信息时代产生了海量的数据，如何从其中快速获得有价值信息，成为全世界数据分析领域的前沿技术。如何存储、管理和利用这些海量的信息，从海量的信息中挖掘出丰富的知识，并将多源分散的信息转化为能发挥价值的服务，已经成为信息领域面临的重大挑战和发展机遇。
据介绍，在证券市场大数据计算技术则可以从凌乱纷繁的数据背后找到更暗合资金兴趣和习惯的数据关联目前，大数据计算技术已经日益显现出对行业的推进力。数据挖掘逐渐成为信息商们赖以生存的法宝。在新开幕的全国互联网大会上，国内知名的信息商钱龙软件称：在数据大爆炸下，怎样挖掘这些数据并从中获取利润，企业面临着技术与商业的双重挑战。大数据相关企业发展的关键还是在于谁先拥有数据，大数据时代最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。从市场角度来看，大数据还面临其他因素的挑战。市场中数据噪音太多，会导致数据价值大大降低。没有一套精准的算法体系很难做出高效的数据产品。比如钱龙领航版就在借鉴外国高端数据噪音处理方法的基础研究出一套还原市场真相的数据挖掘技术。
大数据产生的大背景为二十世纪末期与二十一世纪初期互联网的快速发展。从上世纪90年代到现在象钱龙软件这样经历20多年默默无闻的耕耘期的企业本身就少，何况大数据在现在看，大数据对算法和计算平台的挑战加大，计算开销量大增。就拿我们A股市场来说，形形色色的资金混迹其中可说是卧虎藏龙，多少年来，由于缺乏科学的手段，普通股民惨遭蹂躏痛苦不堪，眼看着财富不断缩水。君不见象中国远洋这样的股从2007年高处67元跌落下来到目前的3元左右，被ST命运沉痛压跨了一批不幸运的投资者。但是如果它不是带着ST的帽子的话，您一定可以发现有一批冒险激进的资金试图赌博中国远洋的未来。这个就是时机不同资金行为演绎出新的规律，而这一切都被具有科技含量的大数据技术灵敏的捕捉下来，我们先不论类似中国远洋这类标的未来，单从数据挖掘角度来看，资金持续表现出来的惯性特征在股票上涨期间可以获取巨大的利益，在股票下跌过程中可以规避巨大的危险，而这一切离不开火眼金睛的数据挖掘模型带来的威力。想起来，在2007年火暴的10月份行情中其实钱龙数据监控中心显示超级主力群体已经连续出货3个月，而后A股从6124点崩塌下来造成史无前例的大股灾。钱龙领航版就以精研委托和成交之间的关系和专家数据库存储和提取主力行为特征技术闻名于数据界，可以说投资是世界上最复杂的决策，任何一个节点的疏忽都能造成不可挽回的损失。没有强大的数据寻宝工具，只能落入主力锋利的牙齿之间。血腥的教训不断唤醒陷入痛苦的投资者要相信科学相信数据挖掘的价值。
证券行业本身就是一个跟市场波动紧密联系的行业，大牛市和大熊市之间的区别同样能够反映在证券公司身上。好行情之时，证券公司往往迎来利润的高峰期;差行情之时，证券公司甚至可能需要面对亏本的局面。如此一来，其实云计算和大数据的应用模式是非常适合证券行业的。2013年，钱龙软件的研究人员就在这方面做了一些很有趣的尝试。他们从证券交易的海量数据中，通过特定的条件甄选出接近200 万户的样本进行跟踪，基于这些样本的投资交易记录研发了一系列新模型，全部采用经由交易系统记录的真实交易数据进行编制，通过平均账户活跃率、平均账户持仓水平、竞买资金活性、流出流入资金比例等系列反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个逐项加权汇总的量化模型，并统计样本库的投资者意愿模型。实际上这模型和资本市场的走势取得了比较好的拟合效果，并表现出一定的领先性，逐步成为观察、预见中国资本市场个人投资者投资行为的一个有效的风向标和晴雨表。可喜可贺的是金融精英都意识到大数据所带来的机遇，开始发力推动大数据在证券领域的创新应用。在大数据的实验环境下，市场个体的意愿和风险都可以得到更好的预判，借此提高资金投入的回报率。这意味着，金融大数据不仅给了我们穷见过去的法宝，更给了我们洞悉未来的利器。
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