金融数据分析还能这样做？快试试这个BI工具小白也能学会！-600学习网

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说到银行.保险.股票投资和其他金融行业，大多数人认为它们都是数据驱动型企业。毕竟，大数据是为金融信息的流通服务的，但这真的是这样吗？

情况并非如此。真正在金融行业做数据分析的人都知道，虽然金融行业拥有强大的交易数据流，但他们的数据程度远远落后于普通电子商务.电信等行业，落后的IT业务系统无法实现与数据分析的深度融合，整个行业的数据价值早已被隐藏。

根据研究报告，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。然而，在数据应用程序管理.业务场景集成.标准统一.顶层设计等方面仍然存在瓶颈。

因此，金融行业需要一个完整的数据分析系统。

包括源数据对接->数据提取与转换->数据仓库->数据集市->集成分析->自助分析的全过程；从业务分析架构的角度来看，它包括两个部分：数据支持平台和数据决策平台，如下所示：

架构完成后，需要进行数据分析和建模。目前，市场上有很多BI工具，如国外品牌的工具Tableau，但国外制造商不多，所以我们可以选择国内的BI工具。归根结底，国内BI行业也已经发展多年，如Smartbi Smart软件，它集成了各个行业的数据分析和决策支持功能需求，满足了终端用户对企业报表.数据可视化分析.自助分析平台等大规模数据分析的需求。我将使用Smartbii一站式大数据分析平台作为案例演示的分析工具。

1. 首先要考虑的是数据源。

第一部分是关于银行数据。银行数据包括业务数据.运营维护.网站日志数据等。此外，还有一些新兴数据，如通过移动互联网.微信.微博等生成的数据，以及咨询公司和专业数据公司收集的一些数据。

2. 接下来，考虑场景的应用。它分为4个区块。

1.营销支持。

2.产品操作。

3.风险管理和控制。例如，当我们发放一些贷款时，我们应该首先检查此人是好人还是坏人，他的信用评级有多高，他的信用限额有多大，以及是否存在欺诈行为。

4.内部管理，特别是对于大型群组用户，涉及数万或数十万人。此时，如何在内部管理员工，例如如何管理营销团队.如何管理风险团队以及如何管理运维团队。

3. 接下来要考虑的是数据的应用场景和相应的模型

以Smartbi的金融大数据分析解决方案为例。

一个银行数据应用门户建设项目希望通过项目建设在全行推广数字分析.数字营销和数字风险控制；让大数据应用和分析进入全行员工和管理人员的工作，激发各级人员对数据的认知.挖掘和应用。

Smartbi为银行构建了一个数据应用门户，使其成为一个灵活.免费.可扩展的一站式数据工作平台，涵盖多用户层面，支持银行各领域的数据查询.数据分析.数据挖掘.数据共享.交互和数据图形显示；它促进了各级部门人员的参与，创造了独立的数据应用氛围，并在全行传播价值。

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