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。