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金融行业的大数据应用案例及解决方案新选.

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目录

来自Connotate的解决方案 .......................................................................................................... 2

金融数据聚集........................................................................................................................... 2 金融行业应用........................................................................................................................... 2 金融行业应用案例-华尔街个案 ............................................................................................. 4 用户案例:FactSet ................................................................................................................ 5 Conotate功能介绍: ..................................................................................................................... 6 来自Datameer的解决方案 ............................................................................................................ 8

大型零售银行 ........................................................................................................................... 8 金融机构 ................................................................................................................................... 8 Datameer简介 ................................................................................................................................. 9 来自Syncsort的解决方案 .......................................................................................................... 13

Syncsort为金融服务行业提供的解决方案........................................................................ 13 Syncsort的产品介绍 ................................................................................................................... 15

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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。

自动化Web数据监控和抽取功能,大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻,并向其用户推送所需的信息,自动化监控的解决方案能够做到:

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通过监控市场动态,利用内部变化监控和关键字搜索方式,提供实时的更新报表 通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预,大大提高了数据的精准度

通过选择性数据推送功能,向特定的管理员发出提醒,告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变

通过增加对金融文件的监控力度(自动化抽取),大大减少了成本

通过从世界各网站中收集精准的数据(语言不限)并转换成结构化数据,大大提高了数据收集的广度

通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据,提高商务和管理的灵活性

有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate,管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告,无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具

Connotate自动化监控所有数据源的数据,如银行网站等,下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式

Thomson Reuters(路透社)、 Dow Jones(道琼斯)、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate,用Connotate进行数据监控和抽取。

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。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据,和各种能够帮助预测分析的指标。

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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:

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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。

Connotate优越的自动化数据监控和抽取的解决方案能够让用户实时地发现公共资源的价值,大大增加其透明度以更好的支持研究调查和投资决策。

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。

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金融行业的大数据应用案例及解决方案新选.

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