国内有金融大数据实验室嘛_金融实验室

金融大数据在资产组合理论构建出的模型和算法中，筛选出个人投资者的风险偏好和风险承受能力，在后台将计算结果呈现给从业人员和客户，进行有效的智能理财规划。使资产配置更为专业、高效，同时更大程度规避风险。

金融大数据带来的透彻分析结果不仅能够帮助金融机构了解自身的不足，还可帮助客户更全面快速比较产品的升值空间，分析投资项目的具体情况。

金融实验室：大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。

三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。数据分析师这条路，我不知道自己能走多久，但既然选择了它，便只顾风雨兼程，除非我到了我真的觉得自己该放弃或改变的时候，我才会离开数据分析行业，离开跟了我数年的电商时代。

大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？大数据时代的说法已经铺天盖地，人们常常以为那是商家、制造者们的新宝贝，和渺小的个体关系不大。

金融实验室近年与大数据的接轨越来越密切。
在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。而金融业的监管机构在其监管要求里面，也明确提到了商业银行应该系统收集整合和跟踪各种风险相关数据，并且建立统一的数据平台进行风险控制，确保数据完整性、全面性、标准性以及一致性，为了满足资本计算以及内部充足评估的需要。

金融实验室与大数据的交轨，使得大数据在金融领域发挥的作用越来越突出。
大数据的发展，不仅可以帮助金融机构从海量数据金矿中找到有价值的信息，捕捉客户心理特征、意见倾向，全面了解客户;更深层次的是，它可以预测客户行为;最终到规范社会行为，不断提升数据分析的价值。随着数据来源的丰富、平台数据的积累以及国家数据的开放，整个金融大资管将建立起一套基于大数据的业务模式。

金融实验室越来越和大数据接轨并促使大数据在金融领域发挥越来越重要的作用。
不过有影响就有好有坏，这个就见仁见智了。
原来从数据库导到数据仓库里，可以延时来算这个数据，但现在发现这样不可行了。最典型的一个案例就是“反欺诈”。 P2P现在已经有团伙性作案诈骗，这就导致选择模型很难，然而又不能像银行放贷一样速度很慢。所以我觉得，提升数据效率和即席分析这两个结合起来，诞生了非常多的机会。

金融实验室：金融大数据对客户分析，产品组合，风险控制都做出不俗成绩，但依据现有的模型和算法无法针对市场突发性事件做出很好的应急性处理。
当市场发生变化时，例如美联储加息、人民币贬值、ZF出台的相关调控政策等国际金融环境变化，国家市场宏观调控政策的出台，皆无法自发性的在金融大数据中产生关联。
这类事件的产生需要人工分析市场经济环境变化对产品、客户的关联性，再进行建模，输入系统，继而大数据实现云计算，最终产生分析结果。

金融实验室：由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新，因为金融领域必须支持不同的金融产品，这些金融产品都有不同的特性，所以必须要有一个统一的框架做到这种灵活性。

金融实验室：从金融行业来看，存储核心需求通过数据库来存储高度结构化的数据。一方面采用电子表格的形式，有利于处理相对简单的问题，适用于数据处理量不算大的用户。而传统的数据仓库的数据收集及挖掘操作，一般都在一个单独的存储设备上进行，这种方法对处理能力和存储容量的可扩展性来说已经不是最优的选择。