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构建银行大数据分析蓝图

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大数据分析技术在财经中的应用数据分析技术在财经中的应用如下:1 。银行国内很多大数据应用银行已经开始尝试通过大数据驱动业务运营，比如中信，光大银行建立了社交网络信息库，招商银行利用大数据发展小微贷款，如何使用大数据分析财务数据 。

1、如何有针对性的让那些服务于“长尾”客户的中小型金融企业进行营销创...服务于长尾客户的中小金融企业的针对性营销创新:再客户细分 。在经营传统业务时，大部分客户细分方法都是基于客户价值的 。基于长尾理论的网络客户细分方法应该摒弃这一标准 。因为相对于线上客户极低的边际成本 ， 几乎所有的客户都是有价值的 。在新环境下，银行可以根据线上客户的交易特点进行细分 ， 也可以通过技术手段实现 。

2、金融大数据平台应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?金融大数据平台的建设和应用是两个部分，对于金融大数据平台非常重要 。所以在接下来的部分，我们会从大数据平台和银行这两个角度来阐述哪些指标是可以分析的 。一、大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成:自下而上，如图，显示这些环节:一、业务应用:其实是指数据采集，你是怎么采集数据的？在互联网上收集数据相对简单 。你可以通过网页和应用程序收集数据 。比如现在很多银行都有自己的app，更深层次的 ， 你可以收集用户行为数据，可以划分很多维度，详细分析 。
【构建银行大数据分析蓝图】
二、数据集成:实际上指的是ETL，即用户从数据源中提取所需数据，清洗数据，最后根据预先定义的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中 。这里的Kettle只是ETL中的一个 。三、数据存储:指数据仓库的构建 ， 可简单分为业务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA) 。四、数据共享层:指提供数据仓库和业务系统之间的数据共享服务 。

3、工商 银行携手华为云,打造金融数据创新应用实践新标杆精诚所至，行万里路 。1984年，中国工商银行(以下简称工商银行)正式成立 。如今，工行以建设“数字工行”为目标，全面布局大数据、人工智能等创新领域，在探索新业务、采用新技术方面持续探索实践 。目前，工行已实现行内外海量金融数据资产的整合，全面支持客户营销、产品创新、风险控制等多个领域的智能创新 ， 大幅提升服务实体经济的金融供给能力 。

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