我国金融科技正蓬勃发展，证券机构正处于一个前所未有的新时期。大数据、人工智能、云计算等技术为金融业的转型提供了充分的动能，也考验着证券机构的业务管理与服务响应能力。

据某权威机构的调研显示，认为自身数据价值挖掘能力欠缺、数据孤岛较为严重的金融企业占比逾55%。究其数据治理难点痛点，主要体现在以下几个方面:一、而数据投入较大，却未沉淀为资产;二、没有建立以人为本的过程管理体系，实现系统对人赋能;三、缺乏实现灵活数据接续与功能无缝对接的多源数据分析处理平台。

以某证券企业为例，客户账户数据、交易数据、产品与服务数据、市场相关的数据、风控数据、公司管理数据、运营数据等数据繁多，在数据分析及业务数据整理的过程中，难以快速响应业务需求，使得该企业一度陷入数据“泥沼”。

如何打破数据的系统界线?实现数据融合分析的智能化及创新?该证券企业启动数据中台建设，通过搭建多源数据分析处理平台，在开放、灵活、可扩展的企业级统一数据管理和分析平台上，实现了广泛的数据源导入、实时流处理和批量处理，实时加载数据、运算、展示一体化等功能，完成聚合搜索、数据浏览器、知识图谱、智能研报在内的多个应用，提速企业的数据资产化。

成熟的多源数据分析处理平台，在安全合规前提下，对实现数据融合应用创新，促进金融行业数字化转型，提升金融效能等方面具有重要意义。同类型产品--多源数据融合分析系统，就帮金融企业精进了数据治理的“内外功”。该系统基于数据挖掘的多维度信息关联，可实现股东投资深入分析、协同规则挖掘、个股价值趋势对比等创新应用，亦为智慧银行的反洗钱风险体系搭建，帮助用户快速资金流水异常识别及账户分类判别，在风控、征信、反欺诈、量化投资等方面实现大数据分析和生产环境的深入融合。

文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/zonghexinwen/2021/0319/815.html

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