。而非结构化数据在结构属性上并没有相同的，将结构用表的形式表达出来可以说是非常的困难，对数据进行记录需要对数据结构也要进行记录，这是为了对数据处理的能力进行增加，同时也是为了将存

储的难度进行提升。

2.4数据价值密度低

非结构话数据的重要属性就是我们通常所说的数据价值密度低。数据总量的大小是与价值密度的高低与成反比关系的。

3大数据技术在企业金融服务的发展

3.1大数据存储技术在企业金融服务的发展

第一，梳理評估。在企业金融服务行业，大数据是包含传统的结构化数据的，而非结构化的数据占的比重会更加高一些。其中非结构化数据包括金融安全防范数据，当前有大量的非结构化数据分布在各行各业的金融服务中，需要对这些数据进行一个梳理评估，从而来确定有用的数据范围；第二，数据存储。对于大数据来说，其容量是非常大的，因此对于大数据的保存也是非常重要的，对于一个企业来说，数据是非常重要的。尤其是对于企业金融服务管理来说，以目标为出发点，来对各个看似孤立的数据进行整理，建立起一个集中的中央数据系统，最终形成大数据的规模。我们要头破传统的数据管理理念，用创新的方法以及工具，对其数据进行分析，将SAN、NAS方式的存储管理要逐步的应用到企业金融服务数据存储中去，这样去提升数据的可用性，于此同时需要做好数据的备份工作，防止数据被破坏或者丢失；第三，数据压缩和重复数据删除技术。对于数据的集中，不是简简单单的把数据集中到硬件中去，而是要通过大数据技术将分散的多个数据源进行统一的资源管理。不管这项数据的数据类型以及数据库类型，都是能够通过大数据管理工具进行管理分析的。而数据压缩技术以及删除重复数据技术是解决数据存储问题非常关键的技术。我们可以通过数据压缩技术能够大大的节约数据的存储需求，这样就可以降低数据存储硬件的要求，而使用好数据重复删除技术可以很好的解决数据备份的问题，最终达到经济高效的目的。

3.2大数据分析技术在企业金融服务的发展

我们对大数据的理解不能够仅仅停留在“容量之大”这个简单的层面上，大数据更大的意义在于通过对大量的数据进行分析，企业可以发现新的规律，创造新的价值。目前来说，分析大数据比较成熟的技术是通过分布式计算模式来实现的，比如说当前的IT巨头谷歌，我国互联网三巨头BAT，以及华为等等其大数据都是采用的分布式平台对数据进行分析。其中Hadoop是一种非常常见的分布式系统平台，企业可以通过它来实现一个高质量，高效的分布式系统。Hadoop有着高容错性的特点，而且其成本、计算性能、健壮性以及可伸缩性都有着无可替代的优势。大数据的应用，会扩展数据仓库的市场容量，我们可以通过第大数据管理技术的应用形成一些非常具有商业智能价值的数据，然后把这些数据导入到数据仓库中，重复的去使用这些数据，然后跟踪其历史的数据，这实际上就是在扩展数据仓库的使用。大数据正在改变着企业金融的服务模式，企业可以通过分析客户的交易数据来建立一个回溯模型，来消除客户的欺诈行为。

4结语

本文分析了大数据有四个特点：数据量大、处理数据速度快、数据价值密度低以及数据种类；然后本文分析了大数据来企业金融服务中的两大应用：第一是大数据存储技术在企业金融服务的发展、第二是大数据分析技术在企业金融服务的发展。最后希望通过本文的研究对从事金融行业的工作人员来说，有一定的启发与帮助作用。