大数据能否终结老鼠仓时代

今天可能面临沉重抛压。再加上现阶段市场风格分化严重，存量资金可能进一步撤离面临监管风险的小盘题材股。“大数据”神器令“老鼠仓”打颤证监会发力或引发庄家恐慌。大数据时代的到来，彻底改变了监管部门可以使用的调查和取证手段。各种内幕交易、“老鼠仓”以及操纵股价的行为，面临越来越大的违规风险。

大数据从哪里来，到哪里去？我们该如何适应大数据时代的战略和行动？又该对未来大数据抱着何种期许？书中集中展示的多个案例，揭开了大数据的神秘面纱，也给读者们带去诸多启发和思考。

大数据助银行提高征信水平和风险监控能力

大数据技术手段的应用，为现有征信体系建设提供了很好的补充和强化作用。当前一些企业所做的尝试表明，大数据可以帮助银行提高征信水平和风险监控能力。首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。

交易数据是银行大数据中的另一重要组成部分。这包括所有的银行业务交易记录，如存款、取款、转账、贷款发放和偿还等。通过对这些数据的实时分析，银行可以实时监控业务运营状况，提高风险防控能力。同时，交易数据也有助于银行优化业务流程，提高服务效率。

大数据分析：大数据技术能够帮助银行全面、准确地获取和分析客户信息，提高信用评估的准确性和有效性。通过对历史交易数据的深度挖掘，银行可以识别出潜在的欺诈行为和异常交易模式，从而提前采取应对措施，降低风险。人工智能与机器学习：这些技术能够助力银行建立更加灵活和智能的风控模型，实现风险的实时监控。

互联网大数据时代企业面临的挑战

1、带宽挑战：随着互联网的广泛应用和各类高带宽需求的应用程序的增加，网络带宽需求不断攀升。解决之道涉及提升网络基础设施，例如增强网络设备的处理能力、采用更高效的数据传输协议等。 数据隐私挑战：大数据时代的到来使得个人和企业隐私数据面临被泄露和滥用的风险。

2、大数据时代面临挑战的应对策略：合理获取数据 在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。

3、对运营商来说，数据爆发性增长后，带来的收入并未改观，因此，运营商面临着数据流的附加值被互联网公司赚走的挑战，同时面临沦为管道化的尴尬，如何利用好运营商手中的大数据，成为需要面对的问题。

4、当前，随着互联网+、大数据、云计算、移动互联网等新技术兴起，特别是大数据技术创新应用，使我们具备了对海量数据的处理和分析能力，数据驱动的时代已经来临。与此同时，数据汇聚、数据分析等带来的安全问题也给我们带来前所未有的挑战。从国家层面而言，大数据已经影响到国家安全的方方面面。