构建银行大数据分析蓝图_数据分析师培训
进入21世纪，全球范围内数据产生的数量、种类及速度都在以爆炸性方式增长。研究资料表明，目前全世界每天所产生的数据量多达25亿GB，其中80%的数据是非结构化的。预计到2015年，全球互联的智能设备总数将会超过1万亿个，而用于数据分析的支出也将达到1870亿美元。作为与数据休戚相关的行业，其日常的资金交易、利率变化、风险评估、投资组合等业务全部围绕数据进行。能否成功驾驭大数据，已经成为决定银行未来发展成败的关键因素。在当前日趋激烈的市场竞争中，中国的银行业必须充分利用大数据分析构建未来发展的新基础，从而实现卓有成效的创新发展。
应用大数据分析提升银行客户洞察
一些银行管理者常常抱怨无法从外部获得更多的客户数据，其实，银行自身在以往业务中已经积累了巨大的客户信息和业务数据，需要做的就是应用大数据分析手段对其进行充分挖掘，以获取至关重要的业务洞察。强大的银行客户洞察建立在两个关键前提之上：首先要从银行组织整体出发，打破各个部门的界限，收集完整的客户数据；其次，基于客户业务数据进行分析，制定有效的营销、销售及客户服务决策。
一方面，先进的大数据分析技术，能够显著改善银行业务洞察的精确性，从而建立起全面的业务数据洞察力。掌握这些信息，可以使银行更精确地对客户的完整情况进行描述。例如，对银行客户登记的住址、邮编、电话、工资卡标志、联名卡标志、职业等信息进行关联，以挖掘其社会关系网络；对客户转账、汇款、留言等账户往来信息进行关联分析，挖掘账户网络关系；通过手机银行、ATM、POS机、银行网点等的交易信息，收集客户位置数据、行为规律、消费喜好、生活事件等；利用语音识别等技术分析呼叫中心、远程银行的语音数据，挖掘潜在客户需求；通过手机银行、网络银行等电子渠道的日志文件分析，挖掘客户的行为属性……
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