互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)，可據(jù)此開發(fā)新產(chǎn)品和新商業(yè)模式。券商應(yīng)抓緊有效整合多方數(shù)據(jù)，分析挖掘其中的業(yè)務(wù)價(jià)值，提升未來的競爭力，真正做到“大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、智能數(shù)據(jù)、群數(shù)生輝;廣挖掘、深挖掘、互聯(lián)挖掘、多挖出金”。

　　國務(wù)院近期印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，正式拉開了國家層面運(yùn)用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)服務(wù)和監(jiān)管的序幕。綱要提出到2020年我國將形成一批具有國際競爭力的大數(shù)據(jù)處理、分析、可視化軟件和硬件支撐平臺等產(chǎn)品。這也為券商的全方位創(chuàng)新吹響了集結(jié)號。

　　今天，數(shù)據(jù)已成國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，金融行業(yè)對數(shù)據(jù)重視度的加強(qiáng)也在日趨回歸本性，數(shù)據(jù)與金融行業(yè)一直形影相伴，可以看成是金融業(yè)發(fā)展的基石。目前金融業(yè)每天產(chǎn)生大量未加工可量化的數(shù)據(jù)，金融數(shù)據(jù)流的產(chǎn)生、存儲、分析以及使用正在改變著他們的發(fā)展路徑。人們用海量性、多樣性、快速性、準(zhǔn)確性和價(jià)值性5個(gè)“V”來標(biāo)示大數(shù)據(jù)，其中海量性、多樣性和快速化說明的是數(shù)據(jù)生成過程、如何采集數(shù)據(jù)和存儲數(shù)據(jù)，而準(zhǔn)確性和價(jià)值性是指處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有用性，而價(jià)值性才是企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的真正目的，也是券商提升市場洞察力和交易決策能力賴以生存的基礎(chǔ)。

　　在過去幾年里，越來越多的券商采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法推進(jìn)針對性服務(wù)，以降低風(fēng)險(xiǎn)和提高業(yè)績。他們執(zhí)行特殊的數(shù)據(jù)分析程序來收集、存儲、管理一系列資料，并分析大數(shù)據(jù)集，識別關(guān)鍵業(yè)務(wù)，以便給客戶提供更好決策�？衫�用的金融數(shù)據(jù)源包括股價(jià)、外匯和衍生品交易、交易記錄、高頻交易、無結(jié)構(gòu)化新聞和文本、以及隱含在社會媒體和網(wǎng)絡(luò)中的消費(fèi)者信心和商業(yè)情緒等。在大數(shù)據(jù)的趨勢下，市場信息所包含的數(shù)據(jù)量及其多樣性逐漸增加，促使企業(yè)提升處理和分析大數(shù)據(jù)的能力。

　　有些企業(yè)認(rèn)為只要收集足夠多的數(shù)據(jù)，即可得到充分的信息資料，這在浪費(fèi)存儲資源的同時(shí)忽視了客戶的真正需求。其實(shí)，數(shù)據(jù)量越大，包含的噪聲就越多，有價(jià)值信息的獲取也就越艱難，對于券商來講，數(shù)據(jù)量之大不是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)收集和開發(fā)只有在充分利用并能解決實(shí)際問題的時(shí)候才是有用的�？梢姡�關(guān)鍵之處在于挖掘并使用高價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)化為智能數(shù)據(jù)。智能數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化且可控制的，對于券商來說是強(qiáng)有力的發(fā)展工具。從市場影響的角度，智能數(shù)據(jù)能使得券商更好的理解客戶，并能將相關(guān)信息傳遞給潛在客戶和當(dāng)前客戶。因此，智能數(shù)據(jù)可以看成是大數(shù)據(jù)過濾掉噪聲后得到的數(shù)據(jù)，是能夠產(chǎn)生價(jià)值并被券商所高效利用來解決實(shí)際問題的數(shù)據(jù)。

　　按照數(shù)據(jù)的可使用程度，可將數(shù)據(jù)分為大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是企業(yè)簡單收集的所有數(shù)據(jù)的集合，這是包含噪聲的原始數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)是包含非常具體屬性的數(shù)據(jù)集，用來確定當(dāng)前狀態(tài)和條件，它可通過大數(shù)據(jù)集生成。小數(shù)據(jù)是根據(jù)客戶的特定需求，有針對性地找出能給客戶提供決策支持的客觀依據(jù)。大數(shù)據(jù)提供了總體概況，而小數(shù)據(jù)提供了實(shí)時(shí)、特定信息。不同于大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)是利用現(xiàn)有資源，券商可通過數(shù)據(jù)了解客戶投資需求和偏好、以及他們對于某投資行業(yè)的看法，通過分析客戶的反饋，提高服務(wù)質(zhì)量，還可以通過數(shù)據(jù)資源來分段和精選客戶。對于小數(shù)據(jù)利用價(jià)值的提升，將使得券商可以高效地利用現(xiàn)有資源，避免了購買大數(shù)據(jù)處理機(jī)器所帶來的財(cái)力超支。數(shù)據(jù)管理是大部分券商所面臨的最大挑戰(zhàn)，即使是處理小數(shù)據(jù)也常常受到數(shù)據(jù)噪聲的困擾。

　　智能數(shù)據(jù)作為過濾掉噪聲的數(shù)據(jù)，是在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理并集成后得到的數(shù)據(jù)，其獲取具有一定的難度，利用智能數(shù)據(jù)，不但可以了解券商和客戶的當(dāng)前狀態(tài)，還能預(yù)測將來一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)。同時(shí)，還可以根據(jù)投資者情緒指數(shù)、交易量等信息，利用數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘技術(shù)預(yù)測股市的大致走勢，為客戶提供一定的參考依據(jù)。智能數(shù)據(jù)利用傳感器、測量技術(shù)以及包含預(yù)測模型的軟件技術(shù)監(jiān)測出即將發(fā)生故障的部位，并提醒工作人員提前做好應(yīng)對準(zhǔn)備。

　　目前已有券商采用Hadoop的運(yùn)行環(huán)境，其處理能力經(jīng)接近于實(shí)時(shí)處理，未來還需要在安全和性能方面提高效率，并提出高效的運(yùn)營方案。智能數(shù)據(jù)對人機(jī)的要求都比較高，它需要良好的基礎(chǔ)設(shè)施以完成大型計(jì)算和存儲的功能，平臺要求并行和可擴(kuò)展性，在部分服務(wù)器出現(xiàn)故障時(shí)仍能正常運(yùn)轉(zhuǎn);在系統(tǒng)軟件中安裝具有預(yù)測性功能的模型，能根據(jù)行情不斷變化來調(diào)整系統(tǒng)的最優(yōu)值。同時(shí)，系統(tǒng)還需要能充分理解模型及運(yùn)用并有處理實(shí)際數(shù)據(jù)能力的專門人才。

　　高頻交易是另外一個(gè)很好的例子。高頻交易利用計(jì)算機(jī)在短時(shí)間內(nèi)完成成千上萬次交易，每次僅獲取微薄利潤，成千上萬次利潤疊加就是相當(dāng)可觀的收入。但高頻交易并非無可挑剔，近幾年利用高頻交易得到的利潤在下降，部分原因是越來越多的人使用這種技術(shù)來消除系統(tǒng)的低效率，系統(tǒng)作為整體變得越來越高效，這意味著金融機(jī)構(gòu)不得不利用數(shù)據(jù)開發(fā)出更多的創(chuàng)意和創(chuàng)新來預(yù)測未來股市，幫助客戶更多盈利，并設(shè)計(jì)出他們樂于購買的產(chǎn)品。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對于高頻交易的分析具有明顯優(yōu)勢，但隨著高頻交易所獲利潤的快速下降，分析人員開始從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中尋找市場機(jī)會。交易員正試圖尋找更好的方法來理解不斷加強(qiáng)的信息流，范圍從新聞報(bào)道到社交媒體等，將現(xiàn)實(shí)世界的事件轉(zhuǎn)化為市場洞察，從而增加交易效率和投資收益。

　　目前一些互聯(lián)網(wǎng)公司已對數(shù)據(jù)做戰(zhàn)略規(guī)劃，支付寶錢包增加了股票行情，直接提供股票報(bào)價(jià)，他們擁有最重要的客戶資源，比如阿里擁有大量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)，可據(jù)此開發(fā)新產(chǎn)品和新商業(yè)模式。券商應(yīng)抓緊有效整合多方數(shù)據(jù)，分析挖掘其中的業(yè)務(wù)價(jià)值，提升自身未來的競爭力，真正做到“大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、智能數(shù)據(jù)、群數(shù)生輝;廣挖掘、深挖掘、互聯(lián)挖掘、多挖出金”。

關(guān)注"證券從業(yè)"官方微信，獲取考前內(nèi)部資料、考試備考信息等!

證券從業(yè)題庫【手機(jī)題庫下載】 | 微信搜索"566證券從業(yè)"

　　相關(guān)推薦：

　　2015年證券從業(yè)資格考試時(shí)間已公布(全年)

　　2015年證券從業(yè)報(bào)名時(shí)間已公布(全年)※報(bào)名入口

　　2012-2014年證券從業(yè)真題及答案|解析|估分|下載

　　2015報(bào)名方法※考試吧策劃：2015證券從業(yè)報(bào)考指南

　　關(guān)注566證券微信 輕松過考試※2015證券大綱(五科)