金融企业对数据的重视程度非常高，通过数据采集分析提高数据洞察力做出经过良好评估的投资决策。
金融业的数据浪潮
随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。一直以来，金融企业对数据的重视程度非常高，通过提高数据洞察力做出经过良好评估的投资决策。
金融大数据的类型
金融大数据从数据类型上进行划分，大致可以分为基本面数据、市场数据与分析数据和另类数据四大类。金融行业是各行业中最依赖数据的行业，并且最容易实现数据的变现。
- 基本面数据频率低，监管严，易获得，价值可被挖掘的差不多，通常是把基本面数据和其它类数据一起使用。
- 与基本面数据相比，市场数据更规范，而且频率更高，数据量更大，处理起来也更困难，但是价值更大。
- 分析数据 (Analytics Data) 是原始数据的衍生品，即由原始数据加工得来的。相比原始数据使用起来更方便，但价格昂贵，处理方法不透明。
- 另类数据 (Alternative Data) 包括传统数据之外的新的数据，有很高的价值等待发掘，但获取困难。
由上文可知，由于金融信息数据多属于非结构化数据且需求的覆盖面拓宽、需求量增大，对信息采集工作提出了更高的要求。
金融大数据如何采集
网络上的数据最为全面、完善，覆盖面最广。互联网环境下，每个人都会在网上留下痕迹。因此，位于底层的互联网行为数据覆盖面最广，维度最多样。互联网中的企业数据、股票数据、市场数据、财务数据、新闻数据、用户数据等对于金融行业来说都是价值非常大的数据。
探码科技作为成都本土专业的DaaS服务商（数据即服务），基于云计算研发的探码Web大数据采集系统——利用众多的云计算服务器协同工作，能快速采集大量数据。通过网络爬虫为客户提供网络数据采集、处理分析与应用等服务。
探码网络数据采集优势
- 数据准确率高：24小时自动化爬虫技术，实现数据的实时更新，保证数据的抓取准确率
- 渠道全覆盖：实现票务渠道全面覆盖，电商数据处理能力达到每秒千条
- 采集基础保障：专业的采集云服务器,采集动态IP储存丰富，应对各平台的反爬虫策略
- 专业的清洗团队：对数据质量要求高，通过“机器+人工”的方式清洗好高质量的数据
- 丰富的技术经验和业务沉淀：沉淀了行业领先采集技术和采集入口，保证同条件的需求尽可能采集更多的数据
探码采集的金融大数据
客户信息提取
- 个人公开信息数据：个人姓名，性别，年龄，身份信息，联系方式，职业、社会关系，个人爱好等等
- 企业公开信息数据：企业名称，关联企业，所属行业，销售金额，注册资本，账户信息，企业规模，企业地点，分公司情况，客户和供应商，信用评价，主营业务，法人信息等等
投融资信息数据
- 增资扩股、股权转让、新闻资讯、成交动态、融资需求等信息的搜索
- 新闻资讯、成交公告、增资扩股、股权转让、上市公司、新三板、新四板
- 企业分析、项目分析、行业分析、用户分析、市场分析
舆情数据汇总
- 在金融和保险领域，新闻是洞察力的重要来源。但是，不可能手动阅读每份报纸和每篇文章。
- 因此，网络抓取用于从不同的新闻报道，标题等中提取有价值的输入，以将其转换为可操作的投资见解。
市场数据汇总
- 虽然网络上有很多市场数据，但它们分散在成千上万个网站上。
- 您可以搜索和扫描搜索结果，但它既费时又乏味。
- Web抓取用于抓取来自不同网站的数据，并从股票研究中收集来自这些网站的可操作情报。
提取财务报表
- 分析师需要财务报表才能确定公司的健康状况，并就是否投资于公司向客户提供建议。
- 但是，以手动方式无法从数家公司获得多年的财务报表。
- Web抓取工具用于从不同的站点和不同的时间段提取财务报表，以进行进一步的分析，并基于该报表做出投资决策。
探码自主研发的网络采集系统不仅在“金融大数据采集”中应用效果好，且在舆情、文化、教育、政府方面已发挥出色的作用。
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