大数据系统在金融证券行业中的应用

大数据系统在金融证券行业中的应用

NCR公司是全球提供大数据系统整体解决方案的厂商。目前全球最早的大数据系统（为全球最大的零售集团Wal Mart所拥有，于1984年建成投产）、最大的大数据系统（Wal Mart集团和美国西南贝尔电信公司，其容量分别为178TB和128TB）都是由NCR建设的。

目前，NCR公司在全球的大数据系统用户已经超过2000家，这些用户形成了一个用户组织，每年召开一次全球性的大数据系统用户大会，参加人员主要来自NCR的客户或潜在客户、业界著名的咨询和顾问公司、行业分析师、学术团体和相关厂商等。该大会提供了一个良好的交流平台，各行业的用户可以互相交流、学习建置和使用大数据系统的经验，了解当前大数据系统技术最新动态的发展趋势。

本年度大数据系统用户大会主题为“引领决策，成就价值”，希望各行各业的客户通过大数据系统技术来支持决策过程，更迅速、更深入地获取更大的业务价值。参加本次大会的代表超过3000人，主要来自于1000多个NCR大数据系统客户和部分潜在客户、55家媒体、30多位行业分析师和咨询顾问、24个有影响的学术团体、100多个系统集成商和100多个大数据系统领域的合作伙伴，如前端工具厂商、ETL工具厂商等。

二、数据引导决策，成就价值

在大会召开前两个月，NCR委托第三方咨询公司对分布在银行、证券、保险、交通、制造、电信等多个行业、共计三百多家企业的高层主管进行了一项调查，以了解大数据系统系统对他们进行企业管理和决策过程中的作用和重要性。在被调查的这些企业中，绝大多数的年收入超过5亿美元，59%的被调查者是总裁以上的高级主管。调查显示，73%的人认为，在当前激烈的市场竞争环境下，他们每天要做的决策增加了，每个决策需要依据的数据也在不断增加，换言之，决

策变得越来越复杂，而决策时间却不断减少。大数据系统技术可以把海量的历史数据进行有效地清洗、整理和集成，形成一致的信息视图，从而帮助这些企业主管迅速做出准确的决策。

大会的主题演讲人是著名的咨询管理专家、《两位数增长》的作者迈克尔·崔希博士。崔希博士调查了一些在过去几年间一直保持两位数年增长率的公司，他发现这些公司通常并不是大家认为的那些大跨国公司或是炙手可热的“新经济”公司，相反这些公司很多是一些传统产业的公司，或大家普遍认为不再具有增长潜力的公司。通过对这些公司增长战略的分析，崔希博士归纳出五条增长定律。他们分别是基础客户留存战略、扩大市场份额、市场定位和部署、向邻近市场的渗透以及开辟新的产品和业务线。

留存基础客户和发展新客户一样重要，而且，留存基础客户所需要的成本远远小于拓展新客户的成本。实现留存客户的核心手段就是为客户提供价值。而对于拥有了基础客户数据的公司来说，它们可以利用这些数据制定相应的增值服务项目，由于这些公司掌握了这些已有客户的大量信息，了解他们的需求。它们的战略才更加有的放矢，避免一些风险和不确定因素。此外，通过增加客户转换成本等战略的辅助达到留住基础客户群的目的。

扩大市场份额意味着争夺竞争对手的客户，这是一项最艰难的增长方式。它主要通过钝化对手的优势，创造并交付更好的价值，或通过收购直接获得对手的客户来达到这一目的。

增长的第三种方式可以通过正确和适宜的市场定位和部署来进行。发现新的增长点，并尽快做好准备。这些新增长点的出现可能是由于客户购买标准的变化；由于产品和技术创新而提高交付给客户的价值；由于人口方面的统计数据变化。

增长的第四种方式就是渗入邻近领域，索尼进军电子游戏市场的

案例说明了成功进入邻近领域可以帮助公司维持双位数增长。但在下这一决定之前，每一个公司都必须考虑所要进入的领域是否孕育长期增长潜能的机会？自己的主要优势是什么？是否可以达到该市场的竞争标准等问题？渗入邻近市场的方式是通过自身扩张还是通过兼并收购？

增长的第五种方式就是开辟新的行业领域。这些领域可能是与原有行业不相关、或相去甚远的领域。通过收购公司而进入一个新领域来达到持续增长的目的。这一战略和杠杆收购的性质非常相似。管理者更多是扮演一个投资者的角色。需要冷静、客观和现实地对待将要进入的行业和有待收购的公司。

最后，崔希博士将这些定律总结成公司战略增长组合。正如投资者管理自己的投资组合一样，公司的管理层也应能动地管理公司的增长组合。不断衡量和发现新的增长点会在那里出现，会以什么方式出现，从而做好准备。

因此，一个实时能动的数据库系统，一个准确、一致并且可以充分共享的信息平台可以为各级业务主管的决策带来许多便利。

三、数据到行动的过程

现代企业并不缺少数据，相反，许多企业都积累了大量的TB级以上的数据。关键的问题是，这些数据往往以孤立的形式存在，并且存在许多数据质量方面的问题，很难进行访问。没有一个有效的分析工具，业务人员很难从这些分离的数据中找出有价值的决策支持信息。

此次大会上大量用户的实际案例都说明，企业应该利用大数据系统技术来建立一个信息共享平台，通过一个集成的逻辑数据模型，把那些分散的数据实体，经过清洗、过滤、归整等处理，形成一个一致

的、集成的中央数据库，供各级业务人员直接访问，从而实现从数据到信息的转变。

这种转变主要依赖于技术手段，NCR这类的大数据系统解决方案供应商可以很快帮助企业建立一个大数据系统平台来实现这种转变。但这还远远不够，举例来说，Wal Mart和K Mart都曾是美国零售业巨头，都使用了NCR的大数据系统系统，但Wal Mart一直保持两位数的增长势头，而K Mart则于2002年因负债过高而申请破产保护。到底是什么原因造成两个企业之间如此巨大的差别？Wal Mart的业务人员对于大数据系统中的信息总是进行充分的分析和挖掘，总是在问为什么，他们利用大数据系统充分挖掘事物内在联系、最大程度创造利润和提升业务价值已经成为业界的经典案例。而K Mart则相反，其主管层常常不考虑变动的市场环境，只依据个人经验来进行判断和决策，造成业绩逐年下降。由此可见，在利用大数据系统技术建立信息共享平台后，如何使用和分析其中的信息，将其进一步抽象为知识，是各级业务主管需要认真考虑的问题。

在此基础上，依据分析所产生的知识，作出正确的决策，并付诸于行动，才能真正促进业务发展，提升业务价值。

由此可见，利用大数据系统进行决策支持，需要经过数据—>信息—>知识—>行动这样的转变过程。在此过程中，前两个环节是与技术平台相关的，而后两个环节则主要依赖于企业的各级管理层。大数据系统并不是万能的，它只是提供了一个一致的信息共享平台，如何使用和分析，主要还取决于人。但离开了信息平台这样的基础设施，