大数据为传统金融行业开疆扩土

　　中国工程院院士邬贺铨在3月18日浪潮集团与南天信息(000948)联合推出金融大数据一体机发布会上提供的一组数据显示，2009年，美国各行业数据存储量排名中，银行业以619PB位列第五，证券投资行业以429PB的数据存储量位列第7.在员工人数高于1000人的公司中，公司平均数据存储量银行业位列第二，证券投资公司以3866TB位列第一。证券与银行企业位居数据存储量前两位。目前中国各大型商业银行和保险公司的数据量已经达到100TB以上，工商银行累计存储数据已经超过4.9PB，农业银行每年结构化及非结构化数据归档量分别突破100TP及1PB，交通银行每日处理约600GB数据，存量数据超过70TB.可以毫不夸张地讲，银行业已经转变为大数据企业。

　　如此庞大的数据从何而来?

　　以银行业为例，根据邬贺铨院士对银行业的问卷调查，商业银行的数据来源跟大部分其他行业一样，来自图像、音频、地理信息、无格式文件、RFID/POS、外部消息、传感器、社交媒体、邮件、事件、日志以及交易等。在大数据、云计算等概念风生水起之前，这类数据已经存在，并且数量累积庞大，为何长期以来人们不能有效地利用大数据?究其原因，缺乏对大数据的理解和应用能力是其一，而没有功能强大的计算机处理设备则是关键掣肘。

　　现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中说道："在以前，人们一旦完成了搜集数据的目的后，数据就会被认为没有用了。例如飞机降落之后，票价数据就没有用了。"而现在，人们的思维发生变化了。

　　在18日的发布会上，浪潮集团大数据产品部的总经理王峰介绍了该公司如何帮助银行做出授信决策的案例。中小企业向银行申请无抵押贷款是十分困难的，王峰在接受记者采访时也提到， 我国众多中小企业没有能力聘请审计机构、会计师事务所进行财务审核，甚至个别公司还存在公司账务造假的可能，在没有抵押物的情况下，银行往往不会花费大量人力、时间去调查。但是当这些公司的真实运营数据、每一笔资金流记录、甚至是用电量、上下班时间等所有数据被记载并做分析，就可以了解到公司的真实情况，做出是否授信的决策。本质上，利用大数据可以降低信息的不对称，帮助银行降低信贷风险。用维克托·迈尔·舍恩伯格教授的话讲：大数据不是随机样本而是所有数据，不是精确性而是混杂性，不是因果关系而是相关关系。

　　然而，大数据并非一个确切的概念，而是指需要处理的信息量过大，已经超出了一般电脑在处理数据时所能使用的内存量，因此工程师们必须改进处理数据的工具。南天信息软件业务集团总架构师王玮在接受记者的采访时表示，当前一些银行的数据多处于"数据孤岛"的状态。这是指由于大多数应用系统之间没有统一的技术和数据标准，数据不能自动传递，缺乏有效的关联和共享，从而形成一个个彼此隔离的信息孤岛。王玮认为，在进行智能化分析阶段之前，银行的当务之急是改变"数据孤岛"的现状。从王玮的分析中可以看出，此次浪潮集团与南天信息联合推出的大数据一体机，将重点攻克大数据处理的第一阶段并向第二阶段过渡，而这也是对于大数据利用的最为关键的一环。如果不能充分提升处理数据的体量、速度，扩大对数据多样性的采集，一切后续的智能分析都只能是不切实际的纸上谈兵，大数据的价值可能依然会淹没在滋滋作响的CPU上。

(本文不涉密)
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