大数据时代金融的发展有限公司

Ⅰ 大数据，时代的互联网金融！

不能，只是理论上的概念而已。
互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。

Ⅱ 深圳前海大数据时代金融服务有限公司怎么样

深圳前海大数据时代金融服务有限公司是2015-03-31注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)，注册地址位于深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）。

深圳前海大数据时代金融服务有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300335042982L，企业法人杨建潭，目前企业处于开业状态。

深圳前海大数据时代金融服务有限公司的经营范围是：一般经营项目是：接受金融机构委托从事金融外包服务（根据法律、行政法规、国务院决定等规定需要审批的，需取得审批文件后方可经营）；从事担保业务（不含融资性担保）；投资兴办实业（具体项目另行申报）；受托资产管理（不得从事信托、金融资产管理、证券资产管理等业务）；自有物业租赁；股权投资；投资管理、投资咨询（均不含限制项目）；投资文化产业（具体项目另行申报）；供应链管理；企业管理咨询；文化活动策划；物业管理；国内贸易（不含专营、专控、专卖商品）；经营进出口业务（法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）。，许可经营项目是：。

深圳前海大数据时代金融服务有限公司对外投资1家公司，具有0处分支机构。

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Ⅲ 大数据时代怎么做好金融行业的指标管理

银行的指标一向很多，比如监管指标、负债指标、效益指标、规模指标等，这些指标都是反应银行的经营生产状态，这些指标如果对应不同的业务部门，不同的业务人员，指标的变更、指标应用其实是很麻烦的事情，走流程就要排队等很久，再要技术人员去调整，然后再根据业务人员的需求，去做指标的应用展示，这个过程的流转完成，估计新的好几轮的需求已经又开始了，周而复始，指标一直不能发挥其最大的应用价值。所以需要一款既能做指标的集中管理，又能够快速相应指标分析的需求的工具，这里倾力推荐亿信华辰的指标管理平台（EsPowerIndex)，亿信华辰深耕BI领域十多年，在银行领域的经验也很丰富，在指标建设这块，也比较有经验。这款工具能对指标集中进行管理，指标体系可视化，用户可直观看到指标一览表及每个指标的统计方法，数据来源，统计口径等信息，业务人员也能够自行维护指标体系，对于体系内的指标变更等，及时响应。同时，指标管理平台中用户可自主建模，全程可视化界面，引导式操作，同时内置敏捷分析平台，利用敏捷分析平台强大的自助分析功能，用户能从各个维度，各种可视化方式自由查看自己关心的数据，充分发挥指标体系的最大价值。

Ⅳ 大数据时代发展历程是什么

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapRece和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapRece的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapRece。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，网络和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapRece进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapRece程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapRece编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapRece的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapRece工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapRece自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapRece非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapRece执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapRece进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapRece每执行一次Map和Rece计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapRece主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapRece在企业应用中的地位。

一般说来，像MapRece、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapRece和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

Ⅳ “大数据”时代金融统计在商业银行营销中的应用研究

大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。

Ⅵ 大数据时代的金融众筹为什么这样红

作为互联网金融的重要组成部分，众筹金融正成为互联网大数据移动金融时代金融创新的重要模式。今年1月发布的《中国互联网众筹2014年度报告》显示，2014年中国众筹募资总额累计达到9亿多元，其中四季度超过4.5亿元，众筹机构如雨后春笋般出现，截至2014年底，中国奖励类和股权类众筹平台总数已达116家，一年新增平台78家。

众筹为何这样红？中国人民银行金融研究所所长姚余栋、中国人民大学法学院副院长杨东、贵阳众筹金融交易所董事长刘文献等专家学者，共同解读大数据时代的金融众筹。
众筹金融是信息时代的金融生态

姚余栋：后全球金融危机时代，寻找复苏和经济增长的新亮点成为各国关注的焦点。同时，新技术的飞速发展也使得信息收集、处理、传递的机制发生了根本性改变，带来了“互联网+”时代的经济与金融变革。

传统金融发展与实体产业的脱离，金融部门对实业部门的优势等，都使得金融业陷入“自我游戏”中。而“共享金融”能够有助于缓解甚至根除现有金融体系的主要弊端。一则重点解决主流金融体系的服务“短板”，服务居民金融（消费金融和财富管理）和小企业金融（融资加信用）；二则促使金融摆脱“高大上”，走下“神坛”，推动分布式、规范式、自律性、公开透明的金融“软规则”建设，谋求低成本、高效率的新型金融交易市场；三则巩固P2P时代的共享金融模式，且逐渐向B2B、B2P、P2B等领域拓展。

杨东：互联网的技术、信息技术或者是IT、DT技术的革命，肯定会形成新的金融制度的变革，甚至是一种新的社会关系的变革。我个人认为众筹制度是这个社会生产关系变革，或是金融变革的核心。

今年7月18日，中国人民银行等多部委联合发布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，真正吹响了互联网时代金融服务于小微企业、服务于普通民众、服务于实体经济、实现普惠金融的号角。因为当前的中国不缺少大企业大金融大机构，缺少的不是GDP的总量，而是小微企业的发展、创新创业，是大众创业、万众创新的基础保障，同时也是真正服务普通老百姓的理财需求、金融服务需求的根本。这些底层的，包括小微企业、创新创业、老百姓的底层需求，实际上只有靠大力发展互联网金融、“互联网+金融”，才能满足。

众筹金融创新激活新常态下中国经济

姚余栋：从2016年起的下一个五年，我国已然站在了一个新高点、新起点。当前，中国经济更注重创新驱动，更加倚重消费拉动。而适应经济新常态，金融的创新发展是重要的支撑和支持。“十三五”期间，互联网和金融将呈现出深度融合态势。

股权众筹是多层次资本市场的重要补充和金融创新的重要领域，同时对服务实体经济和控制宏观杠杆水平有至关重要的作用。创业浪潮之后如果配之以股权众筹可能会给我们造就一大批发展前景很好的企业。在这里引用一句话，前期是铺天盖地，通过股权众筹以后可能就是顶天立地。

刘文献：众筹在我国经济发展中的影响越来越大，成为实业界、产业界、百姓投资理财、金融界创新的交叉点、交汇点、热点，成为民间资本市场最好的路径、小企业发展的好模式。
众筹金融依靠移动互联网、大数据、云计算，实现支付清算、资金融通、风险防范等金融本质功能，并具有快速、便捷、高效、低成本的优势，以及场外、涉众、混同的特征。同时，众筹金融平台依靠互联网与线上线下共同推进发展的模式向群众募资，支持项目发起的个人或企业融资，又具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征。

贵阳发展众筹金融注重顶层设计风险防范

杨东：防范互联网金融风险，从政府角度来讲，还需解决好以下几个问题：一是什么样的平台是合格的，要设定一个门槛，出台监管政策明确对平台进入的要求。二是对投资者、消费者各种保护措施必须到位，对金融消费者的各种隐私信息、数据给予有力的保障。三是对于平台上上线的项目信息披露必须更加高效、更加及时。四是转变监管思维，在互联网时代的金融监管建立有效的大数据监控体系，以应对互联网金融的高传导性风险。五是应该加大对投资者的教育。

姚余栋：在大众创业万众创新的浪潮下，股权众筹对服务实体经济和控制宏观杠杆水平非常重要。应该通过金融创新，丰富资本市场的层次，走向大私募，为未来的小公募发展预留空间，严守底线，不碰红线，适度监管，为股权众筹未来持续健康发展护航。

人民银行金融研究所的互联网金融研究小组提出了一套“五四三二一”方案。“五”是对股权众筹的定义——新五板，如果按照帮助企业成长的阶段来讲，股权众筹就是幼儿园或是小学阶段，让企业在进入新三板这个中学阶段前有一个培育过程。“四”是传统金融领域主要分成公募、私募，但是中间还有很多空档。“三”就是要对众筹划分大中小三个档次。“二”是众筹平台不要碰钱，不搞资金池；平台不进行担保或隐性担保。“一”是一条红线不能碰。

刘文献：贵阳从确立大数据、互联网金融为发展方向伊始，就注重顶层设计，从机制、体制上防范众筹金融风险，确保众筹金融依法依规进行。贵阳众筹金融交易所制定了投资者适当性管理条例，对众筹投资人的要求，类比于私募资金对投资者的要求制定，同时根据投资者年收入情况，指导投资资金不超过年收入相应比例。

交易所目前在风控上严格操作。筹前，严格项目审核，领筹人与第三方专业顾问服务机构承担保荐职能。筹中,使用“领投+跟投”机制，由机构投资人对某个项目进行领投，再由个人投资者进行跟投，减少信息不对称的风险。投后管理和退出制度，则包括要求企业定期披露财务数据，交易所对筹后管理实施监管职责和信息披露；制定客户回访制度，定期对创始团队进行回访，持续进行评估等等。

Ⅶ 大数据时代来临，我们金融业构建大数据平台，信息共享平台的需求愈发强烈，请问构建平台的软件公司怎么样

打破信息孤岛建设大数据中心的前提是要能把不同软件系统的数据采集起来，存储到数据库，才能供下一步的数据发掘、数据分析、数据清洗等工作，所以数据采集是基础，而不同的系统的数据采集就需要用101 异构数据采集引擎才能采集，她最大好处在于不需要软件厂商配合，直接采集数据，实现了高效率低成本采集异构数据。

Ⅷ 互联网金融，大数据时代，真的是未来走向吗

可以做自己的互联网理财平台，可以与互联网公司合作。

Ⅸ 大数据时代的产生背景

一、大数据时代城市管理的机遇：
首先,有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策,在大数据时代到来的背景下,数字化城市建设就呼之欲出。
其次,有利于电子政务建设。长期以来,我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式,纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来,电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展,电子政务的形式也不断得到更新。
最后,有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见,大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设,为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
二、大数据时代城市管理的挑战 ：
大数据时代,机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战,数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。
首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体,信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中,政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则,不公开为例外”的原则,我国也有类似规定,但是真实执行情况令人堪忧。
其次，数据共享不足。就目前来看,谁掌握了大量真实可靠的信息,谁就掌握了主动权,信息在一定程度上就是权威的象征,权力和利益的象征。再者,政府各部门大部分存在利己倾向, 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性,最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中,每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中,各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据,数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等,每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。