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金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
金融行业中的大数据应用随着科技的不断进步和发展，大数据作为一种新兴技术，也在金融领域得到了广泛应用。
金融行业中的大数据应用，不仅能够优化金融机构的内部业务流程，提高企业的竞争力和市场份额，还能够为客户提供更加个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度。
本文将从金融领域的大数据应用以及影响、应用案例和未来趋势等方面进行探讨。
一、金融行业中的大数据应用1.风险管理金融机构涉及金融、保险等多种业务，很容易发生大额风险，风险控制是金融业的核心。
大数据技术可以通过对数据的全面、深入分析，识别出风险，达到控制风险的目的，提高风险控制的效率和准确率。
2.数据挖掘金融行业涉及的数据非常庞大，如何从中快速发掘出对业务的影响，是需要解决的问题。
大数据技术可以通过对大量数据的挖掘，发掘出符合业务特征的数据，让金融机构能够深入挖掘客户的需求和行为，为客户提供个性化的服务。
3.客户关系管理金融机构需要保持客户的忠诚度，才能维持和扩大市场份额。
大数据技术可以对客户的信息进行分析，了解客户的需求和喜好，让金融机构的营销能够更加精准，提高客户的满意度和忠诚度。
二、大数据应用的影响1.强化金融机构的市场竞争力随着大数据技术的应用，金融机构可以更好地把握市场趋势和客户需求，加强业务的透明度和质量，提高企业市场竞争力和市场份额。
2.提高员工工作效率数据量庞大、复杂的任务，是难以人工有效处理的。
大数据技术的应用，能够帮助员工自动化数据分析，减少繁琐的重复工作，提高员工的工作效率和工作质量。
3.客户利益最大化大数据技术的应用，能够更好地满足客户需求、提供更好的服务，为客户提供更加全面、个性化的金融服务，从而最大化客户利益和满意度。
三、金融行业中的大数据应用案例1.信贷风险评估大数据技术可以对客户的财务情况、征信记录、借贷历史等多方面进行评估，预测客户的信用风险，帮助金融机构更好地把握信贷风险，降低信贷风险，减少金融机构的损失。
2.欺诈检测随着金融业务的不断拓展和发展，欺诈降低的风险也越来越大。
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 风险管理：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的市场数据、客户数据和交易数据进行处理和分析，以识别和预测风险事件。
通过建立风险模型和预警系统，金融机构可以及时发现和应对市场风险、信用风险和操作风险等。
2. 个性化营销：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、交易记录和行为数据进行分析，以了解客户的需求和偏好。
通过个性化推荐和定制化产品，金融机构可以提供更好的客户体验，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据和行为数据进行实时监测和分析，以识别潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止欺诈活动，保护客户的资金安全。
4. 信用评分：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、财务状况和信用记录等数据进行分析，以评估客户的信用风险。
通过建立信用评分模型，金融机构可以更准确地判断客户的信用状况，提供更合适的信贷产品和服务。
5. 交易监控：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据进行实时监控和分析，以识别异常交易和违规行为。
通过建立交易监控系统和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止非法交易和洗钱活动，维护金融市场的稳定和安全。
解决方案：- 建立大数据平台：金融机构需要建立一个可扩展的大数据平台，用于存储、处理和分析大量的金融数据。
该平台应具备高可用性、高性能和高安全性，以支持金融机构的大数据应用需求。
- 数据清洗和整合：金融机构需要对大量的数据进行清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。
这包括数据清洗、数据去重、数据标准化和数据集成等工作。
- 建立模型和算法：金融机构需要建立相应的模型和算法，用于对大数据进行分析和挖掘。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和人工智能等技术。
- 实时监测和预警：金融机构需要建立实时监测和预警系统，以及时发现和应对风险事件和异常行为。
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 引言金融行业是一个信息密集型的行业，大量的数据产生于交易、风险管理、客户关系管理等各个环节。
随着科技的进步和数据技术的发展，金融机构开始广泛应用大数据技术，以提高业务效率、降低风险和创造更多商业机会。
本文将介绍金融行业的大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
2. 金融行业的大数据应用案例2.1 风险管理金融机构需要通过大数据技术来识别和管理风险。
例如，利用大数据分析技术，银行可以对客户的交易数据进行实时监测，以识别潜在的欺诈行为。
此外，金融机构还可以通过分析历史数据和市场数据，预测市场波动，从而制定相应的风险管理策略。
2.2 客户关系管理金融机构可以利用大数据技术来改善客户关系管理。
通过分析客户的交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡或投资产品。
2.3 信贷评分大数据技术可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的历史交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以建立更精准的信贷评分模型。
这样，金融机构可以更好地判断客户的还款能力，减少坏账风险。
2.4 投资决策金融机构可以利用大数据技术来辅助投资决策。
通过分析市场数据、公司财务数据和其他相关数据，金融机构可以发现投资机会，制定更精准的投资策略。
例如，利用大数据分析技术，投资公司可以预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。
3. 解决方案3.1 数据采集与存储金融机构需要建立有效的数据采集和存储系统，以确保数据的质量和完整性。
这包括建立数据接口，从各个数据源收集数据，并将数据存储在可扩展的数据仓库或云平台中。
此外，金融机构还需要建立数据清洗和预处理的流程，以提高数据的准确性和可用性。
3.2 数据分析与挖掘金融机构需要利用数据分析和挖掘技术来发现数据中的价值和洞察。
这包括使用统计分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模。
大数据在金融行业的应用案例一、背景介绍随着信息技术的快速发展，大数据技术在金融行业的应用越来越广泛。
通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户、优化风险评估、提高运营效率，从而更好地满足客户需求，提升客户体验。
下面将通过一个具体案例来介绍大数据在金融行业的应用。
二、案例描述某商业银行在客户风险评估方面，运用大数据技术进行全面分析，实现了对客户风险评估的精细化、智能化。
该银行通过收集客户在网银、手机银行、信用卡等不同渠道的交易数据，以及社交媒体、征信机构等外部数据，进行数据清洗、挖掘和建模，建立了全面的风险评估模型。
该模型可以准确评估客户的信用风险，提高贷款审批效率，同时降低了信贷损失。
三、应用过程1. 数据收集：该银行通过多种渠道收集客户交易数据，包括账户交易、信用卡消费、第三方支付等，同时结合外部数据，如社交媒体、征信机构的数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现隐藏在数据中的有价值的信息和规律。
4. 建模分析：基于数据挖掘结果，建立风险评估模型，并进行验证和优化。
5. 风险评估：将风险评估模型应用于贷款审批等业务场景，实现对客户风险的精细化、智能化评估。
四、应用效果1. 提高审批效率：通过大数据分析，银行能够快速识别高信用风险的客户，提高了贷款审批效率。
2. 降低信贷损失：风险评估模型的准确性提高了信贷业务的可靠性，降低了信贷损失。
3. 提升客户体验：通过对客户交易数据的实时分析，银行能够为客户提供更个性化的服务，提升了客户体验。
4. 优化内部运营：大数据技术的应用优化了内部运营流程，提高了工作效率。
五、总结大数据在金融行业的应用案例表明，通过大数据分析，金融机构可以更好地了解客户、优化风险评估、提高运营效率，从而更好地满足客户需求，提升客户体验。
未来，随着大数据技术的不断发展和完善，其在金融行业的应用将更加广泛和深入。
大数据在金融行业的应用案例随着信息技术的不断发展，大数据技术在金融行业的应用越来越广泛。
大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，为金融机构提供了更多的商业机会和竞争优势。
本文将介绍几个大数据在金融行业的应用案例，展示大数据技术在金融领域的重要作用。
一、风险管理金融机构面临着各种各样的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据技术可以帮助金融机构更好地识别、评估和管理这些风险。
通过大数据分析客户的信用记录、交易数据、社交媒体信息等多维数据，金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，及时发现潜在的风险点，降低信用风险带来的损失。
二、反欺诈欺诈行为对金融机构造成了严重的损失，大数据技术可以帮助金融机构及时发现和阻止欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、客户行为数据和外部数据，大数据技术可以建立起欺诈检测模型，识别出异常交易和可疑行为，及时采取措施阻止欺诈行为的发生，保护金融机构和客户的利益。
三、精准营销大数据技术可以帮助金融机构实现精准营销，提高营销效率和客户满意度。
通过分析客户的交易数据、浏览记录、社交媒体行为等数据，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好，精准推荐符合客户需求的金融产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度，实现营销的精准化和个性化。
四、智能投资大数据技术可以帮助金融机构实现智能投资，提高投资决策的准确性和效率。
通过分析大量的市场数据、经济数据、企业数据等多维数据，大数据技术可以帮助投资者更好地了解市场走势和投资机会，制定更科学的投资策略，降低投资风险，提高投资收益。
五、客户服务大数据技术可以帮助金融机构提升客户服务质量，提高客户满意度和忠诚度。
通过分析客户的交易数据、投诉记录、反馈意见等数据，金融机构可以更好地了解客户的需求和反馈，及时解决客户问题，改进服务质量，提高客户满意度，增强客户黏性。
总之，大数据技术在金融行业的应用案例丰富多样，涵盖了风险管理、反欺诈、精准营销、智能投资、客户服务等多个方面。
金融行业的大数据应用案例及解决方案一、引言随着信息技术的不断发展，大数据已成为金融行业的重要资源。
通过对海量数据的分析和挖掘，金融机构可以提高风险管理能力、优化客户体验、提升运营效率等。
本文将介绍金融行业的几个大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
二、大数据应用案例1. 风险管理金融机构面临着各种风险，如信用风险、市场风险等。
通过大数据的应用，可以提高风险管理的准确性和效率。
例如，利用大数据分析技术，金融机构可以对客户的历史交易数据、个人信用记录等进行综合分析，从而评估客户的信用风险水平。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行反欺诈分析，识别潜在的欺诈行为。
2. 客户关系管理金融机构需要深入了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
通过大数据分析客户的交易记录、消费习惯等信息，金融机构可以更好地了解客户的需求，从而提供更加精准的产品推荐和定制化服务。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行客户细分，将资源集中在高价值客户身上，提高客户满意度和忠诚度。
3. 营销策略优化金融机构需要制定有效的营销策略，吸引新客户并保持现有客户的忠诚度。
通过大数据分析客户的行为数据、社交媒体数据等，金融机构可以了解客户的兴趣偏好和购买意向，从而制定个性化的营销策略。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行市场趋势分析，预测市场需求和竞争动态，为决策提供依据。
4. 交易监控与反洗钱金融机构需要监控大量的交易数据，及时发现异常交易和洗钱行为。
通过大数据分析交易数据、客户关系数据等，金融机构可以建立交易模型和规则，实现实时监控和预警。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行反洗钱分析，识别潜在的洗钱风险，并采取相应的措施。
三、解决方案1. 建立大数据平台金融机构需要建立一个稳定、可靠的大数据平台，用于存储和处理海量数据。
该平台应具备高性能、高可扩展性和高安全性。
同时，金融机构还需要选择适合的大数据分析工具和算法，以提高数据分析的效率和准确性。
2. 数据质量管理大数据的应用离不开高质量的数据。
金融行业中的大数据应用案例随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为金融行业的一项重要资源。
金融机构利用大数据分析技术，可以更好地了解市场趋势、客户需求以及风险预测，从而做出更准确的决策。
本文将介绍几个金融行业中的大数据应用案例。
1. 风险管理大数据在金融风险管理方面发挥着重要的作用。
通过分析金融市场的大量数据，金融机构可以快速识别潜在的风险，并采取相应的措施加以管理。
例如，在贷款风险管理中，金融机构可以利用大数据技术分析客户的信用记录、还款能力等信息，从而更准确地评估贷款申请的风险。
2. 个性化营销大数据技术不仅可以帮助金融机构进行风险管理，还可以用于实现个性化营销。
通过分析客户的消费行为、兴趣偏好等信息，金融机构可以向客户提供更加个性化的产品和服务。
例如，根据客户的购买历史和消费喜好，金融机构可以向客户推荐适合其需求的产品，提高客户的满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测金融行业一直都是欺诈活动的重要目标，而大数据技术可以帮助金融机构及时发现和阻止欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、用户行为等信息，金融机构可以对异常交易进行实时监测，并及时采取相应的防控措施。
例如，通过构建欺诈识别模型，金融机构可以识别出具有欺诈嫌疑的交易，并发送警报，以保护客户的资产安全。
4. 精确定价在金融市场中，准确的定价对于金融机构来说至关重要。
大数据技术可以帮助金融机构更好地实现精确定价，从而提高市场竞争力。
通过分析市场数据、供需关系等信息，金融机构可以根据市场条件对产品和服务进行定价，以实现最大利益。
5. 信用评估在金融行业中，信用评估是一个非常重要的环节。
大数据技术可以为金融机构提供更全面、准确的信用评估数据，从而帮助机构更好地评估客户的信用风险。
例如，在个人信用评估中，金融机构可以利用大数据技术分析客户的信用记录、消费行为等信息，从而更准确地评估客户的信用水平。
总结起来，大数据在金融行业中的应用案例非常丰富。
通过运用大数据分析技术，金融机构可以更好地管理风险、实现个性化营销、检测欺诈、精确定价以及评估信用。
金融行业中的大数据分析应用案例一、引言随着科技的不断进步和大数据时代的到来，大数据分析在金融行业中扮演着越来越重要的角色。
通过对海量数据的深度挖掘和智能分析，金融机构能够更好地了解市场趋势、客户需求和风险潜力，从而做出精准的决策。
本文将介绍金融行业中几个成功应用大数据分析的案例。
二、智能投资管理在投资领域，大数据分析可以帮助投资者进行智能投资管理。
以量化交易为例，通过分析历史交易数据、市场情报和资金流向等信息，系统可以自动调整投资组合、制定交易策略，并预测市场趋势。
一家国内互联网巨头的私募基金采用了大数据分析模型，使得投资组合的回报率明显提高。
三、风险评估与预警金融行业中，风险管理至关重要。
大数据分析可以加强风险评估和预警。
通过对客户的历史数据、行为数据和交易数据进行分析，金融机构可以及时发现潜在的风险，并采取相应措施。
例如，一家银行利用大数据分析技术，建立了客户信用评估模型，能够快速判断客户的信用状况，减少不良贷款风险。
四、反欺诈与安全监测金融欺诈行为对金融机构和顾客都造成了巨大损失。
大数据分析可以提供反欺诈和安全监测的解决方案。
金融机构可以通过分析大量的交易数据、客户数据和行为模式，建立欺诈检测模型，及时发现可疑交易和异常行为，从而降低欺诈风险。
一家国际银行采用了大数据分析技术，显著减少了信用卡盗刷事件的发生率。
五、个性化营销与客户服务金融机构可以利用大数据分析实现个性化的营销和客户服务。
通过对客户的历史交易记录、网上活动和社交媒体数据等信息进行深度挖掘，金融机构可以了解客户的喜好、偏好和需求，从而精准推送个性化产品和服务。
一家保险公司利用大数据分析技术，实现了个性化保险方案的精准定价和推广，提高了客户的满意度和忠诚度。
六、结语大数据分析在金融行业中的应用案例不胜枚举，上述仅仅是其中几个成功的例子。
通过大数据分析，金融机构能够迅速获取市场信息、优化风险管理、提高营销效果和客户服务，实现精准决策和业务增长。
大数据分析在金融行业中的应用案例在如今数字化的时代，大数据分析技术已经成为许多领域的常规操作，而金融行业更是其中之一。
大数据分析技术的应用已经深入到了金融行业中的各个领域，并且已经成为了银行、保险公司、金融服务机构等等金融企业的必备工具。
大数据分析技术的应用，不仅可以帮助金融企业提高客户满意度，还可以更好地保护客户的财产安全和提高管理效率。
本文将深入探讨大数据分析在金融行业中的应用案例。
案例1：金融风控针对各类金融风险的发生，各大银行、金融机构都会选择采用大数据分析技术进行金融风控。
大数据技术可以通过对客户的事件历史数据进行智能化分析，找到各种规律和模式，并且与客户当前的状态进行比较，从而预测客户在未来的风险和可能造成的经济损失。
其中，模型可以包括：授权模型、合同模型、行为模型、诈骗模型、信用风险模型、市场风险模型等。
例如，如果一个客户在过去一段时间里有许多逾期或欺诈行为，那么这个客户的信用风险风始终很高。
银行可以根据这样的预测，来进行对应的贷款、信用卡、借贷等业务申请的审核和预审工作，从而及时避免高风险的交易。
案例2：投资决策在金融投资业务中，经常需要依赖于各种市场信息、经济数据和客户行为数据来进行投资决策。
在此过程中，大数据分析技术几乎成为了必备的工具。
大数据分析技术不仅可以帮助投资者更好地理解市场的走向，还可以帮助分析金融产品的性能，以评估其潜在的回报和风险。
对于潜在的投资者来说，通过大数据分析技术可以快速获得的市场和经济数据，以更好地为自己的投资作出决策。
案例3：智能客户服务现代金融行业中，智能客户服务已经成为了普遍的业务模式。
机器智能的核心，是基于大数据算法和模型开发，旨在提高效率和满意度。
例如，在许多保险公司、银行机构中，常常会出现许多重复、低价值和处理单调的业务，这些业务的处理常常花费很多时间和精力。
使用大数据分析技术可以帮助智能化的客户服务经理，根据客户的不同需求和行为，自动为客户提供对应的服务，从而提高客户的满意度和忠诚度。
金融行业的大数据应用案例及解决方案目录来自Connotate的解决方案 (3)金融数据聚集 (3)金融行业应用 (3)金融行业应用案例-华尔街个案 (5)用户案例：FactSet (6)Conotate功能介绍： (7)来自Datameer的解决方案 (9)大型零售银行 (9)金融机构 (9)Datameer简介 (10)来自Syncsort的解决方案 (14)Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (14)Syncsort的产品介绍 (16)来自Connotate的解决方案金融数据聚集每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。
实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。
速度和精准度是最关键的。
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金融行业应用信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。
有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。
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现在，从Web上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。
如今Connotate的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者IT架构人员也可以进行部署和操作。
详情见下文：•支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析•对市场变化的反应更加灵敏—通过实时地监控市场动态•为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源•加速产品上市—通过监控市场异常和机遇利用Web数据支持研究调查，以增加调查的质量和效率。
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过去使用Web爬虫的用户，会发现要花费很大的精力对收集的数据进行处理后，数据才会有意义。
与Web爬虫工具不同的是，Connotate能够抽取Web数据并转换为结构化数据格式（CSV、 XML、 XLS等格式）Connotate使用户不必等待季度报表或者成本昂贵的消费研究调查来进行投资决策。
Connotate使用户对数据抽取拥有最大的控制权。
无论数据集的保存期限是几天、几周、还是几个月，用户都可以精准地定位需要的数据，并获得实时的洞察。
金融行业应用案例-华尔街个案Connotate使用户对市场部门个体股票的微小动态都了如指掌，获得支持买方购买的可行性洞察。
华尔街一家投资机构欲更好地了解个别企业、企业产品销售情况和市场部门的微妙动态，其选择是是实时地收集操作数据，其目的是为了应对瞬息变化的股票市场做出更好的投资决策。
随之电子商务的大兴崛起，除了纯粹惯例地发布数据和季度报表，该企业抽取了不同企业、电子商务平台、博客和社交平台网站（Amazon和Crunchbase 等）上的Web数据。
该企业选择了Connotate实地部署的解决方案，在几周内就设定好预访问的网站，抽取营销活动、价格数据、库存情况和客户偏好选择等的数据。
利用这些数据为相应的金融趋势、金融活动和金融观点建立模型。
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•Connotate在电子商务上网页内抽取关于营销活动和库存情况的数据，然后只推送与上次抽取的数据相比有变化的数据—提供了清晰明了的定位信息。
•Connotate将抽取的数据转换和推送结构化数据，如CSV文件；将重点数据推送到分析应用程序中进行趋势分析“Connotate的解决方案为我们提供了产品价格、库存情况、广告话费、转换率、订单情况和其他重要的非结构化数据信息，而这些数据（用其他工具）是很难抽取的但是却是很有分析价值的。
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FactSet的客户要求数据是精准、实时和完整的。
随着Web数据量的不断增加，FactSet也在寻求能够加快数据抽取自动化程度的工具。
由于其业务的不断扩大，FactSet分析师更多对更新数据有更大的需求。
在使用Connotate之前，FactSet使用的是一种Web监控工具（带有少许的过滤功能）；一般分析师收到的35%的提醒信息是有效的。
因此，FactSet希望能够提高其数据抽取的效率并简化工作流。
自从选择了Connotate之后，数据提醒的有效率从35%上升到90%。
•FactSet选择的是Connotate的实地部署解决方案，他们利用下拉式菜单和便捷式点击页面管理和设置了成千上万个web Agents(Connotate数据抽取的工具)•Connotate使FactSet能够访问到一些没有宽带的偏远地方的数据•Connotate使FactSet在无需增加管理人员的数量的同时增加企业监控数量Connotate抽取的数据比我们之前使用的那套工具精准多了，推送的数据更加可靠、精准和便于使用。
-- Chris Clifford，FactSet的信息创建经理说道Conotate功能介绍：Connotate利用机器学习自动生成的高效代码和辅助配置，其数据抽取的工具称为Agent。
在Agents的指引下，用户能精准地获得需要的信息—Connotate在过滤了广告和无关信息的同时，将非结构化数据转化成为支持业务流程的可读性数据。
Connotate的解决方案相比于网页脚本工具要优越得多，由于网站格式不断变化，修整是一项很重要的工程，Connotate的解决方案具有较强的适用性。
各网站都在不断地更新。
优化解决方案，不但是为了精准地检测网页内容的变化，而且是为了更有效率地提高推送信息。
过滤垃圾信息和删除重复数据可使工作流取得更大成效。
部署选项Connotate能够满足用户的业务之需，并且适应今后的发展和变化。
而且，Connotate能够提供灵活实用的解决方案以满足用户具体的业务需求。
详情请访问：/detail2.php?id=1来自Datameer的解决方案大型零售银行为了量化资产风险和遵守监管报告的要求，如多德 - 弗兰克法案，这家一流的零售银行正在使用Datameer来验证数据的准确度和质量。
•银行贷款和分支数据以及财富管理数据集成，数据质量的举措是负责确保每一条记录是准确的。
这个过程包括对数据超过50个数据的理智和质量检查。
这些检查的结果，随着时间的推移的趋势，以确保数据损坏和数据域的公差不改变不利和被报告给投资者和监管机构的风险状况，审慎和符合监管要求。
Datameer之前，该银行采用Teradata和Netezza公司和建设数据集市，以分析数据的质量，使用他们的SAS应用。
这个过程是耗时和复杂，数据集市的做法没有提供数据的完整性需要确定整体数据质量。
金融机构为了提高客户保留和参与，这家领先的金融研究机构使用Datameer加快客户的使用情况分析和产品改进。
•基于Web的平台结合了全球性的公司具有强大的财务基本面分析，构思一代，为用户的工作流管理工具的信息和市场研究。
该公司的产品管理团队需要了解用户访问模式和产品互动的细节，以便更好地吸引和留住客户。
该公司此前使用OLAP多维数据集，存储和报告用户访问日志，客户数据和许可证信息。
他们拼命用一个4-6周的周转时间，提供新的或更新的数据。
因此，产品管理一直非常被动，他们的大部分时间花在管理报告的过程，而不是理解最终用户如何响应特性和内容。
该公司选择了Datameer加快洞察顾客使用，并加快新产品型号。
有了Datameer，产品经理现在可以快速地关联在用户的流量模式的变化（点击流）和事件的背景下，如新版本，A / B测试和故障，以确定哪些工作或不执行队列分析。
产品策略，现在可以迅速调整和改进Datameer释放产品经理的部署，把重点放在分析用户的使用模式，并创造新的产品模型，而不是建设报告。
Datameer简介数据快速集成将您的IT资源从数据管道中释放出来, 为IT和商业用户快速整合任何数据源。
数据自由化无ETL数据是观察事物的基础。
你掌握的数据越多，对事物的了解就会越深入。
因此，你不仅要掌握传统意义上的交易数据，而且还要掌握所有其它类型的数据，这样才可以完全了解客户，充分理解业务流程，提高业务绩效。
Datameer为了把所有数据整合到Hadoop，而不关注ETL和静态模式的局限性。
预建的数据连接向导关联所有常见的结构化和非结构化数据源，这就意味着，数据集成是一种简单的，分成三个步骤的过程：集成存储于哪里的数据、集成哪些数据、什么时候集成这些数据。
结构化数据包括：✓Oracle, DB2, MS SQL, MySQL等✓Teradata, Greenplum等✓XML, JSON, CSV等✓HBase, Cassandra非结构化数据包括：✓Twitter, Facebook, LinkedIn, Jive等✓Email✓LogFiles✓SaaS - CRM, GitHub, Jira, Zendesk等数据导入类型导入作业Datameer将所有数据以其原始格式直接导入到Hadoop。
