随着网络金融时代的到来，无论是FRM还是CFA，FINTECH的内容越来越被重视。可冒着仙气儿的FINTECH维度太高，咱们普通考生三维的大脑好像都摸不到边儿啊？但唯一可以确定的是，如果对这个方面没有真正的了解，只是佛系、靠蒙，以后就真的说不过去了……
“FINTECH”即金融科技，它的范围包括大数据、人工智能（机器学习）、数字货币和区块链等。这其中哪个拎出来都属于大家听过聊过却很少人能讲清楚的概念。
然而无论你是否“不明觉厉”，它们都与我们的生活越来越息息相关。尤其是最早火起来的“大数据”，可以说是其他技术的基础与源头。相信很多人对大数据的理解只是停留在“大”和“多”，但它的内核是什么以及为什么牛逼就说不明白了。
包括CFA的原版教材，都讲得比较抽象，比如把大数据的特征划分为3个维度: 海量（volume）、多样（ variety）和速度（ velocity）。今天我们就此解读一下，方便大家了解，以及为今后理解更多相关技术和应用打好基础。
为啥是“big”不是“large”？
什么是大数据（big data）：在拉丁文中data代表已知，只要承载了信息的东西就是数据。对于大数据的“海量”特征，可以直接从它的名字看出——“big”——我们的中文翻译可以说是非常忠于原英文名了。但是为啥表示数据的多以及大体量，既没有用large也没有用huge、tremendous更没有用many呢？
这首先是一道英文辨析题。“big”虽然是一个不怎么高大上的常用词汇，但是它有别的近义词无法表达出来的感情色彩：即超乎想象、令人惊叹的“大”！看美剧的同学应该会有感觉，老外说“太大了”一般用的都是“It’s too big!!!”而不会用“It’s toolarge” ——这明显气势就弱掉一截好嘛。
所以今天的大数据并不是在过去数据库等概念上数据多一些、体量大一些，而是有了质的飞跃：不是大山大湖，而是令人惊叹的广袤无垠的大海。咱们可以具体感受一下真正的“海量”是怎样的。
怎样才算“海量”（volume）？
不知大家有没有听过一个叫软盘的东东（暴露年龄啊）。作为最早用于存储“数据”的介质，一个标准3.5寸软盘的容量通常是1.44M。根据美国国会图书馆的数据，若干年前，其藏书数据量已达到上百个T（1 T等于1,048,576 M）。
那现在用于计量“大数据”的单位是多大呢？在数据爆炸式增长的今天，绝大多数美国企业收集保存的数据就已经远超美国国会图书馆，过去的大单位“T”也早已被P和E替代。举个更形象的例子吧，如果说M是一勺沙子，P就是1.6公里长的海滩，E则是1600公里那么大的海滩。
可以说，大数据用海量形容毫不夸张。而单单有体量大的特点还不足以称之为大数据。另外两个特征也很有意思。
如何理解“多样性”（ variety）？
数据分为传统性（traditional）与非传统性（alternative）两类，传统性数据通常是结构化的，可以被excel读取，比如横轴表示时间纵轴反映股票价格的数据；非传统性数据来源是多维度的，数据以非结构化的形式出现，如X光片、传感器收集的数据（麦克风、摄像头、指纹识别等）以及物联网（Internet of Things）等。
而大数据不仅包含了传统的金融数据，比如股票、债券价格，公司财务报表数据、产能，还涵盖了非传统的各种各样表现形式的数据。
小编曾经在某次与家人的聊天中谈到想吃牛尾汤，转天在登陆某视频网站时惊讶地发现被推送了“如何做牛尾汤”……就是这么神！相信看到此处的你也有过类似经历，明明只在微博搜索了相关话题，随后就在其他APP上被“精准营销”。
其实，这正是大数据的另一个特点—多样。所有可以记录你生活、工作、社交的APP，都成了大数据接收的传感器。再经过海量的数据分析，准确为你进行全方位立体化的画像，甚至比你本人还要了解你自己。
当然，数据的收集不可避免的会带来法律和道德方面的问题。为此，欧盟在2018年5月25日正式实施GDPR法规（General Data ProtectionRegulation），用于遏制个人信息被滥用，保护个人隐私。受该法规影响，谷歌、Facebook等拥有且依赖大量个人数据的公司势必会首当其冲。目前，中国版的GDPR也在征求意见过程中，必将督促互联网企业做好用户的数据保护工作。
但是针对个人隐私的保护是一方面，却无法阻止数据的海洋在各个领域的连接与共享。大数据的“海量”通过“多样性的连接”才能实现，只有万千湖泊汇集起来才能形成海量大海。
教材指出的“速度”（ velocity）是在说啥？
很多人平时会通过微博等社交平台发布查询信息、与大V互动等。在网络中尤其能感受到各路数据的光速流动，一分钟就能刷一个新的热搜榜、一个热点就能引发上万亿的流量……大数据的世界不是静态的，而是一滴水的震动都可以瞬间扰动整个海域。
今年“坤伦大战”让我们在感叹周董对粉丝拥有强大号召力的同时，也感受到流量的迅猛——短短7天，杰伦就以破亿的微博超话排名第一——这场超话一哥之争调动了两边庞大的粉丝团签到、领任务、做积分，在粉丝们纷纷加入战局的背后，最大的赢家却是新浪微博，在短短的时间内获得大量活跃用户和关注度。
还有前不久的周董新歌《说好不哭》，作为杰伦粉，我听了都不能说这歌有多好，却在新歌发布当日还是在深夜就因为瞬间的流量爆发引起QQ音乐平台瘫痪……
所以，大数据时代，我们可以享受到便捷海量的数据资源、还要有心理准备承受它迅速聚集产生的爆发力和冲击力。
在金融领域，风险经理可以建立大数据模型分析和预测风险事件；基金经理除了利用传统方式做投资外，也可以透过企业或个人的大数据判断他们的下一步意向行为，并通过采集、分析投资者的情绪把握投资时机、有效规避风险。
与此同时，大面积数据共享带来的安全性问题、任何影响都极易高速流动与扩散等问题，都是在大数据时代不断提高风险防控意识的原因，也是无论CFA还是FRM都将FINTECH列入考核内容的因素之一。
