金融大数据分析的数据分流应用

金融大数据分析的数据分流应用

随着金融大数据技术应用，以及相关业务大数据应用不断创新，金融机构的数据分析和业务创新，以及数据安全如何深度融合，是当前金融机构信息化面临的重要挑战。

银监会印发《银行业金融机构信息系统风险管理指引 》(2006年)，其中第二十七条：银行业金融机构应加强数据采集、存贮、传输、使用、备份、恢复、抽检、清理、销毁等环节的有效管理，不得脱离系统采集加工、传输、存取数据优化系统和数据库安全设置，严格按授权使用系统和数据库，采用适当的数据加密技术以保护敏感数据的传输和存取，保证数据的完整性、保密性。

银监会印发《银行业金融机构全面风险管理指引》(银监发〔2016〕44号)，其中第四十三条：银行业金融机构应当建立与业务规模、风险状况等相匹配的信息科技基础设施第四十四条银行业金融机构应当建立健全数据质量控制机制，积累真实、准确、连续、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测、报告，以及资本和流动性充足情况的评估。

从银监会的两次下发指引文件要求中，我们可以看到，针对金融行业的数据分析，相对传统行业，在数据的采集、存储和处理过程中，在数据安全性、完整性、业务管理全面性上，有着更为严格的要求。

那在金融大数据技术应用领域，如何更高效、安全的实现金融业务数据的精细化采集管理，是其中一个细分的技术领域，也是我们今天探讨的话题。

金融业务大数据的采集管理技术需求

金融行业的信息化在众多异构系统和DT环境中，越来越重视可视化和业务关联性，在互联网化金融交易和大数据技术应用的背景下，相关数据采集、分析的技术需求演进出现了新的变化，那就是分别是分流调度管理技术和业务可视化技术。

可视化分析业务，需要采集、分析不同类别的数据，如基础数据，日志数据，安全数据或特定业务数据，因此需要分门别类进行分类调度。专业的分析应用需要专业的设备和系统配合。

比如风险监管日趋严谨，每家金融机构对贷前风控、贷后风险管理的重视空前提高。而通过信息化手段实现风控能力上，数据准确完整，算法和模型是风控部署的核心。

现在的金融机构IT架构大多分为在线系统、近线系统与离线系统。在线系统主要面向最终用户的交易请求近线系统则针对一段时间内的历史数据进行存放和进行溯源查询而离线系统则对历史时间的数据进行归档，在特殊情况下会被恢复进行使用。

随着大数据技术的蓬勃发展，金融机构对全量历史数据的认知有新的变化。如何从历史数据中挖掘其潜在价值，如何将离线数据在线化以满足监管部门的需求，是很多银行开始利用大数据技术解决的问题。

例如征信，银行已经能够获取社会各类有意义的信息进行记录，例如网上的各地各楼盘的房价、人行征信、法院执行纪录、工商局信息、企业上下游现金流等信息，然后通过这种信息对个人企业进行分析对比，对超常理的数据进行风险警告，便于审计人员快速判断识别潜在风险。

又比如客户的POS刷卡记录，企业上下游流水账单，交税信息等等，整个可对企业进行现金流测算。又或者对客户信用卡还款时间，转账时间等等来判断客户手中现金或者回款时间，把推荐的理财营销时间推送给其客户经理等，实现真正的精准营销。

总体来说，金融现有的业务需要把数据的有效分析和灵活应用到金融体系中去，而非空谈大数据应用。

那在大数据业务分析、内容安全审计和业务应用可视化的应用中，面临最核心问题，那就是如何把业务流量正确、按需的方式传递给所需的数据分析系统。笔者认为需要专业的业务流数据管理系统才能够精准的识别、分类和分发传递。

比如很多运维日志数据是通过UDP 514传递的，那日志服务器不需要接受其他内容，针对性采集即可。如交易或征信业务只需要采集数据库的Mysql TCP 3306 和Oracle TCP 1521端口往返数据，那分析系统也可降低性能负载，摘取所需数据是当前数据分析的必要措施。

另外不得不说的是流量不少是无用的数据载荷。而常见的分析系统平台大多为千兆速率，那么网络单接口流量在万兆或更高流量时候，是增强系统分析系统的硬件配置还是通过数据裁剪方式来部署，那选择显而易见是裁剪优化而不是升级分析平台的硬件平台，因为那将是更高昂的硬件摊销成本。

比如交易数据或征信数据等，可以进行剥离掉帧头帧尾和部分封装协议。数据分析服务器(比如性能分析类)吞吐量较低，无法承载大流量分析能力，需要将分发流量进行载荷截短，降低数据流量带宽，提升服务器分析效率。

金融大数据采集分析应用建议使用专业分流技术

上述的金融业务可视化分析以及IT系统环境运维过程中问题，是我们常见的数据采集、归类、提取再分发分析的技术需求和环境。

因此在金融大数据识别、分类采集、分发存储等应用方面建议使用专业数据分流技术，因为其系统的精细化数据流管理功能为相关业务应用提供专业能力的保障，而这个数据分流应用并已在诸多的行业的运维和业务应用可视化领域成熟应用。

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1、Excel

Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。

2、SAS软件

SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能非常强大。

3、R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。具备数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能。

4、SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是比较成熟的分析工具，操作简便、编程方便、功能强大。

5、Python

Python可以说是现在进行数据分析处理的主流软件工具了，强大的库和编程特性，可以帮助我们快速处理大规模的数据分析和挖掘任务。

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