治疗白癜风用什么药好 https://m.39.net/disease/a_6160465.html说起银行、保险、股票投资这样的金融行业，很多人都认为它们是依靠数据驱动的企业，毕竟大数据的诞生本来就是为了金融信息流通而服务的，但在我身边很多搞证券、投资的朋友看来，事实却并非如此。
真正在金融行业做数据分析的人，都知道金融业虽然有着很强的交易数据流，但其实它们的数据化程度已经远远落后于普通电商、电信行业，落后的IT业务系统没有办法实现与数据分析的深度融合，整个行业的数据价值早就被掩盖了。
所以我找到了一些金融业的朋友，做了一份详细的金融业数据分析管理模型，从五个角度分别探究一下数据分析如何来挖掘金融业的数据价值。
首先要搞清楚，金融行业为何在数据应用上落后了？
国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。而在数字化进程中但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破：
1、数据资产管理水平仍待提高。主要是数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等。
2、应用技术和业务探索仍需突破。金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错，系统误判率相对较高。
3、是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
金融行业需要一个完整的数据架构
从大数据技术的应用架构上来看，要从源数据对接—数据抽取转化—数据仓库—数据集市—整合分析—自助分析包含整个过程；从业务分析的架构上看，包含数据支撑平台和数据决策平台两个部分，具体如下：
五个思路，建立金融业的分析模型
搭建好架构架后，就要进行数据分析模型的建立，为此我尝试用过很多工具，比如Tableau，但这些国外厂商很难适用于国内企业，为此我选择了国内数据分析的龙头工具FineBI，它最大的好处就是拥有着完整的行业化一站式解决方案。
1.行长综合分析
对于管理者来说，各经营业务关键指标分散在各业务系统，管理者想查看了解比较麻烦，往往会遇到两个麻烦：
海量的数据指标、数据维度，而决策层
