证券行业大数据一体化解决方案
证券行业大数据交易系统构建方案
证券行业大数据交易系统构建方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 行业现状分析 (4)1.2 市场需求调研 (4)1.3 项目目标与范围 (5)第2章大数据技术概述 (5)2.1 大数据概念与特性 (5)2.1.1 概念 (5)2.1.2 特性 (5)2.2 大数据技术在证券行业的应用 (6)2.2.1 数据采集与存储 (6)2.2.2 数据处理与分析 (6)2.2.3 个性化推荐与精准营销 (6)2.2.4 风险管理与监管 (6)2.3 大数据技术发展趋势 (6)2.3.1 人工智能与大数据融合 (6)2.3.2 区块链技术在大数据领域的应用 (6)2.3.3 边缘计算与大数据 (6)2.3.4 大数据安全与隐私保护 (7)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 数据源层 (7)3.1.2 数据存储层 (7)3.1.3 数据处理与分析层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 数据架构 (7)3.2.1 数据流向 (8)3.2.2 数据格式 (8)3.2.3 数据存储 (8)3.2.4 数据处理与分析 (8)3.3 技术架构 (8)3.3.1 分布式技术 (8)3.3.2 大数据处理技术 (8)3.3.3 数据挖掘与机器学习技术 (8)3.3.4 云计算技术 (9)3.3.5 安全技术 (9)第4章数据采集与预处理 (9)4.1 数据源分析 (9)4.1.1 交易数据：包括股票、债券、基金等证券产品的交易行情、交易量、交易价格等数据。
(9)4.1.2 财务数据：涵盖上市公司的财务报告、财务指标、盈利预测等数据。
(9)4.1.3 市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、政策法规等影响证券市场的数据。
94.1.4 新闻与公告：涉及上市公司的新闻报道、公告信息等。
(9)4.1.5 社交媒体数据：包括微博、论坛、博客等平台上的投资者言论及观点。
(9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 交易数据采集：通过证券公司、交易所等机构提供的API接口，实时获取交易数据。
证券公司数据中心解决方案27.doc
证券公司数据中心解决方案27 证券公司数据中心解决方案○市场需求近两年来，在各行各业的大型企业的IT 规划中，广泛探讨的主题是数据中心大集中。
同样在证券行业，“集中交易”也成为证券公司广泛探讨的一个热门话题。
在证券行业IT 建设的不断发展过程中，为了加快对市场的响应速度，对IT 应用系统开发的速度提出了更快的要求，为适应这种变化，IT 的体系结构从原来单一集中式模式，走向分布式模式，并逐步演变成难以控制的分散式架构。
实践证明，在这种分散式架构给证券行业的业务开展带来了诸多负面效果：●资源利用率不足：设施闲置率高；●建设标准不统一：运维复杂、低效；●抵御风险能力差：信息资源分置，无法形成统一的容灾方案和业务永续计划；●安全策略不一致：安全需要整体部署，单个信息点的安全问题带来的是整网的安全隐患；●灾备复杂且昂贵：在众多的分散中心的条件下，实施相互灾难备份的费用是非常庞大的，其管理及运作是及其艰难的面对这些挑战：●如何更好的支持现有业务的运营以及新业务的开展？●怎样加强对公司众多分支机构、营业网点的管理？●怎样有效快速地分析业务数据？解决之道就是进行数据集中，建立数据中心，数据中心是放置关键业务的服务器资源、存储资源、网络资源的中心位置，实现了对计算、存储和网络资源的可控的、集中化的管理，并提供连续性、安全性和可扩展性保障。
数据集中有利于管理的集约化和精细化，也是证券公司优化业务流程和管理流程的必要手段。
H3C 的数据中心解决方案作为证券公司信息系统平台的重要组成部分，为集中交易系统、监控稽核系统、CRM 系统、资产管理系统等业务系统提供基础的IT 平台。
○解决方案●数据中心之标准化证券数据中心整体的建设包含了网络、安全、存储等一体化基础平台的建设，H3C 可以提供全线产品和一体化的基础平台；而对于证券数据中心的统一管理，H3C 的IMC 的智能管理中心可以实现对基础架构的一体化管理，可以说证券数据中心解决方案是IToIP的最佳实现解决方案。
证券行业网络数据安全一体化解决方案
证券行业网络数据安全一体化解决方案XXXXXXXX科技有限公司目录XXXXXXXX科技有限公司简介 (1)第一章前言 (2)第二章一体化解决方案概述 (2)一采用NETSTORE DA 磁盘阵列技术 (2)二采用双机容错技术 (3)三采用VERITAS自动备份和灾难恢复软件 (3)第三章资金系统数据安全一体化解决方案 (4)一在线部分（双机热备） (4)二离线部分（备份及灾难恢复） (5)三系统拓扑结构图 (6)四总部集中备份 (6)第四章行情系统数据安全一体化解决方案 (7)一在线部分（双机热备） (7)二离线部分（备份及灾难恢复） (9)三系统拓扑结构图 (10)第五章一体化解决方案设备清单 (11)一资金系统数据安全一体化方案产品（设备）清单 (11)二行情系统数据安全一体化方案产品（设备）清单 (12)XXXXXXXX科技有限公司简介------致力于数据的存储、备份和容错XXXXXXXX科技有限公司成立于1988年，自公司成立以来，一直致力于网络数据的存储、备份和容错。
经过十年努力XXXXXX公司已发展成为拥有一支精湛的技术和销售队伍，为网络数据提供全系列的信息存储、备份、容错和数据管理整体解决方案及可靠技术支持的专业公司。
随着信息社会的到来和网络系统规模越来越大，网络数据的安全性变得越来越至关重要。
“网络中最有价值的是数据，而不是其它”这是我们对网络中数据重要性提出的观点。
如今，网络技术的高速发展，使网络规模日益复杂，从而对数据是否安全和有效管理有了新的认识。
为此，XXXXXXXX 科技有限公司提供了一系列完善的解决方案：磁盘阵列解决方案；双机容错解决方案；数据自动备份和管理的解决方案。
XXXXXX公司与世界著名的存储产品软硬件厂商建立了密切的合作关系，选择技术含量高、性能可靠的前沿产品做为代理产品，以满足用户各方面的需求。
凭借人才、技术、产品、服务等优势，现已成为国内知名的网络数据安全性产品代理商和系统集成商。
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。
证券行业网络数据安全一体化解决方案
如有帮助，欢迎下载支持证券行业网络数据安全一体化解决方案XXXXXXXX科技有限公司目录XXXXXXXX科技有限公司简介 (1)第一章前言 (2)第二章一体化解决方案概述 (2)一采用NETSTORE DA 磁盘阵列技术 (2)二采用双机容错技术 (3)三采用VERITAS自动备份和灾难恢复软件 (3)第三章资金系统数据安全一体化解决方案 (4)一在线部分（双机热备） (4)二离线部分（备份及灾难恢复） (5)三系统拓扑结构图 (6)四总部集中备份 (6)第四章行情系统数据安全一体化解决方案 (7)一在线部分（双机热备） (7)二离线部分（备份及灾难恢复） (9)三系统拓扑结构图 (10)第五章一体化解决方案设备清单 (11)一资金系统数据安全一体化方案产品（设备）清单 (11)二行情系统数据安全一体化方案产品（设备）清单 (12)XXXXXXXX科技有限公司简介------致力于数据的存储、备份和容错 XXXXXXXX科技有限公司成立于1988年，自公司成立以来，一直致力于网络数据的存储、备份和容错。
经过十年努力XXXXXX公司已发展成为拥有一支精湛的技术和销售队伍，为网络数据提供全系列的信息存储、备份、容错和数据管理整体解决方案及可靠技术支持的专业公司。
随着信息社会的到来和网络系统规模越来越大，网络数据的安全性变得越来越至关重要。
“网络中最有价值的是数据，而不是其它”这是我们对网络中数据重要性提出的观点。
如今，网络技术的高速发展，使网络规模日益复杂，从而对数据是否安全和有效管理有了新的认识。
为此，XXXXXXXX科技有限公司提供了一系列完善的解决方案：磁盘阵列解决方案；双机容错解决方案；数据自动备份和管理的解决方案。
XXXXXX公司与世界著名的存储产品软硬件厂商建立了密切的合作关系，选择技术含量高、性能可靠的前沿产品做为代理产品，以满足用户各方面的需求。
凭借人才、技术、产品、服务等优势，现已成为国内知名的网络数据安全性产品代理商和系统集成商。
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it解决方案
证券it解决方案
《证券IT解决方案：创新科技助力金融行业》
证券行业作为金融市场中的重要组成部分，一直在不断追求技术创新和发展。
随着信息技术的快速发展和金融行业的不断演进，证券IT解决方案也变得越来越重要。
证券IT解决方案是指利用先进的信息技术，为证券公司和交
易所提供全方位的技术支持和服务，帮助它们提高运营效率、降低成本、提升风险管理能力，实现市场发展和业务拓展。
例如，证券IT解决方案可以包括交易系统、结算系统、风险管
理系统、数据分析系统等。
随着金融市场对信息技术的需求不断增加，证券IT解决方案
也在不断创新和升级。
传统的证券交易系统已经无法满足金融市场的快速发展和多样化的需求，因此，证券IT解决方案开
始向智能化、数字化、云化、移动化方向发展。
智能化技术对证券IT解决方案的影响尤为显著，包括人工智能、大数据、区块链等技术的应用。
人工智能和大数据技术可以帮助证券公司分析和挖掘海量的数据，提高交易效率和决策水平；区块链技术可以帮助证券公司实现资产数字化和交易的安全性和信任性。
这些技术的应用，为证券行业提供了新的发展机遇和挑战。
与此同时，证券IT解决方案的云化和移动化也逐渐成为趋势。
云计算和移动互联网技术的普及，使得证券公司可以更加灵活
地部署系统，并实现各种移动终端的智能接入，大大提高了IT系统的灵活性和可用性。
总之，证券IT解决方案在金融行业中扮演着越来越重要的角色，不断创新和发展。
随着信息技术的快速发展和金融市场的不断变革，证券IT解决方案也将继续助力金融行业的发展，实现创新科技与金融业务的完美结合。
证券公司数据中心解决方案27
证券公司数据中心解决方案27证券公司数据中心解决方案随着科技的不断发展和信息化的进程，证券公司数据中心的建设变得日益重要。
有效的数据中心解决方案可以确保证券公司的业务顺利进行，提高系统的稳定性和安全性。
本文将介绍一种高效可靠的证券公司数据中心解决方案。
一、背景介绍随着证券市场的发展和业务量的增长，证券公司数据中心面临着重要的挑战。
传统的数据中心架构往往难以满足日益增长的业务需求，例如高并发交易、大数据存储和分析等。
因此，寻找一种合适的解决方案来提升数据中心的性能和效率成为了当务之急。
二、解决方案概述针对证券公司数据中心的需求，我们提出了一种分布式架构的解决方案。
该解决方案基于云计算和虚拟化技术，旨在提供高可用性、高性能和高安全性的数据中心服务。
1. 云计算技术通过采用云计算技术，证券公司可以实现资源的弹性调整和高效利用，大大提升数据中心的灵活性。
通过虚拟化技术，数据中心的计算、存储和网络资源可以被虚拟为多个独立的实例，实现资源共享和资源隔离，提高资源利用率。
2. 高可用性数据中心的高可用性是保证证券公司业务连续性的关键。
我们提供了多层次的容灾和备份机制，确保数据中心的持续可用性。
采用分布式架构，将数据和应用部署在多个节点上，一旦某个节点发生故障，其他节点可以接管服务，保证服务的持续性。
3. 高性能证券公司的交易量通常非常大，因此数据中心需要具备高性能的处理能力。
我们提供了一套高性能的硬件设备和软件优化方案，以确保证券交易的实时响应和高并发处理。
此外，我们还引入了内存计算和分布式计算技术，进一步提升数据中心的性能。
4. 高安全性数据中心的安全性是证券公司非常关注的问题。
我们采用了一系列的安全措施，包括网络安全、身份认证、数据加密等，确保数据中心的安全性。
同时，我们还提供了灵活可靠的备份和恢复机制，及时防止数据丢失和外部攻击。
5. 管理与监控我们提供了一套完善的管理和监控工具，帮助证券公司实时掌握数据中心的运行状态和性能指标。
证券商数据集中系统解决方案
金融行业证券商数据集中系统解决方案1全面解决方案21世纪随着经济全球化、金融市场一体化及资产证券化的进程，世界经济运行的轴心正在转向现代金融业。
金融证券业将面临者更大的挑战，市场竞争更加剧烈.现代IT（信息技术)发展，21世纪已进入数字化时代，尤其基于Internet技术的电子商务应用，使得整个企业运营模式正在发生着深刻变革，金融证券企业数字化运营已成为抗击市场竞争迎接挑战的必然发展趋势.构筑金融证券业数字化运营系统,东大阿尔派公司提出了新千年全新解决方案。
系统采用异地分布式应用及中间件支撑的多层体系结构,跨平台（NT、UNIX），支持B/S、C/S综合应用，奠定了金融证券业大集中解决方案基础平台。
以用户为核心的经营理念贯穿在整个系统之中，符合目前的发展潮流。
东大阿尔派在金融证券、基金、期货交易管理积累了雄厚的技术基础，秉承为证券业数字化建设服务，提供证券公司全新的数据中心解决方案.主干网络及内部网络推荐采用CISCO产品。
2 系统优势1、系统采用了多层结构体系系统，实现异地分布式及中间件支撑的多层模式，跨平台（NT、UNIX），多服务器，支持WWW应用方式。
系统具有可靠的分布式通讯能力，大用户量事务处理能力，网络数据传输监控能力。
由于采用多层结构的应用，系统具有良好的开放性、伸缩性和可扩展性。
2、本系统采用多层体系结构，以公司总部为核心，建立集中与异地分布式运营管理应用系统解决方案,支持统一报盘、统一核算。
随着业务量的扩大,可以降低远程营业部投资，缩短建设周期。
集中管理将有利于提高核算质量，降低经营成本。
3、系统建有严密的安全管理机制，提供了防病毒、防火墙、数据加密、身份认证及应用系统用户与权限控制等整体解决方案,保证了系统安全运行。
4、整体解决方案基于CRM思想,贯穿以客户服务为核心的管理模式，改变以往以产品与服务为主的运作方式。
CRM的应用，在提高客户满意度、保持长久的与客户合作关系及实现增值服务上将起到重要作用，从而有效地提高企业效益与竞争力.5、本系统为证券公司提供全面的数字化经营运作模式，支持各业务工作系统的集成,实现综合数据共享，形成最高效率的协同工作能力.通过计算机网络数据信息快速流转,实现最高的工作效率,最终使企业运转达到高效规范的管理.6、本系统采用了可视化流程技术,即利用图形的方式表达流程，清晰明了。
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
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。
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。
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。
证券行业大数据分析与应用平台建设方案
证券行业大数据分析与应用平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章大数据分析概述 (3)2.1 大数据分析概念 (3)2.2 大数据分析在证券行业的应用 (4)第三章平台需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 数据采集与处理 (5)3.1.2 数据存储与管理 (5)3.1.3 数据分析与挖掘 (5)3.1.4 风险管理 (5)3.1.5 报告与可视化 (5)3.2 功能需求 (6)3.2.1 数据处理能力 (6)3.2.2 响应速度 (6)3.2.3 可扩展性 (6)3.2.4 并行处理能力 (6)3.3 可靠性与安全性需求 (6)3.3.1 系统可靠性 (6)3.3.2 数据安全性 (6)第四章技术选型与架构设计 (7)4.1 技术选型 (7)4.1.1 数据存储技术 (7)4.1.2 数据处理技术 (7)4.1.3 数据可视化技术 (7)4.2 系统架构设计 (7)4.2.1 数据源层 (7)4.2.2 数据处理层 (8)4.2.3 数据分析层 (8)4.2.4 数据可视化层 (8)4.2.5 应用层 (8)4.2.6 安全保障层 (8)4.2.7 运维管理层 (8)第五章数据采集与处理 (8)5.1 数据源选择 (8)5.2 数据采集方法 (9)5.3 数据预处理 (9)第六章数据存储与管理 (10)6.1 存储方案设计 (10)6.1.1 存储架构设计 (10)6.1.2 存储介质选择 (10)6.1.3 数据备份策略 (10)6.2 数据管理策略 (11)6.2.1 数据质量管理 (11)6.2.2 数据安全管理 (11)6.2.3 数据生命周期管理 (11)第七章数据分析与挖掘 (11)7.1 数据分析方法 (11)7.1.1 描述性分析 (11)7.1.2 相关性分析 (11)7.1.3 因子分析 (12)7.1.4 时间序列分析 (12)7.2 数据挖掘算法 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 支持向量机 (12)7.2.3 聚类算法 (12)7.2.4 关联规则挖掘 (12)7.2.5 神经网络 (13)第八章应用场景与案例分析 (13)8.1 证券行业应用场景 (13)8.2 案例分析 (13)第九章平台实施与推广 (14)9.1 实施步骤 (14)9.1.1 项目启动 (14)9.1.2 技术研发与测试 (14)9.1.3 系统部署与运维 (14)9.1.4 培训与支持 (14)9.2 推广策略 (14)9.2.1 宣传推广 (14)9.2.2 合作推广 (15)9.2.3 政策推广 (15)9.2.4 用户体验优化 (15)9.2.5 培训与交流 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 未来展望 (15)第一章引言1.1 项目背景我国金融市场的快速发展，证券行业竞争日益激烈。
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生命周期
交易开始日 期，合作状 态，交易趋势
线上运营
目前，大部分券商的APP由恒生、通达信、大智慧和同花顺等所提供，严重的同质化且体验不佳屡受诟病。
获取各渠道新增用 户、启用用户等， 衡量渠道直接效 果；
统计分析渠道带来 的活跃用户、次日 留存率等，衡量渠 道质量
11% 1% 1%
49% 29%
4% 5%
•
代理买卖 •
承销保荐 资管
•
自营
财务顾问
投资咨询
利息
2012-2015年佣金率持续下滑，同比分别为佣金率同比分别变化-2.98%、0.51%和15.54%、-25.37%； 2015年股权融资规模同比增长84% 2015年证券行业资产管理业务同比增长121%，受托管理资本金同比增长49%； 2015年两融余额最高突破2.27万亿，下半年受股灾影响，规模回落至1.1万亿。
数据标签化
自然属性
年龄，职业，学 历……
运营
营销
风控
机构内交易 交易品类，型 号。时间，金 额，频次…
资产负债情况 总资产，抵押负 债，非抵押负 债，使用产品， 借贷频次，借贷 平均利率……
互联网信息
消费信息，黑名 单，上网特征，内 容偏好，潜在需求
个人画像
营销特征 渠道偏好，营销响应 率，权益偏好，传播
证券行业大数据一体化解决方案
构建数据化券商
券商的盈利模式
通道业务
代理买卖股 票等证券,收 取投资人的
佣金.
自营业务
运行自有资 金从事证券 市场投资,获
取收益
资管业务
管理客户资 产,发行信托 产品,获取收
益
投行业务
服务/承销发 行上市业务, 赚取承销费
等收益.
券商获利现状
证券行业2015平均利润分布 •
以客户为中心
零售服务
深化服务，提高老客户存留 精准营销，争夺新网民账户
资管业务
融资业务
互联网给证券业带来了什么
线下业务 线上化
从互联网 引流
互联网企业 并购券商
互联网 新业态
同业 传统金融
多业态竞争
互联网公司 新兴业态
用户争夺
产品多样化
服务差异化
面对挑战如何破冰
感知能力
市场动态 上市企业 竞争对手 竞争产品 品牌口碑
服务能力
投顾服务 资讯研报 产品权益 便利操作 增值服务
创新能力
产品创新 服务创新 渠道创新 运营创新 业务创新
破冰从数据开始
实时的无处不在的数据
竞品
用户
产品
权益
服务
数据化券商
用户价值数据化；企业表现数据化；产品竞争力数据化；服务能力数据化
券商解决方案总览
行
内
网上银行
系
统
手机银行
微信银行
ACRM
OCRM
访
问 层
客 户 数
据
应 用
层
分
析
系
统
WebService
API
推荐引擎
个性化信息推荐
推荐规则配置 推荐任务管理
推荐效果评估
用户画像
人口属性 上网特征 当下需求
潜在需求
自定义标 签
…
建模分析
统计模型
机器学习算法
产品/权益/服务画像
卖点
期限
区域特征
利率…
商业模型
数据导出
电子渠道交互行为分析
PC端行为分析
√√
通过了解客户比较哪些理财类型，阅读哪些理财评价， 判断出“竞品”，从而调整营销信息和销售话术。
寻找类似客户，在潜客最可能出 现的触点传送最匹配的广告信息
营销示例：全渠道优化，最佳触达客户
在各个渠道（网页、搜索、电话、短信）测试促销信息，选择最佳的促销手段
力，影响力
生命周期 最近到达平 台，到达频 次，生命周期 阶段
பைடு நூலகம்
产品画像
基本信息
类型，流动 性，收益率， 风险系数
产品卖点
话题性，优惠 情况，地域， 渠道……
竞品情况
竞品卖点，竞 品市场占有 率，竞品周期
企业画像 服务画像
市场信息
市场口碑，竞 争情况，综合 成长力，行业 情况
营销特征
产品偏好，权 益 偏 好 ……
概况
访客分析
移动端行为分析
客户洞察
用户行为分析
来源分析
页面分析
用户管理
热点分析
热点分析
运营管理
运营管理
预警监控
预警监控
…
应用管理
…
平 台 层
接 入 层
数 据 源
大数据平台
DB接入
文本接入
客户管理数据集市
客户基本数据 风险管理数据集市
数据仓库
日志接入
互联网数据接入
线上交易
电子渠道行为数据
咨询服务
微信服务
用户分享平台、分 享率；
当前用户邀请传播 成功率
通过日留存、七日 留存、流失用户等 数据，评定用户稳 定性；
用户生命周期管 理，洞察不同阶段 用户留存情况
分析APP启动次 数、分时段活跃、 分页数活跃、分布 地域等，洞察用户 活跃现状；
信息推送打开率、 话题参与度等自定 义事件数据，监控 效果；
讲 座佣
金 获客
投 顾 咨 询
服务
资 讯推
荐
营销示例：可能购买的产品
理财产品业务
理财产品分析
产品：每位顾客对理财产品的偏好
理财产品A
理财产品B
85%
70%
触发因素：基于事件发生的自动触发因素
理财产品C 45%
账号余额 地理位置 渠道接触
渠道：每位顾客/产品的渠道偏好
手机短信
邮件信息
85%
70%
信息：千人千面个性化信息
呼叫中心
第三方行为偏好 数据，咨询数据
券商会在乎那些外部数据
互联网公开信息
• 各股权，产权，金 融资产交易所数据
• 行业，企业，股票 数据
• 热点资讯，热点关 键词
• 竞品产品数据
第三方行为交易 数据
• 个人用户行为偏好， 理财习惯，消费频 次，金额，信用， 账户，社交关系情 况等
征信数据
• 企业与个人在各 金融机构，交易 平台等的征信数 据
用户浏览路径统 计，衡量频道是否 合理
通过衡量活动转 化、积分兑换率、 理财产品购买率等 衡量交易频次、交 易金额等，查看 APP内转化情况
营销示例：发现不同的客户
大资 金
小资 金
价值投资 20-25%利润获取者
价值投资 技术型频繁交易者
超低频伪价值投资者 综合分析者
理 基财 金
资管 信 托
投 顾
重大变更
名称，负责 人，发展方 向，大额对外 投资
基本信息
类型，服务对 象，合作伙 伴……
服务特色
话题性，优惠 情况，地域， 渠道……
竞品情况
竞品卖点，竞 品市场占有 率，竞品周期
基本信息 省份，类型， 注册资金，品 牌品类，供应 关系……
库存情况
库存量，库存金 额，120天滞销 库存…
资产负债情况
张三
金融街
登录与点击率 交易 ……
网上横幅广告 45%
搜索“理财”
营销示例：生成销售线索
证券行业遭遇的挑战： • 不能准确识别需求客户； • 同业产品同质化严重； • 客户信息只限于自有数据，十分有限。
如何用大数据识别类似客户 使用电话号码或cookies识别客户
360°的客户视角，如：哪里购买， 关注什么