光环大数据培训_银行是如何把数据价值变现
大数据在银行的七个应用实例
大数据在银行的七个应用实例
1. 风险管理：银行可以利用大数据技术来进行风险管理。
通过对客户行为、信用评估等数据进行分析，银行可以预测出潜在的风险，并采取相应的措施避免损失。
2. 营销推广：银行可以利用大数据分析客户的交易、行为和偏好等信息，进行精准营销和推广，提高客户留存率和转化率。
3. 金融产品创新：银行可以通过大数据分析客户需求和市场趋势，开发出更加个性化的金融产品，提高市场竞争力。
4. 精准定价：银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和信用记录等信息，进行个性化定价，提高客户满意度和忠诚度。
5. 欺诈检测：银行可以通过大数据分析异常交易和行为模式，及时发现和防止欺诈行为，保护客户的资金安全。
6. 客户服务：银行可以利用大数据分析客户的反馈和投诉，及时进行改进和优化，提高客户满意度和口碑。
7. 运营管理：银行可以利用大数据分析业务数据和运营数据，制定更加有效的决策和策略，提高业务效率和管理水平。
大数据变现四种途径,如何把海量数据变成现金
大数据变现四种途径，如何把海量数据变成现金？（来源：36大数据，2017-07-05）大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。
西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。
西班牙电信：开发“Smart Steps”唤醒沉睡的数据目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。
近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。
据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。
一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。
关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。
Smart Steps 采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。
随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。
比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。
除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。
大数据变现的九种商业模式
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思量的问题。
无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤其重要。
谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。
在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了匡助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家创造业 30 年发展目标有战略意义。
前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。
但是进入2022 年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。
当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。
国内外均有企业在推动大数据交易。
目前，我国正在探索“国家队”性质的 B2B 大数据交易所模式。
2022 年 2 月 20 日，国内首个面向数据交易的产业组织--中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。
2022 年 4 月 15 日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。
贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。
2022 年 5 月 26日，在 2022 贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2022 年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所 702 公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。
国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2022~2022 年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2022~2022 年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2022年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是 O2O 的大数据交易模式。
数据资产的价值变现
企业需要制定严格的数据质量治理标准，确保数据的 准确性、完整性和可靠性。
提升数据分析能力
通过培训和招聘具有数据分析专业背景的人才，提高 企业的数据分析能力。
引入先进的数据技术
积极引入大数据、人工智能等先进的数据技术，提升 数据处理和分析的效率和精度。
创新数据产品和服务模式
挖掘数据价值
数据质量与完整性
数据清洗
建立数据清洗和校验机制，去除无效、错误和重复的数 据，提高数据质量。
数据完整性
确保数据的准确性和完整性，通过数据校验和审核机制 ，防止数据在采集、存储和使用过程中出现错误或缺失 。
数据标准化与可重复性
数据标准化
采用统一的数据格式和标准，提高数据的可 读性和可理解性，便于后续的数据分析和应 用。
个性化治疗
根据患者的基因、生活习 惯等数据，为患者提供个 性化的治疗方案。
电商领域
精准营销
通过对用户购买行为、喜好等数据进 行深入挖掘和分析，为电商平台提供
精准的营销策略和推广手段。
价格策略
运用数据资产对商品价格、竞争对手 的售价等进行实时监测和分析，制定
合理的价格策略。
供应链优化
通过对销售数据、库存数据等进行分 析，优化库存管理，降低库存成本。
建立数据战略和愿景
01
明确数据战略目标
企业应制定具有前瞻性的数据战 略，明确数据资产价值变现的目 标和方向。
02
制定数据愿景规划
企业需要制定长期的数据愿景规 划，以指导数据资产的管理和价 值实现。
03
建立数据治理委员 会
企业应建立专门的数据治理委员 会，负责制定和监督执行数据战 略和愿景规划。
提升数据管理和分析能力
大数据技术原理与应用(管理学门类)_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术原理与应用（管理学门类）_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据建模的步骤为参考答案:模型建立-模型训练-模型评估-模型应用2.超级计算机可应用的领域有（）参考答案:防震减灾领域_交通领域_气象预报领域_医药领域3.Hadoop1.0和2.0都具有完善的HDFS HA策略。
参考答案:错误4.下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是( )参考答案:Amazon RDS5.Spark的主要特点有（）参考答案:全栈式数据处理_快速高效_快速高效_兼容性高6.下列哪项不是Storm的主要特点（）参考答案:容错性不好7.下列对HBase的理解正确的是参考答案:HBase是针对谷歌BigTable的开源实现_HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据8.NoSQL数据库的BASE特性是指参考答案:最终一致性_基本可用_软状态9.因为Hadoop有多个副本，所以NameNode不存在单点问题。
参考答案:错误10.决策数据挖掘不包括参考答案:信息挖掘11.Hadoop是一个分布式的、容错的实时计算系统，能够对实时动态的多源异构数据进行实时计算，获得有价值的信息。
参考答案:错误12.MapReduce的主要特点有（）参考答案:易于编程_高容错性_良好的扩展性_适合PB级以上海量数据的离线处理13.一个数据库事务具有ACID是指：原子性，一致性，持久性，隔离性参考答案:正确14.CAP是指参考答案:分区容忍性_可用性_一致性15.分布式架构中的计算机有明显的主/从之分，所有计算机节点都是不对等的。
参考答案:错误16.Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统，搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，提供了一套非常灵活的，可以描述各种各样的图计算，主要用于、、等。
参考答案:BSP、API 、图遍历、最短路径、PageRank计算17.数据资产包括：参考答案:企业内部数据、企业外部数据、企业购买数据18.大数据的发展历程总体上可以划分为4个重要阶段。
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析如何利用数据赚钱？有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。
因为大数据就是「大数据」。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。
大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。
大数据的商业模式可划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。
大数据不像电子商务、网游那样有着「直接明确」的商业变现模式。
没有直接的变现商业模式不代表没有商业模式。
人类对科技新兴产业以及新兴技术的探索是永无止境的。
在最近两年间，中国诞生了大大小小超过400家的大数据新创公司，大数据的应用更是拓展到了我们生活、工作和学习的方方面面，更多的大数据商业变现模式也在逐渐的被发现和应用，部分大数据公司已经可以扭亏为盈，甚至可以实现盈利。
现在问题来了，大数据的商业模式到底是什么？如何利用大数据赚钱呢？今天就分享大数据商业模式以及优势。
首先展示一个常见的大数据平台架构图1：量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。
图2 极星大数据分析平台架构整套架构体系里，在每个不同的层级，都分别用了不同的技术和软件，比如Kafka、Sqoop、Storm、Spark、SQL、HDFS等等。
关于大数据架构的设计和各个大数据技术的作用，在此不做一一细表。
为什么要把大数据的架构一开始就抛出来呢？很简单，大数据所有商业变现模式，都是围绕这大数据架构展开的，不同的企事业单位、应用场景的不同，那么大数据架构也有所不同。
商业银行如何利用大数据提升营销效果
商业银行如何利用大数据提升营销效果随着信息技术的不断发展，互联网大数据时代已经来临。
在这个时代，数据成为了一种重要的资源，商业银行也开始意识到大数据对于提升营销效果的重要性。
本文将探讨商业银行如何利用大数据来提升营销效果，并给出相应的实施策略。
一、数据采集商业银行需要通过各种手段来采集客户信息和行为数据。
其中，客户信息数据主要包括个人基本信息、家庭状况、职业信息等；而行为数据包括客户的消费行为、投资偏好、信用评级等。
通过采集这些数据，银行可以了解客户的需求、偏好和风险承受能力，为下一步的精准营销打下基础。
在数据采集方面，商业银行可以通过以下几种方式获取数据：1. 内部数据：商业银行可以利用自身的客户关系管理系统（CRM）或核心银行系统来采集客户信息和交易数据。
2. 外部数据：通过与第三方数据提供商合作，商业银行可以获取更多的外部数据，如信用评级、社交媒体数据等。
3. 移动端数据：随着智能手机的普及，商业银行可以通过移动端应用程序收集客户的地理位置、消费行为等数据。
二、数据分析商业银行需要将采集到的大量数据进行整合和分析，以便更好地了解客户需求和市场动态。
数据分析可以帮助银行发现客户的消费习惯、潜在需求和市场趋势，从而为营销策略的制定提供决策依据。
在数据分析方面，商业银行可以采取以下几个步骤：1.数据清洗和整合：对采集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2.数据挖掘：通过应用数据挖掘技术，商业银行可以从大数据中发现隐藏的模式和规律，为制定个性化营销策略提供支持。
3.预测分析：商业银行可以利用预测分析模型，对客户的行为做出预测，从而提前做出相应的调整和决策。
三、个性化营销在了解客户需求和行为后，商业银行可以通过个性化营销来提升营销效果。
个性化营销是指根据客户的特征和需求，向其提供个性化的产品、服务和推荐。
个性化营销可以通过以下几个方面实施：1.个性化产品设计：商业银行可以根据客户的需求和风险承受能力，设计出符合其特点的金融产品，满足不同客户的个性化需求。
银行工作中的大数据应用技巧
银行工作中的大数据应用技巧大数据技术的快速发展为各个行业带来了巨大的机遇和挑战。
在银行业中，大数据应用已经成为一种趋势，能够帮助银行更好地了解客户需求、提升风险控制、优化运营效率等。
本文将介绍一些在银行工作中的大数据应用技巧，帮助银行行业从大数据中获得更多的价值。
一、客户洞察大数据技术可以帮助银行深入了解客户，提供个性化的金融服务。
通过分析客户的消费行为、历史交易记录等数据，银行可以更加精准地进行产品定制、推荐和营销。
例如，根据客户的消费习惯和偏好，银行可以向客户推荐适合的理财产品，从而提升客户的满意度和忠诚度。
二、风险管理在银行业中，风险管理是一个至关重要的环节。
大数据技术可以帮助银行实时监控风险，并及时采取相应的措施。
通过分析大规模的数据，银行可以发现风险事件的潜在线索，并对其进行预警和防范。
此外，大数据还可以帮助银行建立更加准确的风险模型，提高风险评估的准确性和精度。
三、反欺诈欺诈行为对于银行来说是一个重要的威胁。
大数据技术可以帮助银行实时监测和识别欺诈行为，并采取相应的反欺诈措施。
通过分析大量的交易数据和行为模式，银行可以发现异常交易、欺诈行为的特征，并及时采取措施进行防范和打击。
例如，当系统检测到某个账户的交易模式异常时，可以自动触发风险评估流程，降低欺诈行为的风险。
四、营销策略大数据技术可以帮助银行制定更加精准的营销策略，提升市场竞争力。
通过分析客户的需求、行为特征等数据，银行可以了解客户的潜在需求并进行个性化营销。
例如，分析客户的消费习惯和偏好，银行可以向客户推送个性化的营销信息，提高营销效果和转化率。
五、运营效率优化大数据技术可以帮助银行提升运营效率，降低成本。
通过分析大量的数据，银行可以发现业务流程中的瓶颈和不必要的环节，并进行优化和改进。
例如，通过分析客户申请贷款的历史数据，银行可以对贷款申请流程进行优化，减少审核时间和人力成本。
此外，大数据还可以帮助银行实时监测业务的运营情况，及时调整策略和措施。
数据资产变现案例
数据资产变现案例数据资产变现案例之一：智能医院随着科技的发展，越来越多的医院开始引入人工智能、大数据等技术，以提高医疗服务的效率和质量。
其中，中南医院就是一个典型的例子。
中南医院通过引入人工智能、语音计算、物联网、区块链等先进技术，构建了一个智能化的全流程、全闭环的数字化服务体系。
这个体系能够实现全院运营、医疗、科研管理的数字化呈现，为医护和管理者提供了多种能力，如运营决策、DRGs人工智能、患者360视图、CDSs智能科研等。
这个数字化服务体系不仅提高了医疗服务的效率和质量，也使得医院能够更好地管理和利用数据资产。
通过三大数据平台，医院将不同系统、不同业务、不同来源的数据进行统一存储、清洗、归纳管理，大大提升了数据的可访问性，推进了口径的统一，提升了数据的价值。
数据资产变现案例之二：银行业客户管理在金融行业中，客户管理是一个重要的环节。
许多银行通过大数据分析来改善产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
例如，巴克莱银行发布了一个新的移动银行应用程序，该程序不允许18岁以下的年轻客户转账或收款。
为了更好地了解这个群体的需求和行为，巴克莱银行从实时社交媒体分析中挖掘出可操作的见解。
通过情感分析工具，银行能够利用社交媒体网络及日志中的巨量通信数据，及时发现改善产品和服务的机会。
通过大数据分析，银行不仅能够更好地满足客户需求，提升客户体验，还能够更准确地预测市场趋势和风险，优化自身的业务运营和管理。
以上两个案例表明，数据资产变现的关键在于如何将数据转化为有价值的信息和知识，以及如何将这些信息和知识应用到实际业务中。
通过智能化、数字化的手段，企业能够更好地管理和利用数据资产，提升自身的竞争力和价值。
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训
数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。
要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
数据分析的价值观（一）数据分析的价值认同做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
（二）数据分析的工作定位做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
数据分析的EOI框架当时我们还采用了一套EOI的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
深度解析制约大数据发展的三大因素_光环大数据培训
深度解析制约大数据发展的三大因素_光环大数据培训制约我国大数据发展的因素有哪些呢?1.优质可用数据缺乏很多人看到这点可能会感到奇怪。
这几年数据交易机构如雨后春笋，“数据变现”成为很多拥有数据积累的传统企业的新的生财法。
如图，2015年以来，各地加速建立大数据交易平台，数据交易市场异常火热。
大数据我们常常说，大数据最高的层次就是要用数据来形成智慧，使得社会各方面可以运转起来。
做数据分析先要整合数据，这是我们通常的理念。
而数据本身我们可以从三个层面来看。
首先是“有没有”，就是数据交易问题。
目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。
然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。
比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像那样面向医药公司售卖数据。
与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
另外，其实数据交易这件事本身就是一个悖论。
数据作为一种商品有一定的特殊性，我用了别人也可以用，没有任何消耗，可以在市场卖很多遍。
这就产生一个问题，你这个数据到市场卖，根据经济学观点它的价值是零，你卖给我我可以用更低的价格卖给别人，所以数据交易理论上来说也是不可行的。
其次是“好不好”，也就是数据质量问题。
大数据概念火了以后，很多机构觉得数据存起来就是宝，于是积攒了大量零碎数据放在那里，到底能发挥什么作用也未可知。
而在和许多真正想用数据做些事情的机构的合作中我们发现，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。
当然这并不是说我们就不能做数据分析了。
我们常常在讲大数据就用大数据方法，小数据就用小数据方法，完美的数据是永远等不来的。
但这样会导致什么问题呢?在实际项目实施过程中，我们的数据科学家们不得不花费大量时间在数据清洗上，这其实是对本来就紧缺的数据人员的一种浪费。
数据变现是什么意思啊 (数据变现的途径包括什么)
数据变现是什么意思啊（数据变现的途径包括什么）数字经济时代，数据潮流裹挟着全部人。
假如某位企业高管说“我不准备投资数据和数据分析”，就犹如说“我对客户没爱好”一样。
在大数据时代里面，许多企业手头上都拥有海量的数据在手头上，那么数据变现是什么意思啊?数据变现的途径包括什么?本期数字营销网为您具体解答!一、数据变现是什么意思啊数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较简单的数据变现;而利用数据为业务赋能拥有更简单、专业的资产化流程。
二、数据变现的途径包括什么大数据变现商业模式大体分为九类：1、B2B大数据交易所国内外均有企业在推动大数据交易。
目前，我国正在探究“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。
2、询问讨论报告国内询问报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的讨论员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，例如“市场调研分析及进展询问报告”，这些询问报告面对社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。
3、数据挖掘云计算软件云计算的消失为中小企业分析海量数据供应了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。
云计算服务中SaaS软件可以供应数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
4、大数据询问分析服务以大数据为依据，供应基于管理询问的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等。
5、政府决策询问智库智库就是利用大数据，服务国家进展战略，通过大数据分析提升梳理、整合信息。
中国智库数量从2023年的全球第12位跃居当前第2位。
6、自有平台大数据分析随着大数据价值扩大，大中型企业通过开发、建设自有平台进行分析数据，由数据引导企业内部决策、运营等，起到企业内部价值链增值的作用。
7、大数据投资工具证券市场行为、各类指数与投资者的分析、推断以及心情都有很大关系。
8、定向选购线上交易平台通过这种平台可以保障基础数据平安，大数据定向选购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道1. 引言1.1 概述在当今快速发展的数字时代，数据已成为商业运营和决策的重要资源。
随着技术的进步和互联网的普及，大量数据被持续地产生、积累和储存。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求以及优化运营管理等方面。
然而，如何将海量复杂的数据转化为有价值的商业智能，成为了企业面临的一项关键挑战。
本文将深入探讨大数据时代中商业智能背后的秘密：数据变现的成功之道。
通过分析商业智能与大数据之间的关系，探讨数据对商业运营的影响以及进行有效数据变现所面临的意义和挑战。
同时，本文还将通过案例分析来揭示成功实践，并提供一些解密数据变现成功之道的技巧、方法和策略经验分享。
1.2 背景随着科技和信息技术的迅猛发展，我们正处于一个日益数字化和信息化程度不断提升的时代。
数字化革命所带来的海量数据正在改变着商业运营的方式和效率。
企业通过收集、整理和分析这些数据，可以更加准确地识别市场机会、优化生产流程、改进产品和服务等，从而在竞争激烈的市场中取得竞争优势。
然而，随着数据量的快速增长和复杂度的提高，仅仅依靠传统的商业智能工具已不再足以满足企业对数据价值挖掘的需求。
因此，如何将大数据转化为有用的商业智能，并实现对其进行有效变现成为了企业迫切需要解决的问题。
1.3 目的本文旨在深入剖析商业智能与大数据之间的关系，并探讨数据变现在商业运营中所扮演的重要角色。
通过分析成功案例，揭示有效利用大数据实现商业智能和盈利增长的策略和方法。
同时，在总结关键要点后，本文还将展望未来发展趋势，并给出一些结论和启示供读者参考。
通过阅读本文，读者将更好地了解到大数据时代下商业智能的核心理念与应用价值，把握成功变现数据所需具备的技巧、方法和策略，从而为企业的决策与管理提供有力支持，进一步推动商业领域的创新和发展。
2. 商业智能与大数据:2.1 商业智能概念:商业智能（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、分析和应用，从而帮助企业做出更明智的决策以提高业务绩效和竞争力的过程。
银行如何提升数据分析能力
银行如何提升数据分析能力在当今数字化时代，数据已成为银行的重要资产之一。
拥有强大的数据分析能力，能够帮助银行更好地洞察客户需求、优化业务流程、降低风险以及提升市场竞争力。
然而，提升数据分析能力并非一蹴而就，需要银行在多个方面进行努力和改进。
一、建立完善的数据管理体系首先，银行要确保数据的准确性、完整性和一致性。
这就需要从数据的采集源头抓起，规范数据录入标准和流程，避免错误和重复的数据进入系统。
同时，要建立数据质量监控机制，定期对数据进行审核和清理，及时发现并纠正数据中的问题。
其次，银行需要对数据进行有效的整合和集中管理。
不同业务部门和系统中往往存在着大量分散的数据，这些数据可能由于格式、标准不一致等原因难以共享和利用。
通过建立统一的数据仓库或数据平台，将各类数据进行整合和标准化处理，可以实现数据的集中存储和管理，为数据分析提供便利。
此外，数据的安全性和合规性也至关重要。
银行要加强数据安全防护措施，防止数据泄露和被非法使用。
同时，要严格遵守相关法律法规和监管要求，确保数据的采集、存储和使用合法合规。
二、培养高素质的数据分析人才队伍人才是提升数据分析能力的关键。
银行需要招聘和培养具备数据分析专业知识和技能的人才，包括数据分析师、数据科学家等。
这些人才不仅要熟悉数据分析工具和技术，如 Python、R、SQL 等，还要具备良好的业务理解能力和问题解决能力。
为了吸引和留住优秀的数据分析人才，银行要提供有竞争力的薪酬待遇和良好的职业发展空间。
同时，要加强内部培训和学习交流机制，鼓励员工不断提升自身的数据分析能力。
除了专业的数据分析人员，银行还需要提高全体员工的数据素养。
让员工了解数据的重要性，掌握基本的数据分析方法和工具，能够在日常工作中运用数据进行决策和问题解决。
三、明确数据分析的目标和应用场景在进行数据分析之前，银行要明确分析的目标和应用场景。
是为了优化客户营销策略、提升风险管理水平，还是为了改进内部运营效率？只有明确了目标，才能有针对性地收集和分析数据，确保分析结果的实用性和价值。
解密大数据 数据变现的金钥匙
解密大数据数据变现的金钥匙解密大数据数据变现的金钥匙随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据的概念成为了近年来的热门话题。
然而，大数据并非仅仅是海量的数据堆积，而是需要经过合理的处理和分析，才能发挥出真正的价值。
本文将探讨大数据的概念、应用领域以及数据变现的方式，进一步解密大数据背后的秘密。
一、大数据的概念大数据，顾名思义，指的是规模庞大、变化迅速、类型多样的数据集合。
这些数据通常以超过传统软件的处理能力为特征，并需要利用先进的技术来进行存储、管理、处理和分析。
与传统数据相比，大数据具有“3V”特点，即Volume（海量数据）、Velocity（快速流动的数据）和Variety（多样化的数据类型）。
二、大数据的应用领域大数据的广泛应用使其成为各个行业的关注焦点。
以下是几个典型的领域：1. 金融行业：大数据分析可以帮助银行和基金公司预测市场走势、风险评估和客户管理等。
数据挖掘和机器学习算法的应用可以提高金融机构的决策能力和风险控制水平。
2. 零售行业：通过对顾客购买行为的分析，零售商可以制定更精准的营销策略，提高销售额和顾客忠诚度。
通过对库存和供应链数据的分析，零售商还可以优化资金使用和库存管理。
3. 健康医疗领域：大数据在健康医疗领域的应用十分广泛，包括疾病预测、医疗资源分配和个体化治疗等。
通过对患者病历、基因信息和医疗记录的分析，医疗机构可以提供更准确和高效的医疗服务。
4. 城市管理：通过对城市交通、环境、能源等数据的分析，政府和城市管理部门可以更好地理解城市运行状态，并制定相应的政策和规划，提高城市运行效率和居民生活质量。
三、数据变现的方式大数据的变现可以通过多种方式实现。
以下是几种常见的方式：1. 数据销售：企业可以将自己收集到的数据进行加工和处理，形成有商业价值的数据产品，并通过销售或订阅的方式盈利。
例如，市场研究公司可以将自己收集到的消费者行为数据出售给企业，帮助其进行市场分析和决策。
大数据在金融行业中的价值与作用
大数据在金融行业中的价值与作用自21世纪以来，随着科技的不断发展以及全球金融需求的日益增长，大数据在金融行业中扮演着越来越重要的角色。
随着金融机构的数字化转型和技术的飞速发展，大数据分析能力已成为银行、保险公司等各种金融机构的核心竞争力之一。
本文将探讨大数据在金融行业中的价值与作用。
一、风险管理金融从业人员都知道，风险管理是金融业务中最为重要的部分之一。
而大数据技术的发展为金融机构在风险管理领域提供了更加精准的手段。
比如，通过对市场和行业数据的分析，银行可以更加精准地确定存款、贷款和信用卡的费率，以及为客户定制更优质、更合适的金融产品。
另外，通过对大数据的分析，银行可以及时发现反洗钱和欺诈行为，极大地提高了银行在这些方面的监管水平。
此外，大数据在风险管理方面还可以用于数据可视化，帮助银行更好地了解各种风险，制定相应的风险管理策略，有效地控制风险，保护客户的利益。
二、营销和客户服务大数据在金融营销中也发挥了越来越重要的作用。
通过对客户的数据分析，银行可以更好地了解客户的需求和偏好，从而制定相应的营销策略。
比如，银行可以根据客户的历史交易记录，推送个性化的金融产品，提高产品销量。
此外，大数据技术还可以用于实现客户粘性管理，提高客户满意度。
通过大数据的分析，银行可以更好地了解客户的心理需求和购买习惯，制定具有针对性的客户策略，提升客户服务水平。
三、预测和分析大数据在金融领域中的另一个主要作用就是预测和分析。
通过对大量金融数据的挖掘和分析，银行可以更加准确地预测市场趋势和商品价格变化，进而更好地管理投资组合和制定战略决策。
此外，大数据还可以用于企业行为分析和流程管理，从而进一步提高企业营运效率和管理水平。
四、数据安全和保护随着互联网的不断发展，数据安全和保护问题也逐渐受到了人们越来越多的关注。
金融领域中的大数据分析，通常涉及到大量敏感数据，如客户信息、交易记录等等。
因此，保护客户数据的安全和隐私，是金融行业中的一个非常重要的问题。
银行外部数据运营方案
银行外部数据运营方案摘要在当今数字化时代，银行业需要更加灵活和高效地运营其外部数据。
这种外部数据运营方案需要结合先进的技术和管理策略，以确保银行能够更好地了解客户需求，提供个性化服务，保护客户隐私，同时遵守合规要求。
本文将探讨银行外部数据运营的重要性、现状、挑战和可能的解决方案，以及未来发展趋势。
1.引言随着数字化技术的不断发展，银行业已经越来越依赖外部数据来进行业务决策和创新。
外部数据包括来自客户、供应链、市场和社交媒体等各个方面的数据，这些数据对于银行的市场定位、产品设计、风险管理等方面都具有重要意义。
然而，外部数据的运营并不容易，银行需要综合考虑数据安全、合规要求、客户隐私等多个方面的问题。
因此，银行外部数据运营方案显得至关重要。
2.外部数据运营的重要性外部数据对于银行业的重要性不言而喻。
首先，外部数据能够帮助银行更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。
比如，银行可以通过分析客户社交媒体数据，了解客户的兴趣爱好和购买习惯，从而设计更符合客户需求的理财产品。
其次，外部数据还能够帮助银行进行风险管理和合规监测。
通过分析市场数据和供应链数据，银行可以更好地预测市场波动和供应链风险，从而及时调整投资组合和资产配置，降低风险损失。
此外，外部数据还能够帮助银行进行市场定位和竞争分析，为产品设计和营销策略提供数据支撑。
因此，银行需要有效地运营外部数据，以更好地满足客户需求、管理风险、提高竞争力。
3.外部数据运营的现状当前，银行在外部数据运营方面存在多个问题和挑战。
首先，银行需要面对海量、多样化的外部数据，这些数据包括结构化数据和非结构化的数据，如何有效地处理和管理这些数据成为一大难题。
其次，银行需要保护客户隐私和数据安全，同时还要遵守各种合规要求，这使得外部数据的运营变得更加复杂。
此外，银行在外部数据运营方面还需要面对技术、人才、管理等多个方面的挑战，这些都需要银行认真思考并采取相应的措施。
4.外部数据运营的挑战外部数据运营面临多个挑战，下面将分别进行阐述：4.1 数据安全和隐私保护银行在外部数据运营中需要保护客户数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
如何利用大数据分析实现营销变现
如何利用大数据分析实现营销变现随着互联网的不断发展和移动互联网的普及，我们现在生活在一个信息爆炸的时代。
随处可见的各种数据，让我们面临着一个纷繁复杂的信息海洋。
如何从这个海洋中获取有用的信息，并将其转化为商业价值，成为了企业所迫切需要解决的难题之一。
而大数据分析，正是一种可以帮助企业从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并实现商业价值最大化的技术。
接下来，我将从营销变现的角度来探讨如何利用大数据分析实现商业价值的最大化。
一、大数据分析在营销中的作用营销，是将产品推销给潜在客户或现有客户的过程，是一项多环节的、复杂的活动。
而大数据分析，可以帮助企业在每一个环节中精准地进行数据分析，从而更好地推进营销活动。
首先，在营销前期，大数据分析可以帮助企业确定目标客户，挖掘客户需求。
通过对大数据的分析，企业可以了解竞争对手的情况，从而进一步确定自己的营销策略，比如产品定位、渠道选择等。
其次，在营销过程中，大数据分析可以帮助企业了解客户的偏好，从而更好地进行定向推广。
通过对客户的行为轨迹和兴趣爱好的分析，企业可以知道客户关注的内容，了解他们的购买意愿以及消费习惯，从而提供更有针对性的服务。
最后，在营销后期，大数据分析可以帮助企业评估营销效果，从而优化营销策略。
通过对各个环节的数据进行分析，企业可以了解营销活动的投入产出比，对活动的组织管理、领导管理等方面进行评价和调整，从而提高投资回报率（ROI）。
二、大数据分析在营销中的应用实例1. 京东商城：通过大数据分析推出个性化商品推荐服务京东商城是中国最大的综合性电商平台之一，为了提高用户的购物体验，京东商城推出了个性化商品推荐服务。
该服务通过对用户的购物行为、浏览历史等数据进行分析，为用户提供了更加精准的推荐服务。
2. 美团：通过大数据分析精准营销，收获了高投资回报率美团是中国最大的本地生活服务平台之一，为了提高平台的用户黏性和投资回报率，美团通过大数据分析，实现了精准营销，提高用户忠诚度和购买转化率。
“云上银行”系列之一：天枢篇,数据的价值在哪里？
“云上银行”系列之一：天枢篇，数据的价值在哪里？数字化和财富化是近年来商业银行变革的两条主线。
（1）数字化即业银行利用数字技术为传统业务赋能，构建新客户生态；财富化即机构着力发展投资银行、资产管理和财富管理等直接融资业务，扩张中间业务规模。
（2）基于数据与信息技术发展，本系列计量银行自身的数字价值，评估新的生态构建潜力。
作为系列第一篇，本文分析数据的价值在哪里？从数字资源到数字资产，数字经济学的三个定理。
➢数据有用：根据切比夫不等式，当样本量足够多时，数据可以反映客观规律。
互联网尤其是移动互联网发展使“大数据”成为可能，根据思科统计，全世界企业级的数据在移动互联网出现后6年时间增长了大约50倍。
➢数据有主：根据科斯定理，产权的清晰界定将提升资源的配置效率。
当数据的产权没有明确界定，社会各界为获得数据将支付较高交易成本，并抑制创新。
之前Fin-tech公司的高估值也在于隐含了相关机构对公共数据资源的私有化。
随着数据资源产权确定，这有利于包括政府/其他企业/持牌金融机构集成、分享数据，这为后续数据变现提供更多可能性。
➢数据有价：根据熵增定理，系统运行过程中效率逐步降低，混乱度提升，而提升效率降低混乱度（即“减熵”）可以创造价值。
根据《中国数字经济发展白皮书（2020年）》，我国数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元增加到2019年的35.8万亿元，占GDP比重提升了超过22个百分点至36%。
未来的银行在“云上”，利用数据价值定义新银行。
（1）银行有数：银行过去通过“存贷汇”直接变现，未来相关业务更多成为获取数据、理解客户需求的“入口”。
从这一视角看，银行也是数据供应商，也在持续积累集成数字资源。
（2）数据可信：Fin-tech公司讲究效率和便捷，服务流程简短，但风控合规体系不足；而针对高净值客户/大企业/政府需求，金融服务更复杂，难用电商模式套用，客户虽求效率体验，但更重视场景安全和机构信任。
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光环大数据培训_银行是如何把数据价值变现光环大数据培训机构，DT时代的到来，使得金融数据呈现出爆炸式增长，BCG 曾有报告指出，银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。
庞大的数据体系所蕴含的价值也在不断体现，金融业对数据的依赖越发加强，众多的金融环节都需要通过对数据的收集和分析后完成。
BCG的研究指出，已有三分之一的海外银行在组织流程中嵌入了匹配大数据的工作方式，识别出更多的商业机会。
他们在多年的实践和不断试错后，运用成熟的分析手段，持续地获得有价值的商业洞察。
与此同时，中国金融业也步入了大数据时代的初级阶段。
有研究统计，经过多年的发展与积累，国内商业银行的数据量已经达到100TB以上级别，并且正在以更快的速度增长。
日渐成熟的大数据技术与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。
纵观银行业的六个主要业务板块(零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理)，每个业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。
其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应用潜力尤为可观。
如下表所示，大数据的应用能帮助银行在零售与公司业务中实现个性化定价和交叉销售，进行客户细分以及预见客户流失，及时推出增值业务，提升客户忠诚度。
在资本业务中提供现金的模式和信号识别，对非结构化的数据的数据挖掘。
在交易银行业务中实现客户细分，为第三方总结深入洞察。
在自产管理业务中提供个性化定价。
在财富管理业务中实现更具成本效应的财务建议。
以下我们通过几个实际案例来看国内外银行业大数据应用场景都有哪些：金融行业中大数据应用案例一、客户管理如果存在和客户的直接交流，许多产品和服务能够容易地得到改善。
社交媒体平台是极好的交流来源，可以发现改善的机会，银行只需要从信息洪流中过滤出这些有价值的数据。
确，因为样本群体相当有限。
情感分析工具可以利用社交媒体网络及日志中的巨量通信数据，帮助及时改善产品和服务。
1.改善产品，提升服务巴克莱银行自从发布了新的移动银行应用程序后，便能够从实时社交媒体分析中挖掘出可操作的见解。
这个应用程序不允许18岁以下的年轻客户转账或收款。
这个限制引发了来自青少年以及他们父母的负面评论，原因是父母亲无法转账给他们的子女。
在数据揭示了这个问题后，巴克莱银行及时改善了它的应用程序，添加了16到17岁的客户的使用权。
预测哪个客户会流失应该成为组织客户导向战略的一个关键部分，因为获取一个新客户的成本远比留住一个现有客户要高得多。
当一个组织以一种全面的方式了解客户时，留住客户就容易多了。
那些意味着有摩擦的指标也许是取消自动付款、在客户电话或是社交媒体上的抱怨。
通过分析这些不同的指标，潜在的客户流失能在为时已晚前被识别。
2.降低客户流失率捷克斯洛伐克的第一家私人银行塔特拉银行通过使用预测模型几乎达到了减少其信用卡客户的流失率到30%的目标。
这家银行细分客户，并已经为其客户群选择了高度个性化的留存活动。
通过正确的渠道发送正确的信息就跟正确的信息本身一样重要。
大数据分析可以被用来精确查找客户使用的渠道以及他们使用这些渠道的方式。
这种知识可以形成战略优势，以最符合成本效益的方式和最大化市场营销预算来达到特定目标细分。
客户使用渠道的方式也会突出显示需要银行集中资源的领域，比如哪个渠道是用来抱怨的，或者哪些渠道主要是用来做研究的。
3.通过不同的渠道提供高质量的服务总部位于新加坡的华侨银行拥有超过大约590亿英镑的资产。
该银行识别出一个显著的细分市场正在转移到在线渠道，同时预计这些渠道将随着技术的快速进步而成长。
华侨银行的一个核心原则是把高质量的服务通过所选择的渠道传递出去，以符合客户的期望。
二、精准营销能提高客户的参与度、安全感和忠诚度。
市场营销信息里的个性化能被用来实现很多目标。
这些可以简单到在信息的开头加上客户的名字以显得更为友好，或者加入只有组织知道的客户细节信息来避免欺诈性营销。
更有雄心的银行将在信息里加入个性化的内容，这些内容会直接让客户感兴趣，提高参与度。
1.识别客户(1)HDFC银行HDFC银行利用客户生命周期活动来促进信用卡的激活。
这个通过用个性化的消息相对HDFC银行确认的每一个生命周期阶段进行有针对性的促销实现了。
结果是在信用卡的激活次数上有了显著的提高，降低了每次获得每个客户的成本。
客户使用或不使用一个产品的方式可以是如何调整市场营销信息的一个信号。
了解客户在产品周期中所处的位置可以对所使用的市场营销传播方式有显著的影响。
例如：在获取阶段的客户比坚定的老客户更容易受到市场营销和产品研发消息的影响。
一个即将流失的客户相比于一个忠诚的客户会是挽留促销更好的候选人。
大数据有助于确定客户处在产品生命周期的哪个阶段，有助于相应地调整市场营销方向。
(2)国内某大型商业银行在互联网+社交网络的背景下，银行用户服务渠道多元化、用户消费多元化。
如何找到高价值用户群体、找到用户新需求点、为用户提供更好的产品及服务，已成为银行经营管理者最关注的问题。
在寻求高价值用户的过程中，某大型商业银行基于内部数据，包括交易数据、评分数据、消费数据、用户往来交易数据等利用永洪一站式大数据分析平台挖掘出高价值的用户及提取高价值用户特征。
同样基于外部数据，比如芝麻信用、学信网、房产、运营商等数据，挖掘出哪些用户可能是高价值用户但还不是本行用户。
营销部门针对这些高价值的用户数据，做定位的产品营销服务，大数据平台的应用为该行挖掘出大量潜在客户，并已经获得较高的转化。
同样，此类场景也适用于信用卡业务，根据银行内部消费数据，做好用户信用卡分期推荐等。
奥地利银行利用对产品生命周期的了解来留住客户。
当一个客户显示出取消与某个产品的关联的特定行为时，该银行的职员检测到这个信号，并采取相应的行动来做个更新。
根据信用卡的使用习惯，可以容易地把客户分组，使用习惯能被用来给他们提供更个性化的忠诚度促销计划。
在一般交易数据，如支付频率和支付习惯上的细分市场能够揭示生活方式的细分，例如跟随潮流的、家庭导向的或面向旅行的团体。
这能让市场营销团队和垂直合作伙伴设计围绕其客户真正所求的忠诚度计划。
例如，家庭导向的客户也许喜欢在超市和加油站的回扣。
3.开发特定产品美国银行正在通过其Bankamerideals忠诚度计划，采用有针对性的市场营销方案来增加其客户的信用卡使用率。
这个Bankamerideals忠诚度计划包括量身定制的以客户为中心的奖励和选择性的慈善捐赠。
基于大数据分析洞察，更多的创新商业模式被开发，为银行带来新的收入增长模式。
以澳大利亚某大型银行为例，该银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并进行这些行为的关联分析。
该银行将这些分析结果销售给零售业客户，帮助客户更准确的判断何时何地进行产品广告投放，以及适合在该地点进行推广的产品。
这些客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研机构购买此类数据，如今他们可以以很小的代价就可以跟自己的银行购买更有可信度的报告。
银行通过新业务的拓展不仅增加了收入，而且又通过增值服务增加了客户粘性。
三、提升内部效率国内某城市商业银行金融行业是信息化程度最高的行业之一，无论是数据仓库还是BI系统，基本上该有的都有了，但是还经常遇到数据不够用的情况。
一般体现在以下几个方面：一是业务部门报表需求多，IT部门实现周期长——据统计基于传统的报表工具或者传统BI开发一张报表的时间在8天左右;二是数据量越来越大，底层的数据仓库或者BI系统不能做好性能的支撑，甚者有些复具及Excel不能很好地支撑。
基于永洪数据可视化分析平台，IT部门只需加载明细数据至永洪数据集市中，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门基于明细数据自服务完成数据应用。
在永洪产品中，充分考虑了业务用户的学习曲线和熟悉周期，设计了循序渐进的自服务分析路径，帮助业务人员能更好的做好数据应用。
比如中国式复杂报表需求，可事先定义众多业务可能会用到的维度和指标，定制好模板，业务部门通过选择灵活生成所需的数据应用。
在业务用户逐渐熟悉永洪产品后，可基于永洪快速实现数据探索、自助分析。
四、交易风险控制国内某大型商业银行网上银行、手机银行、第三方支付应用等新兴电子渠道的高速发展，给消费者带来便利的同时也带来了一定的威胁。
因此通过数据分析了解用户消费支付习惯、规避交易风险成为构建银行风险交易分析系统的关键。
在永洪一站式大数据分析平台中可以通过接入实时数据的方式，设定监控规则。
当监控规则出现异常时，根据预警级别，永洪自动触发高亮预警或者智能提醒。
比如设定用户登录的监控规则是：如出现同一用户在不同的渠道、短时间内、不同IP多次登陆同一账号时，永洪根据预警规则，自动触发短信平台或者邮件，做好智能监控提醒工作。
总结从以上案例来看，数据运营正在为金融业创造巨大价值。
正因为数据有巨大的价值，很多金融企业采取数据驱动业绩这样实时交互式的探索式分析方式的模式，在用户审计、系统调优、资源调度、安全控制等方面拥有更多的掌控力。
而如果想成为以数据分析驱动运营决策的智慧型企业，金融企业需要拥有快速构建数据准备、探索式分析或数据可视化和深度分析的平台能力。
相对于投入千万级资金和大量的时间成本，越来越多的金融企业选择成熟的第三方一站式大数据分析平台及解决方案，在拥有支撑复杂业务场景的企业级管控能力的同时，基于业务需求轻松发掘大数据价值，获取深度洞察力。
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