金融交易数据有哪些

星环大数据基础平台
在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等
金融风控
金融风控智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智 能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用 案例,结合自主研发的多元异构金融知识图谱,为金融行业客户提供端到端一站式智化风控解决方案。

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数据模型支持:金融交易数据有着多种形式和结构的储存要求,因此金融交易数据库需要做到多样化的数据支持,能够与多种数据库格式的接口进行交互,满足不同业务场景的需求。金融交易数据库广泛应用于证券、期货、外汇金融交易数据库是一种特殊的交易数据库,主要用于金融交易领域的数据管理和处理。金融交易数据包括很多信息,如成交价格、成交数量、成交时间、开平仓标志、货币种类等,需要高效、准确地进行存储和处理。金融交易数据库需要具备以下几个特点:高可靠性:金融交易数据涉及大量的资金交易,因此数据的可靠性和安全性是至关重要的。金融交易数据库需要具有高可靠性和高安全性,能够防止数据的丢失和篡改。高效性:金融市场时刻处于变化之中,数据的实时性和效率也是非常重要的。金融交易数据库需要具有高效的数据存储和查询功能,保证数据的及时响应和高速处理。ACID特性:金融交易数据需要满足ACID特性,保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性,确保数据的正确性和完整性。可扩展性:金融交易数据的量和复杂度都会随着金融市场的快速变化而增长,因此金融交易数据库需要具有高可扩展性,能够在不断变化的市场需求下进行水平和垂直扩展。多样化
时序数据与关系型数据有较大差异:1、时序数据的明显特征是具有唯一的时间戳,并按照时间戳大小进行排序。以时间戳作为唯一标识进行区分,这是和关系型数据大的区别。关系型数据通常有其他字段作为唯一标识,如科技大数据产品生态设计与实施,具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点,可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。学生的数据通常使用学号作为标识进行区分。2、时序数据不关心关系,比如在汽车追踪应用中,我们需要了解车主的个人属性,例如年龄、职业等等。因此,不存在与车主相应的数据表关联。3、时序数据在不断增长,每个时间粒度都会产生新的数据。因此,时序数据数据量是持续呈线性增长趋势,会持续产生海量数据数据量庞大。而关系型数据的增长通常不是随时间持续增长的,比如,一所学校的学生数据量在一段时间内通常是相对稳定的。4、时序数据很少有更新操作。一旦某个时刻的测量值被记录,它将不会再被更改,因此几乎不需要对时序数据进行更新。比如,温度传感器在一个测量周期内只会记录一次温度值。对于关系型数据,则是已有的数据经常发生更新
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时序数据
时序数据库是一种以具有时间标签特征(按照时间顺序变化)的数据作为基本存储和处理单元的数据库,主要应用于金融交易数据分析、传感器数据分析等场景。时序数据库是一种以时间序列数据为基础的数据库管理系统序列数据进行高效的查询和分析,以满足行业内的需求。在金融交易领域,时序数据库的应用非常广泛。股票、期货市场中的交易数据具有极高的时效性、时序性和大量性,对于海量的股票交易数据进行分析,时序数据库可以库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库,产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施,具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点,可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。对历史数据进行综合性的查询和分析,为数据分析师们准确预测股票走势和风险提供了支持。在工业生产领域,时序数据库也能发挥重要作用。在制造过程中,有很多工业机器和设备会不断产生各种类型的数据,如温、压、力等,主要用于管理大量、快速、有序的时序数据。时间序列数据通常具有时间维度和数值维度,比如股票的价格变化、气象站的气温和湿度、工业生产过程中的传感器数据等等。不同于传统的关系型数据库,时序数据库专注于对时间
金融智能算法交易平台:金融风控的智能护盾金融科技新时代:智能算法交易平台崛起随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的深度融合与创新应用,金融智能算法交易平台应运而生。它利用先进的算法模型和强大的计算能力,能够对海量的金融数据进行实时分析和处理,从而实现自动化、智能化的交易决策和执行。如今,智能算法交易平台已经广泛应用于股票、期货、外汇、债券等多个金融市场领域。在股票市场中,它可以通过对公司财务数据一个智能的金融大脑,能够自主学习和分析市场数据,做出精准的交易决策。机器学习算法是平台的核心驱动力之一,它通过对大量历史数据的深度挖掘和分析,让计算机自动学习数据中的规律和模式,从而实现对市场趋势的预测和非结构化数据方面表现出色。在金融领域,深度学习可以用于分析新闻资讯、社交媒体评论等文本数据,从中捕捉市场情绪的变化,挖掘潜在的市场信息,为交易决策提供更全面的依据。自动化机器学习也是智能算法交易平台的金融业务中,信用风险是金融机构面临的主要风险之一,它直接关系到金融机构的资金安全和收益。智能算法交易平台利用先进的算法,对客户的多维度数据进行全面、深入的分析,从而实现对客户信用风险的准确评估。这些数据
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金融数据分析
可以全面评估投资组合的业绩表现。算法交易算法交易金融数据分析在交易领域的创新应用,它借助计算机程序和数学模型,实现了交易决策的自动化和智能化。在算法交易中,数据分析扮演着核心角色,它为交易策略的制定执行能力使得算法交易能够抓住市场中的瞬间机会,避免因人为反应迟缓而错失良机。客户行为分析客户行为分析是金融数据分析在客户关系管理领域的重要应用,它通过对客户的交易数据、偏好数据、行为数据等进行深入分析金融数据分析:数字背后的金融智慧在当今数字化时代,数据已成为金融领域的核心资产。金融数据分析,作为解锁这些数据价值的关键钥匙,正日益彰显其重要性。简单来说,金融数据分析是指运用统计、数学、计算机科学等多学科方法,对金融市场中产生的各类数据,如股票价格、债券收益、汇率、财务报表数据等进行收集、整理、分析和预测的过程。金融数据分析就像是金融领域的“智慧大脑”,它能从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息,为金融决策提供有力支持。通过对历史数据的深入分析,它可以帮助投资者识别市场趋势,预测股票价格走势,从而制定更合理的投资策略;对于金融机构而言,金融数据分析能够助力其进行精准的风险评估,提前发现潜在
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金融机器学习
核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据,如财务数据交易数据、市场数据、社交媒体数据等,运用机器学习的算法,从中发现隐藏的模式和规律,并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面,金融机器学习可以金融机器学习是将机器学习应用于金融领域,通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法,可以在短时间内对大量的数据进行分析,帮助投资者更好地理解市场动态和趋势,制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面,金融机器学习可以通过数据关联来检测欺诈行为,提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分,提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化,金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。分析和预测,实现风险分析和预警。在信用评估方面,机器学习可以自动化信用评分的过程,并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时,在反欺诈方面,机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数据
,KunDB单机TPC-C达到188万tpmC,同时性能扩展比超90%,可实现Oralce和MySQL的国产化替代,满足企业关键业务处理、高并发查询、分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景,在金融、政务交易数据库是专门用于支持大规模事务处理(OLTP)的数据库系统。它主要用于存储和管理各种类型的交易数据,如订单、支付、库存、客户等。星环分布式交易数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易数据库,具备高度兼容Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性,为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用,为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用的国产化数据库产品。KunDB以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证,为用户提供高并发、高性能、高可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态,助力企业打造自主可控数据平台。在近日的向星力•未来数据技术峰会上,KunDB正式发布3.2版本,高兼容、高可用、一体化等六大关键能力重大升级,为用户提供稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。
金融交易。在金融行业,数据的可靠性和实时性是至关重要的,因此需要高可靠性、高性能、高并发性的交易数据库来保障交易的正确和及时处理。电子商务行业:交易数据库能够支持电商平台进行大量订单的处理和管理交易数据库广泛应用于需要高可靠性、高并发性、强数据完整性和可扩展性等需求的场景,包括但不限于以下应用场景:金融行业:交易数据库能够支持金融机构进行大量交易的处理和管理,包括股票、外汇、衍生品等多玩家在线游戏的需求。交易数据库在需要高可靠性、高并发性、ACID特性、强数据完整性和可扩展性等要求的场景下得到广泛的应用,涵盖了金融、电商、物流、医疗、游戏等诸多领域。星环分布式交易数据,包括订单支付、物流配送、库存管理等。在电商行业中,交易数据库需要能够承受高并发的访问请求,保证数据的一致性和事务的正确处理。物流行业:交易数据库能够支持物流企业的大量订单管理、路线规划和配送等工作。在物流行业,交易数据库需要具有高效、稳定的数据处理和管理能力,以便及时地响应用户的需求。医疗行业:交易数据库能够支持医疗机构进行电子病历的存储、管理和查询。在医疗行业中,交易数据库需要能够确保
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...