所謂大數據，是指多個來源和多種格式的大量結構化和非結構化數據。有兩個關鍵點：
一是大。即數據量要非常多，數量少了不叫大數據。
二是數據來自多種數據源，數據種類和格式豐富，不僅包括結構化數據，還包括半結構化和非結構化數據。
隨著大數據風暴的席卷，從各種各樣的巨量數據中，快速獲取有價值信息的大數據技術也應運而生。探碼DYSON大數據可以專業針對互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘。并靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，通過智能數據中心提供存儲與計算，利用網頁應用服務器和開放平臺服務器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平臺服務器居中調節，實現大數據的智能化分析，準確挖掘出所需數據。

如今，大數據對金融行業的幫助也隨著自身的不斷加強而變得更強。

精準營銷：在金融行業中大數據可針對客戶的行為數據評測出用戶的偏好和興趣以及結合市場推廣運作情況，從中分析客戶的個性特征、風險偏好，了解客戶的金融往來習慣及使用行為，進一步分析及預測客戶潛在的需求，從而優化企業的服務。

大數據風控：用已經發生的行為模式和邏輯來預測未來。通過分析歷史事件，找到其內在規律，建成模型，然后用新的數據去驗證和進化這個模型。

運營推廣：金融企業可以通過大數據監控不同市場推廣渠道的質量，進而對合作渠道進行調整和優化。借助大數據臺，全方位統計和預測企業經營和管理績效。基于產品和客戶交互數據進行建模，借助大數據平臺快速分析和預測再次發生或者新的市場風險、操作風險等。

輿情分析：通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關于銀行以及企業產品和服務的相關信息，并通過自然語言處理技術進行正負面判斷，及時發現和處理問題；對于正面信息，可以加以總結并繼續強化。同時，金融企業也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。

探碼DYSON大數據利用網頁應用服務器和開放平臺服務器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平臺服務器居中調節，實現大數據的智能化分析，準確挖掘出所需數據。在保證了實時大數據高速處理、穩定可靠的基礎上，為金融領域帶來更好的保障：

• 利用客戶數據發現新的交叉銷售和上漲機會。
• 簡化分析過程，消除對手動步驟，專業資源和整體復雜性的需求。
• 通過無縫的大數據集成，加強風險管理系統，提供更廣泛和更深入的數據分析和報告。
• 確保遵守法規，并迅速發現欺詐行為，以防止濫用和遏制洗錢。?
• 分析復雜的市場風險模型的行為，探索復雜的金融工具，并確定未來投資的預測。