金融数据分析的现状怎么样?4大特点分析

文 | 商业智能研究院 2022-08-16

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海量金融数据储存也是当下发展蓝海之一,金融数据分析可将数据价值完全凸显,对于银行行业,更需要使用数据,如此才可以进行客户画像能够了解用户潜在需求。根据金融数据分析,结合场景进入智能推荐,也可拥有高质量的数据服务。那么金融数据分析的现状怎么样?本文总结了4大特点分析。

1、金融数据分析的数据量较大

金融业本身就有着密集的数据,对于此行业来说,往往对于数据有着较强的依赖性。所以利用金融数据分析也是重点。

将银行作为举例说明,100万元的创收,平时也会产生130GB的数据。在不断增长的过程中,也应该选择更具有弹性的金融数据分析系统,成为必然的一种选择。比如帆软bi软件——FineBI,具有储存扩展的一种能力,有出色的一些表现。

2、金融数据分析的数据质量高

和其他的行业进行比较,金融数据本身就有着较强的逻辑性,也要求拥有比较高的实时性,还有稳定性。所以不管是个人又或者是企业,使用专业的金融数据分析系统都是非常重要的。

而从目前的金融行业来分析,交易系统数据也必须要保持一致性,正常状态下也往往会出现错误率,但是也建议选择专业的软件,比如FineBI,才能有效减少误区的出现。

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3、金融数据分析的结构化数据占比高

金融数据分析过程中,企业结构化数据更是占据77%,结构化数据和非结构化数据比较,在分析工具成熟度上更具有优势性。所以也有不少的企业在使用过程中往往都会挑选比较成熟的产品。后期伴随着金融机构进入到拓展过程,也同样拥有远程业务办理,不断的丰富。

4、金融数据分析的潜力较大

在当前的金融行业大数据拥有众多应用场景,其中包含客户关系管理,反洗钱检测,还有决策支持等等通过大数据应用。

金融数据分析工具,可以促使金融机构进入正确营销阶段,可有效改善客户的体验,能够增强服务的便捷性,同时还能够降低风控的成本。

这所有的一切都是企业所必须要了解的,当然在选择这类工具时,也应该从目前的市场上来看,必须要挑选一些具有专业性的软件,比如IDC连续几年认证市场占有率第一的帆软商业智能BI产品,FineBI,使用过程中不容易会出现问题,才能不影响到后期的使用。

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