金融市场数据格局变化 - 金融市场数据格局正经历深刻变革 主要驱动因素包括数据量增加 数据类型扩展以及对实时洞察需求上升 [1] - 传统数据管理方法存在孤立 低效 成本高昂等问题 部分工作流程依赖手动操作和Excel插件 [4] 行业新特征 - 数据源激增 企业需整合更多供应商数据 同时结合自有数据和第三方数据 [5] - 数据多样性上升 需处理结构化 非结构化和半结构化数据 包括ESG数据 私募市场数据 研究报告等 [5] DaaS解决方案 - DaaS框架通过开放灵活技术集成第三方和自有数据源 确保数据完整性 关联性 并定制输出至下游工作流程 [7] - DaaS提供灵活性 可扩展性和成本效益优势 减轻数据管理负担 无论数据位置或基础设施类型 [6] DaaS对金融市场参与者的价值 - 支持实时洞察 融合不同类型数据以近乎实时方式获得新见解 [11] - 利用云计算 API和AI技术重塑数据访问 处理与分析方式 [11] - 帮助企业应对日益复杂的数据监管要求 增强合规性 [11] 实施DaaS的行动框架 - 第1步 明确目标 识别数据 技术和应用场景以推动DaaS采用 [12] - 第2步 评估现有基础设施 包括优势 局限性和相关成本 [13] - 第3步 识别DaaS要求 评估延迟 数据标识转换 安全隐私等关键领域 [14] - 第4步 设计和实施 通过概念验证测试可行性 分阶段推广确保系统集成 [15] - 第5步 优化和评估 持续监控运行效果及对下游工作流程的影响 [18] DaaS实施效果 - 提高数据质量和一致性 解决数据质量问题 [17] - 加快上市速度 减少数据集成和处理时间 [17] - 增强透明度 提高数据使用率和成本可见性 [17] - 提升效率和可扩展性 优化资源配置 [17] - 简化数据架构 提供无缝集成和通用数据连接 [17] - 赋能终端用户 促进数据使用的普及与民主化 [17] 金融市场数据管理未来趋势 - DaaS是构建数据管道的关键推动力 将帮助公司实现数据架构现代化 提高效率并推动创新 [19] - 通过互联数据生态系统打破数据孤岛 为AI和机器学习集成打下基础 支持高级分析和自动化 [21] - 无缝访问高质量数据将促进新产品和服务开发 [21]