大数据技术在金融科技领域的最新应用

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今天的话题是:大数据技术在金融科技领域的最新应用。

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大数据技术是近些年来相当热门的话题,那么当大数据遇到Fintech会擦出什么样的火花呢?本文将为大家介绍一下大数据与Fintech的关系。

通过本篇文章你将收获以下内容:

什么是大数据技术?

Hadoop与Spark大数据处理框架

大数据在Fintech领域的应用

 

一、什么是大数据?

1.1 大数据的定义

大数据 (Big data),指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

 

从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究,其中就包括计算机视觉、自然语言处理、金融大数据等等。大数据并没有应用统计学的抽样方法;其仅仅只是观察和追踪发生的事情。

大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的硬件技术的进步,发布数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求,大数据分析在现代研究中越来越突出。
 

1.2 金融大数据

近些年间,随着信息科学技术的飞速发展,特别大数据技术在电子商务、证券期货、互联网金融等领域的广泛应用,未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息和知识的速度与能力,而这种速度和能力,取决于数据分析、挖掘和应用水平

 

下图为大数据在银行业应用的示例图:

因此,在大数据时代,面对海量的金融数据,传统的分析方式需要发生重大的改变,并建立与之相应的新的统计模型。
 

面对金融大数据,如何使用和管理大数据、从中提取有用的信息,为金融决策者提供可靠的理论支持,是各类金融机构所共同面临的重要问题。

 

二、大数据处理框架

目前在互联网领域常用的大数据处理框架主要为HadoopSpark,两者在大数据处理领域均有非常优秀的性能,下面我们就分别来介绍两者。
 

2.1 Hadoop

Hadoop是一个处理大数据的分布式系统。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的算力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce

 

下图为HDFS与MapReduce的示意图:

 

HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)。HDFS提供高吞吐量 (high throughput)来访问应用程序的数据,并且可以以流的形式访问 (streaming access)文件系统中的数据。而MapReduce 本身可以并行处理大数据集,其根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表,然后根据它们的键(为每个键生成一个键/值对)缩小键/值对列表。

 

这样HDFS与MapReduce相辅相成就成为了处理大数据的不二利器。

 

2.2 Spark

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这使得 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越。
 

下图为Spark架构示意图:

 

如上图所示,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要再次读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法
 

三、大数据在Fintech领域的应用

目前金融领域的大多数业务都与大数据息息相关,海量数据的处理已经成为了金融科技领域发展的重中之重。得益于多种大数据计算框架的应用以及流式数据处理技术的发展,大数据技术与金融领域的结合也越来越来紧密。
 

随着大数据技术的广泛普及和发展成熟,金融大数据应用已经成为行业热点趋势。在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中,得到广泛应用。

如今,数据是数字经济时代的新型生产资料,基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型,发展大数据已经成为国家战略。

 

今天本文的内容就到这里了。

相信大家已经对金融科技与大数据技术有了一定的了解,那么除了Hadoop与Spark技术之外,小伙伴们对于与大数据息息相关的流式计算Flink等技术有所了解嘛?

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