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大数据分析怎能只是分析部门的事_数据分析师

2015-04-24

大数据分析怎能只是分析部门的事_数据分析师

大数据能力是以数据分析为基础的，融合商业决策、客户感知、个性化服务为一体的综合竞争力，因此，大数据能力建设就不应仅由数据分析部门来承担。

要从战略层面将大数据能力建设纳入发展规划。做好顶层设计，把大数据能力建设与信息化银行建设结合起来，与线上线下一体化建设结合起来，与互联网金融发展战略结合起来，协同业务、渠道、科技、数据分析等多个部门，做好顶层设计和统筹规划，形成“全员大数据”的氛围，从数据源梳理、数据分析平台搭建、分析模式确立、外部数据交换规则等多个层次制定明确的方针与操作标准，加快大数据能力建设的进度。

要重视数据分析流程的效率提升。大数据分析的效用大小，很大程度上取决于数据的活性以及分析结果投入具体业务的速度，因此，要尽可能压缩传统BI的业务链条。可在电子渠道和自助渠道尽可能地实现数据采集与分析结果应用的一体化（例如，基于客户个性的产品关联推荐、基于场景的实时定价、自助设备界面个性化自适应等），也可在传统的BI领域中，应用大数据的处理模式，以高实时性的中间数据层为媒介，建立效率更高、实时性更强、管理者自定义程度更深的商业智能系统，实现商业报表的实时化、移动化、定制化。

要重视人才储备和技术积累。大数据技术的发展日新月异，数据的人才储备和技术积累却不能一蹴而就，需要相当力度的持续投入。人才储备方面，应本着“引进一批，培养一批，储备一批”的原则，引进一小批高层次技术人才，通过具体的项目实施，培养大量的存量技术人员，并通过面向高校和社会的大数据技术竞赛、资助开源社区等方式，形成广泛而有效的人才储备。技术积累方面，应按照“开放并包，为我所用”的思路，组成大数据预研团队，积极开展开源项目的筛选、验证、吸收工作，沿着“引入并消化大数据开源项目—资助大数据开源项目—提出并主导大数据开源项目”的路径，不断强化自身在大数据技术方面的优势，形成自身的核心竞争力。