大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。大數據時代將引發新一輪信息化投資和建設熱潮。大數據將在越來越多的細分行業中得到應用，證券行業作為金融行業的重要分支，由于其需要處理和分析的數據量異常龐大，因此大數據的應用前景非常廣闊，且國內已經有一些券商開始試水大數據應用。

民族證券的大數據應用就走在了行業前列。日前，中國民族證券總工程師馬光悌在采訪中表示，大數據建立在云計算的基礎之上，不僅可以提高數據的處理能力，而且可以增強數據的穩定性與安全性。他還認為，大數據應用將推動證券公司向客戶服務轉變，為客戶提供高效快捷、智能化的交易手段。

中國民族證券總工程師 馬光悌

大數據使交易更加高效、便捷

數據巨大的發展給人們帶來很多方便的同時，也帶來了很多的弊病，包括對海量數據的分析和存儲。馬光悌對記者表示，我們需要對大量數據非常快速的進行采集、分析、處理并得出結論。近年來，我國開始進行程式化交易，大數據技術的優勢逐漸顯現。在證券交易中，相比傳統交易方法，程序化交易變得更加高效、便捷，其中一種就叫做多頻交易。

其次，需要保持數據是鮮活的，在一段時間內不停的更新，一但在特定環境中沒有了相應的信息，最后數據的結構將會變的非常復雜，由原來的結構化數據變為半結構化數據甚至是非結構化數據，最終會導致工具變得非常復雜，才能適應現今大數據的結構。

大數據建立在云計算基礎之上

隨著數據量的不斷增長，證券行業正面臨著挑戰。馬光悌說，民族證券經過20余年的數據積累，數據的保存量變得異常龐大。在并購重組時，數據會面臨整合難題。

在業務發展方面，2012年5月，中國證券業創新大會召開，證券業監管松綁，提出了創新為主，市場多元化，開放金融界的發展思路。因此，由此導致的數據爆炸性增長會讓IT人員不知所措，這也就對技術提出了非常高的要求。通過接近人工智能化的模型和操作手段，可以對非結構化數據進行更好的處理。

他還表示，面對以高頻交易為代表新型交易對數據處理的要求時，我們面臨著人員培訓、思想認識等方面的難題。同時，對于隨著大數據結構的出現還伴隨著云計算、遠程交易、虛擬化等新技術應用等問題。

如今，整個行業面臨著越來越激烈的競爭，促使著證券公司IT建設加快步伐。馬光悌認為，大數據是建立在云計算的基礎之上。大數據技術的應用不僅提高了數據的處理能力，而且使得數據的穩定性與安全性都大大提高。

推動證券公司向客戶服務轉變

在技術架構方面，馬光悌指出，對于大數據應用，證券公司擁有龐大的客戶基數和設備，以往的處理方式則是遠遠不夠的。現在，通過Hive工具，可以采用數據倉庫的處理方式進行處理。Hive可以通過數據參考處理復雜計算，效率非常高，處理結構可以放到數據當中。

最后，馬光悌表示，在現今的證券行業中，技術人員正在逐漸從以往與交易的搏斗中轉向客戶服務，主要通過給客戶提供強有力的交易手段，例如高頻交易。另外，我們通過自身開發的數據中心，實現智能化交易，從而為客戶提供智能化參考。大數據的挖掘和應用將會給證券行業的發展提供新的發展思路。