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产业分析

网络公开金融数据采集分析提高行业数据洞察力

更新时间:2019-10-09 08:02 点击数:


  随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。以银行业为例,中国银联涉及43亿张银行卡,超过9亿的持卡人,超过一千万商户,每天近七千万条交易数据,核心交易数据都超过了TB级。一直以来,金融企业对数据的重视程度非常高,通过提高数据洞察力做出经过良好评估的投资决策。

  金融大数据从数据类型上进行划分,大致可以分为基本面数据、市场数据与分析数据和另类数据四大类。金融行业是各行业中最依赖数据的行业,并且最容易实现数据的变现。

  基本面数据频率低,监管严,易获得,价值可被挖掘的差不多,通常是把基本面数据和其它类数据一起使用。

  与基本面数据相比,市场数据更规范,而且频率更高,数据量更大,处理起来也更困难,但是价值更大。

  分析数据 (Analytics Data) 是原始数据的衍生品,即由原始数据加工得来的。相比原始数据使用起来更方便,但价格昂贵,处理方法不透明。

  另类数据 (Alternative Data) 包括传统数据之外的新的数据,有很高的价值等待发掘,但获取困难。

  由上文可知,由于金融信息数据多属于非结构化数据且需求的覆盖面拓宽、需求量增大,对信息采集工作提出了更高的要求。

  网络上的数据最为全面、完善,覆盖面最广。互联网下,每个人都会在网上留下痕迹。因此,位于底层的互联网行为数据覆盖面最广,维度最多样。互联网中的企业数据、股票数据、市场数据、财务数据、新闻数据、用户数据等对于金融行业来说都是价值非常大的数据。

  探码科技作为成都本土专业的DaaS服务商(数据即服务),基于云计算研发的探码Web大数据采集系统——利用众多的云计算服务器协同工作,能快速采集大量数据。通过网络爬虫为客户提供网络数据采集、处理分析与应用等服务。

  探码自主研发的网络采集系统不仅在“金融大数据采集”中应用效果好,且在舆情、文化、教育、方面已发挥出色的作用。返回搜狐,查看更多



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