金融財經大數據標準化方法及其應用

李天滋 山東省實驗中學

金融財經大數據標準化方法及其應用

李天滋 山東省實驗中學

在今天這個數據膨脹的時代，數據的收集、整理、傳輸、分析和發布是一個連續而復雜的過程。甚至不同的數據所在的不同部門、企業以及國家之間的傳遞，都會出現一些傳遞上的摩擦和數據孤島問題。本文從金融財經大數據的構建角度為大數據標準化提供了新穎解決方式。

金融財經 大數據 標準化方法及應用

前言

大數據作為崛起的新一代信息技術，已經給我們的生活帶來十分巨大的影響。大數據的普遍性、實用性和通用性，為大數據的推廣和應用提供了實踐路徑。但因此也為金融財經領域帶來了例如應用深度不斷加強、數據分析技術更新頻率加快等無數挑戰。

一、大數據概述

大數據是繼云計算之后又一新型信息技術，但跟云計算之間的關系卻密不可分。只因大數據采用單臺的計算機進行處理，必須依托云計算進行分布式處理、分布式數據庫建設和虛擬化技術應用。

對大量的數據進行深度挖掘可知，大數據是一種規模大到獲取、存儲、管理和分析等方面大大超出傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合；更是利用強大的決策力、洞察發現力以及優化能力，處理高增長率以及信息多樣化的信息資產。大數據的意義不在于能夠掌握龐大的數據信息，而是對那些含有意義的數據進行信息化處理和加工，并通過這種加工實現數據的“增值”。

二、大數據標準化的發展現狀

當今時代本就是一個科技高速發展的時代，我們的生活因為有數據信息的存在變得越來越方便。數據科技是一項蘊藏著巨大能量的礦石，里面有許多可以挖掘的價值。大企業可以利用大數據進行精準的營銷，而中小企業則能夠利用數據做服務轉型，傳統企業也照樣可以利用大數據的價值進行轉型。企業組織者利用大數據的高性能來提高效率、降低成本并且開發產品。通過利用大數據，可以及時的解決故障、問題以及缺陷的根源，甚至每年能夠為企業節省許多支出成本，快速識別金牌客戶，以及利用數據挖掘規避欺詐行為。

同時，大數據標準化卻也面臨著一定的問題。大數據的復雜性會造成網絡大數據的存儲、分析和挖掘等多個環節的困難。信息技術的高速發展促使數據產生的途徑不斷增加，類型也不斷增多。隨著數據技術的不斷發展，非結構化數據包括的文本、文檔、圖形、視頻等許多格式類型，其組織結構相對凌亂，很多無用的信息和噪聲都充斥其中，給數據的存儲和分析都帶來了極大的困難[1]。

三、大數據標準體化方法的基礎應用

大數據的應用是通過數據分析的方法從數據中發掘潛在的價值，并研究其主要意義。下面首先研究大數據的數據演變，然后分析其在諸多分析領域的應用，最后列舉大數據的典型應用。

1.應用演變過程

最早開始，商業數據本為結構化數據。這些技術使用的分析技術很簡單，如儀表盤、條件查詢、報表、基于搜索的商業智能等。不過在進入21世紀后，互聯網和網站都給各類組織提供了在線展示業務的機會，并且通過這種挖掘技術可以實現產品的布局優化、客戶交易分析等。早期的網絡主要是電子郵件和網頁服務，但后來卻挖掘出電子郵件內容，并構建搜索引擎等。后來逐漸轉變成了例如文本、圖像、視頻等各種內容，甚至還出現了許多論壇、網絡群體、設計網絡以及社交多媒體網站等在線社交媒體。直到今日，大數據已經開始向科學領域演變。

2.基礎應用

近年來，互聯網和信息產業的飛速發展，已經讓數據應用滲透到軍事、物理、生物、生態、金融等各個通訊領域。互聯網公司已經在日常運營中逐漸積累了大量用戶網絡行為數據，并且大數據將加速推動互聯網的發展，大數據在經濟領域，可以準確地分析消費情況。甚至在將來還能夠深度挖掘新的應用，并產生更多的新業態。

（1）政府領域

政府運用大數據技術進行挖掘和分析，然后提高決策的科學實效性。舉例來說，日本大地震發生后，美國海洋公園和大氣管理局及時預測到了海嘯預警，并制定詳細應急方案發布到網上，使得人類面對這場不可抗拒的災難時，總算有了防御措施從而避免巨大的損失。大數據的使用，讓政府執政更加具有開放性，更可以提升公民的價值并引導了社會輿論，樹立良好的政府形象。

（2）醫療領域

大數據時代下的社交網絡給患者提供診治經驗平臺，醫生也可以獲得臨床效果同步數據。利用這種大數據建設起來的衛生信息平臺，可以給醫療行業帶來新的發展機遇。

（3）制造業領域

以前的制造業產品導向比較單一，甚至不惜降低成本來決定制造業的生存發展。但現在制造業則利用數據技術處理大量的數據，對這些數據進行獲取、挖掘和分析，開始個性化定制[2]。

（4）零售商領域

零售商為了增加競爭力，投入巨資運用分析技術去提升各個門店的收集整合能力，并將這些銷售單位的信息與供應商數據庫聯網，及時地調整價格并自動補貨，從而實現在各個門店之間的產品調配。

（5）個人位置服務領域

假如獨自來到不熟悉的地方，可以利用GDP定位系統或者是導航的數據信息技術來找到自己所需的路線。而且這種領域還不是在一個行業，而是在電信、零售和媒體等各個行業都具有普適性。

四、結束語

我國當代的大數據技術仍然處于初級階段，依舊有許多問題需要去解決、去完善。因此，我們需用通過數據分析的方法從大數據中繼續挖掘大數據的潛在價值，從而在未來的生活生產中更好的運用數據技術。

[1]宗威，吳鋒.大數據時代下數據質量的挑戰[J].西安交通大學學報（社會科學版），2013（5）.

[2]李文蓮，夏健明.基于“大數據”的金融財經創新[J].中國工業經濟，2013（5）.