金融数据分析系统怎么选？可以从这三方面考虑

在信息时代向数据时代转变的过程中，数据的价值越来越受到重视，各行各业都在努力挖掘海量数据中包含的有价值的信息。数据不仅能反映公司的经营状况，还能为公司的经营和决策提供更科学、更准确的参考。

在这样的市场环境下，数据分析系统作为连接数据和企业的桥梁，可以通过一定的规格清晰地显示数据，因此数据分析系统受到各大小企业的追捧。

对于数据分析系统的应用最广，要求最严格，可以说是金融行业。数据分析系统在金融行业的应用释放了金融创新的活力和应用潜力。因此，许多与金融相关的企业开始筛选自己的金融数据分析系统。以下小编将总结数据分析系统的概念以及企业应该如何选择金融数据分析系统。

一、金融数据分析系统的概念

数据分析系统从众多外部系统中收集相关业务数据，集中存储在系统数据库中。系统通过一系列处理将所有原始数据转换为数据仓库的基础库；然后，通过业务需求将一系列数据转换为相应的数据市场，供其他上层数据应用组件进行专题分析或展示。

根据数据分析的及时性，数据分析系统一般可分为实时和离线两种类型。实时数据分析系统有很强的时效性保证，数据实时流动。离线数据分析系统更多地分析现有数据，对及时性的要求相对较低。

二、如何选择金融数据分析系统

金融数据分析系统的构建一般可分为三个环节：数据接入、数据处理和数据分析。因此，企业在选择数据分析系统时，可以直接从这三点进行比较和考虑。

1、数据接入

数据接入又称数据整合，简单来说就是将数据写入数据存储中。因为在企业中，数据可能分布在外部和内部，企业使用第三方系统产生的数据和一些公共数据，企业内部IT系统产生的数据。外部和内部数据通常是独立分布的，也就是我们经常听到的数据孤岛。这样的数据毫无意义。数据访问是将这些内部和外部数据集成到一起，并将这些数据集成到一起进行分析。

值得一提的是，国内知名品牌思迈特软件Smartbi在数据接入方面已经可以打通各种数据源，丰富的数据连接能力可以从各种数据源中捕获数据进行分析，除了支持常用的oracle、sqlserver、mysql等关系型数据库外，还可以从各种数据源中捕获数据进行分析。

2、数据处理

数据处理是对接入的数据进行数据清理和ETL建模，建立各种数据表之间的关系，如关联、聚合、添加等。

3、数据分析

数据分析是基于数据处理后的数据维度和数值的可视化分析，即基于OLAP的查询和分析，包括上卷、钻取、切片、转轴等操作。最终分析结果通过报告或仪表盘呈现，为业务人员和决策者的工作提供支持。

以上是金融数据分析系统的概念，以及企业在选择金融数据分析系统时可以考虑的三个方面的知识共享。

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