随着金融大数据技术应用，以及相关业务大数据应用不断创新，金融机构的数据分析和业务创新，以及数据安全如何深度融合，是当前金融机构信息化面临的重要挑战。
金融行业的信息化在众多异构系统和DT环境中，越来越重视可视化和业务关联性，在互联网化金融交易和大数据技术应用的背景下，相关数据采集、分析的技术需求演进出现了新的变化，那就是分别是分流调度管理技术和业务可视化技术。
目前，金融行业数据量巨大，是继互联网及运营商之后大数据产生最为庞大的热点行业之一，其中非结构化数据迅速增长，加上金融行业雄厚的资本背景，金融行业已经成了大数据应用的一片沃土。而放眼全球，金融行业也是大数据的应用重镇，无论从大数据应用综合价值潜力维度，还是平均数据量而言，金融行业大数据的应用综合价值潜力都非常高。
据不完全统计，2010年，美国金融大数据行业市场规模仅在3亿美元左右，随着时间的推移，大数据逐渐与金融业开始结合，从信贷领域向各个消费领域蔓延，市场规模也发生成倍的增长。截至2017年底，美国金融大数据行业市场规模已经达到了69亿美元左右，2010-2017年的年均复合增长率高达56.51%。
2010-2017年美国金融大数据行业发展规模
数据来源：经信委
2010-2017年欧洲金融大数据行业发展规模
数据来源：经信委
目前国内市场上还没有针对金融行业系统应用的专业分流器出现。迈普公司凭借多年服务于金融经验，适时推出了与国外品牌相媲美的“网视”系列网络“数据分流器”产品。三大硬件系列、八大核心功能，在金融行业“可视化运维”部署业务中获得了充分验证和应用部署，打开了国产专业化网络分流器的新篇章。
在中国经济走向新常态的转型中，在中国经济成为全球第二大经济体的发展中，在中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据全产业链加速形成。据贵阳大数据交易所统计，2015年中国金融大数据应用市场规模达到16亿元，预计这一数字在2020年将突破1300亿元，金融行业有望进入大数据的快车道时代。
2014-2020年中国金融大数据应用市场规模及增长率
数据来源：经信委
在未来，金融必将是数据驱动型的金融，大数据技术的广泛应用，对我国金融生态和金融格局必然会产生深刻的影响，大数据时代催生了众多新的金融服务模式，必将大大推动我国金融行业的发展，金融行业一定要紧抓时代机遇，拥抱大数据时代的金融创新与变革。（JP YZ）
【报告大纲】
第一章 全球金融大数据行业发展分析
1.1 美国金融大数据行业发展分析
1.1.1 美国金融大数据行业政策规划
1.1.2 美国金融大数据行业发展规模
1.1.3 美国金融大数据行业市场结构
1.1.4 美国金融大数据行业竞争格局
1.1.5 美国金融大数据行业前景与趋势
（1）行业趋势预测分析
（2）行业发展趋势预测
1.2 欧洲金融大数据行业发展分析
1.2.1 欧洲金融大数据行业政策规划
1.2.2 欧洲金融大数据行业发展规模
1.2.3 欧洲金融大数据行业市场结构
1.2.4 欧洲金融大数据行业竞争格局
1.2.5 欧洲金融大数据行业前景与趋势
（1）行业趋势预测分析
（2）行业发展趋势预测
1.3 日本金融大数据行业发展分析
1.3.1 日本金融大数据行业政策规划
1.3.2 日本金融大数据行业发展规模
1.3.3 日本金融大数据行业市场结构
1.3.4 日本金融大数据行业竞争格局
1.3.5 日本金融大数据行业前景与趋势
（1）行业趋势预测分析
（2）行业发展趋势预测
1.4 印度金融大数据行业发展分析
1.4.1 印度金融大数据行业政策规划
1.4.2 印度金融大数据行业发展规模
1.4.3 印度金融大数据行业市场结构
1.4.4 印度金融大数据行业竞争格局
1.4.5 印度金融大数据行业前景与趋势
（1）行业趋势预测分析
（2）行业发展趋势预测
第二章 中国金融大数据行业发展状况分析
2.1 中国金融大数据行业发展分析
2.1.1 中国金融大数据行业发展周期
2.1.2 中国金融大数据行业政策规划
2.1.3 中国金融大数据行业发展规模
2.1.4 中国金融大数据行业市场结构
2.1.5 中国金融大数据行业发展痛点
2.2 中国金融大数据行业竞争格局
2.2.1 行业现有竞争者分析
2.2.2 行业潜在进入者威胁
2.2.3 行业替代品威胁分析
2.2.4 行业上游议价能力分析
2.2.5 行业下游议价能力分析
2.2.6 行业竞争情况总结
第三章 金融大数据行业细分市场发展分析
3.1 银行业大数据市场发展分析
3.1.1 银行业大数据市场发展概况
3.1.2 银行业大数据产品结构分析
3.1.3 银行业大数据市场格局分析
3.1.4 银行业大数据市场趋势预测与趋势
（1）市场趋势分析
（2）市场趋势预测
3.2 证券业大数据市场发展分析
3.2.1 证券业大数据市场发展概况
3.2.2 证券业大数据产品结构分析
3.2.3 证券业大数据市场格局分析
3.2.4 证券业大数据市场趋势预测与趋势
（1）市场趋势分析
（2）市场趋势预测
3.3 保险业大数据市场发展分析
3.3.1 保险业大数据市场发展概况
3.3.2 保险业大数据产品结构分析
3.3.3 保险业大数据市场格局分析
3.3.4 保险业大数据市场趋势预测与趋势
（1）市场趋势分析
（2）市场趋势预测
3.4 信托业大数据市场发展分析
3.4.1 信托业大数据市场规模分析
3.4.2 信托业大数据产品结构分析
3.4.3 信托业大数据市场格局分析
3.4.4 信托业大数据市场趋势预测与趋势
（1）市场趋势分析
（2）市场趋势预测
第四章 金融大数据行业领先企业案例分析
4.1 国外金融大数据领先企业案例分析
4.1.1 IBM公司
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据核心技术
（3）企业金融大数据产品体验
（4）企业大数据业务经营情况分析
（5）企业金融大数据投融资分析
4.1.2 Teradata公司
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据核心技术
（3）企业金融大数据产品体验
（4）企业大数据业务经营情况分析
（5）企业金融大数据投融资分析
4.1.3 Oracle公司
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据核心技术
（3）企业金融大数据产品体验
（4）企业大数据业务经营情况分析
（5）企业金融大数据投融资分析
4.1.4 Palantir公司
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据核心技术
（3）企业金融大数据产品体验
（4）企业大数据业务经营情况分析
（5）企业金融大数据投融资分析
4.1.5 ZestFinance公司
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据核心技术
（3）企业金融大数据产品体验
（4）企业大数据业务经营情况分析
（5）企业金融大数据投融资分析
4.2 国内金融大数据领先企业案例分析
4.2.1 厦门华侨电子股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.2 神州数码信息服务股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.3 深圳市银之杰科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.4 北京奥维云网大数据科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.5 成都三泰控股集团股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.6 浪潮电子信息产业股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.7 北京东方国信科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.8 博彦科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.9 苏州工业园区凌志软件股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.10 浩云科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.11 杭州初灵信息技术股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.12 浙江核新同花顺网络信息股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.13 上海二三四五网络控股集团股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.14 恒生电子股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
1）企业主要经济指标
2）企业盈利能力分析
3）企业运营能力分析
4）企业偿债能力分析
5）企业发展能力分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.2.15 上海贝格计算机数据服务有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业技术资质能力分析
（3）企业金融大数据业务布局
（4）企业市场渠道与网络分析
（5）企业经营情况分析
（6）企业发展金融大数据优劣势分析
（7）企业投融资分析
4.3 互联网巨头金融大数据业务投资布局
4.3.1 谷歌金融大数据投资布局
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据产品体验
（3）企业金融大数据投融资分析
4.3.2 百度金融大数据投资布局
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据产品体验
（3）企业金融大数据投融资分析
4.3.3 阿里巴巴金融大数据投资布局
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据产品体验
（3）企业金融大数据投融资分析
4.3.4 腾讯金融大数据投资布局
（1）企业金融大数据业务布局
（2）企业金融大数据产品体验
（3）企业金融大数据投融资分析
第五章 金融大数据行业投资潜力与策略规划
5.1 金融大数据行业趋势预测分析
5.1.1 行业发展环境分析
（1）政策支持分析
（2）技术推动分析
（3）市场需求分析
5.1.2 行业趋势预测分析
（1）行业全球市场趋势预测分析
（2）行业中国市场趋势预测分析
5.2 金融大数据行业发展趋势预测
5.2.1 行业整体趋势预测
5.2.2 市场竞争格局预测
5.2.3 产品发展趋势预测
5.2.4 技术发展趋势预测
5.3 金融大数据行业投资潜力分析
5.3.1 行业投资热潮分析
5.3.2 行业投资推动因素
5.3.3 行业投资主体分析
（1）行业投资主体构成
（2）各投资主体投资优势
5.3.4 行业投资切入方式
5.3.5 行业兼并重组分析
5.4 金融大数据行业投资前景研究规划
5.4.1 行业投资方式策略
5.4.2 行业投资领域策略
5.4.3 行业产品创新策略
5.4.4 行业商业模式策略
图表目录：
图表1：美国金融大数据行业发展规模
图表2：欧洲金融大数据行业发展规模
图表3：日本金融大数据行业发展规模
图表4：印度金融大数据行业发展规模
图表5：中国金融大数据行业发展周期
图表6：中国金融大数据行业市场规模
图表7：中国金融大数据行业市场结构
图表8：中国金融大数据行业现有竞争者分析
图表9：中国金融大数据行业潜在进入者威胁分析
图表10：中国金融大数据行业替代品威胁分析
图表详见报告正文……（GY YX）
【简介】
中国报告网是观研天下集团旗下打造的业内资深行业分析报告、市场深度调研报告提供商与综合行业信息门户。《2019年中国金融大数据市场分析报告-行业深度分析与投资商机研究》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
