隨著互聯網的發展，證券行業已經進入了一個以大數據信息海洋的云時代。光大證券烏龍指事件也徹底表明了一般投資者面對的是冰冷的電腦方程式在對面操盤，證券的數據模型更加復雜多樣，數據的速度總量和種類都是有著非常大的突破。
在云數據概念中，金融云數據和一般消費性的云數據還有區別的，金融數據更要求嚴肅性，而消費數據只要求方向性就行了，消費者即使說不也對消費數據無大損傷，而消費數據相對金融，當你數據量非常大的時候，你對數據的質量要求就比較低。如果說當你數據非常多的時候，它就可以容忍數據當中的噪音。但金融數據要求數據多時候，噪音也是一個可觀察項目。而極端事件發生時候還要保持穩定，這非常不容易。小數據幫助我們發現大概率的事件，大數據幫助我們發現小概率的事件，突發性事件，往往突發性的事件更有價值，比如金融危機、海嘯、金融欺詐等等，都是突發性的事件。事件發生后先期的市場趨勢可能轉折，但金融數據還被加上對突發事件的偵測。另外，在大數據時代我們可能更加關注是數據之間體現出來的關聯性，而不是因果性。可能光大一家突然出現問題，別的市場也會產生連鎖反應。當然雖然從長遠來看符合冪率等自然法則，但從短線操作來看，對很多研發人員是個挑戰。
大腦智慧決定這個行業的深度真的不假。
如此大數據方面的數據收集、云計算、數據挖掘、智能應用等技術和體驗習慣集合起來還有很多難題。每個層各有相當多的決策，比如結構化和非結構化的數據如何整合，比如說如何來支持這個數據數，就是你的處理能不能滿足這個數據數，以及包括數據安全隱私的問題。金融領域的事件突發性和金融數據本身要求的低出錯率之間如何平衡都是挑戰。在大數據時代我們要做的是容錯率比較高的數據，所有的數據可能沒有辦法存在磁盤上，只能掃描一次。所以，在軟件開發方面有非常大的挑戰。當然對錢龍軟件這樣成熟的信息商來說，最大的挑戰卻是人才。美國麥肯錫全球的研究院報告，到了2018年具有深度大數據分析的人才可能缺口達60%以上，大數據人才可能不光需要有理工科的知識，數學建模的知識，也需要了解企業的商業理念在哪里，能夠提供正確的模型。
錢龍領航版從7月推出以來受到很多體驗者的熱情贊譽，首先一點就是保持傳統優良的穩定的基礎上進行數據創新，在數據智能挖掘云計算上下大功夫積極攻關難點。領航版設計初始就把大數據云框架流技術嵌入技術拿到一個新高度，對證交所的無損數據精細加工，保持數據原汁原味的技術深入數據智能挖掘，把主力的成交和委托行為數據化提取出來，而遠遠超越市面的一般行情揭示軟件的高度。
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