4大案例分析金融机构的大数据应

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思维方面，国外对大数据的利用大多围绕风控、运营和销售支持。国内起步较慢，市场需求细分和渠道整合价值才已得到国内金融行业的较普遍认识，大数据尚有很多待发掘的价值。

从报告提供的金融行业大数据能力需求分布来看，企业对于数据挖掘需求占首位， 而查询、报告和数据可视化这两类基础性的数据工作却仍占1/3以上， 这也说明了传统金融机构对数据基础利用水平的滞后。

很多银行企业都认识到这一点，纷纷利用第三方软件或自主开发那个的方式搭建数据可视化平台，完善数据化的流程管理，弥补这一方面的空缺。

案例一：某国有商业银行-大数据平台建设

在信息化建设中，该银行面临数据可视化展现、数据查询的问题，提出“获取数据，追溯数据，挖掘数据”需求目标。 宗旨是整合数据、统一管理以及提高报表制作效率。

利用帆软报表打通各业务系统，整合新旧历史数据搭建数据查询平台；由于渠道经营管理机制不灵活，各网店管理成本偏高，利用报表系统连接系统实现渠道数据展现； 结合Gbase、Oracle数据库将报表平台与大数据平台结合，对作业日志监控，推动大数据平台应用。

案例二：某城市农商行-商业智能平台建设

“数据分散、口径不统一”是该银行在数据化运营面临的主要问题。通过搭建帆软报表系统，构建了包含报表，分析，数据挖掘和业务监控的数据中心应用，以领导决策分析为向导，通过系统进行展现，为经营管理提供数据支撑。

从技术上来讲，金融机构在大数据利用上存在两个重要节点，一是底层基础数据的处理，包括整合、清洗以及数据统一平台的建设，这一点需要结合业务、战略去分析规划设计。 二是挖掘数据背后隐藏的规律、相关关系等。

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