第一，强化大数据的整合能力。这些既包括金融企业的内部整合，又包括与大数

Primero, fortalezca las capacidades de integración de big data. Estos incluyen tanto la integración interna de las compañías financieras como la integración externa con el alcance del big data. En la actualidad, existen diferencias en los estándares de datos de varios canales. Los datos de todos los ámbitos de la vida se encuentran en un estado de islas de información. Es necesario unificar los estándares y estandarizar el formato lo antes posible para lograr la integración integral de los datos. Además, frente a las características de big data e información, es necesario actualizar la tecnología de almacenamiento de datos y mejorar el proceso de extracción y conversión de datos. Segundo, fortalecer la tecnología de minería de datos y las capacidades de análisis. Desarrolle herramientas profesionales para grandes datos para negocios financieros, integre una gran cantidad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en un enlace de datos efectivo y brinde apoyo para la toma de decisiones. Tercero, establecer un equipo profesional. Este equipo no solo debe tener conocimientos técnicos de big data, sino también tener una buena comprensión financiera. No solo puede comprender la capacidad del modelado matemático y la minería de datos, sino también comunicarse libremente en el marco financiero.

En primer lugar, fortalecer la capacidad de consolidar big data. Estos incluyen tanto la integración interna de las empresas financieras como la integración externa con el alcance del big data. En la actualidad, existen diferencias en las normas de datos en varios canales, los datos de todos los ámbitos de la vida se encuentran en el estado de los silos de información, y es necesario unificar los estándares, estandarizar los formatos y lograr la integración integral de los datos tan pronto como sea posible. Además, frente a las características a gran escala de la información de big data, pero también para mejorar la tecnología de almacenamiento de datos, mejorar la extracción de datos, la conversión y otros aspectos del proceso. En segundo lugar, fortalecer la tecnología de minería de datos y las capacidades de análisis. Desarrolle herramientas de experiencia en big data para el negocio financiero, consolide grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en cadenas de datos eficaces y brinde apoyo a la toma de decisiones. En tercer lugar, la creación de un equipo profesional. Este equipo no sólo tiene la alfabetización técnica del big data, sino que también tiene una buena comprensión financiera, no sólo para captar las capacidades de modelado matemático y minería de datos, sino también en el marco financiero para comunicarse libremente.

En primer lugar, fortalecer la capacidad de integración de grandes datos.Esto incluye tanto la integración interna de las empresas financieras como la integración externa con una amplia gama de datos.Las normas actuales para los datos varían de una fuente a otra y los datos de todos los sectores están aislados de la información.Además, en vista de las grandes características de la información de datos, es necesario mejorar la tecnología de almacenamiento de datos y los procesos de extracción, conversión, etc.En segundo lugar, fortalecer la capacidad técnica y analítica de extracción de datos.Elaborar un instrumento amplio y especializado en datos para las operaciones financieras que integre una gran cantidad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en una cadena de datos eficaz y proporcione apoyo para la adopción de decisiones.Tercero, crear equipos profesionales.Este equipo no sólo debe tener un buen conocimiento técnico de los datos, sino también un buen entendimiento financiero de la capacidad no sólo de modelización matemática y extracción de datos, sino también de comunicarse en el marco financiero.<br>