金融大数据培训：金融大数据发展趋势

大数据在不同行业当中的应用，有着不同的特点，但是总体来说，都是基于海量数据价值的挖掘，实现数据驱动业务增长。今天我们以金融行业为例，来看看金融大数据培训，金融大数据未来发展趋势如何。

金融行业从属性来说，本身就具备极其丰富的数据资源，金融机构做大数据的目的是把大交易数据和大交互数据进行融合，实现新的业务模式创新。


金融企业数据如果从两个维度来切分：数据类型和数据形态，那么金融企业所面临的数据环境可概括为：数据仓库平台、非结构化数据平台及流数据平台。这三个平台一起，才构成金融机构的大数据环境。

针对三种数据平台，是三种不同的处理能力。

传统的数据仓库，通过商业智能应用，实现业务报表、决策分析和满足监管需求。

非结构化数据平台，通过自然语言处理、文本分析和内容挖掘，实现舆情分析、声誉度分析、精准营销等应用等。

流数据平台，通过实时的流数据处理，实现实时欺诈监测、实时的产品服务、实时质量控制等应用。

金融机构未来大数据架构是混搭的。

流计算平台对实时数据进行实时判断和处理，如电信领域的异常话单的实时监测，银行领域的信用卡欺诈实时检测等。内容计算，通过自然语言处理、文本分析和内容挖掘，对文字进行分析。以图形化的方式发现数据之间隐含的逻辑关系。

大数据服务于金融领域的五种应用类型包括：互联网获客、个性化推荐、精准化营销、大数据征信及信用评级体系；

基于人脸识别的实时广告推送系统。通过人脸识别，判断客户的年龄、性别等信息，并实时推送相应的商品到桌面。

虚拟柜员机系统。虚拟柜员机类似ATM大小，通过视频实时与银行的后台作业中心人员进行交互，从而远程办理业务。

实时欺诈侦测系统。目前已在税务、保险公司等有使用。

总体来说，金融大数据培训，金融大数据未来的发展前景是可期的，从目前来看，大数据在金融行业当中的应用已经初步显现出来，我们生活当中的金融数据场景，正在不断改变着我们的生活。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，大数据培训班课程，入行大数据，此刻正当时！