大數據時代金融的發展有限公司

Ⅰ 大數據，時代的互聯網金融！

不能，只是理論上的概念而已。
互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。

Ⅱ 深圳前海大數據時代金融服務有限公司怎麼樣

深圳前海大數據時代金融服務有限公司是2015-03-31注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股的法人獨資)，注冊地址位於深圳市前海深港合作區前灣一路1號A棟201室（入駐深圳市前海商務秘書有限公司）。

深圳前海大數據時代金融服務有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91440300335042982L，企業法人楊建潭，目前企業處於開業狀態。

深圳前海大數據時代金融服務有限公司的經營范圍是：一般經營項目是：接受金融機構委託從事金融外包服務（根據法律、行政法規、國務院決定等規定需要審批的，需取得審批文件後方可經營）；從事擔保業務（不含融資性擔保）；投資興辦實業（具體項目另行申報）；受託資產管理（不得從事信託、金融資產管理、證券資產管理等業務）；自有物業租賃；股權投資；投資管理、投資咨詢（均不含限制項目）；投資文化產業（具體項目另行申報）；供應鏈管理；企業管理咨詢；文化活動策劃；物業管理；國內貿易（不含專營、專控、專賣商品）；經營進出口業務（法律、行政法規、國務院決定禁止的項目除外，限制的項目須取得許可後方可經營）。，許可經營項目是：。

深圳前海大數據時代金融服務有限公司對外投資1家公司，具有0處分支機構。

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Ⅲ 大數據時代怎麼做好金融行業的指標管理

銀行的指標一向很多，比如監管指標、負債指標、效益指標、規模指標等，這些指標都是反應銀行的經營生產狀態，這些指標如果對應不同的業務部門，不同的業務人員，指標的變更、指標應用其實是很麻煩的事情，走流程就要排隊等很久，再要技術人員去調整，然後再根據業務人員的需求，去做指標的應用展示，這個過程的流轉完成，估計新的好幾輪的需求已經又開始了，周而復始，指標一直不能發揮其最大的應用價值。所以需要一款既能做指標的集中管理，又能夠快速相應指標分析的需求的工具，這里傾力推薦億信華辰的指標管理平台（EsPowerIndex)，億信華辰深耕BI領域十多年，在銀行領域的經驗也很豐富，在指標建設這塊，也比較有經驗。這款工具能對指標集中進行管理，指標體系可視化，用戶可直觀看到指標一覽表及每個指標的統計方法，數據來源，統計口徑等信息，業務人員也能夠自行維護指標體系，對於體系內的指標變更等，及時響應。同時，指標管理平台中用戶可自主建模，全程可視化界面，引導式操作，同時內置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台強大的自助分析功能，用戶能從各個維度，各種可視化方式自由查看自己關心的數據，充分發揮指標體系的最大價值。

Ⅳ 大數據時代發展歷程是什麼

大數據技術發展史：大數據的前世今生

今天我們常說的大數據技術，其實起源於Google在2004年前後發表的三篇論文，也就是我們經常聽到的「三駕馬車」，分別是分布式文件系統GFS、大數據分布式計算框架MapRece和NoSQL資料庫系統BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個是網頁抓取，一個是索引構建，而在這個過程中，有大量的數據需要存儲和計算。這「三駕馬車」其實就是用來解決這個問題的，你從介紹中也能看出來，一個文件系統、一個計算框架、一個資料庫系統。

現在你聽到分布式、大數據之類的詞，肯定一點兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會兒，整個互聯網還處於懵懂時代，Google發布的論文實在是讓業界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。

因為那個時間段，大多數公司的關注點其實還是聚焦在單機上，在思考如何提升單機的性能，尋找更貴更好的伺服器。而Google的思路是部署一個大規模的伺服器集群，通過分布式的方式將海量數據存儲在這個集群上，然後利用集群上的所有機器進行數據計算。 這樣，Google其實不需要買很多很貴的伺服器，它只要把這些普通的機器組織到一起，就非常厲害了。

當時的天才程序員，也是Lucene開源項目的創始人Doug Cutting正在開發開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文後，他非常興奮，緊接著就根據論文原理初步實現了類似GFS和MapRece的功能。

兩年後的2006年，Doug Cutting將這些大數據相關的功能從Nutch中分離了出來，然後啟動了一個獨立的項目專門開發維護大數據技術，這就是後來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統HDFS和大數據計算引擎MapRece。

當我們回顧軟體開發的歷史，包括我們自己開發的軟體，你會發現，有的軟體在開發出來以後無人問津或者寥寥數人使用，這樣的軟體其實在所有開發出來的軟體中佔大多數。而有的軟體則可能會開創一個行業，每年創造數百億美元的價值，創造百萬計的就業崗位，這些軟體曾經是Windows、Linux、Java，而現在這個名單要加上Hadoop的名字。

如果有時間，你可以簡單瀏覽下Hadoop的代碼，這個純用Java編寫的軟體其實並沒有什麼高深的技術難點，使用的也都是一些最基礎的編程技巧，也沒有什麼出奇之處，但是它卻給社會帶來巨大的影響，甚至帶動一場深刻的科技革命，推動了人工智慧的發展與進步。

我覺得，我們在做軟體開發的時候，也可以多思考一下，我們所開發軟體的價值點在哪裡？真正需要使用軟體實現價值的地方在哪裡？你應該關注業務、理解業務，有價值導向，用自己的技術為公司創造真正的價值，進而實現自己的人生價值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個沒有思考的代碼機器人。

Hadoop發布之後，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，網路和阿里巴巴也開始使用Hadoop進行大數據存儲與計算。

2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級項目，後來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會的主席。自此，Hadoop作為軟體開發領域的一顆明星冉冉升起。

同年，專門運營Hadoop的商業公司Cloudera成立，Hadoop得到進一步的商業支持。

這個時候，Yahoo的一些人覺得用MapRece進行大數據編程太麻煩了，於是便開發了Pig。Pig是一種腳本語言，使用類SQL的語法，開發者可以用Pig腳本描述要對大數據集上進行的操作，Pig經過編譯後會生成MapRece程序，然後在Hadoop上運行。

編寫Pig腳本雖然比直接MapRece編程容易，但是依然需要學習新的腳本語法。於是Facebook又發布了Hive。Hive支持使用SQL語法來進行大數據計算，比如說你可以寫個Select語句進行數據查詢，然後Hive會把SQL語句轉化成MapRece的計算程序。

這樣，熟悉資料庫的數據分析師和工程師便可以無門檻地使用大數據進行數據分析和處理了。Hive出現後極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發者和企業的追捧。據說，2011年的時候，Facebook大數據平台上運行的作業90%都來源於Hive。

隨後，眾多Hadoop周邊產品開始出現，大數據生態體系逐漸形成，其中包括：專門將關系資料庫中的數據導入導出到Hadoop平台的Sqoop；針對大規模日誌進行分布式收集、聚合和傳輸的Flume；MapRece工作流調度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一個執行引擎，又是一個資源調度框架，伺服器集群的資源調度管理由MapRece自己完成。但是這樣不利於資源復用，也使得MapRece非常臃腫。於是一個新項目啟動了，將MapRece執行引擎和資源調度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個獨立的項目開始運營，隨後被各類大數據產品支持，成為大數據平台上最主流的資源調度系統。

同樣是在2012年，UC伯克利AMP實驗室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發的Spark開始嶄露頭角。當時AMP實驗室的馬鐵博士發現使用MapRece進行機器學習計算的時候性能非常差，因為機器學習演算法通常需要進行很多次的迭代計算，而MapRece每執行一次Map和Rece計算都需要重新啟動一次作業，帶來大量的無謂消耗。還有一點就是MapRece主要使用磁碟作為存儲介質，而2012年的時候，內存已經突破容量和成本限制，成為數據運行過程中主要的存儲介質。Spark一經推出，立即受到業界的追捧，並逐步替代MapRece在企業應用中的地位。

一般說來，像MapRece、Spark這類計算框架處理的業務場景都被稱作批處理計算，因為它們通常針對以「天」為單位產生的數據進行一次計算，然後得到需要的結果，這中間計算需要花費的時間大概是幾十分鍾甚至更長的時間。因為計算的數據是非在線得到的實時數據，而是歷史數據，所以這類計算也被稱為大數據離線計算。

而在大數據領域，還有另外一類應用場景，它們需要對實時產生的大量數據進行即時計算，比如對於遍布城市的監控攝像頭進行人臉識別和嫌犯追蹤。這類計算稱為大數據流計算，相應地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計算框架來滿足此類大數據應用的場景。 流式計算要處理的數據是實時在線產生的數據，所以這類計算也被稱為大數據實時計算。

在典型的大數據的業務場景下，數據業務最通用的做法是，採用批處理的技術處理歷史全量數據，採用流式計算處理實時新增數據。而像Flink這樣的計算引擎，可以同時支持流式計算和批處理計算。

除了大數據批處理和流處理，NoSQL系統處理的主要也是大規模海量數據的存儲與訪問，所以也被歸為大數據技術。 NoSQL曾經在2011年左右非常火爆，涌現出HBase、Cassandra等許多優秀的產品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基於HDFS的NoSQL系統。

我們回顧軟體發展的歷史會發現，差不多類似功能的軟體，它們出現的時間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現，Java開發中的各類MVC框架也基本都是同期出現，Android和iOS也是前腳後腳問世。2011年前後，各種NoSQL資料庫也是層出不群，我也是在那個時候參與開發了阿里巴巴自己的NoSQL系統。

事物發展有自己的潮流和規律，當你身處潮流之中的時候，要緊緊抓住潮流的機會，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會更加洞悉時代的脈搏，收獲珍貴的知識和經驗。而如果潮流已經退去，這個時候再去往這個方向上努力，只會收獲迷茫與壓抑，對時代、對自己都沒有什麼幫助。

但是時代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個行業之中，下一個浪潮很快又會到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機會，奮力一搏，不管成敗，都不會遺憾。

正所謂在歷史前進的邏輯中前進，在時代發展的潮流中發展。通俗的說，就是要在風口中飛翔。

上面我講的這些基本上都可以歸類為大數據引擎或者大數據框架。而大數據處理的主要應用場景包括數據分析、數據挖掘與機器學習。數據分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數據挖掘與機器學習則有專門的機器學習框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內置了主要的機器學習和數據挖掘演算法。

此外，大數據要存入分布式文件系統（HDFS），要有序調度MapRece和Spark作業執行，並能把執行結果寫入到各個應用系統的資料庫中，還需要有一個大數據平台整合所有這些大數據組件和企業應用系統。

圖中的所有這些框架、平台以及相關的演算法共同構成了大數據的技術體系，我將會在專欄後面逐個分析，幫你能夠對大數據技術原理和應用演算法構建起完整的知識體系，進可以專職從事大數據開發，退可以在自己的應用開發中更好地和大數據集成，掌控自己的項目。

希望對您有所幫助！~

Ⅳ 「大數據」時代金融統計在商業銀行營銷中的應用研究

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。

Ⅵ 大數據時代的金融眾籌為什麼這樣紅

作為互聯網金融的重要組成部分，眾籌金融正成為互聯網大數據移動金融時代金融創新的重要模式。今年1月發布的《中國互聯網眾籌2014年度報告》顯示，2014年中國眾籌募資總額累計達到9億多元，其中四季度超過4.5億元，眾籌機構如雨後春筍般出現，截至2014年底，中國獎勵類和股權類眾籌平台總數已達116家，一年新增平台78家。

眾籌為何這樣紅？中國人民銀行金融研究所所長姚余棟、中國人民大學法學院副院長楊東、貴陽眾籌金融交易所董事長劉文獻等專家學者，共同解讀大數據時代的金融眾籌。
眾籌金融是信息時代的金融生態

姚余棟：後全球金融危機時代，尋找復甦和經濟增長的新亮點成為各國關注的焦點。同時，新技術的飛速發展也使得信息收集、處理、傳遞的機制發生了根本性改變，帶來了「互聯網+」時代的經濟與金融變革。

傳統金融發展與實體產業的脫離，金融部門對實業部門的優勢等，都使得金融業陷入「自我游戲」中。而「共享金融」能夠有助於緩解甚至根除現有金融體系的主要弊端。一則重點解決主流金融體系的服務「短板」，服務居民金融（消費金融和財富管理）和小企業金融（融資加信用）；二則促使金融擺脫「高大上」，走下「神壇」，推動分布式、規範式、自律性、公開透明的金融「軟規則」建設，謀求低成本、高效率的新型金融交易市場；三則鞏固P2P時代的共享金融模式，且逐漸向B2B、B2P、P2B等領域拓展。

楊東：互聯網的技術、信息技術或者是IT、DT技術的革命，肯定會形成新的金融制度的變革，甚至是一種新的社會關系的變革。我個人認為眾籌制度是這個社會生產關系變革，或是金融變革的核心。

今年7月18日，中國人民銀行等多部委聯合發布了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》，真正吹響了互聯網時代金融服務於小微企業、服務於普通民眾、服務於實體經濟、實現普惠金融的號角。因為當前的中國不缺少大企業大金融大機構，缺少的不是GDP的總量，而是小微企業的發展、創新創業，是大眾創業、萬眾創新的基礎保障，同時也是真正服務普通老百姓的理財需求、金融服務需求的根本。這些底層的，包括小微企業、創新創業、老百姓的底層需求，實際上只有靠大力發展互聯網金融、「互聯網+金融」，才能滿足。

眾籌金融創新激活新常態下中國經濟

姚余棟：從2016年起的下一個五年，我國已然站在了一個新高點、新起點。當前，中國經濟更注重創新驅動，更加倚重消費拉動。而適應經濟新常態，金融的創新發展是重要的支撐和支持。「十三五」期間，互聯網和金融將呈現出深度融合態勢。

股權眾籌是多層次資本市場的重要補充和金融創新的重要領域，同時對服務實體經濟和控制宏觀杠桿水平有至關重要的作用。創業浪潮之後如果配之以股權眾籌可能會給我們造就一大批發展前景很好的企業。在這里引用一句話，前期是鋪天蓋地，通過股權眾籌以後可能就是頂天立地。

劉文獻：眾籌在我國經濟發展中的影響越來越大，成為實業界、產業界、百姓投資理財、金融界創新的交叉點、交匯點、熱點，成為民間資本市場最好的路徑、小企業發展的好模式。
眾籌金融依靠移動互聯網、大數據、雲計算，實現支付清算、資金融通、風險防範等金融本質功能，並具有快速、便捷、高效、低成本的優勢，以及場外、涉眾、混同的特徵。同時，眾籌金融平台依靠互聯網與線上線下共同推進發展的模式向群眾募資，支持項目發起的個人或企業融資，又具有低門檻、多樣性、依靠大眾力量、注重創意的特徵。

貴陽發展眾籌金融注重頂層設計風險防範

楊東：防範互聯網金融風險，從政府角度來講，還需解決好以下幾個問題：一是什麼樣的平台是合格的，要設定一個門檻，出台監管政策明確對平台進入的要求。二是對投資者、消費者各種保護措施必須到位，對金融消費者的各種隱私信息、數據給予有力的保障。三是對於平台上上線的項目信息披露必須更加高效、更加及時。四是轉變監管思維，在互聯網時代的金融監管建立有效的大數據監控體系，以應對互聯網金融的高傳導性風險。五是應該加大對投資者的教育。

姚余棟：在大眾創業萬眾創新的浪潮下，股權眾籌對服務實體經濟和控制宏觀杠桿水平非常重要。應該通過金融創新，豐富資本市場的層次，走向大私募，為未來的小公募發展預留空間，嚴守底線，不碰紅線，適度監管，為股權眾籌未來持續健康發展護航。

人民銀行金融研究所的互聯網金融研究小組提出了一套「五四三二一」方案。「五」是對股權眾籌的定義——新五板，如果按照幫助企業成長的階段來講，股權眾籌就是幼兒園或是小學階段，讓企業在進入新三板這個中學階段前有一個培育過程。「四」是傳統金融領域主要分成公募、私募，但是中間還有很多空檔。「三」就是要對眾籌劃分大中小三個檔次。「二」是眾籌平台不要碰錢，不搞資金池；平台不進行擔保或隱性擔保。「一」是一條紅線不能碰。

劉文獻：貴陽從確立大數據、互聯網金融為發展方向伊始，就注重頂層設計，從機制、體制上防範眾籌金融風險，確保眾籌金融依法依規進行。貴陽眾籌金融交易所制定了投資者適當性管理條例，對眾籌投資人的要求，類比於私募資金對投資者的要求制定，同時根據投資者年收入情況，指導投資資金不超過年收入相應比例。

交易所目前在風控上嚴格操作。籌前，嚴格項目審核，領籌人與第三方專業顧問服務機構承擔保薦職能。籌中,使用「領投+跟投」機制，由機構投資人對某個項目進行領投，再由個人投資者進行跟投，減少信息不對稱的風險。投後管理和退出制度，則包括要求企業定期披露財務數據，交易所對籌後管理實施監管職責和信息披露；制定客戶回訪制度，定期對創始團隊進行回訪，持續進行評估等等。

Ⅶ 大數據時代來臨，我們金融業構建大數據平台，信息共享平台的需求愈發強烈，請問構建平台的軟體公司怎麼樣

打破信息孤島建設大數據中心的前提是要能把不同軟體系統的數據採集起來，存儲到資料庫，才能供下一步的數據發掘、數據分析、數據清洗等工作，所以數據採集是基礎，而不同的系統的數據採集就需要用101 異構數據採集引擎才能採集，她最大好處在於不需要軟體廠商配合，直接採集數據，實現了高效率低成本採集異構數據。

Ⅷ 互聯網金融，大數據時代，真的是未來走向嗎

可以做自己的互聯網理財平台，可以與互聯網公司合作。

Ⅸ 大數據時代的產生背景

一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。