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數據挖掘與應用力度不足

2018-04-25 21:28:50 | 來源:中培企業IT培訓網

8.數據挖掘與應用力度不足

數據來源分散和冗余,數據的產生、捕獲、整合、存儲、訪問等缺乏完善的系統支撐和技術手段等,使得難以深入挖掘埋藏于數據深處的規律和趨勢,無法實現數據價值的最大化。特別是非結構化數據,目前多以簡單查詢為主,未對非結構化數據資源進行統一管理、挖掘及綜合利用,非結構化數據在營銷、風險管理、產品創新等方面的價值未得到充分發揮。

例如,美國富國銀行通過挖掘客戶需求,采用交叉銷售的模式為企業利潤的創造做出了巨大的貢獻。富國銀行通過滿足客戶在財務上的全部需求,與客戶共同成長,利用交叉銷售,向一個公司客戶推銷5.3個金融產品,向個人客戶平均推銷4.6個產品,大大提高了銀行對客戶資源的利用能力,實現了效益的最大化。

又如,全球最大的信用卡公司VISA,通過使用Hadoop(一個對大量數據進行分布式處理的開源式基礎框架,能充分利用集群威力進行高速運算和存儲,非常適用于半結構化和非結構化數據)分析數據,大規模縮減了分析處理的時間,提升了數據使用效率。VISA將自己擁有的全球最大的支付網絡系統VisaNet作為信用卡付款驗證。為降低信用卡詐騙、盜領事件帶來的損失,VISA公司需要分析每一筆事務數據,找出可疑交易。雖然每筆交易的數據記錄只有短短200位,但每天要處理上億筆交易,而通過對Hadoop的使用,成功地將分析時間從1個月縮短到13 min,更快速地找出可疑交易,更迅速地對銀行提出預警,及時阻止詐騙交易的產生。

再如,蘋果公司通過與移動運營商合作,收集用戶體驗數據,不斷完善產品功能,提升用戶滿意度。數據從被交易的對象到重要的金融資產,在金融領域發揮越來越重要的作用。

通過新技術的不斷利用,深入挖掘數據背后的潛在價值,是銀行發展、創新的必經之路。

標簽: 數據挖掘
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