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大数据下 金融行业面临的四大痛点
以后整个金融市场环境日趋严厉，监管越来越严，无论是银行的批发、公司、交易或同业业务，都须要直面营销与危险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都心愿依附大数据来拉动业务模式进行翻新，然而因为行业特点，存在着四大痛点。
第一个痛点是数据起源多样化，须要整合后剖析。 金融行业的数据起源通常蕴含三大类：业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些起源的数据包含结构化数据和非结构化的数据，在进行数据分析时通常须要进行肯定水平的整合，例如客户信息与客户行为数据的整合，企业外部交易信息与上下游单干企业的交易信息的整合等等。
第二个痛点是技术和业务人员各司其职，部门合作老本高。 金融行业的企业通常有专门的信息中心来进行数据的治理，这些技术人才通常精通数据分析技术，但对业务中波及到的各种指标并不相熟。业务管理人员则正好相同，精通业务指标的使用，但对数据分析技术难以把握。这种场景经常导致一个剖析报告的制作须要多个部门间重复沟通，期间的工夫、人员老本微小。
第三个痛点是金融行业数据量级大，剖析性能要求高。 家喻户晓，金融行业的数据量级大，通常总存储量达到 TB 级别，而单次计算数据量也在 GB 级别，大数据量下的数据分析性能很难失去保障。
第四个痛点是数据安全问题，数据权限粒度细。 金融行业数据安全的重要性显而易见，对数据权限的要求从权限的调配，到数据的访问控制，都有很粗疏的标准，在进行数据分析时须要兼顾数据权限的管制。
接下来咱们以时序数据库 DolphinDB database 为例子，来为大家剖析时序数据库在面对金融大数据时的劣势。DolphinDB 不仅能够当作分布式数据仓库或者内存数据库来应用，而且自带丰盛的计算工具，能够作为一个钻研工具或钻研平台来应用，适宜量化金融、物联网等畛域的海量数据分析。
1. 疾速的数据荡涤
数据荡涤是数据分析实际中最重要也是最耗时的一环。DolphinDB 的脚本语言反对多范式编程，包含命令式编程、向量化编程、函数化编程、SQL 编程、RPC 编程以及元编程，表达能力十分强，代码非常简洁，可疾速实现对蕴含缺省值的数据处理，面板数据的解决，数据表的透视，多个数据表的惯例连贯和非同步连贯。对于字符串和日期类型的数据，零碎提供了大量的内置函数，不便解决。尤其面对海量数据时，DolphinDB 提供了十分高效的分布式解决方案。更值得一提的是，大部分解决方案能够通过 SQL 语句和自定义函数来实现。
2. 高效的数据导入
数据分析时常常须要集成多个数据源。DolphinDB database 内置对文本文件，HDF5 以及 ODBC 数据源的数据导入。导入工具能自动识别源数据的字段类型，包含对各种日期和工夫类型的辨认，也能够依照用户指定的数据类型进行导入。DolphinDB 反对数据的并行导入，具备十分高的效率。以文本文件导入为例，性能是 Pandas 的 10 倍多。
3. 交互式剖析
钻研是一个一直试错和求真的过程。交互式剖析能够大大提高研发的效率。DolphinDB 采纳列式存储，充沛的利用内存，对工夫序列数据进行大量优化，分区机制灵便高效，性能相比 MPP 数据仓库胜出一个数量级。即使面对 TB 级的数据，仍能够轻松实现秒级毫秒级的低延时，非常适合交互式的数据分析。
4. 反对库内剖析
DolphinDB 不仅仅是一个分布式时序数据库，它还自带弱小的计算性能。除了数据检索和解决，DolphinDB 还内置根本的数据分析和建模性能，包含机器学习中罕用的回归、分类等功能模块。特地值得一提的是，很多计算，能够间接在分布式数据表上实现。并行计算和分布式计算不仅放慢了运算过程，而且让数据科学家免去了将海量数据从一个零碎转移到另一个零碎的麻烦。
5. 丰盛的编程接口
钻研往往会用到多种数据分析和建模工具。DolphinDB 提供了 Java，C#，Python，R，JSON 等编程语言的接口。DolphinDB 也提供了 Excel 的 add-in 插件，反对 Excel 和 DolphinDB 之间的双向数据交换。当 DolphinDB 无奈提供用户心愿的剖析和建模工具时，能够将荡涤过的数据导出到用户相熟的编程语言或工具，解决完的后果再传回 DolphinDB。
6. 易用易保护
DolphinDB 从一开始就是为数据科学家和数据分析师设计的。零碎简略易用，没有专职 IT 团队的帮助，数据科学家也能够独立实现工作。DolphinDB 尽管蕴含了数据仓库，内存数据库，分布式文件系统，分布式计算框架，流计算框架等多种性能，但外围零碎十分轻型，只有一个 20 几兆的可执行程序，复制到指定目录即可应用。DolphinDB 能够依据数据规模的大小，部署在单个笔记本和台式机上，或者本地和云端的集群，反对 Windows 和 Linux 操作系统。DolphinDB 的工作语言是即写即用的脚本语言。在一个节点上编写的自定义函数或脚本，无需编译、打包和部署，即可在整个集群中应用。这些都有利于进步研发人员的工作效率。
7. 生产环境代码重用
钻研通常是在离线数据集上进行。当搬到生产环境时，出于工程、效率或者数据集的变动，往往会重写代码。譬如有些量化金融团队，会应用 Matlab 或 Python 做钻研，而后用 C ++ 重写交易系统的代码。DolphinDB 除了反对离线计算，也提供了一个很高性能的实时（流）计算框架。用户在钻研环节的写的局部代码，能够在生产环境中重用。
8. 集成开发工具不便钻研
DolphinDB 自带的 Java GUI 是一个功能强大的集成开发工具（IDE），能够用于组织一个大型钻研我的项目的代码。IDE 反对交互式的代码运行。用户能够不便的察看和比拟内存中的变量以及数据表（包含分布式数据表）中的数据，查找问题。IDE 反对图形化的数据显示，让试验后果更加直观，易于了解。IDE 的编辑器反对函数名称和函数参数的主动提醒，能够加重数据分析人员的学习老本。
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