庞博_分布式闪存数据库与图数据库的金融行业应用实践
分布式数据库基础与应用
分布式数据库基础与应用《分布式数据库基础与应用》想象一下，你走进了一家超级大的图书馆。
这个图书馆可不是一般的大，它有好多好多的分馆，分布在城市的各个角落，就像星星散落在夜空里一样。
而我呢，就是这个图书馆里的一个小小管理员，你可以把我叫做小李。
这个图书馆的藏书那叫一个海量啊，各种各样的书籍堆积如山。
要是把这些书都堆在一个小房间里，估计那个房间得像个超级大仓库，而且找起书来肯定是一场噩梦。
这时候，分布式数据库的概念就有点像这个大图书馆的管理模式了。
有一天，来了一位戴着眼镜，看起来很有学问的老先生，他来寻找一本非常古老的历史书籍。
我在总馆的查询系统里找了一圈，发现这本书不在总馆，而是在一个偏远分馆里。
这个查询系统就像是分布式数据库的管理中心，它知道每一本书（类比数据库中的数据）大致的存放位置。
我告诉老先生：“您要的书不在咱们这儿呢，在城那头的分馆。
不过您别担心，我可以联系那边的同事，让他们把书给您送过来，或者您也可以亲自去取。
”老先生有点惊讶：“怎么这么麻烦呀？不能都放在一起吗？”我笑着解释：“如果都放在一起，那这个图书馆可就乱套啦。
就像您家里，如果把所有东西都堆在一个小角落里，找东西的时候不得翻个底朝天呀？现在这样，每个分馆管理一部分书籍，各自都井井有条，就方便多啦。
”分布式数据库也是这个道理。
它把数据分散存放在不同的地方，这些地方可以是不同的服务器，就像图书馆的分馆一样。
这样做有很多好处呢。
比如说，数据量太大了，一个服务器根本装不下，就像图书馆的书太多，一个小房间放不下一样。
而且，当很多人同时要查询数据的时候，如果只有一个服务器，就像只有一个小窗口办理借书还书手续一样，肯定会堵得水泄不通。
但是分布开了之后，大家可以从不同的“分馆”获取数据，速度就快多了。
再来说说分布式数据库的应用吧。
你有没有在网上购物的经历呢？当你在浏览商品的时候，那些商品的图片、介绍、价格等信息就是从分布式数据库里调出来的。
你想啊，购物网站的商品有成千上万种，要是都放在一个数据库里，那这个数据库得多累啊，估计早就罢工了。
区块链技术应用实务PPT项目五-区块链运行技术
解决用户身份识别和安全访问的问题
任务或数据的接收和识别,判断是否需要向控制层请求分析或处理,接收控制层的反馈结果
通过感知层和记录层存取数据或任务,经过计算、分析或处理,将结果反馈给感知层进行处理或者记录层进行记账存储
存储或验证数据
三 区块链技术核心
(一)区块+链数据结构
区块
1
(1)用于连接前面的区块、索引自父区块哈希值的数据。 (2)挖矿难度、时间戳、Nonce(随机数,用于工作量证明算法的计数器,也可理解为记录解密该区块相关数学题的答案的值)。 (3)能够总结并快速归纳校验区块中所有交易数据的Merkle(默克尔)树根数据。
区块的形成过程
“区块+链”结构提供了一个数据库的完整历史。从第一个区块开始,到最新产生的区块为止,区块链上存储了系统全部的历史数据,提供了数据库内每一笔数据的查找功能。区块链上的每一条交易数据,都可以通过区块链的结构追本溯源,一笔一笔进行验证。
区块+链
区块+链=时间戳,这是区块链数据库的最大创新点。区块链数据库让全网的记录者在每一个区块中都盖上一个时间戳来记账,表示这个信息是这个时间写入的,形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库。
一 区块链的发展阶段和意义
(一)区块链的发展阶段
(1)区块链1.0:以比特币为代表的可编程货币。 (2)区块链2.0:基于区块链的可编程金融。 (3)区块链3.0:区块链在其他行业的应用。随着区块链技术的进一步发展,其“去中心化”功能及“数据防伪”功能应用范围将逐渐扩大到整个社会。
(二)区块链的意义
难点
学习重难点
目录
任务13 区块链运行技术概述
区块链是继蒸汽机、电力、信息和互联网技术之后,最有潜力触发第五轮颠覆式革命浪潮的核心技术之一。区块链不是应对数据和资产交易中出现的所有问题的一站式解决方案,它不能“一招通吃”数字化用例。我们必须了解区块链及其属性,并确定具有针对性的、可用的运行解决方案。
知识图谱技术在金融领域的应用
知识图谱技术在金融领域的应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱技术逐渐成为金融领域中的热门应用。
所谓知识图谱，指的是将各种实体和概念之间的关系抽象出来，形成具有结构化的知识图谱。
利用知识图谱技术，可以更加高效地理解和利用金融数据，提升金融业务的效率和精确度。
一、知识图谱技术的基本概念知识图谱是一种以实体为中心的关系网络，它将各种实体之间的关系以及实体的属性、类型等信息进行抽象，形成高度结构化的图谱。
知识图谱的组成要素包括：实体、属性、类型和关系等。
其中，实体是指现实世界中的对象，如人物、公司、产品等；属性是实体的某些特征，如人物的性别、公司的地理位置等；类型是对实体进行分类的方式，利用类型可以将一类实体进行归类；关系是实体之间的连接，描述实体之间的语义关系，包括同义、上下位、属于等等。
二、知识图谱技术在金融领域的应用1.金融风险管理金融风险管理是金融业中一项重要的工作。
知识图谱技术可以通过大量的数据进行模型分析，快速地进行风险评估，并建立风险管理模型。
利用知识图谱技术，可以将不同实体之间的关联性进行分析，识别出潜在的风险因素，从而制定出相应的风险管理策略。
2.金融产品推荐金融机构可以通过利用知识图谱技术，建立个性化的金融产品推荐系统。
该系统可以利用用户的属性、历史交易信息、社交网络信息以及其他相关信息，建立用户画像，从而向用户推荐符合其需求的金融产品。
3.金融市场预测金融市场中的数据量庞大，使用传统的分析方法难以满足日益增长的数据需求。
而知识图谱技术可以挖掘金融数据之间的潜在联系，通过对金融机构、公司、行业等信息进行分析，预测市场趋势，识别潜在投资机会，提升金融机构的决策能力。
4.金融反欺诈金融诈骗一直是金融领域中的一大难题。
利用知识图谱技术，可以将相关标签与金融数据进行关联，并建立反欺诈模型。
利用这个模型，可以识别和预防金融欺诈行为，保障金融机构和客户的安全。
三、知识图谱技术的优势知识图谱技术相较于传统的数据分析方法具有以下优势：1.结构化数据传统的数据挖掘算法是基于无结构性的数据挖掘，而知识图谱技术可以将大量的数据进行结构化存储和分析，更好的了解金融领域的实体和关系。
知识图谱在金融行业中的应用
知识图谱在金融行业中的应用随着人工智能和大数据的不断发展，知识图谱技术逐渐成为各行业的热门话题。
在金融行业中，知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地管理客户信息和风险控制，还可以促进金融创新和数字化转型。
一、知识图谱在金融客户管理中的应用对于金融机构来说，客户管理一直是一个非常重要的问题。
现在，随着知识图谱技术的应用，金融机构可以更加全面地了解客户信息。
通过建立客户画像和客户关系网络，金融机构可以深入了解客户的需求，以此为基础提供更加符合客户需求的服务和产品。
同时，知识图谱技术还可以帮助金融机构更好地识别和管理风险。
通过将企业和客户信息整合到一个知识图谱中，金融机构可以更加清晰地了解其业务风险。
同时，对于非常时期的风险应对，知识图谱也可以为金融机构提供更加有效的工具。
二、知识图谱在金融创新中的应用随着金融行业的不断发展，金融创新已经成为行业的一个重要趋势。
而知识图谱技术的应用，则促进了金融创新的发展。
首先，知识图谱技术可以帮助金融机构更好地进行数据挖掘。
通过将各种数据整合到一个知识图谱中，金融机构可以更加精确地分析数据，以此为基础提供更加符合客户需求的服务。
同时，知识图谱技术也可以帮助金融机构更好地进行人工智能的应用。
通过将各种数据整合到一个知识图谱中，金融机构可以更加有针对性地制定人工智能策略。
同时，对于人工智能技术的模型解释，知识图谱技术可以提供更加重要的帮助。
三、知识图谱在数字化转型中的应用对于金融机构来说，数字化转型已经成为一个必要的趋势。
而知识图谱技术的应用，则可以更好地推动数字化转型的发展。
首先，知识图谱可以帮助金融机构更好地进行数据的整合和管理。
通过将各种数据整合到一个知识图谱中，金融机构可以更加清晰地了解其业务情况。
同时，对于数据的分析和挖掘，知识图谱也可以提供更加有效的工具。
其次，知识图谱还可以帮助金融机构更好地进行业务流程优化。
通过将各种业务过程整合到一个知识图谱中，金融机构可以更加清晰地了解各个业务环节的情况。
金融科技知识图谱
金融科技知识图谱
金融科技知识图谱是一个以金融科技领域相关信息为核心内容的知识图谱。
它是一个以技术领域知识库和行业知识库为基础，以知识资源建模和多维关系推理为核心的金融科技数据库和平台。
它由包括金融信息学、金融应用和数据科学等底层技术和相关领域知识融合而成。
首先，金融科技知识图谱拥有丰富的知识资源。
它集中了大量金融领域知识，包括金融危机预测、金融投资分析和金融管理等。
此外，它还包含技术领域知识，如网络安全、监管技术等，能够在不同金融应用方面有所帮助。
其次，金融科技知识图谱的核心技术是知识资源建模和多维关系推理。
它能够将知识从一维的存储方式转变为多维的数据模型，有效的利用大量的知识数据，并将其转换为多维的结构化信息和传递效果。
它还可以收集金融大数据，实时分析和检测投资策略，并预测未来趋势和风险。
最后，金融科技知识图谱也可以提供金融工作者和开发者可以使用的专业性工具和仪器，从而更加方便和快捷地完成与金融科技相关的任务。
例如，它可以帮助金融专业人员在财务分析、客户关系管理、风险绩效管理等方面实现更高的效率。
总而言之，金融科技知识图谱既拥有丰富的知识资源，也提供了多维关系推理和技术支持，是今天金融行业中应用得最为广泛的一种知识图谱。
它可以极大地提高金融行业的工作效率，
帮助金融专业人员更好地理解金融市场和风险，并实现更高效的金融管理。
金融业中的知识图谱技术应用
金融业中的知识图谱技术应用随着数据时代的到来，越来越多的数据被积累和利用，金融业也不例外。
为了更好地管理和利用这些数据，知识图谱技术得到了广泛应用。
知识图谱通过将各种数据、信息和知识有机整合，形成真正意义上的知识网络，极大地提高了数据的利用价值。
一、金融业中的知识图谱技术金融业是信息密度最大、资源最丰富的领域之一，而知识图谱技术的应用可以更好地解决金融业面临的问题。
知识图谱技术可以将金融交易数据、用户画像、信用记录、市场行情等各种信息进行整合、交叉和分析，构建出全面的数据模型和知识图谱，为金融机构的风险控制、智能投资等方面提供了可靠的支撑。
二、知识图谱在金融风控中的应用金融风控是金融业必备的一项关键技术。
知识图谱在风控中的应用主要包括以下方面：1.数据分析：知识图谱可以将金融机构的数据整合和分析，形成更详细、丰富的数据模型，帮助机构更好地发现潜在的风险隐患。
2.风险预警：通过对用户、交易、资金等多种风险数据的整合和分析，知识图谱可以分析出客户信用度、交易风险等方面的问题，并及时提醒金融机构进行风险控制。
3.反欺诈：借助知识图谱技术，金融机构可以根据用户交易行为和历史记录，建立反欺诈模型，尽早发现欺诈用户，从而减少风险损失。
三、知识图谱在金融行为合规方面的应用金融行为合规是保证金融市场秩序和稳定的重要手段。
知识图谱可以在金融行为合规方面的应用主要包括以下方面：1.监管合规：知识图谱技术可以帮助金融机构更好地理解监管合规法规，在金融交易中充分考虑法律法规，从而更好地保证市场秩序和金融稳定。
2.资产管理：知识图谱可以将资产组合进行分析和整合，帮助金融机构更好地进行资产管理和风险控制。
3.反洗钱：知识图谱可以整合用户的个人资料、交易行为和历史记录等多方面信息，建立反洗钱模型，减少洗钱等违法行为的发生。
四、知识图谱在金融投资领域的应用知识图谱技术在金融投资领域的应用主要包括以下方面：1.个性化投资：基于知识图谱的分析，金融机构可以建立用户画像，为用户提供个性化的投资方案。
数据交易所里在干啥
数据交易所里在干啥目录1. 什么是数据交易所？ (2)1.1 概念简介 (2)1.2 数据交易所的模式 (3)1.3 数据交易所的发展趋势 (4)2. 数据交易所的功能 (6)2.1 数据供求匹配 (7)2.2 数据安全与隐私保护 (8)2.3 数据质量评估 (9)2.4 数据交易流程 (10)3. 数据交易所的参与方 (12)3.1 数据提供方 (13)3.1.1 商业企业 (15)3.1.2 研究机构 (16)3.1.3 个人用户 (17)3.2 数据需求方 (18)3.2.1 商业企业 (19)3.2.2 行业联盟 (20)3.2.3 研究机构 (21)4. 数据交易所的应用场景 (22)4.1 商业场景 (23)4.1.1 市场营销和精准广告 (24)4.1.2 产品研发和市场洞察 (26)4.1.3 风险管理和欺诈检测 (27)4.2 研究场景 (29)4.2.1 科学研究和数据共享 (30)4.2.2 社会调查和公共政策分析 (32)5. 数据交易所面临的挑战与机遇 (33)5.1 数据安全与隐私保护 (35)5.2 数据标准化与互操作性 (36)5.3 监管政策与法律框架 (38)5.4 技术发展与创新 (39)1. 什么是数据交易所？数据交易所是一个专门用于促进数据流通、交易与共享的平台。
在这个虚拟的市场中，数据拥有者和数据需求者能够基于数据市场规则，安全、合规、有效地进行数据交换和交易。
数据交易所不仅仅是技术的实现，更是数据管理和治理创新的产物，它的目的在于解决数据分散、孤岛化问题，推动数据要素市场化。
该平台通过搭建一个数据商品化的市场机制，将数据资产的价值明确化和可交易化，从而为数据市场赋予更强的流动性和活跃度。
数据交易所还具有严格的安全保障和隐私保护措施，确保数据在整个交易过程中的安全性和隐私性。
在数据交易所运作过程中，还会依据一套系统的数据确权和定价机制，确保各参与方利益的平衡，促进数据产业的健康发展。
金融知识图谱技术在银行业的应用探索
金融知识图谱技术在银行业的应用探索作者：沈栋王巧燕陈波来源：《新金融世界》2019年第12期随着人们对掌握事物全貌和关联性分析需求的日渐增长，知识图谱在学术界与工业界掀起了一股研究与应用的热潮。
知识图谱是一个基于图模型实现多源异构和互联数据建模与应用的整体解决方案。
遵循万物互联的理念，通过用顶点表示实体、边表示关系，以符合人类认知的方式对现实世界进行概念建模，将人类世界爆发式增长的海量多源异构数据沉淀为知识，建立了各种知识服务，同时提供了基于图技术的高链接关系挖掘和关联性知识推理。
知识图谱基本概念知识图谱。
知识图谱（KG，Knowledge Graph）是指用于提升搜索引擎性能的一个多源知识库。
相比于传统知识库，KG强调使用图模型中的节点和边来分别描述关联知识的概念和关系，使得知识可以使用图论、图计算、图学习等进行深度查询、关系计算分析和链接预测。
通用知识图谱与行业知识图谱。
继KG概念被提出之后，世界各大互联网公司纷纷布局了知识图谱，主要应用于语义搜索、个性化推荐、智能问答和关系决策等领域。
而随着知识图谱在行业应用的不断探索落地，知识图谱分化出通用知识图谱和行业知识图谱的概念。
通用知识图谱更类似于百科全书，面向全领域，比较著名的有Freebase、Wikidata、Yago、DBPedia等;行业知识图谱面向特定领域，如金融、公安、电商等。
两者在构建流程和应用要点上存在较大差异，通用知识图谱侧重于图谱的构建技术，是从海量非结构化数据中进行实体与关系的抽取、融合;行业知识图谱则侧重于图谱的应用场景，是在知识图谱之上应用知识计算与推理技术，进行业务场景的落地。
金融知识图谱核心技术内容。
作为行业知识图谱，金融知识图谱的核心技术在于图引擎，图引擎包含了图存储、图计算、图算法和图可视化四个核心层级。
图存储层实现了将数据以图结构存储于以图模型指导设计的图数据库载体中，同时提供图数据的增删改查操作的能力，根据存储方式不同，图数据库又可以划分为原生图和非原生图;图计算层将复杂而专业的图的迭代式计算过程进行抽象并封装成接口暴露给外部，使得图的计算变得简单易用;图应用建模层承载了场景建模所需的基础图算法和在其基础上构建的自定义模型;图可视化层封装了图高效渲染和友好交互的技术框架。