汤灿个人资料摘要：随着我国逐渐步入信息时代，大数据技术在各行各业的应用范围与应用深度发展情况较为良好，大数据技术改变相关行业与企业的信息数据收集方式与处理模式，可以有效提高信息数据的处理效率。由此可知，大数据技术应用于金融领域中，可有效提升信息数据的收集效率与处理水平，在金融统计应用中可有效提升数据处理能力，使得金融数据的应用价值大大提高，满足金融风险评估的实际需求。本文主要分析大数据技术在金融统计中的应用。
关键词：大数据；经济金融管理体系；问题；构建策略
引言
完善金融体系建设，必须发展金融统计事业，这对于完善业务体系，提升经营效率很重要。步入大数据时代后，金融数据迎来全新的机会与挑战，金融数据事业应当遵循大数据发展的特点发展，主动构建数据信息基础，提升数据挖掘水平，为市场的发展提供良好的支持，推动中小企业改革工作的顺利开展。在社会主义市场经济发展的今天，推进金融统计技术创新工作，离不开大数据的支撑，同时又能发挥大数据的重要作用。
1、大数据技术概述
大数据是集大量化、快速化、密度低、多样化为一体，并具有规范行和列的结构数据和非结构数据。近年来发展迅猛，几乎两年之内增长一倍，据统计数据显示，数据存储量将在2022年达到40ZB左右，其中约10%的数据量存储在规范的行和列结构数据中，90%的存储在非结构数据当中。随着社会经济的不断发展，人们对于数据需求的响应越来越高，快速响应是大数据的基本特征，也赋予了大数据技术应用价值，分布式存储和分布式处理是大数据两大技术核心，相比集中式数据存储架构技术，分布式架构保障了数据能够快速、安全稳定的运行，且能够隐秘地进行用户数据需求之间的交换。
佟丽娅嫁了大人物2、金融统计业务工作的相对稳定性ios14充电提示音下载
我国的金融统计业务已经经历了30多年的发展，整体上已经呈现较为稳定的趋势。相关的统计分析表明：建立在大数据基础之上的数据信息、技术手段等，现目前依然主要应用于金融产品营销、客户挖掘等领域，就金融统计而言，其更加专注的是金融市场的整体运行现状。由此可见，大数据手段与金融统计业务之间，其侧重点具有差异性。就当前情况而言，大数据对金融统计业务的影响比较有限，短时间内尚不能对金融统计产生大面积、大
规模的影响。目前，传统金融统计手段，基本能够满足现行金融统计工作任务的要求，但随着大数据的不断成熟和发展，大数据与金融统计之间的关系将会更加密切，大数据对金融统计业务工作的影响依然意义深远。比如为设备信息管理等各项工作提供数据基础，提升金融业统计学市场业务水平等。其次，信息化时期金融统计管理工作迎来了全新发展，面临日益增长的数据要求，金融数据管理工作须适应新环境，在高效、优质的数据管理工作中，推动金融数据市场改革发展，优化市场服务管理体系建设。
3、大数据技术在金融统计实践中的具体应用
3.1大数据技术应用于金融数据收集
在金融统计工作中，金融数据的收集与分析是较为基础的工作，同时也是前期必须有效完成的基础工作，只有立足于较为真实且有效的数据收集才可以完成后续的数据处理。具体而言，在进行金融统计的过程中，必须应用有效的金融数据信息才可为后续的数据分析与处理提供坚实的基础。在金融数据收集阶段应用大数据技术具体可表现为数据的采集，当前相关工作人员可利用大数据技术构建专业化的金融数据收集平台与数据库，将金融数据库的采集工作利用业务数据库与第三方数据库完成，由此可立足于数量庞大的数据库信息结婚祝福语大全
获取并筛选有价值的信息。在上述工作流程中，工作人员可利用互联网的信息数据库获取企业的经营信息或者征信情况，了解该企业的实际数据；与此同时，还可通过第三方数据库获得银行某一年度的公开数据以及工商部门发布的公开数据等。
卢芳生3.2大数据技术应用于金融数据处理
金融数据的处理阶段是金融统计工作的关键阶段与核心阶段，在这一阶段应用大数据技术可显著提高金融数据处理的质量与效率。具体而言，金融数据的处理可分为两个主要环节，分别为信息数据的预处理与信息数据的再处理。其中前者主要是指在收集采纳金融数据后进行数据审核；后者主要是指对存储在数据库中的数据信息按照相关的原则及流程进行数据分析。大数据技术在金融数据预处理中的应用主要体现在大数据系统对前端采集的数据进行异质性分析，即统一数据清洗、数据权限智能升级、数据智能识别、对收集的数据执行数据聚合和比较等预处理，可在剔除错误数据的基础上保持剩余数据格式相对统一，从而可以提前统一原始复杂数据，达到更高的信息数据水平。除此之外，大数据技术在金融数据处理中的应用主要体现在大数据系统按照系统管理员设定的数据处理规则和算法进行详细的数据处理，并将处理结果存储在相应的数据库中，形成一个相关的数据库。
环保的作文3.3建立政策支持和资源整合体系
当前中国金融平台正处在起步阶段，尽管已有政府、市场、社会团体、金融等多元化市场主体加入，但要更好地推动金融平台发展，有必要明晰金融平台责任部门，防止金融部门与部门互相扯皮、彼此拈轻怕重。一旦因为权责界定不清，无法对范围内的公共资源与金融资源加以整合。为此银行，包括中央银行（我国称为人民银行）、各种商业银行，其次还有保险公司、投资公司、租赁公司等，以发挥主管部门单位的监管与带动功能，同时根据地方金融服务发展的实际需求，进一步充实金融服务经营内涵，以项目建设为目标，以投融资为手段，逐步建立健康的服务体系。同时部门必须积极牵头引导民企、社会、中介机构等加入到风险承担机构行列，通过政策介入，逐步减少金融部门的经营风险，消除投融资部门对投资型中小企业成长的担心。另外，地方政府部门也要起到资金引导作用，同时也应积极推动国家金融生态示范区建设，利用地方政府部门、投融资机构、地方商业银行以及社会团体等领域资金，积极吸纳社会投资机构到国家金融生态示范区内发展，以促进企业技术创新，提高经济成果转换效益。
3.4升级金融统计配套设施的建设
大数据背景下的金融统计发展，在强化人才建设软件支撑的基础之上，金融业也应当强化相关硬件配套设施的建设。一是计算机硬件的升级。现如今，大数据的发展，其数据量已经从TB指数级飞跃到ZB，面对这一庞大的数据量，唯有不断升级计算机硬件系统，方能确保相关统计系统和业务的稳定性发展；二是计算机软件的升级。在金融统计业务中，计算机的硬件与软件，两者相辅相成。
3.5不断优化金融统计的方法
金融统计的方法，体现在数据的采集、处理以及分析三个重要环节。大数据的发展，对金融统计的三个环节都将产生深远的影响，因此，不断优化金融统计的方法，充分利用计算机软件强化对金融统计各环节数据的监管、处理和动态分析，是提高统计质量的关键所在。如基于数据分析手段强化数据的挖掘、关注金融业中的热点和难点领域、充分利用统计方法和数据挖掘技术，提高金融统计分析的精度和效率。
结束语
大数据分析科技深入金融经济领域，促进金融经济的优化匹配，从而给经济增长带来源源
不断的动能。金融服务系统应运而生，通过金融平台可以为政府部门、商业银行、各种融资主体、类中小企业等提供各种金融服务信息，为企业品质和效益的提高助力。而通过与金融平台无缝衔接，还可以达到企业对金融服务行业的各种信息资源的高效集成。
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