哪个不属于金融行业大数据的价值

⑴ 大数据分析这个职位属于哪个行业

数据来分析行业属于一个边缘学自科，交叉学科，准确的说它不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业，但是同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理的这种。

⑵ 大数据金融是不是互联网金融

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力。因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务众筹创富通宝等模式。不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新需求而产生的新模式及新业务。

⑶ 金融行业如何“把握”大数据

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(Big Data)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程。除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大。 新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战。 数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路。作为数据及业务应用的核心， 数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体。目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设。事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上。 不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件。日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置。安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题。如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题。金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点。 国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度。 史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用。” 当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。 大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失。也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中。

⑷ 金融大数据是什么样的专业

金融大数据是近几年才又火爆的概念。之所以说是又火爆是因为金融大数据的概念不是从今天开始的，从十年前就已经开始，从所有银行的核心系统升级改造时就已经开始注重了大数据的积累。那时候的系统改进和升级就要求新的系统要满足大数据积累的需要。

⑸ 金融行业的大数据前景怎样

银行业是抄整体经济活动的袭中枢，这是毋庸置疑的，银行有大量数据，这其中：

1.客户的基本信息，比如姓名，资产量等等，这些数据银行有很多，但是不好，因为不干净，充斥着不真实，不全面的信息。

2.客户的交易行为信息。这个才是银行大数据的未来，只有通过客户的交易信息，才能真真看清楚客户是什么样的人。

而银行要在大数据有所作为，需要长期的清洗数据，整合系统，研究模型，不太容易，身躯太庞大了，最严重的事，缺乏专业的人才，据我了解，目前银行的大数据分析，还是科技部在兼着做呢。

⑹ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。版
2.证券数据分析：通过建立数据模权型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

⑺ 金融行业中的大数据应用有哪些方面

金融行业会运用到很多大数据，从投资结构上来看，银行将会成为金融类企版业中的重要部分，证券权和报表分列第二和第三位。国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，广大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款等等。我这边常会涉及到的大数据应用工具有finereport报表工具。

⑻ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

一般来说，现在用于信用评级和项目风控的比较多，它对于金融行业最大的推动，是把行业中抵押或质押融资转换为纯信用贷款。国内现在主流的资金机构，比如银行，是必须要抵押物的，包括新兴的P2P行业大部分都是这样，很多征信机构或者一些大型企业现在会利用大数据技术做金融项目的风控，供应链金融和消费金融就是其中的典型。