智慧银行大数据创造数据和分析的信息优势解决方案
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智慧银行大数据创造数据和分析的信息优势解决方案
目录
1 数据来自四面八方 2 什么是大数据和数据科学? 3 我们处于从大数据中提取价值的初期阶段 4 普华永道的大数据能力 5 帮助你能更聪明迅速开始的指导意见
数据来自四面八方
随着计算设备变得更小更快捷, 数年来，新数据生成器的数量只增不减
PwC | page 3
数据分析的发展是提高数据信息的有效性和可用性
随着数据存储和处理能力的日益复杂，可用于分析的数据信息已经爆炸，需要让位给先
进的分析方法
2000’ s
2010’ s+
1970’ s
1980’ s
数据处理
财务
刷卡
报告
联机事务处理系统
管理
1990’
s
决策支持
X1
X2 X3
Model Y1
f(x)
Y2
多元分析
（如 GAAP, BASEL III, IFS）
系统自动化金融体系进一步整合入企业的信息系
统，触发更多的合作机会
现在, 业务人员有望演变成新
的角色带来
前瞻性洞察 来支持企业的
决策制定和执行
如今分析学存在许多不统一的概念 – 对“大数据”术语拥有多种定义
爆发性的数据存储
2010+
Open Source Analytics Software
Source: MIT Sloan Management Review 2015, PwC Digital IQ Survey 2014, PwC Big Decision Survey 2014
TheData Scientist
Audio
Social Media
Smart Pho&nes Tablets
KILOBYTES MEGABYTES GIGABYTES TERABYTES
PETABYTES
EXABYTES
属性
数量
数据集的规模
种类
数据的多元化：资源、种类、 结构等
速率
数据产生的速度、分析、与使 用
燃料经济性 燃料产业
Photo credit: Nigel Homes 2012
可以提炼最大化价值 寻求价值丰富的接缝 深入挖掘来发现
什么是大数据和数据科学? 大数据的方法论？ 哪些是前沿的大数据技 术？
平衡决策中的艺术与科学 是做出智能，及时，有效的业务决策的关键
PwC | page 10
Image: flickr.com
1990’s
bi 2000’s
Data Visualization
Embedded Analytics
1980’s 1970’s
Decision Support
2X1XX3 MAMfnu(oalxltdyi)vseaislr12iaYYItnBetueslilnigeesnsce
Predictive Modeling
客户通过什么 方式买到自己 需要的产品？
产品/创新
如何创造出客 户真正需要的 产品？什么是 最适合特定客 户的产品？
流程/运营
如何才能更快 更好地响应客 户，并为他们 做更多有价值 的事？
风险/管控
如何管控客户 的信用额度？ 如何处理风险 与业务的关系？
数据在以客户为导向的经营价值链中的应用考量
现在： • 在经营管理层面业内公司面临哪些共同的问题？ • 领先的集团公司在做些尝试和转变？ • 大数据时代下，大家有了哪些共同的认识？
@
网站
分析
商业智能
预测建模
信息技术
手机
音频
视频
云计算
仿真和可视化
物联网(IoT)
智能家庭
大数据
社交媒体
数据科学家
千字节 1,000
兆字节 1,0002
十亿字节 1,0003
百万兆字节 1,0004
拍字节 1,0005
艾字节 1,0006
企业通常是数据“富有”，但信息“贫穷”
大多数组织面临的共同问题是“数据过载”，这使得它难以提取有价值的洞察力和智慧
我们传统上认为“大数据”是来自于社交网络分享、电子邮件和简讯，但是随着物联网的 出现，数据只会变得更广泛
• 电子邮件 • 聊天、即时通讯 • 文件
• 客户、订单、账单 • 交易 • 总账 • 过程数据
• 社交媒体 • 通话记录 • 语音通讯 • 多媒体 • 网页、应用程序的应用
• 生物识别技术 • 健康记录 • 人力资源数据 • 劳动力
• 天气数据 • 政府数据 • 工商 • 公安，法院 • 电信
• 传感器 • 遥感勘测、全球定位系
统 • 3D 打印机 • 工业4.0
数据是新“石油”
数据广泛存在，但需要通过挖掘来增加其价值。但是，不同于石油，数据永远不会成为 一种稀缺资源，因为它以指数速率保持增长。
科技使其更容易获得
广泛存在 但仍很难获得
Image: qz.com
大数据时代到来，银行应聚焦如何运用内外部数据来帮助企业提高商业洞察能 力，加快决策效率，逐渐在竞争中脱颖而出
银行的商业价值链
战略/市场
我们应当聚焦 哪类客户？他 们的潜在市场 有多大？
客户/营销
销售/渠道
我们的目标客 户是谁/在哪里？ 如何同他们建 立并维持良好 的关系？
精确性
可信的质量描述数据集
通常与大数据相关联的属性
大数据生态系统
大数据领域下广泛的科技产 品/解决方案
“大数据” 的现实
企业已经听到建立大数据平台，希望通过大数据的能力建设为传统的数据仓库带来新的 气息。 当分析成为我们的生产力， 如何定义业务的价值和数据变现的商用模式成为我 们的挑战。
数据来自四面八方
未来： • 数据应用在哪些领域可能有应用价值？ • 如何利用数据解决问题，突破瓶颈？ • 大数据时代有哪些新的机遇？
未来的银行的趋势将会对在职人员有更多要求
监管改革和技术进步正在产生的角色转变
以前, 金融被称为看门狗的角
色，而不是分析洞察
工作职责是向后看的事实 呈现
数据驱动的监管机构
现在要求组织采取分层的报告方法，以获得一个整体的组 织的财务和风险景观
数据的有效利用率降低
从数据到洞察力是主要的挑战
80%
75%
70%
70%
77%
中国管理层认为对 有用数据的访问正 在逐年增加…
60%
50%
56%
55%
40%
…但对捕获数据的有
52% 效利用率继续下降
30%
20%
10%
有效地使用洞察以指导未来的战略
的能力报告
0%
1
2
3
从上一年获得有用数据持续增加的 报告
Multi-method Simulation
Big Data
ProDcaetsasinFginanceReports Management
TheData Warehouse
TheData Warehouse
Baidu Nhomakorabea
Appliance
rds Punchca
OLTP RDBMS
Analyst
Website
s
Information Worker Mobile
目录
1 数据来自四面八方 2 什么是大数据和数据科学? 3 我们处于从大数据中提取价值的初期阶段 4 普华永道的大数据能力 5 帮助你能更聪明迅速开始的指导意见
数据来自四面八方
随着计算设备变得更小更快捷, 数年来，新数据生成器的数量只增不减
PwC | page 3
数据分析的发展是提高数据信息的有效性和可用性
随着数据存储和处理能力的日益复杂，可用于分析的数据信息已经爆炸，需要让位给先
进的分析方法
2000’ s
2010’ s+
1970’ s
1980’ s
数据处理
财务
刷卡
报告
联机事务处理系统
管理
1990’
s
决策支持
X1
X2 X3
Model Y1
f(x)
Y2
多元分析
（如 GAAP, BASEL III, IFS）
系统自动化金融体系进一步整合入企业的信息系
统，触发更多的合作机会
现在, 业务人员有望演变成新
的角色带来
前瞻性洞察 来支持企业的
决策制定和执行
如今分析学存在许多不统一的概念 – 对“大数据”术语拥有多种定义
爆发性的数据存储
2010+
Open Source Analytics Software
Source: MIT Sloan Management Review 2015, PwC Digital IQ Survey 2014, PwC Big Decision Survey 2014
TheData Scientist
Audio
Social Media
Smart Pho&nes Tablets
KILOBYTES MEGABYTES GIGABYTES TERABYTES
PETABYTES
EXABYTES
属性
数量
数据集的规模
种类
数据的多元化：资源、种类、 结构等
速率
数据产生的速度、分析、与使 用
燃料经济性 燃料产业
Photo credit: Nigel Homes 2012
可以提炼最大化价值 寻求价值丰富的接缝 深入挖掘来发现
什么是大数据和数据科学? 大数据的方法论？ 哪些是前沿的大数据技 术？
平衡决策中的艺术与科学 是做出智能，及时，有效的业务决策的关键
PwC | page 10
Image: flickr.com
1990’s
bi 2000’s
Data Visualization
Embedded Analytics
1980’s 1970’s
Decision Support
2X1XX3 MAMfnu(oalxltdyi)vseaislr12iaYYItnBetueslilnigeesnsce
Predictive Modeling
客户通过什么 方式买到自己 需要的产品？
产品/创新
如何创造出客 户真正需要的 产品？什么是 最适合特定客 户的产品？
流程/运营
如何才能更快 更好地响应客 户，并为他们 做更多有价值 的事？
风险/管控
如何管控客户 的信用额度？ 如何处理风险 与业务的关系？
数据在以客户为导向的经营价值链中的应用考量
现在： • 在经营管理层面业内公司面临哪些共同的问题？ • 领先的集团公司在做些尝试和转变？ • 大数据时代下，大家有了哪些共同的认识？
@
网站
分析
商业智能
预测建模
信息技术
手机
音频
视频
云计算
仿真和可视化
物联网(IoT)
智能家庭
大数据
社交媒体
数据科学家
千字节 1,000
兆字节 1,0002
十亿字节 1,0003
百万兆字节 1,0004
拍字节 1,0005
艾字节 1,0006
企业通常是数据“富有”，但信息“贫穷”
大多数组织面临的共同问题是“数据过载”，这使得它难以提取有价值的洞察力和智慧
我们传统上认为“大数据”是来自于社交网络分享、电子邮件和简讯，但是随着物联网的 出现，数据只会变得更广泛
• 电子邮件 • 聊天、即时通讯 • 文件
• 客户、订单、账单 • 交易 • 总账 • 过程数据
• 社交媒体 • 通话记录 • 语音通讯 • 多媒体 • 网页、应用程序的应用
• 生物识别技术 • 健康记录 • 人力资源数据 • 劳动力
• 天气数据 • 政府数据 • 工商 • 公安，法院 • 电信
• 传感器 • 遥感勘测、全球定位系
统 • 3D 打印机 • 工业4.0
数据是新“石油”
数据广泛存在，但需要通过挖掘来增加其价值。但是，不同于石油，数据永远不会成为 一种稀缺资源，因为它以指数速率保持增长。
科技使其更容易获得
广泛存在 但仍很难获得
Image: qz.com
大数据时代到来，银行应聚焦如何运用内外部数据来帮助企业提高商业洞察能 力，加快决策效率，逐渐在竞争中脱颖而出
银行的商业价值链
战略/市场
我们应当聚焦 哪类客户？他 们的潜在市场 有多大？
客户/营销
销售/渠道
我们的目标客 户是谁/在哪里？ 如何同他们建 立并维持良好 的关系？
精确性
可信的质量描述数据集
通常与大数据相关联的属性
大数据生态系统
大数据领域下广泛的科技产 品/解决方案
“大数据” 的现实
企业已经听到建立大数据平台，希望通过大数据的能力建设为传统的数据仓库带来新的 气息。 当分析成为我们的生产力， 如何定义业务的价值和数据变现的商用模式成为我 们的挑战。
数据来自四面八方
未来： • 数据应用在哪些领域可能有应用价值？ • 如何利用数据解决问题，突破瓶颈？ • 大数据时代有哪些新的机遇？
未来的银行的趋势将会对在职人员有更多要求
监管改革和技术进步正在产生的角色转变
以前, 金融被称为看门狗的角
色，而不是分析洞察
工作职责是向后看的事实 呈现
数据驱动的监管机构
现在要求组织采取分层的报告方法，以获得一个整体的组 织的财务和风险景观
数据的有效利用率降低
从数据到洞察力是主要的挑战
80%
75%
70%
70%
77%
中国管理层认为对 有用数据的访问正 在逐年增加…
60%
50%
56%
55%
40%
…但对捕获数据的有
52% 效利用率继续下降
30%
20%
10%
有效地使用洞察以指导未来的战略
的能力报告
0%
1
2
3
从上一年获得有用数据持续增加的 报告
Multi-method Simulation
Big Data
ProDcaetsasinFginanceReports Management
TheData Warehouse
TheData Warehouse
Baidu Nhomakorabea
Appliance
rds Punchca
OLTP RDBMS
Analyst
Website
s
Information Worker Mobile