中国有哪些金融大数据公司？

1. 中国有哪些金融大数据公司？

中科院附属《互联网周刊》发布了2021年金融大数据30强榜单，并评选出今年以来在金融大数据方面取得突出进展的代表性企业。随着大数据和人工智能技术在金融领域的创新与实践，融汇金科上榜了！《互联网周刊》创刊于1998年，是中国互联网和it行业最成功的主流商业杂志之一。早在几年前，《互联网周刊》就开始在互联网行业发布各类榜单，在业内具有很高的权威性。此次入选榜单，无疑是对荣辉金科强大的研发能力和行业领先的金融科技布局的肯定。

依托行业领先的大数据挖掘、人工智能建模等技术能力，以及多年的金融风险管理和数据管理实践经验，融汇金科建立了一套成熟完善的数据管理平台建设解决方案，帮助金融机构对外部数据进行统一系统的管理，从外部数据的引入到退出全过程的生命周期控制，确保全面实现业务和风险控制的高精度科学决策。此前，融汇金科作为首批成员单位之一，先后加入工信部区块链技术与数据安全重点实验室“数据安全治理工作组”和中国信息技术研究院“卓鑫大数据计划”。它将与政府、工业、大学和研究机构携手共建双赢局面。通过大数据安全基础设施建设、技术实践、行业应用落地等工作，共同推动数据安全高效流通和数字经济高质量发展。

正如《互联网周刊》提到的，“以大数据、人工智能、5g等产业为核心的新基础设施正在成为数字经济发展的新动力。作为智能风控决策和系统解决方案的一站式高端金融科技服务商，融汇金科将在新技术、新业务、新模式等方面不断创新和实践。并依托大数据挖掘和分析能力，不断探索大数据产业链的整合和应用，全面实现金融业和产业的持续优化升级。

中国金融服务业大数据分析服务市场总收入1093亿元，其中金融风险管理收入323亿元，客户生命周期管理收入770亿元，后者包括吸引新客户和现有客户管理。预计2019年至2024年，大数据分析服务市场将继续保持快速增长，2024年将达到2524亿元人民币，年复合增长率为18.2%。准确、客观、中立的大数据分析结果是客户寻求大数据分析服务的关键要素。独立服务商可以更准确地识别客户需求，避免利益冲突，保持客观性和中立性，更好地服务客户。2014年至2019年，金融服务业独立大数据分析服务提供商的市场份额将从2.3%提高到9.7%，预计2024年将进一步提高到16.8%。

2. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析：  假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

3. 国内大数据行业有哪些比较知名的公司？

大数据公司按出身可分为三类:
一类是有经过检验的大数据核心技术能力和大平台的运营能力的平台型公司，代表企业有 百度、腾讯、阿里巴巴（2C）等互联网平台。
第二类是有大数据核心技术的公司，例如基础设施公司，华为、中兴、浪潮等大公司；还有大数据各个领域的专业的技术公司，如数据挖掘、数据买卖、算法和模型、数据存储、可视化等。
第三类提供大数据行业解决方案的公司，如安防、金融、农业、政务、旅游等行业解决方案。这些企业往往是软件公司起步，转而做SAAS，然后做大数据。

4. 国内哪家金融数据服务提供商做的比较好？

什么是金融数据服务提供商呢？

简单的来说，就是为金融企业提供各种各样服务的企业。比如为金融企业提供各项服务，比如财务服务，人力资源服务，甚至可以提供养老金的管理等等。
而如何选择金融数据服务提供商或者是判断哪个金融数据服务提供商比较适合，关键还是看是哪种类型客户用，哪种角色用。

不同类型的客户、不同角色用户的所关注的数据是不一样的。虽然国内厂商提供的产品都长得差不多，没有什么差异性，但是从数据本身来说，我认为国内厂商中wind的数据比较全面，比较好的。而且还包括股市，债市，还有国内外的期市。但是也是存在着一定的缺点的，就是准确性不是很好。
其次是对于个人市场来说，这就比较没什么压力了，因为现在对于个体的金融数据服务提供商还是有较多的免费的软件，从行情数据质量来分析，我个人认为通达信更好一点。
以上仅仅是我的个人观点。

还有我是认为金融数据服务没有什么好来判断优差的，不仅没什么标准也没什么意义。
总上，在选择金融数据服务提供商时要好好思考实际的本身条件和应该的需求，不要超过预想导致走错了路。
注意：有些刚开始说是免费的软件小心后期等到你入坑结果又变成了付费的，到时候只能往里面砸钱了。（有些商家就是很没道德，要当心才是。）

5. 什么是大数据金融？大数据金融是做什么的？

大数据金融是什么意思?这个新兴词汇在百度上没有明确定义。
金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同，这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链，但总体依然是信息技术产业链。
目前，壹诺信用大数据服务平台的运营模式算是供应链金融模式。