金融财经大数据标准化方法及其应用

2017-07-18李天滋山东省实验中学

消费导刊 2017年14期

李天滋山东省实验中学

金融财经大数据标准化方法及其应用

李天滋山东省实验中学

在今天这个数据膨胀的时代，数据的收集、整理、传输、分析和发布是一个连续而复杂的过程。甚至不同的数据所在的不同部门、企业以及国家之间的传递，都会出现一些传递上的摩擦和数据孤岛问题。本文从金融财经大数据的构建角度为大数据标准化提供了新颖解决方式。

金融财经大数据标准化方法及应用

前言

大数据作为崛起的新一代信息技术，已经给我们的生活带来十分巨大的影响。大数据的普遍性、实用性和通用性，为大数据的推广和应用提供了实践路径。但因此也为金融财经领域带来了例如应用深度不断加强、数据分析技术更新频率加快等无数挑战。

一、大数据概述

大数据是继云计算之后又一新型信息技术，但跟云计算之间的关系却密不可分。只因大数据采用单台的计算机进行处理，必须依托云计算进行分布式处理、分布式数据库建设和虚拟化技术应用。

对大量的数据进行深度挖掘可知，大数据是一种规模大到获取、存储、管理和分析等方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合；更是利用强大的决策力、洞察发现力以及优化能力，处理高增长率以及信息多样化的信息资产。大数据的意义不在于能够掌握庞大的数据信息，而是对那些含有意义的数据进行信息化处理和加工，并通过这种加工实现数据的“增值”。

二、大数据标准化的发展现状

当今时代本就是一个科技高速发展的时代，我们的生活因为有数据信息的存在变得越来越方便。数据科技是一项蕴藏着巨大能量的矿石，里面有许多可以挖掘的价值。大企业可以利用大数据进行精准的营销，而中小企业则能够利用数据做服务转型，传统企业也照样可以利用大数据的价值进行转型。企业组织者利用大数据的高性能来提高效率、降低成本并且开发产品。通过利用大数据，可以及时的解决故障、问题以及缺陷的根源，甚至每年能够为企业节省许多支出成本，快速识别金牌客户，以及利用数据挖掘规避欺诈行为。

同时，大数据标准化却也面临着一定的问题。大数据的复杂性会造成网络大数据的存储、分析和挖掘等多个环节的困难。信息技术的高速发展促使数据产生的途径不断增加，类型也不断增多。随着数据技术的不断发展，非结构化数据包括的文本、文档、图形、视频等许多格式类型，其组织结构相对凌乱，很多无用的信息和噪声都充斥其中，给数据的存储和分析都带来了极大的困难[1]。

三、大数据标准体化方法的基础应用

大数据的应用是通过数据分析的方法从数据中发掘潜在的价值，并研究其主要意义。下面首先研究大数据的数据演变，然后分析其在诸多分析领域的应用，最后列举大数据的典型应用。

1.应用演变过程

最早开始，商业数据本为结构化数据。这些技术使用的分析技术很简单，如仪表盘、条件查询、报表、基于搜索的商业智能等。不过在进入21世纪后，互联网和网站都给各类组织提供了在线展示业务的机会，并且通过这种挖掘技术可以实现产品的布局优化、客户交易分析等。早期的网络主要是电子邮件和网页服务，但后来却挖掘出电子邮件内容，并构建搜索引擎等。后来逐渐转变成了例如文本、图像、视频等各种内容，甚至还出现了许多论坛、网络群体、设计网络以及社交多媒体网站等在线社交媒体。直到今日，大数据已经开始向科学领域演变。

2.基础应用

近年来，互联网和信息产业的飞速发展，已经让数据应用渗透到军事、物理、生物、生态、金融等各个通讯领域。互联网公司已经在日常运营中逐渐积累了大量用户网络行为数据，并且大数据将加速推动互联网的发展，大数据在经济领域，可以准确地分析消费情况。甚至在将来还能够深度挖掘新的应用，并产生更多的新业态。

（1）政府领域

政府运用大数据技术进行挖掘和分析，然后提高决策的科学实效性。举例来说，日本大地震发生后，美国海洋公园和大气管理局及时预测到了海啸预警，并制定详细应急方案发布到网上，使得人类面对这场不可抗拒的灾难时，总算有了防御措施从而避免巨大的损失。大数据的使用，让政府执政更加具有开放性，更可以提升公民的价值并引导了社会舆论，树立良好的政府形象。

（2）医疗领域

大数据时代下的社交网络给患者提供诊治经验平台，医生也可以获得临床效果同步数据。利用这种大数据建设起来的卫生信息平台，可以给医疗行业带来新的发展机遇。

（3）制造业领域

以前的制造业产品导向比较单一，甚至不惜降低成本来决定制造业的生存发展。但现在制造业则利用数据技术处理大量的数据，对这些数据进行获取、挖掘和分析，开始个性化定制[2]。

（4）零售商领域

零售商为了增加竞争力，投入巨资运用分析技术去提升各个门店的收集整合能力，并将这些销售单位的信息与供应商数据库联网，及时地调整价格并自动补货，从而实现在各个门店之间的产品调配。

（5）个人位置服务领域

假如独自来到不熟悉的地方，可以利用GDP定位系统或者是导航的数据信息技术来找到自己所需的路线。而且这种领域还不是在一个行业，而是在电信、零售和媒体等各个行业都具有普适性。