金融数据主要包括市场数据、交易数据、财务数据和经济数据四大类。市场数据涵盖股票、债券、外汇等金融产品的价格和成交量信息；交易数据记录买卖操作的时间、价格、数量等细节；财务数据包含企业的资产负债表、利润表等报表；经济数据则反映GDP、通胀率等宏观经济指标。这些数据构成了金融分析和决策的基础。

金融数据的分类体系建立在其实用性和权威性基础上。从数据类型看，结构化数据如交易所公布的OHLC数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价）是量化研究的核心原料，而非结构化数据如社交媒体舆情正成为辅助决策的新兴维度。按照数据层级，Level 1行情提供买卖报价，Level 2行情则包含更丰富的订单簿信息，这种分级满足了不同投资者的需求精度。从监管视角，中国推行的"一表通"数据标准整合了银行机构的监管报表，体现了金融数据标准化建设的最新进展。国际货币基金组织将金融数据定义为"反映资金流动和金融资产价格的量化信息"，这一界定突出了其在资源配置中的信号功能。

金融数据的应用场景呈现多元化特征。在风险管理领域，银行通过整合客户的交易行为、社交关系等多维数据构建信用评估模型，显著降低了不良贷款率。智能投顾平台利用市场数据和客户风险偏好，实现了资产配置的个性化推荐。监管科技方面，区块链技术确保了交易数据的不可篡改性，为穿透式监管提供了技术支撑。值得注意的是，金融数据时效性要求极高，高频交易系统对行情数据的延迟需控制在毫秒级，这推动了金融基础设施的持续升级。随着人工智能技术的渗透，非传统数据如卫星图像、物联网设备信息正被纳入分析框架，拓展了金融数据的边界。未来，在确保数据安全和隐私保护的前提下，金融数据的融合应用将催生更多创新服务模式。