1. 一般金融机构需要什么类型的数据库工程师
按照重要性及使用率从高到低排序：
1、IBM DB2 数据库
2、IBM Informix 数据库
3、甲骨文 Oracle 数据库
1、2项用于核心业务生产库，3项多用于内部办公系统等外围系统。
2. 金融包括那几个方面
金融业是指经营金融商品的特殊企业，它包括银行业、保险业、信托业、证券业、租赁业和典当业。
金融业具有指标性、垄断性、高风险性、效益依赖性和高负债经营性的特点。指标性是指金融的指标数据从各个角度反映了国民经济的整体和个体状况，金融业是国民经济发展的晴雨表。垄断性一方面是指金融业是政府严格控制的行业，未经中央银行审批，任何单位和个人都不允许随意开设金融机构；另一方面是指具体金融业务的相对垄断性，信贷业务主要集中在四大商业银行，证券业务主要集中在国泰、华夏、南方等全国性证券公司，保险业务主要集中在人保、平保和太保。高风险性是指金融业是巨额资金的集散中心，涉及国民经济各部门。单位和个人，其任何经营决策的失误都可能导致“多米诺骨牌效应”。效益依赖性是指金融效益取决于国民经济总体效益，受政策影响很大。高负债经营性是相对于一般工商企业而言，其自有资金比率较低。
金融业在国民经济中处于牵一发而动全身的地位，关系到经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。金融业的独特地位和固有特点，使得各国政府都非常重视本国金融业的发展。我国对此有一个认识和发展过程。过去我国金融业发展既缓慢又不规范，经过十几年改革，金融业以空前未有的速度和规模在成长。随着经济的稳步增长和经济、金融体制改革的深入，金融业有着美好的发展前景。
3. 如何对金融机构进行财务分析分析的数据是什么标准
中国商业情报网 情报指南栏目有很多关于包括财务信息分析在内的方法的文章可以参考一下。
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4. 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力
最重要还是数据治理和数据分析的能力！
近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。
国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
五、 数据和AI中台
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。
本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。
5. 中央银行给金融机构贷款的数据在哪查
一般国有商业银行
自己都可以解决
中国人民银行,也走一般银行经营模式.也有这些业务.
商业银行购买
这些数据,是内部的,不是公开的.
开证明去查.
6. 一些金融机构的数据会公示在哪个网站
数据大集中 数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。 数据仓库 数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
7. 金融机构有哪些信息化，大数据需求
数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。
8. 谁知道金融机构的不良贷款数据在哪能查询到急~~
中国人民银行有征信系统，可以查
9. 请举例金融机构银行大数据的应用有哪些
1、精准营销： 互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制： 应用大数据技术，可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力。
10. 金融机构银行大数据的应用有哪些
目前来说，我看的三块：一是风控，二是精准营销，三是通过用户行为分析，去用于运营分析和产品改进。我们神策数据主要针对第三个方面。