A 具有四大基本特征
金融業(yè)基本是全世界各個(gè)行業(yè)中最依賴于數(shù)據(jù)的，而且最容易實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變現(xiàn)。全球最大的金融數(shù)據(jù)公司Bloomberg在1981年成立時(shí)“大數(shù)據(jù)”概念還沒有出現(xiàn)。Bloomberg的最初產(chǎn)品是投資市場系統(tǒng)（IMS），主要向各類投資者提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)分析等。
隨著信息時(shí)代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價(jià)換取美林3000萬美元投資，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產(chǎn)品。1996年Bloomberg身價(jià)已達(dá)20億美元，并以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機(jī)，新加坡云主機(jī) 香港云主機(jī)，美林面臨崩盤，其剩余20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個(gè)辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標(biāo)桿高盛。
大數(shù)據(jù)概念形成于2000年前后，最初被定義為海量數(shù)據(jù)的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數(shù)據(jù)的下一個(gè)前沿：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力》報(bào)告中最早提出：大數(shù)據(jù)指大小超出典型數(shù)據(jù)庫軟件工具收集、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。
具體來說，大數(shù)據(jù)具有四大基本特征：
一是數(shù)據(jù)體量大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量。
二是數(shù)據(jù)類別大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)。
三是處理速度快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。
四是數(shù)據(jù)的真實(shí)性高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，信息的真實(shí)性和安全性顯得極其重要。
而相比其他行業(yè)，金融數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系緊密，安全性、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性要求更高，通常包含以下關(guān)鍵技術(shù)：數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等，主要用于客戶信用、聚類、特征、營銷、產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析等；數(shù)據(jù)管理，包括關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)、融合集成、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換等；數(shù)據(jù)使用，包括分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、云計(jì)算、流處理、任務(wù)配置等；數(shù)據(jù)展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應(yīng)用于對金融產(chǎn)品健康度、產(chǎn)品發(fā)展趨勢、客戶價(jià)值變化、反洗錢反欺詐等監(jiān)控和預(yù)警。
“互聯(lián)網(wǎng)+”之后，隨著世界正快速興起“大數(shù)據(jù)+”，金融行業(yè)悄然出現(xiàn)以下變化：
大數(shù)據(jù)特征從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的“3個(gè)V”增加到“5個(gè)V”。在數(shù)量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善了價(jià)值（Value）和真實(shí)性（Veracity），真實(shí)性包括數(shù)據(jù)的可信性、來源和信譽(yù)、有效性和可審計(jì)性等。
金融業(yè)按經(jīng)營產(chǎn)品分類變?yōu)榘催\(yùn)營模式分類。傳統(tǒng)金融業(yè)按經(jīng)營產(chǎn)品劃分為銀行、證券、期貨、保險(xiǎn)、基金五類，隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)興起和混業(yè)經(jīng)營的發(fā)展，現(xiàn)代金融業(yè)按運(yùn)營模式劃分為存貸款類、投資類、保險(xiǎn)類三大類別。
大數(shù)據(jù)市場從壟斷演變?yōu)槌浞质袌龈偁帯Ｈ虼髷?shù)據(jù)市場企業(yè)數(shù)量迅速增多，產(chǎn)品和服務(wù)的差異增大，技術(shù)門檻逐步降低，市場競爭日益激烈。行業(yè)解決方案、計(jì)算分析服務(wù)、存儲(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)庫服務(wù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用成為市場份額排名最靠前的五大細(xì)分市場。
大數(shù)據(jù)形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。Wikibon數(shù)據(jù)顯示，2016年，全球大數(shù)據(jù)硬件、軟件和服務(wù)整體市場增長22%達(dá)到281億美元，預(yù)計(jì)到2027年，全球在大數(shù)據(jù)硬件、軟件和服務(wù)上的整體開支的復(fù)合年增長率為12%，將達(dá)到大約970億美元。
數(shù)據(jù)和IT技術(shù)替代“重復(fù)性”業(yè)務(wù)崗位。數(shù)據(jù)服務(wù)公司Eurekahedge通過追蹤23家對沖基金，發(fā)現(xiàn)5位對沖基金經(jīng)理薪金總額為10億美元甚至更高。過去10年，靠數(shù)學(xué)模型分析金融市場的物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家“寬客”一直是對沖基金的寵兒，其實(shí)大數(shù)據(jù)+人工智能更精于此道。高盛的紐約股票現(xiàn)金交易部門2000年有600名交易員而如今只剩兩人，其任務(wù)全由機(jī)器包辦，專家稱10年后高盛員工肯定比今天還要少。
