隨著金融大數據技術的應用和相關業務大數據應用的不斷創新，如何將金融機構的數據分析和業務創新與數據安全深度融合，是金融機構信息化面臨的重要挑戰。
銀監會發布《銀行業金融機構信息系統風險管理指引(2006年)》，其中第二十七條:銀行業金融機構應當加強對數據采集、存儲、傳輸、使用、備份、恢復、抽查、清理和銷毀的有效管理，不得采集、處理、傳輸或者訪問非系統的數據；優化系統和數據庫的安全設置，嚴格按照授權使用系統和數據庫，采用適當的數據加密技術保護敏感數據的傳輸和訪問，確保數據的完整性和保密性。
銀監會發布《銀行業金融機構全面風險管理指引》(銀監發[2065 438+06]44號)，其中第四十三條:銀行業金融機構應當建立與其業務規模和風險狀況相匹配的信息科技基礎設施；第四十四條銀行業金融機構應當建立健全數據質量控制機制，積累真實、準確、連續、完整的風險識別、計量、評估、監測和報告以及資本和流動性充足評估的內外部數據。
從銀監會發布的兩個指導文件的要求可以看出，針對金融行業的數據分析，在數據采集、存儲和處理過程中，數據的安全性、完整性和綜合業務管理等方面，相對於傳統行業有著更為嚴格的要求。
在金融大數據技術的應用領域，如何更高效、更安全地實現金融業務數據的精細化采集和管理，是細分的技術領域之壹，也是我們今天討論的話題。
金融業務大數據采集和管理的技術要求
金融行業的信息化越來越重視很多異構系統和DT環境下的可視化和業務關聯性。在互聯網金融交易和大數據技術應用的背景下，相關數據采集和分析的技術需求演進出現了新的變化，分別是調車調度管理技術和業務可視化技術。
可視化業務分析需要收集和分析不同種類的數據，如基礎數據、日誌數據、安全數據或特定的業務數據，因此需要對其進行分類和調度。專業的分析應用需要專業的設備和系統配合。
比如風險監管越來越嚴格，每個金融機構對貸前風險控制和貸後風險管理的重視程度前所未有。數據準確完整，算法和模型是風控部署的核心。
現在金融機構的IT架構大多分為線上系統、近線系統和線下系統。在線系統主要面向終端用戶的交易請求；近線系統存儲並跟蹤壹段時間的歷史數據；離線系統對歷史數據進行存檔，在特殊情況下會恢復使用。
隨著大數據技術的蓬勃發展，金融機構對歷史數據總量的認知有了新的變化。如何從歷史數據中挖掘其潛在價值，如何將線下數據線上化以滿足監管部門的需求，是很多銀行開始利用大數據技術解決的問題。
比如征信，銀行已經可以獲取各種有意義的社會信息進行記錄，比如網上各種樓盤的房價、人民銀行的征信、法院的執行記錄、工商局的信息、上下遊企業的現金流等，然後通過這些信息對單個企業進行分析對比，對異常數據進行風險提示，讓審計人員快速判斷和識別潛在風險。
比如客戶的POS刷卡記錄，企業的上下遊流水賬單，納稅信息等。，可以用來計算企業整體的現金流量。或者通過客戶信用卡的還款時間和轉賬時間來判斷客戶手裏的現金或者付款時間，向他的客戶經理推送推薦的理財營銷時間等。，從而實現真正的精準營銷。
總的來說，現有的金融業務需要對數據進行有效分析並靈活應用於金融系統，而不是空談大數據應用。
在大數據業務分析、內容安全審計、業務應用可視化等應用中，核心問題是如何將業務流量正確、按需交付給所需的數據分析系統。筆者認為需要壹個專業的業務流程數據管理系統來準確識別、分類和分發。
比如很多運維日誌數據都是通過UDP 514傳輸的，所以日誌服務器不需要接受其他內容，可以專門收集。如果交易或信貸業務只需要從數據庫的Mysql TCP 3306和Oracle TCP 1521端口采集往返數據，也可以降低分析系統的性能負荷，提取所需數據是當前數據分析的必要措施。
另外，不得不說，很多流量都是無用的數據加載。常見的分析系統平臺多為千兆速率，因此在網絡單接口流量為10gb或更高時，無論是增強系統分析系統的硬件配置還是通過數據裁剪進行部署，選擇顯然是裁剪優化而不是升級分析平臺的硬件平臺，因為那將是更高的硬件攤銷成本。
例如交易數據或信用數據等。可以去掉丟失幀的幀頭和幀尾以及封裝協議的壹部分。數據分析服務器(如性能分析)吞吐量低，無法承載大流量分析能力。為了減少數據流量的帶寬和提高服務器的分析效率，有必要截斷分發流量的負載。
金融大數據采集分析的應用建議使用專業的導流技術。
財務業務可視化分析和IT系統環境運維中的上述問題，是我們對數據收集、分類、提取、再分配分析的共同技術需求和環境。
因此，在金融大數據識別、分類采集、分發和存儲的應用中，建議使用專業的數據流技術，因為其系統的精細化數據流管理功能為相關業務應用提供了專業的能力保障，並且這種數據流應用已經在多個行業的運營、業務應用可視化等領域成熟。