빅 데이터 개요 중개 전 방위 혁신 집결호 < P > 인터넷 회사는 대량의 소비자 데이터, 금융 데이터, 물류 데이터를 보유하고 있어 신제품 및 신규 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. 권상들은 다방면의 데이터를 효과적으로 통합하고, 그 중의 업무 가치를 분석하고, 미래의 경쟁력을 높이고, 진정으로' 대데이터, 소데이터, 스마트 데이터, 군수' 를 실현해야 한다. 광범위하게 파고, 깊이 파고, 상호 연결 발굴, 금을 많이 파내다. " < P > 국무부는 최근' 대데이터 발전 추진 행동 강령' 을 발행해 국가 차원에서 대데이터를 운용하여 서비스와 감독을 강화하는 서막을 열었다. 개요는 22 년까지 우리나라가 국제경쟁력을 갖춘 대규모 데이터 처리, 분석, 시각화 소프트웨어, 하드웨어 지원 플랫폼 등을 형성할 것이라고 제안했다. 이것은 또한 브로커의 전방위 혁신에 집결호를 불었다. < P > 오늘날 데이터는 국가 기초적인 전략 자원이 되고 있으며, 금융업계의 데이터 중시 강화도 날로 본성으로 돌아가고 있으며, 데이터와 금융업계가 항상 함께 있어 금융업 발전의 초석으로 볼 수 있다. 현재 금융업은 매일 대량의 미처리 수량화 가능한 데이터를 생성하고 있으며, 금융 데이터 스트림의 생성, 저장, 분석 및 사용은 그들의 발전 경로를 변화시키고 있다. 사람들은 대량, 다양성, 신속성, 정확성 및 가치 5 개의 "V" 를 사용하여 큰 데이터를 표시합니다. 그 중 대량, 다양성 및 신속화는 데이터 생성 프로세스, 데이터 수집 및 데이터 저장 방법을 설명하고, 정확성과 가치는 데이터의 품질과 데이터 처리의 유용성을 의미하며, 가치는 기업이 데이터를 얻는 진정한 목적이며, 브로커가 시장 통찰력을 높이는 것입니다. < P > 지난 몇 년 동안 점점 더 많은 브로커들이 데이터 중심 접근 방식을 사용하여 목표 서비스를 추진함으로써 위험을 줄이고 성과를 높였습니다. 이들은 특수 데이터 분석 프로그램을 실행하여 다양한 자료를 수집, 저장, 관리, 대형 데이터 세트 분석, 중요 업무 파악 등을 통해 고객에게 더 나은 의사 결정을 내립니다. 이용 가능한 금융 데이터 소스에는 주가, 외환 및 파생물 거래, 거래 기록, 고주파 거래, 구조화되지 않은 뉴스 및 텍스트, 소셜 미디어 및 네트워크에 내재된 소비자 신뢰 및 비즈니스 감정 등이 포함됩니다. 빅 데이터의 추세에 따라 시장 정보에 포함된 데이터의 양과 다양성이 점차 증가하면서 기업은 빅 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있게 되었습니다.
일부 기업은 충분한 데이터만 수집하면 충분한 정보 자료를 얻을 수 있다고 생각하는데, 이는 스토리지 자원을 낭비하면서 고객의 실제 요구를 간과하고 있다. 사실, 데이터 양이 클수록 더 많은 소음이 포함되며, 가치 있는 정보를 얻기가 더 어려워집니다. 쿠폰상에게는 데이터 양이 중요한 것이 아닙니다. 데이터 수집 및 개발은 실제 문제를 최대한 활용하고 해결할 수 있는 경우에만 유용합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언) 중요한 점은 지능형 데이터로 변환할 수 있는 고부가가치 데이터를 발굴하고 사용하는 것입니다. 지능형 데이터는 일반적으로 구조화되고 제어 가능하며 브로커에게는 강력한 개발 도구입니다. 시장 영향의 관점에서 볼 때, 지능형 데이터를 통해 브로커는 고객을 더 잘 이해하고 관련 정보를 잠재 고객과 현재 고객에게 전달할 수 있습니다. 따라서 스마트 데이터는 큰 데이터가 소음을 걸러낸 후 얻은 데이터로 볼 수 있으며, 가치를 창출하고 브로커가 효율적으로 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있는 데이터입니다.
데이터 사용 가능성에 따라 데이터를 큰 데이터, 작은 데이터, 스마트 데이터로 나눌 수 있습니다. 큰 데이터는 기업에서 간단히 수집한 모든 데이터의 집합이며, 이는 소음이 포함된 원시 데이터입니다. 작은 데이터는 현재 상태와 조건을 결정하는 매우 구체적인 속성을 포함하는 데이터 세트이며 큰 데이터 세트에서 생성할 수 있습니다. 작은 데이터는 고객의 특정 요구에 따라 고객에게 의사 결정 지원을 제공할 수 있는 객관적인 근거를 찾는 것입니다. 큰 데이터는 전체적인 개요를 제공하는 반면, 작은 데이터는 실시간 특정 정보를 제공합니다. 큰 데이터와 달리, 작은 데이터는 기존 자원을 활용하며, 브로커는 데이터를 통해 고객의 투자 요구와 선호도, 투자 산업에 대한 그들의 견해를 이해하고, 고객의 피드백을 분석하여 서비스 품질을 향상시키고, 데이터 자원을 통해 고객을 세그먼트화하고 선정할 수 있습니다. 작은 데이터 활용 가치의 향상을 통해 브로커는 기존 자원을 효율적으로 활용할 수 있어 큰 데이터 처리 기계 구매로 인한 재력 초과를 방지할 수 있습니다. 데이터 관리는 대부분의 브로커들이 직면한 가장 큰 과제이며, 작은 데이터를 처리해도 데이터 소음에 시달리는 경우가 많습니다. < P > 지능형 데이터는 소음을 필터링하는 데이터로 원시 데이터를 정리, 정리 및 통합한 후 얻은 데이터로, 얻기 어렵고 지능적인 데이터를 활용하여 브로커와 고객의 현재 상태뿐 아니라 향후 일정 기간 동안의 상태를 예측할 수 있습니다. 또한 투자자 정서지수, 거래량 등에 따라 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 주식시장의 대략적인 추세를 예측하고 고객에게 참고할 수 있는 근거를 제공할 수 있다. 지능형 데이터는 센서, 측정 기술 및 예측 모델을 포함하는 소프트웨어 기술을 사용하여 곧 고장날 부분을 모니터링하고 직원에게 미리 대비할 수 있도록 경고합니다. < P > 은 (는) 현재 Hadoop 의 운영 환경을 채택하고 있으며, 그 처리 능력은 실시간 처리에 가깝고, 미래에는 보안과 성능 측면에서 효율성을 높이고 효율적인 운영 방안을 제시해야 합니다. 지능형 데이터에 대한 인간-기계 요구 사항은 비교적 높습니다. 대규모 컴퓨팅 및 저장 기능을 수행하기 위해 좋은 인프라가 필요합니다. 플랫폼은 병렬 및 확장성이 필요하며 일부 서버에 장애가 발생해도 정상적으로 작동할 수 있습니다. 시스템 소프트웨어에 예측 기능을 갖춘 모델을 설치하면 시세의 변화에 따라 시스템의 최적 값을 조정할 수 있습니다. 동시에, 시스템은 모델과 운용을 충분히 이해하고 실제 데이터 처리 능력을 갖춘 전문 인력도 필요로 한다.
고주파 거래가 또 다른 좋은 예입니다. 고주파 거래는 컴퓨터를 이용하여 짧은 시간 내에 수천 건의 거래를 완료하고, 매번 적은 이윤만 획득할 때마다 수천 건의 이윤이 겹쳐 상당한 수입이다. 그러나 고주파 거래가 흠잡을 데가 없는 것은 아니다. 최근 몇 년 동안 고주파 거래를 통해 얻은 이윤이 하락하고 있다. 일부 사람들은 이 기술을 사용하여 시스템의 비효율성을 없애고, 시스템은 전체로서 점점 더 효율적이 되고 있다. 이는 금융기관이 데이터를 이용하여 더 많은 아이디어와 혁신을 개발하여 미래 주식시장을 예측하고, 고객이 더 많은 수익을 거둘 수 있도록 돕고, 그들이 기꺼이 구매할 수 있는 제품을 설계해야 한다는 것을 의미한다. 구조화된 데이터는 고주파 거래 분석에 큰 장점이 있지만 고주파 거래소의 수익이 급속히 떨어지면서 분석가들은 구조화되지 않은 데이터에서 시장 기회를 찾기 시작했습니다. 거래원은 뉴스 보도에서 소셜미디어에 이르기까지 끊임없이 강화되는 정보 흐름을 더 잘 이해할 수 있는 방법을 찾고 있으며, 현실 세계의 사건을 시장 통찰로 전환하여 거래 효율성과 투자 수익을 높이고 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) < P > 현재 일부 인터넷 회사들은 데이터를 전략적으로 계획하고 있으며, 알리페이지갑은 주식 시세를 늘리고 주식 시세를 직접 제공하며, 알리와 같은 가장 중요한 고객 자원을 보유하고 있습니다. 대량의 소비자 데이터, 금융 데이터, 물류 데이터를 보유하고 있어 신제품 및 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. 권상들은 다방면의 데이터를 효과적으로 통합하고, 그 중의 업무 가치를 분석하고, 자신의 미래 경쟁력을 높이고, 진정으로' 대데이터, 소데이터, 스마트 데이터, 군수' 를 실현해야 한다. 광범위하게 파고, 깊이 파고, 상호 연결 발굴, 금을 많이 파내다. " < P > 이상은 빅데이터 개요가 브로커의 전방위 혁신 집결번호를 울리는 것과 관련된 내용이며, 더 많은 정보를 전 세계 등나무가 더 많은 건품을 공유할 수 있도록 주의를 기울일 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 템플린, 독서명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 독서명언)