大数据在银行中的应用及管理

大数据在银行中的应用及管理

摘要：改革开放的不断深入，国家在发展过程中慢慢形成了小政府和大社会的模式，政府在经济发展过程中发生了很大的变化，逐渐在形成了不同的发展情况，出现了专业管理的社会化、社会管理企业化以及企业管理集约化，在这个过程中，数据中心的作用是非常重要的，同时大数据时代已经来临。在数据非常多的情况下，进行很好的管理将会产生很大的附加值，这样会带来很大的经济效益，但是，如果没有进行很好的管理，就会导致数据出现非常混乱的情况，导致社会在发展过程中出现很大的危机。银行业在发展过程中要对大数据进行很好的挖掘、使用和管理，这样能够更加的促进银行业的发展。

关键字：大数据使用管理方法

大数据被称为巨量资料，所包含的资料规模是非常大的，同时数据量十分大，导致其在主流的软件工具上是没有办法正常使用的，因此，在对大数据进行使用的时候，要在合理的时间内获得要使用的数据，同时要对其进行管理和处理，这样才能更好的为企业的发展提供必要的信息。银行大数据在进行挖掘、使用和管理的时候要面临的问题是非常多的，大数据的数据量是非常大的，在类型方面也是非常多的，同时商业价值也是非常高的，在进行处理的时候速度是非常快的，这些情况都保证了大数据的应用效果。通常大数据会在政府部门、电信行业、金融行业以及电子商务行业中进行应用。大数据的使用效果是非常好的，但是在前要对数据进行挖掘，同时也要对数据进行很好

的管理，这样才能更好的保证数据的使用效果。

1银行大数据的应用场景

1.1 经营分析

对大数据进行挖掘和核查，能够更好的找到经营过程中存在的因果关系，同时也能对经营情况进行判断，这样对经营过程中存在的问题能够更好的找到解决的措施。对于上市公司来说，对经营情况的数据进行分析和对比能够更好的找到经营数据之间的逻辑关系，同时在上市公司的数据库中也能够对大量的业务数据进行转换的分析，建立起必要的模型，这样能够更好的为商业决策提供数据参考。

1.2服务提升

通过对大数据进行挖掘和分析，能够更好的找到在工作中存在的服务问题，同时也能为改进提供必要的依据。银行在发展过程中，可以通过对客服系统的客户投诉记录进行分析，能够更好的对客户的消费需求以后消费诉求进行掌握，同时也能更好的在服务中增加客户的满意度和忠诚度，这样能够在客户服务方面提高质量。

1.3精准营销

对银行大数据进行挖掘和分析，能够对客户的交易习惯和交易内容进行掌握，这样能够更好的有针对性的进行精准营销，同时能够提高营销的质量和效率，在成功率方面也将出现很大的变化。经济的不

断发展，科学技术水平也在不断提高，现在，人们在消费方面发生了很大的变化，在进行消费的时候选择了现在最方便的一种方式网银，因此，银行在发展过程中要对客户的消费习惯和爱好进行数据收集，在一定程度上引导客户进行产品的选择。

1.4智慧应用

在进行大数据挖掘和过滤的时候，要能够寻找出需要的信息，这样才能更好的对出现的各种问题进行解决。银行经常会出现协助破案的情况，在这种情况下，查找犯罪嫌疑人的犯罪证据是非常重要的，因此，大数据在这种情况下能够发挥更大的作用。

2银行对大数据的挖掘方法

数据挖掘是一种非常新的商业信息处理技术，在使用的时候能够对商业数据库中非常庞大的数据业务进行抽取和转换，同时能够进行分析和模型的建立，这样能够更好的为商业决策提供更加有力的证据。

2.1分类

在数据库中，查找数据对象之间的共同点，能够更好的对数据进行分类，同时也能将其进行不同模式的划分。对数据进行分类和建立模型，能够将数据库中的数据归到给定的类型中。银行在进行分类的时候能够根据客户进行分类，根据客户的属性和特征进行分类、根据

客户的满意度进行分类，根据客户的购买趋势进行分类。银行也可以按照产品进场分类，这样能够更好的保证推销的成功率。

2.2回归分析方法

数据中属性值在一定的时间是有一定的特征的，因此，可以将数据项映射到一个具体的变量函数中，这样能够更好的发现变量和属性之间的依赖关系，同时也能更好的对数据的特征进行分析。银行在发展过程中可以应用市场营销方面的知识，这样在客户寻求以及促销活动方面获得更好的发展。

2.3聚类分析

将一组数据按照相似性和差异性技能型分类，这样能够更好的找到同一类别中数据间的相似性，同时在不同类型的数据间，数据的相似性是非常小的，因此，银行可以将其应用到客户群体的分类中国，这样能够更好的对客户背景进行分析，同时也能对客户的购买趋势进行预测，将市场进行细化。

2.4 Web挖掘

随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，银行可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业

有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

3 银行对大数据的管理

3.1防泄露

大数据是海量的信息，一旦泄露，会给众多当事者造成诸多不便甚至损失。因此，相比分散的数据，大数据对于数据安全具有更高的要求和更高的标准。对于内部，坚持知必所需的内控理念，防止信息内部任意传播；对于外部，防止信息在外部蔓延；对于第三方，要签订保密协议，避免有关单位的信息泄露。

2.防病毒

由于目前应用系统的高度开放，病毒的传播更加迅速、广泛，因此，大数据对病毒防范有更加迫切的要求。必须做好防病毒的全覆盖，避免交叉感染，做好病毒码的及时升级，避免因升级不及时造成病毒的漏杀和错杀。

3.防入侵

面对大数据，不法分子也会觑觎这块大蛋糕，伺机非法侵入，因此，防入侵是数据安全的必要措施和重要手段。必须在网络、应用等各个层面进行物理和逻辑的隔离，切断伸向大数据的黑手。