銀行一直有很多指標(biāo)，比如監(jiān)管指標(biāo)、負(fù)債指標(biāo)、效益指標(biāo)、規(guī)模指標(biāo)等。這些指標(biāo)都反映了銀行的經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)狀況。如果這些指標(biāo)對(duì)應(yīng)不同的業(yè)務(wù)部門，不同的業(yè)務(wù)人員，那么指標(biāo)的變更和應(yīng)用其實(shí)是很麻煩的，需要走流程。然后根據(jù)業(yè)務(wù)人員的需求，顯示指標(biāo)的應(yīng)用。這個(gè)過(guò)程循環(huán)完成后，估計(jì)又開始了幾輪新的需求。一次又一次，指標(biāo)都沒能發(fā)揮出最大的應(yīng)用價(jià)值。

對(duì)銀行 Da 數(shù)據(jù)我是在數(shù)據(jù) 時(shí)代流行起來(lái)的時(shí)候看的。當(dāng)時(shí)第一感覺是“big 數(shù)據(jù) 時(shí)代”對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，因?yàn)椤癰ig 數(shù)據(jù)”的分析不需要抽樣，直接避開了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)大前提，也避免了樣本抽樣本身帶來(lái)的誤差。得益于目前先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)性能，大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析滿數(shù)據(jù)分析。我想這也是這本書一經(jīng)出版就如此火爆并迅速傳播到各行各業(yè)的原因。

我.銀行擁有獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)看完書后很長(zhǎng)一段時(shí)間，我都在思考如何將數(shù)據(jù)的思維和方法運(yùn)用到工作中。因?yàn)槲颐刻於荚诤痛罅康臄?shù)據(jù)、各種報(bào)表、各種不同的系統(tǒng)打交道，所以深感銀行 數(shù)據(jù)的全面、多樣、深不可測(cè)。線上銀行、手機(jī)銀行、理財(cái)和信用卡平臺(tái)的客戶交易數(shù)據(jù)、核心系統(tǒng)、信用系統(tǒng)、客戶關(guān)系維護(hù)系統(tǒng)、定價(jià)系統(tǒng)等客戶基本信息，這些都是很多外部咨詢公司無(wú)法企及的。

Business銀行Big Application數(shù)據(jù)隨著以社交網(wǎng)絡(luò)為代表的web2.0的興起、智能手機(jī)的普及以及各種監(jiān)控系統(tǒng)和傳感器的大量分布，人類正在進(jìn)入一個(gè)a 數(shù)據(jù) Big Bang。Da 數(shù)據(jù)被譽(yù)為繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后，IT界又一次顛覆性的技術(shù)變革，引起了各方的高度關(guān)注。“大數(shù)據(jù)”的意義在于及時(shí)從海量的數(shù)據(jù)中識(shí)別并獲取信息價(jià)值。與其他行業(yè)相比，金融行業(yè)在IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)控制力和人才集中度方面具有優(yōu)勢(shì)，具有深度“淘金”的潛力。

Da 數(shù)據(jù)的概念似乎是昨天才興起的，但得益于時(shí)代的快速發(fā)展，我們已經(jīng)可以看到Da 數(shù)據(jù)的許多成熟應(yīng)用。在很短的時(shí)間內(nèi)，我們就可以在浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中準(zhǔn)確定位分析，得到想要的結(jié)果。當(dāng)然，這些技術(shù)進(jìn)步并不是由銀行推動(dòng)的，而是由大型零售商、網(wǎng)上商城和各類科技公司主導(dǎo)的，但經(jīng)過(guò)他們的探索，數(shù)據(jù)也是-。

當(dāng)然這一切的前提是銀行能找到合適的方法和工具切入-1時(shí)代。對(duì)于銀行，用正確的數(shù)量模型和分析方法擬合銀行，是合理利用數(shù)據(jù)，取得更多經(jīng)濟(jì)收益的關(guān)鍵，其他行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證明數(shù)據(jù)是好的，但是如果數(shù)據(jù)不能得到有效的篩選和正確的使用，最終只會(huì)是賠了夫人又折兵。