证券行业交易系统数据库运维 C17048S

证券行业交易系统数据库运维C17048S

倒计时：00:30:42

单选题（共4题，每题10分）

1 . 通常以下各项手段在证券行业交易系统数据库调优中技术成本最低的是什么？? A.提高数据库服务器硬件

? B.提升数据库服务器存储性能

? C.对影响数据库性能的SQL语句进行性能调优

? D.使用硬件负载均衡器

2 . 以下哪项不是证券行业交易系统数据库故障处理流程？

? A.按照应急流程进行系统切换

? B.看故障能否在短时间内解决以及可能性

? C.增加数据库连接数

? D.确定故障影响范围

3 . 以下（）不是证券行业交易系统数据库SQL性能调优中常用的方法。

? A.数据库升级

? B.SQL语句写法和索引调整

? C.相关表统计信息收集

? D.合理对相关表进行分表、分区

4 . 以下（）不是证券行业交易系统数据库故障解决的有效方法。

? A.分析故障现象，准确定位故障发生时间

? B.罗列最近做过的数据库变更，如硬件、软件变更

? C.分析相关日志信息：操作系统日志、数据库alertlog信息、Awr日志

? D.重启数据库

多选题（共3题，每题10分）

1 . 证券行业交易系统数据库运维工作目标是哪些？

? A.高可靠性

? B.高性能

? C.高安全性

? D.高效率

2 . ORACLE数据库内存结构主要由哪些部分组成？

? A.SGA

? B.PGA

? C.共享池，数据库缓冲区，日志缓冲区

? D.归档文件

3 . ORACLE数据库常用数据导出工具有哪些？

? A.EXP

? B.DBLINK

? C.IMP

? D.EXPDP

判断题（共3题，每题10分）

1 . 证券行业交易系统数据库交易时间和非交易时间负载相差不大。

对错

2 . ORACLE RAC多个实例共同访问一个数据库。

对错

3 . 证券行业交易系统数据库性能调优主要是通过增加硬件性能来实现。

对错

证券行业大数据可视化平台建设方案

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

证券行业大数据应用

证券大数据应用 一、可能获得的数据源 1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等） 2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等） 3.投资者个人行为数据 4.股市交易数据/实时行情等 5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等） 6.宏观经济数据 7.政策法规 8.行业投资案例库 9.行业分析报告 10.互联网金融相关媒体数据 11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合） 12.各行业垂直门户网站数据 13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等） 14.各行业电力运行数据 以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。 二、有了大数据能干什么 对投资者（2C）： 投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐 投资社区：雪球、天厚投资社交等 在线证券交易 在线投资理财 财富管理 量化投资分析 对公司（2B）： 公司投资理财 公司投资并购 股权众筹 公司舆情监控分析 竞争分析/竞争情报 行业分析报告 对券商本身： 用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户 用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用

户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。 综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理 投资报告：行业分析报告、投资建议 平台基础设施：大数据风控等 线上线下渠道一体化 客户流失跟踪 潜在客户挖掘 三、运营体系 目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群） 建立有粘性的互联网产品及服务 线上+线下获取用户/盘活用户 基于大数据，持续完善产品、持续运营用户 《数据挖掘技术在证券行业中的应用》姚毓才 1.客户关系管理 用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。 2.股市基本分析 任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。 3.股市技术分析 利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。 4.经营状况分析 通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：

Aleiye证券行业大数据解决方案

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从应用视角看大数据对证券公司的影响

从应用视角看大数据对证券公司的影响 孟庆江 作者简介：孟庆江，澳门大学博士，现就职于中投证券博士后站。 随着移动互联网、物联网、云计算技术的快速发展和社会对于大数据的逐渐重视，大数据从概念逐渐走向应用。互联网金融企业在过去的一年里快速发展壮大，对传统金融行业造成严重冲击，很大程度上就依赖于大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，改善传统金融的信息不对称问题，推出满足客户需求的个性化金融产品。 随着A股市场全面放开一人一户限制，以及券商牌照即将向互联网公司放开，面对居民财富迅速增长和其对理财产品多样化的需求，券商受到来自行业内外部的双重压力。传统IT基础设施环境逐渐无法满足证券公司对转型和创新战略的要求，建立大数据驱动的创新平台，为即将到来的业务差异化竞争提供强有力的技术支持，将是证券公司抢占市场先机的必备条件。 一、证券公司大数据的实际应用 相对于其它行业的数据，证券行业数据具有质量高、价值大、可定位性好等特点。证券公司拥有大量的客户交易数据，通过对这些数据的分析，可以细分客户类别，并据此为客户提供差异化服务。此外，公司可以对实时行情、财务报告、经济信息、新闻等衍生数据进行分析，也可以对产品/投资品信息、头寸/交易信息、交易对手数据、评级数据等参考数据进行分析，还可以分析曲线、差价、波动信息、相关性分析等经过加工后产生的数据。 （一）证券公司大数据的应用概括 定量分析是在基于产品的几十个甚至上百个独立变量之间寻找定义数以千计的客户细分。从深度历史数据中找到隐含相关性，从而使公司可以做出更加正确的决策，在寻找有针对性的销售、市场和定价策略方面更可能成功，这意味着带给证券公司更多的收入和更快的销售周期。图1给出了大数据在证券公司的主要应用流程图，详细描述了大数据在量化研究、风险管理及客户管理等方面的应用。 图1：大数据在证券公司的主要应用流程图 未来证券公司需要分析的数据量、复杂度和语义深度都将大幅增加。而数据管理能力涵盖数据的获取、清洗、存储、分析和发布，帮助证券公司在客户管理、产品创新、风险管理和业务运营上提高水平。证券公司作为多牌照的金融机构，不同牌照间通过对客户行为数据、客户交易数据的分析，可以开发设计出新的产品。 （二）大数据在风险控制中的应用 证券公司在风险控制时需要最新的风险敞口信息，在特定时间和所处头寸期间由市场波动来计算风险度量，而风险系统依赖于每天的交易输入和市场数据，这带来了累积式风险的不完整性和不同步性。为做出正确决定，风险管理系统必须通过各种累积式层次来展示累积式风

大数据系统在金融证券行业中的应用

大数据系统在金融证券行业中的应用 NCR公司是全球提供大数据系统整体解决方案的厂商。目前全球最早的大数据系统（为全球最大的零售集团Wal Mart所拥有，于1984年建成投产）、最大的大数据系统（Wal Mart集团和美国西南贝尔电信公司，其容量分别为178TB和128TB）都是由NCR建设的。 目前，NCR公司在全球的大数据系统用户已经超过2000家，这些用户形成了一个用户组织，每年召开一次全球性的大数据系统用户大会，参加人员主要来自NCR的客户或潜在客户、业界著名的咨询和顾问公司、行业分析师、学术团体和相关厂商等。该大会提供了一个良好的交流平台，各行业的用户可以互相交流、学习建置和使用大数据系统的经验，了解当前大数据系统技术最新动态的发展趋势。 本年度大数据系统用户大会主题为“引领决策，成就价值”，希望各行各业的客户通过大数据系统技术来支持决策过程，更迅速、更深入地获取更大的业务价值。参加本次大会的代表超过3000人，主要来自于1000多个NCR大数据系统客户和部分潜在客户、55家媒体、30多位行业分析师和咨询顾问、24个有影响的学术团体、100多个系统集成商和100多个大数据系统领域的合作伙伴，如前端工具厂商、ETL工具厂商等。 二、数据引导决策，成就价值 在大会召开前两个月，NCR委托第三方咨询公司对分布在银行、证券、保险、交通、制造、电信等多个行业、共计三百多家企业的高层主管进行了一项调查，以了解大数据系统系统对他们进行企业管理和决策过程中的作用和重要性。在被调查的这些企业中，绝大多数的年收入超过5亿美元，59%的被调查者是总裁以上的高级主管。调查显示，73%的人认为，在当前激烈的市场竞争环境下，他们每天要做的决策增加了，每个决策需要依据的数据也在不断增加，换言之，决策变得越来越复杂，而决策时间却不断减少。大数据系统技术可以把

某知名证券企业大数据案例

某知名证券企业大数据案例 项目背景 在互联网金融的冲击下，证券行业日益转向线上的销售与服务，对线上用户行为的洞察和了解，正成为证券公司赢得客户，深挖客户的关键。 国内某知名证券公司，连续多年被评为行业最高的A类AA级企业，主营业务为证券代理买卖、融资融券、基金代销、以及与证券交易、投资活动有关的财务顾问等服务。该证券公司为进一步提升自身竞争力，想在产品和服务方面做出差异化，为广大用户提供个性化资讯服务，甚至更进一步的个性化理财服务，提升用户体验，深化用户为中心的服务。 企业面临问题与需求： 1、盲目的营销活动 该企业的营销活动设计及推广渠道缺少针对性，多为广撒网式，在消费者日益个性化，触媒习惯碎片化的今天，广撒网式的营销活动效果微弱。 2、金融终端用户黏性低 企业对自身用户的偏好和需求缺乏了解，用户在该品牌的金融终端难以获取自己感兴趣的金融资讯和理财产品，用户停留时间短，活跃度低。 3、数据维度不够，处理能力有限 该企业只有用户的静态和交易记录信息，缺乏交易过程中的浏览行为轨迹数据。并且大多数用户行为都是匿名的，缺乏分析手段，同时很多资讯信息，特别是投研报告，都是以非结构化的PDF形式存在，缺乏有效的分析，目前，该企业主要根据用户静态信息进行用户分群和营销，时效性较差。 941大数据服务联盟解决方案 1、所有信息统一管理 建立统一的数据管理中心，整合用户静态和动态信息，包括开户信息、持仓情况、交易明细、金融行为和浏览资讯行为、咨询、客户投诉等。 2、实时分析与匿名用户识别 基于内存数据库、实时数据采集和分析技术，实时采集用户浏览资讯和金融产品行为，并通过用户多重ID打通技术，将用户实名和匿名行为整合在一起，进行实时的用户意图预测。 3、业务需求驱动的用户画像 在深入理解证券业务的基础上，采用了文本分析、文本建模、用户聚类分类、RFM模型等数据挖掘手段，根据用户的静态和动态信息对用户进行划分，并为每个用户打上多维度的业务标签，通过用户画像深入了解用户需求与偏好，从而制定有针对性的营销活动。 4、个性化服务提升用户体验 本方案独创的个性化引擎，融合场景引擎、算法引擎、规则引擎三大引擎，一直具有较高的推荐转化率，本项目根据该证券企业的业务特点，改造了本方案个性化引擎的部分算法和业务规则，根据用户静、动态信息为其推荐感兴趣的股票、理财产品和上市公司资讯。同时结合用户画像灵活的支持该企业对指定细分用户群体的营销活动。 项目收益 目前该证券企业项目已上线运行。项目帮助该企业更好的了解自身用户，通过用户细分和对用户触媒习惯的了解，针对性的制定营销活动及选择推广渠道，避免了广撒网式的资金浪费，极大的降低了营销活动的成本，在持续提升营销活动和推广渠道效率的同时，有效减少了对用户骚扰，降低用户投诉率。 此外，通过金融终端个性化的、实时的资讯和服务推荐，迎合用户资讯及产品的需求与偏好，

证券行业大数据平台建设方案

证券行业大数据平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章金融大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (1) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (4) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (5) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章金融大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 0 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (1) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (2) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2) 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3 3.5、目标建设方法 (3) 3.5.1、建设内容 (3) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (4) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (5)

大数据在金融行业的应用

大数据在金融行业的应用 2014-11-05 15:44 原创傅志华 【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。

Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面： 第一方面：客户画像应用。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能

中国金融行业大数据应用市场研究白皮书-Intel

中国金融行业大数据应用市场研究白皮书 赛迪顾问股份有限公司 2013年6月 （英特尔公司委托开展）

一、金融行业大数据应用需求分析 1、金融行业大数据应用背景 2012年11月，“十八大”提出将金融改革列为未来十年发展的重中之重，中国主要金融企业也都制定了“十二五”发展规划，将依靠构建智慧型的数据分析体系（MIS）充分挖掘业务规律，以支持业务创新与服务创新。从未来发展看，中国金融行业在“十二五”时期将重点实现发展方式转型：一，中国金融行业将建立全面的风险管理体制，向严监管转型；二，从粗放式管理向精细化管理转型，信息化重点也将从业务信息化向管理信息化转变；三，从“利润为中心”和“保单为中心”向“客户为中心”转型。由此，未来几年中国金融行业的IT投资规模将会持续增长。 2012年，金融行业IT投资规模为1105.78亿元，同比增长10.9%。“十二五”期间，金融行业IT投资将保持快速增长，预计到2015年，金融行业IT 投资将达到1598.35亿元。 图1 2011－2015年中国金融行业IT投资规模与增长

数据来源：赛迪顾问，2013.06 表1 2011－2012年中国金融行业IT投资结构 数据来源：赛迪顾问，2013.06 2、金融行业大数据应用需求分析 需要可扩展性开放架构做支撑。大数据量必然要求金融企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。近年来，随着x86架构CPU处理器制程、内部计算架构设计推陈出新，性能已逐渐赶上RISC服务器，同时，在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为金融行业应对大数据的优选方案。 大数据在加强风险管控、精细化管理、业务创新等业务转型中将起到重要作用。首先，大数据能够加强风险的可审性和管理力度，支持业务的精细化管理。当前中国银行业利率市场化改革已经起步，利率市场化必然会对银行业提出精细化管理的新要求。其次，大数据支持服务创新，能够更好地实现“以客户为中心”理念，通过对客户消费行为模式进行分析（比如事件关联性分析），提高客户转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。

证券行业大数据应用解决方案(智慧证券-证券大数据-智慧金融-金融大数据)

证券大数据解决方案（智慧证券） XXXX技术有限公司

目录 1 云数据中心项目概述 (7) 1.1建设背景 (7) 1.2金融业大数据应用投资分布 (7) 1.2.1 证券大数据应用 (8) 1.3面临的风险和挑战 (10) 1.4建设目标 (11) 1.5建设原则 (11) 1.6云计算大数据中心优势 (13) 2 云数据中心需求分析 (15) 2.1现状分析 (15) 2.2总体建设需求 (15) 3 云数据中心总体规划设计 (17) 3.1整体建设思想 (17) 3.2整体系统结构 (17) 3.3计算资源和存储资源配置估算 (19) 4 云数据中心资源层规划设计 (20) 4.1云计算平台基础架构体系 (20) 4.1.1 设计原则 (20) 4.1.2 系统总体架构 (21) 4.1.3 虚拟化拓扑的结构 (24)

4.2云计算中心虚拟化组件 (25) 4.2.1 迁移 (25) 4.2.2 高可靠性（HA） (25) 4.2.3 容错 (26) 4.2.4 动态资源分配 (26) 4.2.5 分布式电源管理 (27) 4.3分布式集群存储平台 (29) 4.3.1 方案拓扑图 (29) 4.3.2 方案描述 (29) 4.3.3 系统软件 (30) 4.3.3.1 云平台系统管理支撑系统 (30) 4.3.3.1.1 产品定位 (31) 4.3.3.1.2 XX证券云应用 (31) 4.3.3.1.3 客户收益 (31) 4.3.3.1.4 产品架构 (32) 4.3.3.1.5 产品体系 (33) 4.3.3.1.6 产品功能 (34) 4.3.3.2 集群存储系统 (35) 4.3.3.2.1 集群存储系统的特点 (35) 4.3.3.2.2 集群存储硬件介绍 (38) 4.3.3.2.3 系统功能及特点 (38) 4.3.3.2.3.1 国产硬件自主可控 (38)