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银行业如何移动大数据？这些客户群体每天都会产生大量最适合自己、最能体现其不道德和偏好的动态数据。这些数据将补充现有ECIF和客户关系管理系统的静态数据，从而可以支持具有各种想法的高价值银行业务。所以对于银行来说，这些数据和一个接一个挖出来的油田没什么区别，隐藏的价值不是老虎。介绍：银行业如何移动大数据？这些客户群体每天都会产生大量最适合自己、最能体现其不道德和偏好的动态数据。
这些数据将补充现有ECIF和客户关系管理系统的静态数据，从而可以支持具有各种想法的高价值银行业务。所以对于银行来说，这些数据和一个接一个挖出来的油田没什么区别，隐藏的价值不是老虎。中国小微互联网金融行业调查及发展前景分析报告(2015-2020)标题：精准移动互联网大数据淘金法银行业如何落地移动大数据？据TalkingData报道，2014年银行手机客户端月覆盖总面积约3 ~ 4亿人。
据TalkingData报道，按最低的47%活跃用户计算，银行手机客户端每月活跃用户将在1.5亿~ 2亿人左右。与2014年移动互联网用户数(5亿)相比，活跃用户约占手机用户总数的50%！这些客户群体每天都会产生大量最适合自己、最能体现其不道德和偏好的动态数据。这些数据将补充现有ECIF和客户关系管理系统的静态数据，从而可以支持具有各种想法的高价值银行业务。所以对于银行来说，这些数据和一个接一个挖出来的油田没什么区别，隐藏的价值不是老虎。
然而，许多银行无法从这些油田入手。毕竟他们是：1。缺乏收集和管理移动大数据的能力：如何获取数据？技术水平(客户端如何收集数据)不是问题，问题的关键在于支付多少金额。如何保证数据的准确性和及时性？这些问题的背后，只有一个专业成熟的大数据团队来支撑。
从数据的应用到对移动互联网外部情况的了解，需要在银行和移动互联网领域积累科学知识和经验。这就是把事情变大变小的能力。2.系统建设缺乏移动大数据应用：数据有什么用？怎么用？或者说大数据是如何应用到土地上的画面？银行在数据上从来不缺乏创新：从精准营销到互联网联合日报，这些概念都是令人高兴的，但可能还有一些很遥远的渠道和数据。
为什么这最后一公里这么远？这是一种小而强的能力。3.缺乏更通用的数据交换能力：移动互联网时代，连社交都是电子化的，人的解读必然是移动化、电子化的。换句话说，银行自身的数据再清晰及时，也无法完全描述一个移动电子人的属性。
这样一来，大数据就变得不那么大了，应用效果就不那么好了。前者的整合点，但在数据驱动的业务创意背后，标准化、可互换的数据才是大数据应有的含义。这就是小对大的能力。
有了这三个能力的缺陷，很明显，移动互联网大数据无法发挥。以上三种能力如何构成？必须从数据驱动的业务中记住这一点。
过去，业务生成数据，因此人们和信息技术系统有必要存储和统计这些数据。数据源于商业。
大数据时代，数据的来源和规模发生了质的变化。有一天，数据变成了一种新型的石油。数据简化的社会让企业开始用数据说话，围绕数据优化业务流程，围绕数据做业务决策，围绕数据寻找增长点和商业模式。
所以数据驱动的深层含义在于企业的组织结构、业务思维、IT基础设施的新思维。首先，从组织结构层面来看，越来越多的银行开始在总行设立数据分析团队，独立于传统的统计数据报告团队，其角色主要是作为业务决策的幕僚长。
人员的构成也是业务专家和数据/数学/技术专家的混合体，类似于COE(centofexcellence)模型。其成立的目的不仅是反对决策层的战略决策，更是秉承全行的数据驱动思维，培养员工的数据驱动思维模式，最终构建全行的数据驱动业务模式，这也是其最重要的任务。其次，从IT基础设施或数据管理平台的角度来看，除了稳定、安全、高性能、低可用的市场需求之外，这一级别的平台的基本能力与过去有很大不同。
主要体现在各种数据源的收集和管理能力，用户的不道德跟踪，记录能力，与外部数据源的数据交换能力等等。什么是建立在基础能力上的，最重要的是它支持场景市场业务应用需求的能力，也就是解决如何使用上述数据的问题。所以说到底，我们一定要认识到，数据管理平台和业务层是有区别的，从基础平台能力到构建手段都有区别。
在一个理想的情况下，大数据基础和应用平台应该具备右图中的特点：在这个框架下，精准营销、网络联合报、网络选址等创意大数据都有较低层次的数据和适当的技术手段支撑。从平台到应用，银行有一个自下而上的建设轨迹，很难确定。
后记：上图中业务层的每个话题都是很棒的话题，TalkingData在前面的文章中就不讨论了。银行业如何移动大数据？这些客户群体每天都会产生大量最适合自己、最能体现其不道德和偏好的动态数据。这些数据将补充现有ECIF和客户关系管理系统的静态数据，从而可以支持具有各种想法的高价值银行业务。
所以对于银行来说，这些数据和一个接一个挖出来的油田没什么区别，隐藏的价值不是老虎。
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