2015年末，在精誠資訊辦了一場大數據實戰工坊的活動。這是一個分成四個下午舉行的漫長活動，但仍然有許多券商報名，其中不少人都是全程參加。券商對於大數據的熱度，令人驚訝。過了一年，目前券商的情況是如何呢?我們可能可以從臺灣證券交易所最近的金融科技相關問卷來得到一些資訊。
2016年8月底時，臺灣證券交易所對於證券商、期貨商、資訊廠商、眾籌及新創業者進行資本市場推動發展金融科技的問券調查，依發布的問券結果來看，回覆問券的證期業者合計有78家。
問券其中關於大數據的部份數據是：
- 在「那一種金融科技將對資本市場產生顛覆性的影響」問題中，「大數據」得到36家業者認同，僅比「實體服務虛擬化」少1家。其它議題，「區塊鏈應用」31家，「機器人理財」32家認同。
- 「對於大數據分析應用的看法」問題中，證券期貨業者有73%認同與傳統數據分析有本質上的不同，但也有10%業者覺得與傳統數據分析並無不同
這份問券反應現象的有趣點是73%的證期業者認同與傳統數據分析不同，換算約57家；但是只有36 家業者認同大數據將對資本市場產生顛覆性的影響。意見出入的21家的看法不知是覺得分析上的不同並不會造成顛覆性的影響；還是數據分析無論是用傳統或是大數據都不會造成?另一個角度是有20%的業者設立大數據專責部門，換算約有16家已經開始行動了，開始有專人進行大數據的分析，但是還是有20家認同會有顛覆性的影響但沒有設立專責部門，那不行動的原因是?
互動經驗
在我們和券商的互動過程中，發覺證券大數據的應用真是家家想法不同。大致的應用方向可以分成：積極創造、導入驗證及改善現況三者，這也呼應了近來許多市場預測機構紛紛討論大數據將是探討資料的工具，終會內化成所有服務業者的資訊基礎建設，在服務營運各個面向都將帶來剌激，形成改變。
積極創造型
那積極創造的業者是如何進行的?這種業者是從資料出發的本格派，相信對於資料的探討鑽研會帶來不同的經營利器。他們建立了資料的研究團隊；投資設備開始搜集用戶活動資料；建立視覺化的資料分析環境來方便各單位參與發掘隱藏的模式與機會；尤其專業的是他們會去創造資料!是的，當各式資料的分析中發現了斷點，他們願意去投資系統昇級，接續斷點讓分析得以進行。
導入驗證型
而導入驗證的業者是對於大數據有期待也有質疑，在這個時點投入大量資源會不會太早?會不會還需要漫長的推進方能看到一絲應用的可能?會不會如同雲端服務般，從定義到應用得走個四五年才能成熟?於是他們希望能從市場得到實戰案例；對於相近情境的應用，分析在自有環境複製實作的可能；盡量用最小的投資發掘大數據的改變與影響。
改善現況型
改善現況的業者是從現有的資料分析基礎出發，他們已經在資料分析上走了很久，相信大數據是一種改善資料分析的工具。的確，大數據依然是演算與統計的領域。
大數據對於資訊架構的改良讓我們可以探討研究以往無法操作的用戶活動行為，資料量不再是一種困擾、一種阻礙。反過來的是我們希望有無窮的資料，讓用戶行為等等分析能更為精確。於是這種業者考慮的是將大數據資訊基礎做為現有分析環境的前端處理者，讓資訊先得到了整理，降低資料量後進入現有的分析流程中處理。
能不能不進行大數據?風險是什麼?
當你身處於券商，無論是不是前述其中一種的業者，有一件事都值得花些時間思考：當同業提出一種大數據應用時，需要花費多少時間方能提出足以抗衡甚至於超越的應用?大數據應用有一種先天保護傘是在於資料量，沒有資料就沒有應用。如果完全沒有對資料開始搜集、驗證及保存，當你了解如何應用時，仍然需要花費一年或數季的時間來累積足夠的資料量進行運算。在服務高度重疊競爭的證券業中，一年或數季是一個可能形成競爭門檻的巨大時間長度。當你好不容易累積到最低資料量時，同業也有了更多資料來創造不同的應用，促使你不停地追趕。資料不一定要保存在大數據環境中才叫有效的搜集，從現在起就用各種形式來累積資料吧!!!
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