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数据挖掘与应用力度不足

2018-04-25 21:28:50 | 来源:中培企业IT培训网

8.数据挖掘与应用力度不足

数据来源分散和冗余,数据的产生、捕获、整合、存储、访问等缺乏完善的系统支撑和技术手段等,使得难以深入挖掘埋藏于数据深处的规律和趋势,无法实现数据价值的最大化。特别是非结构化数据,目前多以简单查询为主,未对非结构化数据资源进行统一管理、挖掘及综合利用,非结构化数据在营销、风险管理、产品创新等方面的价值未得到充分发挥。

例如,美国富国银行通过挖掘客户需求,采用交叉销售的模式为企业利润的创造做出了巨大的贡献。富国银行通过满足客户在财务上的全部需求,与客户共同成长,利用交叉销售,向一个公司客户推销5.3个金融产品,向个人客户平均推销4.6个产品,大大提高了银行对客户资源的利用能力,实现了效益的最大化。

又如,全球最大的信用卡公司VISA,通过使用Hadoop(一个对大量数据进行分布式处理的开源式基础框架,能充分利用集群威力进行高速运算和存储,非常适用于半结构化和非结构化数据)分析数据,大规模缩减了分析处理的时间,提升了数据使用效率。VISA将自己拥有的全球最大的支付网络系统VisaNet作为信用卡付款验证。为降低信用卡诈骗、盗领事件带来的损失,VISA公司需要分析每一笔事务数据,找出可疑交易。虽然每笔交易的数据记录只有短短200位,但每天要处理上亿笔交易,而通过对Hadoop的使用,成功地将分析时间从1个月缩短到13 min,更快速地找出可疑交易,更迅速地对银行提出预警,及时阻止诈骗交易的产生。

再如,苹果公司通过与移动运营商合作,收集用户体验数据,不断完善产品功能,提升用户满意度。数据从被交易的对象到重要的金融资产,在金融领域发挥越来越重要的作用。

通过新技术的不断利用,深入挖掘数据背后的潜在价值,是银行发展、创新的必经之路。

标签: 数据挖掘

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