金融行业数据分析前景（大数据技术在金融行业应用的优势分析）

金融行业数据分析前景（大数据技术在金融行业应用的优势分析）4、应用场景广泛、潜力大。大数据在金融行业有众多应用场景，包括精准营销、风险控制、客户关系管理、反欺诈检测、反洗钱检测、决策支持、股票预测、宏观经济分析与预测等方面。通过大数据应用，金融机构可开展精准营销，提升风控准确性、降低风控成本、增加用户粘性、改善客户体验，增强服务敏捷性。2、数据质量高。与其他行业相比，金融数据逻辑性强，要求具有更高的实时性、安全性和稳定性。而且无论对于个人还是企业，金融数据都是核心敏感数据。金融行业核心实时交易系统数据要求强一致性，正常状态下数据错误率为零，金融业开展大数据应用时，数据清洗环节将较为简单。金融大数据应用3、结构化数据占比高。当前，企业级数据结构化数据占比77%，而互联网数据结构化数据仅占5%。结构化数据与非结构化数据相比，在分析工具成熟度方面具有明显优势。后期，随着传统金融机构不断拓展互联网业务、远程业务办理、无人营业网点、机器人大堂经理等现代金融

大数据技术在行业上的应用是十分多样化的，如今的电商行业、教育行业、实体行业等等都可以看到大数据技术的影子。而传统意义上和数据挂钩的金融行业亦是如此，大数据分析与应用在金融领域的应用与发展，给越来越多的企业带来了收益以及对未来规划越来越可靠的数据支撑。像支付宝的天弘基金，像京东的京东金融，像蚂蚁金服等等，都在依托大数据分析与应用推出越来越符合大众化的金融产品。

可以看出大数据技术在金融行业的应用是非常广泛的，各个知名企业都在拓展大数据领域，那么大数据技术在金融行业有哪些应用优势呢？

金融大数据应用

1、数据量大。金融业是数据密集型行业，对数据强依赖。以银行业为例，100万元的创收平均会产生130GB的数据，数据成为金融机构的核心资产。在不断增长的海量数据背景下，采用具有更有弹性的计算、存储扩展能力的分布式计算技术成为必然选择。

2、数据质量高。与其他行业相比，金融数据逻辑性强，要求具有更高的实时性、安全性和稳定性。而且无论对于个人还是企业，金融数据都是核心敏感数据。金融行业核心实时交易系统数据要求强一致性，正常状态下数据错误率为零，金融业开展大数据应用时，数据清洗环节将较为简单。

金融大数据应用

3、结构化数据占比高。当前，企业级数据结构化数据占比77%，而互联网数据结构化数据仅占5%。结构化数据与非结构化数据相比，在分析工具成熟度方面具有明显优势。后期，随着传统金融机构不断拓展互联网业务、远程业务办理、无人营业网点、机器人大堂经理等现代金融科技的不断丰富演进，金融行业的半结构化数据和非结构化数据占比将快速增长。

4、应用场景广泛、潜力大。大数据在金融行业有众多应用场景，包括精准营销、风险控制、客户关系管理、反欺诈检测、反洗钱检测、决策支持、股票预测、宏观经济分析与预测等方面。通过大数据应用，金融机构可开展精准营销，提升风控准确性、降低风控成本、增加用户粘性、改善客户体验，增强服务敏捷性。