金融数据管理精选(九篇)

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第1篇：金融数据管理范文

关键词：大数据;互联网;金融风险

过去的金融信息是结构化的数据，而融合了大数据的金融，其中出现了很多非结构化以及半结构化的数据。很明显新的金融模式和过去的模式相比较，发生了很大变化，其风险问题是十分显著的，并且具有一定的复杂性。如果有风险发生，将会通过网络进行传播，造成较大风险。所以，创建相应的金融风险管理机制已经成为当前需要关注的问题。

1大数据时代的金融风险管理特征

过去的金融风险管理中，信用风险、战略风险、法律风险等都是其中需要面对的风险，其衡量方式是内外风险资本的充足情况，主要对金融机构开展业务中面对的内外风险进行衡量。不论是负债风险管理、资产负债管理，还是信贷风险管理，过去的风险管理中重点评测的对象是前中后台的传统业务，其特征是评测定性化、规则流程化等。然而在大数据背景下，金融行业出现了明显的混业经营模式，相应地也可以使过去联系的方式发生变化，金融服务的界限也相应得到了加大，推动了金融服务向多方面发展。在这样的状况下，因为金融机构运用互联网与客户接触，利用大数据对过去金融服务进行了改造，参与其中的人群比较多，接触率也相对较高，这样就产生了一定风险。另外，多元化的服务模式以及金融产品的创新，虽然给消费者带来了方便，但是其中也隐含了许多不确定因素，可能会传递一定风险。创新业务的风险逐渐变大是新时期金融风险管理的主要特点。网络业务中，对买方市场进行了强化，要想在竞争中占据优势，就要对服务进行创新。一些新业务的产生，如线上信贷、互联网金融等，使金融机构在借助于互联网的情况下，接触了大量客户群体，但同时也加大了评测信用和核实资质等方面的困难程度以及风险。伴随着金融产品的逐步创新，一些新型产品逐步走入我们的生活，但是通常这些产品具有很高风险，价格波动较大，具有很高的杠杆率，其对资金头寸的影响是无法估量的。另外，理财产品比较热门，期限架构发生变化，融资途径逐渐转向资本市场。然而资本市场产品具有很强的周期性、很大的风险敞口，这就造成了在流动性风险管理上比较困难，要对风控技术进行创新。

2大数据金融面临的风险

2.1传统金融机构面临改革

大数据时代的来临，给过去金融行业带来了一定改变。首先，国家调整了这个行业的监管模式，并加大了开放力度。与此同时，金融行业中也出现了一些非金融机构，在金融市场中占据了一定份额，导致过去的金融机构受到一定冲击，金融市场中的竞争日趋激烈。其次，金融行业具有非常丰富的数据资源，怎样灵活运用数字工具，同时和其他不同行业的融合运用，依然需要逐步加强。最后，金融机构要维持开放的状态，对大数据的运用研究，已经成为今后金融机构在竞争中发展的主导。2.2大数据技术水平亟待提高大数据在发展的过程中，一个主要的问题就是隐私以及安全方面的问题，通过多个真实案例已经表明，即便是搜集了没有什么危害的信息，在存储、研究以及处理等过程中，也会使个人隐私被暴露，搜集大量信息的过程中也加大了信息泄露的风险。对于这种情况，各个金融机构也采取了相应的应对措施，其保护的内容不但包含大数据本身，也包括利用大数据研究获取的信息，由于其中的任何一个过程产生问题，都会影响金融财产的安全，所以各大金融机构急需提升金融信息技术安全方面的管理。

2.3技术应用与业务探索仍需突破

与其他行业不同，金融行业具有较强的展示性需要、逻辑关系密切等特征。所以，在管理数据、分析数据等方面都提出了很高的要求。因为大数据金融这种方式起步比较晚，创建数据库、研究数据等方面的技术还处在逐渐进步的过程中，造成金融机构只可以在逐渐探索中选取相应的大数据技术，这就在一定程度上使技术决策的风险有所加大，也许会给金融机构造成一些没有必要的损失。2.4行业标准与安全规范仍待完善当前，各个行业的发展都有着自身的规则，行业之间存在较大的阻碍，即便是在金融行业的内部，其标准和行业规范也是不相同的。为了加速编制交易数据、交换数据等重点共通标准，使信息的共享得以实现，需要以产业链为中心，将跨行业的技术规范以及数据方面的规定创建起来。

3大数据金融面临的挑战

3.1数据共享平台缺乏

当前，各金融机构的信息保密程度比较高，机构之间也缺少联系，相关的金融信息无法得到有效共享，通常状况下，它们是不想共享，不能共享，对共享数据信息存在一定顾虑。因为无法共同分享金融信息，金融需要不能得以实现，作为金融机构，为了能够对客户有更进一步的了解，和客户之间创建较好的关联，就要加大相应的金融成本，情况较为严重时，还会导致金融风险的加大。因为缺少相应的共享数据平台，即使金融机构足够强大，也无法使众多客户的个性化需要得到精准、及时的满足。

3.2专业性人才欠缺

和其他行业的人才相比较，大数据模式下的金融行业，对人才的专业技能要求较高，不但要具备计算机专业技能，还要掌握统计学、数学等学科知识，另外，应用方面的专业技能也是必不可少的。但是当前的金融行业在大数据上的专业人员相对较为缺乏，现有的人员无法使大数据处理的需求得以实现。因为相关工作人员业务技能相对较为欠缺，在对数据进行处理的时候，就会产生数据失真的状况，对金融行业的发展十分不利。此外，一些金融机构在人才的待遇方面不是很高，这样的状况，导致人才无法得到挽留，给金融行业带来损失。可见当前的金融行业在综合型人才以及管理人才方面存在很大不足。

4防范金融风险的有效对策

4.1树立大数据战略思想观念

在运用大数据上，要将相应的观念树立起来，可以重点从如下几个方面进行转变：首先，从单纯地只是对原因进行研究，转变为对关联性进行研究；其次，在研究精准性的前提下，使效率方向的转变有所提升；最后，改变过去抽样查验的方式，逐渐转变为全方位的研究。在借助于经验研究大数据的过程中，要将对其关联性的研究放在重点位置，从而使分析变得更加有效率，以及更具全面性。利用大数据研究金融风险的趋势，能够有效地运用相应的金融风险防范策略，使风险系数变低，从而使金融企业和客户的损失降低。

4.2建立大数据的全方位风险管理体系

创建大数据的全面风险管理机制，要重点做好如下几个方面工作：首先，要通过对相关技术方式的运用，对客户的数据资源有所了解。当前，爬虫、NLP、ETL工具等是比较常用的收集、存储和研究信息的工具，通过对这些工具的运用，能够从全方位了解客户的数据信息，其中包含线下和线上信息。尤其是客户的信用状况，能够利用信用评分模型进行判定。其次，如果客户正处在交易中，要对风险进行提示及监控。在这个过程中，能够利用大数据的相关技术以及信息及时了解客户的交易状况、还款状况和违约状况等方面的变化情况，从而使贷款过程中的金融风险变低。另外，要及时对客户进行提醒，告知违约的后果，使其在风险方面的认识有所加强。最后，对数据信息进行统一。大数据中的信息一些是半成型的，也有些是较为零散的。在对信息进行整理的时候，要使这些信息变为统一结构化信息，从而形成更加全方位的客户风险管理机制。

4.3建立金融风险数据共享联盟

要想使金融风险降到最低，就要实现信息的共通。一方面，要将垄断破除，创建一定共享体制。每个金融企业都在搜集相应的信息，倘若整合了互联网平台、金融机构的相关信息，破除了行业垄断，促成资源的共享，这样不但可以及时监管金融风险，还可以使金融风险得到一定程度减低。另一方面，要创建相应的信息平台，对信息调配途径进行优化。要想及时精准地对大数据进行研究，途径是非常重要的。创建相应的信息平台，各个部门都可以对自身需要的数据实行随时调配。同时根据信息的一些有关特点，自动核实客户的风险能力和信用情况等信息，从而防止风险的产生和加大。

4.4培养大数据人才的核心技术能力

不论是哪个领域，要想发展，都要具备相应的人才，金融行业也不例外。金融行业中，需要具备发掘、分析、整合信息的能力，同时将其良好地应用于金融业务中。所以，创建一支具有一定专业能力的信息处理团队，才能更好地预测和避免相应的金融风险。

4.5建立配套的法律体系保护机制

要想更好地防范金融风险，就要有完善的法律法规。当前，在大数据的运用方面，还缺少相应的法律法规，国家需要顺应时代的进步，将与大数据发展相适应的法律法规颁布出来。在法律体系的维护下，更好地对金融风险进行防范，使其稳定发展，让大数据的作用得到更加全面的发挥。

第2篇：金融数据管理范文

传统数据管理

先天不足

在数据管理市场,大部分客户是“头痛医头,脚痛医脚”,每一个应用都是独立架构、独立应用层、独立界面,用的存储也都是独立的,互相之间没有连接,效率不高。

孙定: 很多企业都在谈经济复苏,那么,你认为世界性的金融危机真的过去了吗?数据存储市场是否受到了金融危机的影响?慷孚今年的运营情况怎样?

Alan G. Bunte: 金融危机还没有过去,经济的基础还没有稳定下来,但慷孚觉得很骄傲,公司的运营还不错,降低了成本,提高了效率。金融危机对于我们来说,没有产生负面影响,反而是正面的,那是因为企业更关注的是如何降低成本,而慷孚能够帮助它们实现这点。

在截止到9月30日的第二季度,慷孚公司总收入6670万美元,比去年同期增长了5%,较上一季度环比增长了11%; 本季度软件收入3350万美元,比去年同期减少5%,较上一季度环比增长15%; 本季度服务收入3310万美元,比去年同期增长18%,较上一季度环比增长6%。

孙定: 你认为中国客户现在在数据管理方面存在哪些困难?中国客户从发展阶段来讲,相比欧洲、美国客户,还有哪些有待改进的地方?

Alan G. Bunte: 这是一个很好的问题,也是一个很有挑战性的问题。其实,不管在全球哪个国家,大企业、大机构所面临的问题都差不多,CIO们所面临的第一个问题就是数据一直在快速地增长,就算在经济萧条的环境下,数据增长率还是很高,达到了30%～40%; 法规遵从方面需要企业长期保留数据,也是企业数据增长的一个原因。

事实上,企业在处理这些海量数据时并不容易,再加上在金融危机下,IT开销在降低; 此外,企业的员工也在减少。那么,一方面是数据在不断增长,另一方面却是企业没有那么多钱和人去管理这些数据。这种情况下,如何降低管理成本、提高管理效率,成了每一个CIO最关心的话题。

除此之外,在数据管理市场,全球还有一个相同点,那就是大部分客户还在“头痛医头,脚痛医脚”,这边有做备份的,那边有归档的; 这边有复制的,那边有做数据管理的。更令人头痛的是,每一个都是独立架构、独立应用层、独立界面,存储也是独立的,互相之间没有连接,效率很低。

慷孚可以提供给客户的是,把所需要管理的数据统统放在一个平台上,本来需要5个不同的架构、5个不同的服务器、5个不同的存储,现在整合在一起,可能只需要一个半就可以达到理想的效果。

孙定: 金融危机下,很多公司都特别强调帮助客户降低成本、提高效率,慷孚在这方面是否有一些成功的经验和案例?

Alan G. Bunte: 慷孚致力于为业界提供统一的数据管理平台。慷孚的信息管理架构基于统一的一体化平台,允许客户选择备份与恢复、复制、归档、资源管理或是搜索模块来满足当前数据管理需要。并且,当有新的需求时,只要通过激活功能模块即可迅速满足新业务需求。由于所有功能模块都共享一个公共技术平台,使得平台上每一个功能模块都能利用统一的数据和信息管理服务,从而以独特的方式帮助客户消除基础架构成本,并有效地消除备份和归档方面的冗余数据拷贝。

举个例子,总部在欧洲的全球最大的船运公司是慷孚的大型客户,在全球150多个国家有分支机构。这次金融危机对船运行业的打击非常大,就是在这样的背景下,该公司CEO却做出一个非常大的决定,采购了几百万美元的慷孚产品。为什么?因为慷孚的解决方案是一个集成的解决方案,客户对数据的要求不仅仅要做备份,由于是上市公司,还有法规方面的要求,邮件也要做归档。这家公司花了大价钱采购慷孚的产品以后,大大地降低了他们在硬件方面、管理方面的成本。

他们这么做并不是盲目的,其实,这家公司的中国分公司两年前就用了慷孚产品,并且取得了非常好的应用效果,所以,他们把在中国分公司的成功经验推广到了全球。

“得数据者得天下”。在全球经济一体化越来越明显的今天,这种理念已经深入人心。

向“云”端延伸

云的发展趋势应该是公有云和私有云共存的混合云。大企业对数据安全要求比较高,大部分建私有云; 小企业,或者说对数据安全要求不是那么高的企业,可能会用公有云。

孙定: 目前,慷孚主要的营业收入是来自传统数据中心这样的数据管理市场。但是,云的普及是不是意味着企业就不需要自己的数据中心了,可以把资源都放在云上?包括存储在内的管理软件,如果云时代来了,是不是需求量就小了?

Alan G. Bunte: 那是不可能的。尤其是一些大型企业,肯定有部分数据还是自己管理。至于说小一点的企业,从管理成本、管理效率考虑,可能会用云计算、云存储来实现零存储,达到较高的经济效益。

我们认为,云的发展趋势应该是一个公有云和私有云共存的混合云。大企业,尤其是对数据安全要求比较高的企业,大部分会建私有云。小企业,或者说对数据安全性要求不是那么高的企业,可能会用公有云。但是企业还是希望能够把自己的数据控制住,不管是放在数据中心内部,还是放到云端去。这是用户反馈给我们的信息。

孙定: 对云的状况和趋势,慷孚的看法是怎样的?云的发展对数据存储会带来什么样的影响和改变?慷孚怎么来应对云的发展?

Alan G. Bunte: 云存储、云计算肯定会流行起来,所以在这方面,慷孚也会有一系列产品跟市场需求相配合。

慷孚认为,未来将呈现出数据感知存储云和信息存储云并存的局面。其中,数据感知存储云整合了重复数据删除、压缩等数据精简技术,同时提供数据生命周期管理、加密、分层存储、验证、法规遵从等扩展性能,以及高级安全和访问机制; 信息存储云则把存储云转化为信息资产,增加了分级、标识、动态组织、搜索、内容索引及可视化功能,在成本降低的基础上提升投资回报率。用户必须清楚,无论是使用数据感知存储云还是信息存储云,都会有成本的投入。

伴随将“统一数据管理”架构向“云”端延伸的进程,未来,慷孚基于“云”的解决方案将针对终端用户提供全新的数据保护、归档及灾难恢复能力。目前,用户正在使用的慷孚一体化信息管理产品是2009年1月的,每隔18个月,慷孚就会推出一个新版本的一体化信息管理产品,我们将在下一代产品中增加云存储的功能。

靠服务

打拼中国市场

慷孚进入中国时间虽然不长,但是对于中国市场是非常看重的,在没有进入中国之前,慷孚甚至将全部产品的中文界面都做好了。

孙定: 对于慷孚来说,中国是新兴市场,几年积累下来,发展情况如何?

Alan G. Bunte: 是令人欣喜的,每年的增长率都大于50%。慷孚进入中国虽然时间不长,但对于中国市场是非常看重的,在没有进入中国之前,慷孚甚至将产品的全部中文界面都做好了。这几年我们一直倡导的一体化信息管理,也正在被越来越多的用户接受。

慷孚公司对中国经济发展非常看好,在中国有广大的市场存在。中国企业的信息化应用可能会比国外落后几年,很多用户其实还处于没有备份的状况,有些则是处于没有管好的状态,很多用户想到了数据管理方案。慷孚就是把这样的管理方案统一起来,作为信息化管理手段,提供给客户。对中国以后的信息化管理趋势,我们是非常乐观的。

孙定: 慷孚在中国的发展策略是怎样的?下一步在中国有什么样的计划?

Alan G. Bunte: 我们需要进一步地跟客户沟通他们在数据管理方面面临的挑战,以及一体化数据管理解决方案的优势,我们在中国市场、销售、研发方面都将继续投入。我们的理念是,用最好的技术、最好的服务来赢得用户的信任。

经过几年的积极推广,特别是及时了解客户真实的应用需求,并提供切实可行的数据管理解决方案,慷孚在中国获得了快速发展。如今,慷孚在中国的用户遍及金融、政府、电信、互联网、教育、石化、制造业各个领域。无论是用户基数还是合作伙伴的建设,都实现了新的飞跃。

采访手记

不走寻常路

在采访中,Alan G. Bunte和他的助手一直在强调: “慷孚的产品设计理念与对手大大不同。”

慷孚于1996年从AT&T贝尔实验室分离出来,自立门户,成为专业的数据管理软件供应商。1998年,当慷孚着手开发高性能企业备份和恢复解决方案产品套装时,他们认识到,当时市场上大多数数据和存储管理产品都是在十几年前设计的,复杂而落后的基础架构已经无法满足高速信息社会的需求。

为了解决这些问题,慷孚必须完全放弃其前代产品,重新开发更适应市场需要的统一数据管理平台。在当时传统数据管理软件已经大量普及的环境下,做出这样的选择是有很大风险的。在慷孚公司CEOHammer看来,当年的选择从某种意义上与重新创业无异,但又不尽相同。相同的是二者都选择从头开始,虽然有了准确的目标,但这个目标对当时的市场来说是前所未有的,能否成功以及用户是否认可都未曾知晓; 不同的是,因为有着先前的基础,再加上充足的资金,慷孚有足够的资本从头开始。

所以,慷孚历经18个月的“脱产”研发,创造出业界首个“统一数据管理平台”。凭借这一先进的技术及理念,慷孚在数据保护软件市场也异军突起,牢牢占据了一席之地。(文/刘丽丽)

总裁感悟

企业需要“万能遥控器”

你有没有发现家里抽屉已经放满了各种遥控器?电视、影碟机、音响功放、空调……更要命的是,家里有多少个这样的电器设备,就会有多少个遥控器要“安家落户”。

“越来越多的摇控器带来的已经不仅仅是保管和使用上的不便,有时候甚至会觉得它们在影响和控制我们的生活。把这些方头方脑的家伙浓缩集成在一起,让控制变得简单一些吧!” Alan G. Bunte这样说。

第3篇：金融数据管理范文

检查被审计单位财政财务收支电子数据及其管理系统

修订后的《审计法》第三十一条增加了审计机关要求被审计单位提供“运用电子计算机储存、处理的财政收支、财务收支电子数据和必要的电子计算机技术文档”的权限；同时，第三十二条规定，审计机关进行审计时，有权检查被审计单位“运用电子计算机管理财政收支、财务收支电子数据的系统”。

增加这两项权限的理由主要有以下几点：第一，目前被审计单位普遍采用电子数据管理系统处理财政收支、财务收支数据，利用电子数据进行审计，是审计工作适应信息化发展的必然要求；第二，电子数据和相关计算机技术文档在本质上属于有关财政收支、财务收支的资料；第三，电子数据管理系统是否安全可靠，直接涉及到财政收支、财务收支数据的真实和完整；第四，《审计法实施条例》和《国务院办公厅关于利用计算机信息系统开展审计工作有关问题的通知》等已经授权审计机关检查电子数据及其管理系统；第五，国外审计机关普遍有权检查被审计单位的电子数据及其管理系统。

审计机关在行使这项权限时，应当注意把握以下几点：

第一，被审计单位必须按照审计机关规定的期限和要求，提供电子数据和计算机技术文档等资料，可以在实施审计时要求被审计单位提供，也可以在非审计时要求被审计单位定期提供。被审计单位提供的电子数据必须符合财务会计核算软件数据接口国家标准或者审计机关要求的格式。

第二，审计机关检查被审计单位的电子数据管理系统并不仅仅局限于财务会计核算系统。有的财务会计核算功能嵌入在其他系统之中；有的财务会计核算系统和其他系统紧密整合在一个大的系统之中，相互调用数据；有的财务会计核算系统的基础数据是由业务管理系统自动生成的。审计机关有权检查所有可能影响财政收支、财务收支电子数据的系统，而不管这个系统的名称是什么。

第三，审计机关在检查电子数据管理系统时，应充分关注该系统是否存在违反财务会计规定的逻辑错误，是否能够防范非法修改数据，还应该充分关注该系统是否故意为被审计单位预留了“舞弊”功能。使用功能强大的审计软件可以导入被审计单位的原始数据，重新计算，生成报表，将二者产生的最终报表进行比较，就能发现被审计单位电子数据管理系统存在的大部分问题。

第四，审计机关在检查电子数据管理系统时，要确保该系统的安全，并严格保密。要检查电子数据管理系统，审计人员需要使用较高权限的用户身份进入该系统，任何一个误操作都可能导致严重后果，因此，审计人员一般不要在实时运行的系统上进行检查，而应该建立起备份系统或者测试系统进行检查。如果确实需要在实时运行的系统上检查，审计人员不能影响系统的正常运行，不得向该系统中写入或改写任何信息。审计机关在检查电子数据管理系统时，可能涉及到财务数据、业务数据、数据结构、软件程序等内容，必须严格遵守被审计单位的有关规定，履行必要手续，并严格保密。

查询被审计单位在金融机构的账户和以个人名义在金融机构存储的公款

修订后的《审计法》第三十三条增加第二款规定：“审计机关经县级以上人民政府审计机关负责人批准，有权查询被审计单位在金融机构的账户。”增加第三款规定：“审计机关有证据证明被审计单位以个人名义存储公款的，经县级以上人民政府审计机关主要负责人批准，有权查询被审计单位以个人名义在金融机构的存款。”

赋予审计机关查询被审计单位在金融机构的账户的权限，这是吸收《审计法实施条例》的相关规定制定的，对被审计单位在金融机构的账户进行监督，既是审计机关审计监督的重要内容，又是审计机关履行审计职责的必需手段。

赋予审计机关查询被审计单位以个人名义在金融机构的存款（以下简称公款私存的账户）的权限，理由主要有以下几点：第一，被审计单位将公款以个人名义存储在金融机构，其背后往往隐藏着挪用公款等严重违法犯罪问题；第二，《国务院关于加强审计执法几个问题的通知》已经授权审计机关查询单位以个人名义在金融机构的存款；第三，按照现行规定，监察机关、银行业监管机构和证券监管机构都享有查询个人存款的权限；第四，部分外国审计机关有权查询个人存款。

审计机关行使这两项查询权，应注意把握以下几点：

第一，审计机关查询被审计单位在金融机构的账户，不仅包括正在使用的账户，还包括审计期间内曾用过的账户；不仅包括交易频繁的账户，还包括长期不发生交易的账户；不仅包括银行账户，还包括在证券公司、期货公司等金融机构开立的账户。审计机关不仅有权查询账户余额，而且有权查询开户日期、开户经办人、预留印鉴、销户日期、交易记录、交易对方账号、交易对方账户名称等信息。

第二，为了防止审计机关滥用查询权侵犯公民隐私，审计机关必须首先有证据证明被审计单位以个人名义存储公款，才可以查询该存款。目前对此还没有明确规定，我们认为，审计机关如发现被审计单位存在将单位公款转入个人存款账户，从个人存款账户中频繁支付应由单位公款支付的款项，或者将个人存折存放在单位财务部门保险柜内等情形且无合法理由，可以视为有证据证明被审计单位以个人名义存储公款。

第三，审计机关查询被审计单位在金融机构的账户和公款私存的账户时，应该执行严格的程序。查询被审计单位账户，必须持县级以上人民政府审计机关负责人（正职或副职）签发的查询通知书；查询被审计单位以个人名义存储公款的账户，必须持县级以上人民政府审计机关主要负责人（正职）签发的查询通知书，此外，审计人员查询金融账户还应持工作证件和审计通知书，应当提供金融机构名称、账户名称及账号。审计机关在查询时，可以抄录、复印或者拍照，但不得将原件借走。

第四，审计机关查询被审计单位在金融机构的账户和公款私存的账户，负有保密义务。特别是在查询被审计单位以个人名义存储公款的账户时，该账户可能同时包含个人储蓄存款，审计机关通过查询该账户就获得了包括个人储蓄存款信息在内的所有资料信息。对于与被审计单位财政收支、财务收支无关的个人储蓄存款信息，审计人员必须严格保守秘密，不得披露，也不得用于其他目的。修订后的《审计法》第五十二条增加了审计人员泄露所知悉的秘密的责任追究内容。

封存有关资料和违反国家规定取得的资产

修订后的《审计法》第三十四条规定，对被审计单位转移、隐匿、篡改、毁弃会计凭证、会计账簿、财务会计报告以及其他与财政收支或者财务收支有关的资料，或者转移、隐匿所持有的违反国家规定取得的资产的行为，审计机关“有权予以制止；必要时，经县级以上人民政府审计机关负责人批准，有权封存有关资料和违反国家规定取得的资产；对其中在金融机构的有关存款需要予以冻结的，应当向人民法院提出申请”。

增加这项权限的理由主要有以下几点：第一，封存有关资料和资产，是审计机关查清事实，顺利取证，维护国家利益的有效手段；第二，原《审计法》、《审计法实施条例》和《财政违法行为处罚处分条例》等已经赋予了审计机关封存有关资料权限；第三，由申请法院采取财产保全措施改为审计机关直接封存有关资产，有利于分清责任，提高效率；第四，国外审计机关通常享有类似权限。

审计机关行使上述封存权，应注意把握以下几点：

第一，审计机关对被审计单位转移、隐匿、篡改、毁弃会计凭证、会计账簿、财务会计报告以及其他与财政收支或者财务收支有关的资料，转移、隐匿所持有的违反国家规定取得的资产的行为，首先应予以制止，只有在制止无效，并充分考虑必要性和可行性的前提下，才能采取封存有关资料和违规资产的强制措施，但对其中在金融机构的有关存款需要予以冻结的，应当向人民法院提出申请。

第二，审计机关有权封存的被审计单位“违反国家规定取得的资产”，我们认为，主要包括：弄虚作假骗取的财政拨款、银行贷款以及物资；违反国家规定享受国家补贴、补助、贴息、免息、减税、免税、退税等优惠政策取得的资产；违反国家规定向他人收取的款项、实物；违反国家规定处分国有资产取得的收益等。

第4篇：金融数据管理范文

关键词：数据挖掘；技术；神经网络技术

1 数据挖掘技术的方法

数据挖掘技术的方法主要分为统计、聚类和遗传分析[1]。统计方法可以满足数据库处理分析，包括：有线、非线、回归等多项统计方法；聚类方法应用于数据挖掘的内部处理，梳理内部数据的关系，基于聚类方法的存在，数据挖掘技术可以满足经济、模拟等多项数据领域的需求；遗传分析是数据挖掘方法的重点，以生物进化为导向，将重组、变异导入到数据库内，推进数据的后续发展，将后续模拟的数据，应用在现代数据库的某个部分，发挥同样作用，遗传算法高度模拟生物进化的方式，结合繁殖、基因、突变、重组的概念，引入新数据，促使数据库中新个体的形成，所以数据挖掘中的遗传算法，既可以作为数据分析的方法，也可以体现预算和评估的特点。

2 数据挖掘的技术支持

2.1 神经网络技术

神经网络主要以数学模型为主，重点针对复杂数据，快速完成数据抽取。神经网络技术处理的能力，可以超出计算机的分析水平，保障输入神经网络中的数据属于数值型，即可快速导出趋势性变化的数据。神经网络技术通过模拟大脑的神经元结构，利用MP，实现非线性规划，根据数据信息的特性，决定信息的存储位置，实现自主处理。神经网络技术在数据挖掘中，不仅可以实现数据的快速分类，还可以对数据进行模拟预测，促使数据挖掘处于优化的状态，完成难度聚类。神经网络技术的代表为RBF和BP。

2.2 决策树技术

此技术以模拟离散函数为主，借助树木模型，对实际案例进行综合分类处理。决策树的叶子，代表不同结点，而结点则是组成实例不同属性的测试，未来枝叶的分支，表示可能覆盖的属性预测[2]。决策树在根部向枝叶推进的过程中，蕴含丰富的数据挖掘，目的是得出有价值的属性信息，所以决策树理论支持数据挖掘的分析和分类，对相同属性的数据进行归类存储，进而挖掘数据分类中遵循的规则。

3 数据挖掘技术的应用领域

3.1 通信服务行业

在数据挖掘技术的带动和参与下，通信服务行业逐渐趋向于“三网融合”，即：电信、互联和电视，势必涉及诸多数据运营，数据挖掘技术可以针对三网状态，实行模式分析，挖掘商业潜能。例如：数据挖掘技术可以对通信数据进行分析，得出通信系统实时运行的参数和状态，以聚类的方式，归类系统数据，还可直接分析用户的实际行为，拓宽业务途径，同时发现发展机遇，提升通信服务行业的社会效益。

3.2 高校管理系统

数据挖掘技术在高校中的应用较为明显，例如：学生信息管理系统、教务评价系统、成绩查询系统、选课系统等，都可体现数据挖掘技术的优点。高校学生数量较多，通过数据挖掘技术，可以为学生提供一体化服务，学生在入学之际，即可将信息录入在管理系统内，整个在校期间，都可通过管理系统，查询个人信息，管理者也可以根据管理系统，快速调取学生信息，如：图书借阅、饭卡充值等，随时关注学生的信息动态[3]。高校在数据管理方面，已经实现多系统的融合发展，在数据挖掘技术的支持下，将不同功能的数据系统，兼容于统一系统，不论是学生，还是教务人员，利用独立账号、密码，都可实现个人信息管理或查询，对数据挖掘技术提供更高的发展要求。

3.3 医学领域

医学领域不仅涉及大量的信息数据，而且数据的编排、汇总非常复杂，大量数据同时出现的过程中，几乎不会出现相同数据，因此，医学领域的数据管理，具备一定难度。数据挖掘技术成功应用于医院数据管理中，特别是在病历管理、医药信息管理方面，例如：数据挖掘技术可以整合医药信息，将医药信息存储于数据库系统内，医务人员可以通过检索的方式，在管理系统内，迅速获得所需信息，避免信息筛选错误，提高信息识别的能力。由此，医务人员在信息管理和校对方面，提高操作效率，确保数据挖掘的质量。

3.4 金融行业

金融行业中的数据分类比较明确，如：信贷数据、储蓄数据等，需对数据采取合理的分配和管理。数据挖掘技术在金融行业中，为数据管理提供可靠的空间，成为管理金融数据的最佳方式[4]。数据挖掘技术具备独立分析的能力，可以在数据库中，设置多维参考点，对不同类型的数据实行严格区分，根据数据的异同性质，实行准确处理，发挥数据挖掘的优势，维持金融数据的运行。数据挖掘技术还可以根据金融数据的动态变化，有效发现影响金融活动的不良因素，防止金融行业出现数据漏洞，造成管理弊端。

综上所述，随着数据挖掘技术的发展，其在行业领域中的应用越来越广泛，为数据运行提供强大的技术支持。数据挖掘技术可以迅速获取有效信息，体现准确识别的能力，改善数据运行，因此，数据挖掘技术成为行业发展与进步的重要途径，不仅提高信息处理的能力，还可以保障信息处理的效率和价值，同时提高行业信息技术水平。

[参考文献]

[1]罗斌.数据挖掘研究进展[J].中国水运，2012（07）：90-92.

[2]张昀.数据挖掘技术研究[J].软件导刊，2012（09）：45-47.

第5篇：金融数据管理范文

数据库和ERP的卖法不一样

对于并购后的变化，宋一平表示，作为独立运作子公司，并购对Sybase的影响并不大，只是从去年七八月开始在财务和部分人事方面有一些相关的合并。例如，从去年7月26号开始， Sybase在纽约证交所的SY的股票代号就被取消，开始用SAP的股票代号；同时Sybase员工的ID号也纳入SAP的整体范围来管理。

宋一平认为，从业务角度讲，Sybase和以前的做法并没有很大的差异，且去年四季度业务增长表现相当不错。而从今年开始有的一些变化就是，Sybase将把工作重点集中在电信、金融、政府和OEM这四大领域，推广新产品和解决方案，服务新、老客户。例如Sybase将为SAP的ERP系统做移动计算特别定制两个产品――Sybase Mobile Sales for SAP CRM和Sybase Mobile Workflow for SAP Business Suite。宋一平表示，ERP更多关心的是应用，而数据库则更关心的是支撑软件，是一个平台。

IT行业处在快速的变化中，厂商的角色定位也都在转变。Sybase的定位是什么呢？“从原来做数据管理的数据库厂商，Sybase现在要逐渐做支撑软件的平台软件厂商，这种支撑是从数据管理到数据分析再到移动计算，这样一个数据流闭环的支撑。”

宋一平继续阐述说，比如先管理一堆数据，把这些数据之间的规律性挖掘出来做数据分析，然后把分析结果提供给高层决策人员、部门领导或者具体业务人员，应用移动计算方面让其随时随地完成业务和决策，结果再反馈至业务系统，构成一个闭环。Sybase的目标就是充实数据管理、数据分析、移动计算这三条产品线的内容，让数据能够流动起来。“我们会以三个产品线为支柱，然后在上面构造相应产品，然后在产品上再构造行业解决方案来推向市场，服务客户。”宋一平说，“Sybase一直没有，将来也不会涉及到纯应用领域。”

银行、保险、证券 全面开花

宋一平介绍，作为产品本身并不具有很强的行业特征的数据库厂商，为了更好地服务金融行业客户，Sybase将聚合更多的合作伙伴，北京寰信通科技有限公司就是其一。其首席技术官罗润升几乎是与宋一平同期加入Sybase的，后为继续Sybase原有的“扶上马送一程”理念，加入专门关注金融领域的公司，专门为金融企业提供相关服务。罗润升表示，Sybase在金融领域已经有深厚基础，农行和国家外汇管理局都将Sybase作为唯一的数据库平台。

宋一平同时介绍了Sybase在金融领域的最新进展。经历了将近五年的时间，Sybase与合作伙伴为交行推出了HDS，即历史数据存储解决方案。由于银行的数据有很多存储的期限，比如说客户资料要求永久保存、有些数据要求保存3年，有些数据要求保存7年。以前这些数据可能就是简简单单地被备份到磁盘上，或者扔到一个文件里，当需要查询的时候，需要把数据全都导出来。为了便利操作、提高效率，Sybase推出了存磁盘历史库模式，用Sybase IQ作为一个数据存储单元，然后把大量的历史数据自动备份至此，前端查询时就可以透明地查询当前库或历史库，使得客户可以查到的历史数据生命周期会更长，效率更高。

第6篇：金融数据管理范文

“互联网+政务”服务更亲民

每天早上7时，兰州市七里河区建兰路街道的网格巡查员张强准时出门，开始一天的工作。

一部手机是他工作的“法宝”，哪里有垃圾，哪里有群众纠纷，张强打开手机上的“三维数字社会管理系统”，通过上传实时图片、事件内容、具体地址等详情信息，及时将情况反映给相关部门。按照事件紧急程度类型，由市、区、街道三维数字管理中心专员进行层层审核、上报、处理，在发现问题最短时间内将具体情况传输给相关部门，并得到迅速处理。

这种工作模式就是“互联网+政务”实践的成功案例之一。而更深层次的融合正在全省大面积铺开，其核心就在于能够让政府信息和民众实现沟通，让政府办公和公众办得无处不在，并通过各种形式实现政府信息和民众信息之间的无缝链接，真正做到“权为民所谋、情为民所系、利为民所用”的价值归宿。

目前，甘肃政务服务网项目已经完成了全省102个站点的建设，实现了省、市、县三级部门在网上权责、专项资金管理、扶贫3张清单，全省各级政府部门便民服务事项的上网全部完成，便于群众网上查询。同时，完成了政务服务网、省政府政务大厅网上审批系统和电子监察系统的对接，实行了“网上行权”工作，实现了全省各级政府工作人员、社会公众、企业法人网络身份统一管理。

“互联网+”助力精准扶贫

家住天水市秦州区大乡门上街村村委会二组的王建军怎么也不会想到，他的贫困信息会详实地出现在甘肃省精准扶贫大数据管理平台上：家庭成员――三人，致贫原因――缺技术，扶持方式――生产和就业……只要在数据平台上用鼠标轻轻一点，王建军的扶贫资料一目了然，除了他，全省6220个贫困村、101万户贫困户、417万贫困人口的区域分布、贫困原因、脱贫需求等信息都保存在这个大数据管理平台上。

甘肃省精准扶贫大数据管理平台是省委、省政府为了贯彻落实中央精准扶贫工作的一个创新举措，是全国第一个精准扶贫大数据管理平台，也是国务院扶贫办确定的试点。其建设按照“六个精准”的总体要求，紧盯“1+17”精准扶贫方案的具体落实，利用云计算、大数据和“互联网+”技术，建成五级互联互通的扶贫网络和大数据平台，全方位全过程监管帮扶情况和帮扶成效。

通过该平台，可有效记录贫困户家庭与公安、民政等部门的基本信息核对一致，防止非贫困户纳入扶持。平凉市静宁县双砚乡团庄村村民苏转军，两年前由于车祸丧失劳动力，全家人生活陷入困顿。2015年8月中旬，苏转军被纳入精准扶贫大数据平台，9月拿到了5万元精准扶贫专项贷款。通过分析管理，平台可确保扶贫政策的针对性、配套化和时效性，使贫困户得到精准扶持。

更为特别的是，按照县、村、户三个层面，对“1+17”精准扶贫方案中道路、水利、住房等各项精准扶贫政策，甘肃省精准扶贫大数据管理平台设计了专门的统计模块和预警功能，能及时反映各部门工作进展、资金落实和工作成效等情况，对地区间、部门间工作进展水平进行综合比对和排名，督促各地各部门加大工作力度，落实各项扶贫举措。2015年三季度大数据平台数据采集后措施预警率（预警户数/贫困户数）为38.6%，通过预警功能的提示，经过各相关时限和部门一个月的努力后，措施预警率下降为6.77%。

“互联网+”实现智慧城市

网上订餐、网上购票、网上购物、网上缴费……“互联网+”的大潮呼啸而来，推动着一个个产业实现互联网化，智慧城市使一个个产业与政府和民生有机融合。

根据《实施方案》，甘肃省将按照两步走的总体发展目标，积极推进创业创新、协同制造、现代农业、智慧能源、益民服务、现代物流、电子商务、普惠金融、便捷交通、文化旅游、智慧环保和精准扶贫等12个领域的“互联网+”行动计划。行动计划的重点任务分3个阶段组织实施：

2016年至2017年为夯实基础阶段，重点做好顶层设计，加快互联网基础设施建设，着力完善基础支撑条件，积极开展示范试点应用，在网上政务服务、电子商务、精准扶贫、互联网金融、创业创新、社会管理等重点领域取得突破性进展，奠定行动计划深入实施的基础。

2018年至2020年为重点突破阶段，充分发挥互联网在产业转型中的支撑平台作用，加快重点应用推广工程建设，推进互联网在先进制造、现代物流、文化旅游、现代农业等优势行业的广泛应用，加大新兴业态培育力度，为全面发展创造条件。

第7篇：金融数据管理范文

关键词：新技术；云计算；云数据

中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2011) 23-0000-01

New Technology to Defend the Cloud Data

Li Lian

(Shandong Rural Credit Cooperatives,Jinan 250001,China)

Abstract:At present,an emerging computing model by the public's attention,that is cloud computing.Cloud computing and cloud computing data for the current network provides a new critical point,more than ever more efficient computing model,with greater scalability,faster and more convenient.However,cloud computing and cloud data also require new technology to promote their better development,their escort.

Keywords:New technology;Cloud computing;Cloud data

目前，随着现代信息数字技术的高速发展和互联网的普及，云计算及云数据拥有极其广阔的发展空间。各大公司及企业也积极开展自己的云计算平台，并发展更多的用户。但是，云计算缺乏统一的标准、难以给用户提供安全的数据服务，因此在安全保密与服务质量上还面临着一些问题。这些问题困扰这云数据的进一步发展。因此本文通过对云计算、的解决需要技术的进一步发展。我们相信，随着工业界、学术界越来越多的深层次的研究，必将推动云计算及云计算面临的一些问题分析，讨论如何采用新技术为云数据进行保驾护航，保证云数据的高速增长并保持稳定的数据处理能力，使云数据管理逐步趋向成熟。

一、简述云计算

云计算是一种可以被动态进行升级与虚拟化的新兴的计算模式。通过一系列的资源组成，并且这些网络资源能够被使用云计算的客户共享，达到更加便捷的访问网络的目的。云计算具有超大规模、虚拟化程度高、通用及可靠性、高扩展性、个、廉价等特性。并且，云计算的用户并不用掌握这种计算，使用更加方便，可以根据自己或者群体的需要进行选用。“云”即更加自主的维护及管理虚拟化的网络计算资源，通过对大型服务器的云集（计算、存储服务器，宽带资源等）进行虚拟计算服务。

由此，我们可以看出云计算其实和海量的数据处理有着非常密切的关系。云计算可以处理当代信息社会中海量信息数据的获取、存储及管理。从而使人们对于云数据的管理与搜索更加智能化。著名的互联网企业如亚马逊、谷歌、百度等等都非常依赖于对云数据的管理与处理来支撑起日常决策。通过云数据及云计算能够得到科学的监测数据，因此云计算也被广泛的应用与科学实验领域。

二、云数据管理中面临的问题

云计算可以对海量的数据信息进行分析与计算，高效的管理海量数据信息。所以，云数据管理具有计算资源的可伸缩性、可备份数据、储存大量数据等特点。因此对于云计算来说，云数据的管理也十分重要。

云计算系统经常采用的数据管理技术是谷歌的BT数据管理技术与分布式文件系统。云数据管理系统需要处理不同大小的云数据小到网页数据信息达到卫星图像数据信息，不同的数据信息需要不同的数据管理系统进行高效灵活的处理。

尽管云计算有着极其明显的竞争优势，但是在实际的应用中还面临着一些问题。比如说，云计算明显缺乏一定的标准，标准不统一很难共享资源；在功能及开发价值上供应商不断的进行权衡成为云计算及数据管理中非常重要的问题；云计算的管理任务相当庞大，云数据的自我管理需要进行人工干预；管理云系统中的数据安全及隐私成为物理资源共享中的重要因素；云数据面临新的应用及套站，云数据管理平台面临如结构化、半结构化及非结构等技术问题。因此，云数据管理中面临靠性和安全性问题会影响云计算的普及。这就需要新的技术来为云数据保驾护航。

三、新技术为云数据保驾护航

由于云计算及数据的存储可以节约大量的资源。因此，云计算也被很多公司及企业广泛应用。但是，很多公司及企业也担心云数据的丢失与泄密。因此，研发新技术保护公司及企业的云数据安全也就势在必行了。

首先，利用“虚拟机”可以对其他的计算机进行攻击并租用更多的“虚拟机”，实现在云端内的攻击。在受攻击的服务器上，攻击方可以获得监控及共享被攻击服务器上的所有物理资源。通过“虚拟机”来推断被攻击方正在运行的程序及网络流量信息等。

其次，可以采用“虚拟私有云服务”提供自己承诺过的独立的服务器设备。这种服务器可以快速的访问CPU硬件及内存。这种方式可以检测到其他的共享设备如硬件设备，硬盘的驱动器等。在企业及公司中应用，还可以保证远程存储设备中的信息不受破坏，防止公司及企业核心业务数据的遗失及泄密。并且，可以在公司及企业存储重要数据前进行加密，但是这就又需要提供记录密钥并且可以以提供有关破解该项加密算法的新兴技术。

综上，这些新兴的技术及计算方式可以提供更加安全的云计算环境。在存储有关数据前把所有数据进行分类，分解成为16个小部分，之后采用代数方程让这16个小部分相互组合成任意10个组合，重新组合成一个完整的数据集合。这个过程必然增加存储的总量，但是可以解决公司和企业核心数据加密的问题。同时，供应商可以根据实际情况建立系统。防止云数据的篡改及丢失。

四、结束语

本文通过对云计算及云计算面临的一些问题分析如何采用新技术为云数据进行保驾护航，保证云数据的高速增长并保持稳定的数据处理能力。随着现代信息数字技术的高速发展和互联网的普及，云计算及云数据必定拥有广阔的发展空间。通过合理的应用新技术为云数据能够通过网络技术按照客户需要的方式提供相关的数据进行计算、存储与服务等。例如，采用“虚拟机”及“虚拟私有云服务”等新技术来保证云数据能够保持稳定增长并进一步提高数据的处理能力，使得云计算及云数据的管理更加高效。

参考文献：

[1]浪潮中国首款云数据中心操作系统[J].中国教育网络,2011,7

第8篇：金融数据管理范文

【关键词】大数据；金融产业；机遇与挑战

大数据时代的到来使得国内外经济、社会、政治、军事、科研等领域均发生了巨大的变化，其影响力也逐渐渗透入金融业，对金融产业的发展带来了机遇与挑战。银行、保险、证券等金融产业如何摈弃以往经验和直觉，充分依据大数据时代下的数据与信息进行决策，进而创造出新的价值，促进金融产业的健康发展。

一、大数据背景下，金融产业面临的机遇

（一）风险管理得到重视

大数据时代下，金融业务发展迅猛，金融机构必须对甄别风险、防范风险和控制风险加以重视。社会化媒体的互动、实时的传感器数据、电子商务和其他新的数据源为金融机构带来了一系列的挑战，风险管理逐步在金融机构健康稳定发展中发挥着至关重要的作用。笔者通过网络了解到这样一个案例，英国小额贷款公司Wonga在经营中应用了海量数据挖掘算法，即借助大数据技术获取并整理所有客户的各种碎片化信息，在获得大量数据的基础上组成客户特征的全貌。在控制风险方面，Wonga采用了依据不良贷款等风险信号不断完善调整模型的方法。现如今，Wonga公司的年利润已达5亿美金，其有效的风险管理能力也获得了金融行业的普遍认可。

（二）销售渠道得到拓宽

大数据时代，云计算、移动互联网、物联网等新技术相继出现并持续发展，人们的消费行为更趋个性化、网络化与数据化。金融产业可借助大数据分析平台，通过挖掘、追踪、分析客户的消费数据、浏览记录、购买路径等数据，细分客户类型，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。利用程序分析全球3.4亿推特账户留言进而判断民众情绪是华尔街“德温特资本市场”公司的首席执行官保罗・霍廷每天的工作内容之一，这一分析结果将决定如何处理手中股票，判断原理就是民众高兴时买入，焦虑时抛售。该公司依据此买卖股票，收益颇丰。再以交通银行为例，其信用卡中心采用的是智能语音云平台，该技术通过大规模异构数据的高效存管和流式数据处理机制实现了归集、处理、存储、调用和分析海量语音数据的目的，这对工作效率的提高与服务质量的改善均有着重要作用。

（三）金融电商化得以实现

传统金融机构已逐渐认识到金融产业是经营资本、信息与人才的行业，不能在信息与数据经营上占有优势的金融机构无法长远发展。1996年，中国银行作为国内首家开发了网银系统，至此，我国金融业全面“触网”。2012年6月28日，我国首个银行电商平台上线，即建设银行旗下的“善融商务”。在电商服务方面，“善融商务”提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等诸多领域；在金融服务方面，“善融商务提供支付结算、托管、担保、融资等全方位金融服务。金融电商化不仅大大增加了金融机构的既得利益，更通过电商服务增加了客户的黏性，获取客户交易信息更为便利。

二、大数据背景下，金融产业面临的挑战

（一）数据安全性

大数据时代的到来意味着数据庞大与数据敏感，大量汇集于一处的数据对攻击者更为有利。另外，分布式存储大数据需网络、CDN服务器、防火墙、远程管理软件等的支持，而这些均有可能存在安全隐患。金融产业面临数据安全风险。

（二）数据多元化

大数据时代背景下，金融机构除需获取传统的柜面数据外，还需通过社交网络、移动互联网、传感器网络等途径获取结构化和非结构化数据，金融数据日趋多元化。因而金融机构需对所获得的数据进行分析、处理与存储。较之传统的格式化的SQL数据存储方式，非格式化的NoSQL数据存储方式可解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，这要求我们针对新技术、新形势进行数据存储方式的调整。

（三）人才稀缺

大数据在当今时代得到了越来越广泛的应用，然而在数据采集、数据清理、数据存储管理、数据分析、数据显化和产业应用等环节的人才却十分稀缺，尤其是具备深入分析能力的大数据专业分析人才数量少而又少。

三、金融产业应对大数据挑战的对策

（一）保障信息安全

现如今，个人数据的使用途径越来越广泛，如何保护客户隐私、建立个人数据可信赖的新用途对金融机构实现经济和社会效益至关重要，客户信息保护不到位的情况将增加个人隐私、财产安全等个人信息泄露的可能。对此，金融机构需进一步加强内部管理，严格遵守客户信息保密协议；同时还需加强外部监管，通过有效防火墙的构建保护客户信息不被非法利用。

（二）构建大数据分析平台

作为一项富有挑战且意义深远的工作，构建大数据分析平台有利于金融产业创新能力与专业化管理能力的提高，同时还可为金融机构的高效决策提供数据支持。Hadoop、Hive、Pig等均为目前业界广泛使用的大数据处理平台。

（三）培养大数据人才

在大数据浪潮中，金融机构需积极引进并培养一批精通数据管理和分析的高级人才，进而组建一支专业、高效、灵活的大数据分析团队。金融机构还需对现有管理架构、组织体系、资源配置和权利结构进行重组，让数据管理与分析部门处于公司整体的上游位置。

（四）打造“互联网金融”

大数据时代，金融产业面临着较为严峻的竞争环境，除同行业内部竞争外，金融产业还面临着众筹、P2P、第三方支付等互联网金融的挑战，传统金融产业打造“互联网金融”已成为其应对大数据挑战的必由之路。对此，金融机构需以积极开放的态度加强同其他互联网金融企业的跨界合作，实现双方优势互补与共赢。

四、结束语

大数据时代的到来使得金融机构越来越重视风险管理，金融产品销售渠道得以拓宽，金融电商化也逐步得到了实现，但与此同时也使得金融面临着数据安全遭到威胁、数据存储方式落后、大数据分析人才欠缺等严峻挑战。对此，金融产业需积极抓住机遇，迎难而上，积极应对大数据所带来的难题。

参考文献：

[1]刘英，罗明雄.大数据金融促进跨界整合[J].北大商业评论，2013，11：96101

第9篇：金融数据管理范文

赛思信安凭借在海量数据技术领域的多年积累，推出了Scistor dataFusion（赛思大数据管理平台），可满足各类企业级用户大数据应用中的如下需求：对结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行快速整合和统一管理，支撑PB级数据存储管理；对海量数据进行多语义高速检索；对文本数据和结构化数据进行统一检索和统计分析；对Hadoop平台和传统关系型数据库中的数据进行关联分析；实现操作可视化、数据可视化；构建跨地域多数据中心，实现多数据中心的统一管理和访问。

Scistor dataFusion是一个基于分布式框架，采用并行处理技术，对外提供大容量数据存储、多源数据整合、数据即时检索、数据离线分析、海量小文件管理、内存分析的大数据管理平台，具有高性能、高可靠性、高性价比等特性，适合各类企业级用户根据自身业务模式构建高可用的大数据一体化管理平台，轻松驾驭大数据。

强大的数据管理能力

Scistor dataFusion具有以下特点：它支持在线扩展/缩减节点，支持异构多源数据PB级存储；集群有效整合内存计算框架，实现毫秒级响应，集群每秒可处理百GB数据，加载能力可达千万条/秒；支持数据多副本，副本数量可灵活设定，支持所有节点集群化；可提供类SQL和MR分析接口，提供多格式文档、多语言等强大全文检索能力；无缝整合现有关系型数据库，数据分析（图计算、R语言等）和BI工具。

Scistor dataFusion支持跨数据中心部署和应用，提供国家级数据中心解决方案，且单集群节点数达上千台；支持图形化安装配置部署，提供集群监控报警功能。

创新的架构

Scistor dataFusion采用了创新的架构。

从架构图中可以看到，iIntegrator主要负责外部数据源的收集、复杂数据的清洗加工以及多存储引擎中数据的交换；iManager负责整体系统的管理与监控；iSentry负责存储资源的申请与回收，同时负责用户权限控制；HDFS、LFS、HBase、RDBMS组成了差异化存储，根据用户业务不同对数据进行分类存储；iQuery，iDriller，iStream都是对数据进行处理的组件，其中iStream专注于内存数据处理应用、iQuery专注于海量记录高效检索应用、iDriller专注于海量数据分析统计应用。

广泛的应用领域