京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
金融机构如何驾驭大数据_数据分析师
大数据对于金融机构的重要性不言自明,然而,目前国内金融机构在大数据应用上还处于起步阶段。2月11日,波士顿咨询公司(BCG)发布最新报告《互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇:回归“价值”本源:金融机构如何驾驭大数据》。报告指出,国内金融机构若想将数据转化为价值,创造竞争优势,需要推动自上而下的内嵌式变革。其中,建设团队是核心、形成机制是保障、转变思维是根本。
这份报告重新定义了大数据的本质;揭示了大数据在哪些方面改变了传统数据运作模式;对照全球金融业大数据应用的前沿案例,指出了阻碍国内金融机构发展大数据应用的三大因素;最后系统化地提出了金融机构为驾驭大数据亟需作出的三大转变。
报告作者之一、BCG资深合伙人、亚太区金融机构专项业务负责人邓俊豪(Tjun Tang)表示:“在互联网金融时代中,数据是至关重要的战略资源,而驾驭大数据的能力也是金融机构在新环境下的关键成功要素。”
“4V”本质
报告认为,成就大数据的不仅仅是传统定义的“3V”,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety),更重要的是“第四个V”,即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值,而且能够进一步推动商业模式的变革时,大数据才真正诞生。
“4C”特性
报告指出,大数据从四个方面(“4C”)改变了金融机构的传统数据运作方式。这四个方面包括:数据质量的兼容性(Compatibility)——大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度;数据运用的关联性(Connectedness)——大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”;数据分析的成本(Cost)——大数据通过降低成本门槛创造了大量机会;数据价值的转化(Capitalization)——大数据为金融机构快速试错、建立“触角优势”提供了新的工具和动力。
报告作者之一、BCG合伙人兼董事总经理何大勇表示:“我们在海外银行业和保险业观察到很多大数据应用的成功案例,但国内目前对大数据的应用仍是‘雷声大、雨点小’。究其原因,主要是存在数据整合难、落地动手难和资源协调难等障碍。为了解决这些问题,国内金融机构必须重新审视自身的基础设施以及所处环境,以开放的思维与整个数据生态有效对接。”
“TMT”关键点
BCG通过调研发现,掣肘大数据在金融机构发展的关键因素主要存在于管理层面。为了驾驭大数据,金融机构需要在技术的基础上引入以价值为导向的管理视角,推动自上而下的内嵌式变革。其中,建设复合型团队(Team)是核心,形成机制(Mechanism)是保障,转变思维(Thinking)是根本。在这三个关键点(“TMT”)上进行突破应成为传统金融机构将数据转化为价值的核心抓手。
报告作者之一、BCG董事经理张越表示:“大数据是技术发展所带来的不可逆转的大趋势,它所代表的是人类对世界认知视角的演化,以及对世界掌控能力的进步。对金融机构而言,及早出发,积极、理性地试水投入,让整个机构能够借力大数据来尽快实现自我提升,这是将数据持续转化为生产力乃至竞争优势的必由之路。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08