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当证券行业遇到大数据:一站式方案或受欢迎
来源:互联网   发布日期:2012-10-24 22:51:30   浏览:12221次  

导读:有人说从网格计算、云计算到大数据,犹如一场IT价值实现的进化论。在IT发展史中,如果某种技术不能够很好地商业化和市场化,那么该项技术再出色 也不能获得很大的市场认可和成功。今天,大数据比以往任何一项IT技术都获得了广泛的市场认可,并且逐渐走向商业...

有人说从网格计算、云计算到大数据,犹如一场IT价值实现的进化论。在IT发展史中,如果某种技术不能够很好地商业化和市场化,那么该项技术再出色 也不能获得很大的市场认可和成功。今天,大数据比以往任何一项IT技术都获得了广泛的市场认可,并且逐渐走向商业化之路。大数据现在不仅仅是IT行业的一个炒作概念,更像是一场探寻和挖掘数据价值的运动,与各行各业有着越来越紧密的联系。

在美国,奥巴马政府已经开始重视大数据及其相关价值,将大数据上升为国家意志,政府投资2亿美金启动了“大数据研究和发展计划”,希望增强收集海量 数据、分析萃取信息的能力。在政府层面的支持和带头,能够促使各种不同行业对于大数据的认识和加快行动。我国的经济总量位居世界前列,GDP全球第二,且 具有世界上最多的人口,随着信息化日渐融入我国国民的日常生活,大数据和挖掘数据价值也已经成为一项非常值得探索的领域。目前,国内除了互联网、电信等行 业在大数据领域被看好之外,证券行业同样被认为在大数据应用前景广阔,且国内已经有一些券商开始试水大数据应用。大数据对于用户IT环境颇有“牵一发而动 全身”的味道,在基础架构、数据安全、数据分析等多个方面都需要全方位的准备。对于证券行业来说,又该在基础架构、数据安全、数据分析、业务模式等方面如 何做好充分准备?

前景广阔、意义非凡

对于当今的企业而言,数据就是一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来 的商业竞争中占据会占得先机。大数据一个显著特点就是打破了企业传统数据的边界,改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面,其背后蕴含的商业价 值不可低估。

过去传统的商业智能局限在分析企业信息系统自身产生出来业务数据,这些数据大部分为数据库等结构化数据,而随着非结构化数据成为企业数据的主力军, 传统商业智能的方式方法显然已经落伍。大数据分析是基于构化和非结构化数据的总和,在数据分析的全面性上是传统商业智能所不能比拟的,这意味着通过分析结 构能够提供给企业更加全面和准确的商业洞察力。

在过去几年,我们也发现证券行业正在发生着剧烈的变化。互联网的广泛普及、社交网络化的深入人心、移动互联网的快速崛起,使得证券行业在大数据时代 充满了挑战的同时,也看到一个前景广阔的未来。此时,谁敢勇于拥抱大数据,谁就将在未来的竞争中占据有利位置。IDC就在其大数据相关报告中着重阐述了大 数据的商业价值:行业领导企业与其他企业有着本质的区别,行业领导企业会积极将新的数据类型引入到数据分析之中,为商业决策做出更加准确的判断,那些没引 入新的分析技术和新的数据类型的企业在未来是不可能成为行业领导者。

目前,国外已经有一些金融机构将数据分析与社交网络进行结合,通过大数据分析来预测未来某些金融现象。2011年,英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000万美金的对冲基金,该基金是首家基于社交网络的对冲基金,该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪,从而 进行投资。无独有偶,通过分析Twitter用户对股票的敏感度以及市场情绪也成为科学机构的研究对象,2012年年初,美国加州大学河滨分校公布了一项 通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。

图一:英国对冲基金Derwent Capital Markets通过分析Twitter数据来预测股市的波动,该应用为典型的大数据应用,通过实时分析数据来获得更为准确的投资趋势。图中红线代表 Tweets中“平静”数值;蓝线表示3天后的道指变化。在这两条线段重合的部分,“平静”指数预测了3天后道指收盘指数,从图中我们可以发现红、蓝两线 经常走势相近。

证券行业资深IT专家颜阳博士就表示:“企业数据就是新时代还未开采的石油,具有非常之高的价值。国外一些金融机构已经开始做一些前瞻性的研究,这 种做法是非常值得学习和借鉴的。比如国内已经有一些券商开始研究互联网、微博与股市的关系,通过舆情分析现有的业务与数据研究上市公司的走势。”

中国惠普专家也表示:“随着Facebook、Twitter、Youtube这些Web2.0技术的飞速发展,全世界都意识到大数据的重要性。可 以说证券行业是建立在IT系统的基础之上的,随着互联网的发展,特别是移动互联网、社交网络的快速普及,券商如果仅仅满足提供网上或手机炒股这种服务是远 远不够的,作为拥有大量优质数据的券商行业用户其实具有非常好的条件来拥抱大数据,通过大数据来挖掘出更多有价值的信息和提供更加优质的服务。”

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