DT时代商业革命，大数据金融行业应用发展分析

最新推荐文章于 2022-11-29 14:39:09 发布

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本文探讨了金融大数据的发展现状、市场规模、前景、类型、应用场景及挑战。金融行业数据量巨大，涵盖结构化和非结构化数据，但在数据治理、整合与安全方面面临挑战。大数据在营销分析、风险控制等领域已取得进展，市场规模不断扩大。未来，金融大数据将继续推动行业创新，助力金融机构提升决策效率和风险管理能力，但需解决数据资产管理、技术应用和安全规范等问题。

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导读

从IT时代到DT时代，本文将从金融行业大数据发展现状、市场规模及前景、数据类型分析、应用场景、实际案例等方面简要分析大数据在金融行业应用发展。

IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。未来，包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等在内的大数据服务，将成为企业的下一步发展重点。

金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融数据与其他跨领域数据的融合应用正不断强化，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。而针对金融机构转型，目前移动互联网化及大数据技术的迅速普及则为其提供了更多的利好可能。

金融大数据发展现状

数据容量大，涵盖范围广

在大数据时代，金融业数据迅速膨胀并呈现出几何级数的增长态势。由于行业特性，银行业在长期业务开展过程中积累了海量数据。从数据涵盖范围来看，数据类型包括以工资、公积金、消费贷款等为代表的结构化数据和以文档、图片、音像和地理位置信息等种类繁多的非结构化和半结构化数据。以银行业为例，每创收100万美元，会平均产生820GB的数据，数据强度高踞各行业之首，而在相同创收条件下，电信、保险和能源行业数据强度分别为490GB、150GB和20GB，由此可知金融业在大数据应用方面具备天然优势。