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
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25