金融行业大数据分析的挑战与应对

随着互联网的发展和各种数码设备的普及，数据量正在以指数级别增长，而且这些数据都在隐藏着极大的商业价值。金融行业也不例外，大量的交易数据、客户信息以及市场变化数据都有可能带来惊人的商业价值，因此，金融行业的大数据分析已经成为了当下的热门话题。

不过，金融行业中的大数据分析面临着很多挑战，包括数据的质量、数据的完整性、数据的保密性、数据的规模等等。如何解决这些问题，让大数据真正为金融行业带来效益，成为了金融机构必须思考的问题。

一、挑战一：数据的质量

数据的质量是影响大数据分析结果的关键，不良的数据质量往往会导致分析结果不准确，从而对业务决策带来负面影响。在金融行业中，要想保持数据质量不易，原因如下：

首先，金融数据通常比其他行业数据的复杂性、多样性、精细性更高。例如，一家交易所的交易记录数量可能超过千万，每笔交易都有自己的特点，需要根据交易类型进行归类分类，否则分析结果将无法真实反映业务状况。

其次，金融数据产生和维护过程被复杂的前端和后端系统所控制。金融数据的处理过程包括网络通信、交易过程、存储和检索，属于完整的数据链条。如果其中某个环节出现故障，就可能会产生错误数据，从而影响数据质量。

最后，金融机构的业务范围越来越广泛，数据来源也变得多样化。这些数据来自各方，包括采购、合作、合作伙伴和收购等，这也带来了数据的质量和完整性方面的挑战。

因此，面对数据质量的挑战，金融机构可以从以下几个方面入手：

第一，加强前端信息的过滤。金融机构可以对提交的数据进行信息过滤和逐层验证，数据验证过程中可以包括安全性校验、有效性校验、规范性校验等等，确保数据的质量。

第二，优化数据处理过程。金融机构可以对交易过程进行监测，及时发现和排除交易故障，同时也可以加强数据的存储和检索，及时排除成块的脏数据。

第三，集中数据处理中心。金融机构可以搭建统一的数据处理中心，由专人负责数据的收集、清洗、整理等等操作，保证数据的质量和完整性。

二、挑战二：数据的保密性

作为财经领域的“大户”，金融行业中大量的数据都具有极高的商业价值，同时也涉及到商业机密和用户隐私。因此，在金融机构分析金融数据的时候，保证金融数据的保密性问题，也是非常重要的一件事情。

在实际工作中，保护金融数据的保密性要求金融机构从以下几个方面考虑： 第一，加强数据安全标准。金融机构必须确定数据安全标准，包括数据访问审计、数据备份策略、物理安全、逻辑安全等等，从而确保数据不被非法获取和攻击。

第二，采取有效的安全措施。金融机构必须采取安全措施，例如:数据加密、访问控制、孪生测试等等，同时还应该加强员工和用户的安全教育，强化意识，做好信息安全政策和流程，降低数据泄露的风险。

第三，加强管理和监管。金融机构应建立完善的管理和监管体系，加强对数据的管理和监管，包括数据存储、数据备份、数据销毁等等，从而保证数据的保密性。

三、挑战三：数据的规模

在金融行业中，数据量往往非常庞大，这就需要金融机构处理这些数据时确保其安全、快速和可靠。在这方面，金融机构可以从以下几个方面入手，解决数据规模的问题。

第一，采用分布式存储和Parallel Processing技术。MapReduce技术和Hadoop分布式数据存储技术，可以帮助金融机构实现分布式计算和处理大规模数据。

第二，采用云计算技术。金融机构可以通过云计算技术进行大规模数据处理，从而实现数据的更快速、更安全和更可靠的存储和处理。

第三，采用高性能计算技术。通过使用高性能计算技术可以实现大规模数据的快速处理和分析，为金融行业带来更多的机会。

综上所述，金融行业中的大数据分析中充满了各种挑战，但并不意味着可以被解决。金融机构可以通过加强技术创新、管理和监管、以及人才培养等方面入手，不断提高自己应对挑战的能力，做好大数据分析工作，以实现业务价值，保持竞争优势。