银行数据分析系统都有哪些?是自己搭,还是用第三方的?

1、银行数据分析系统都是比较复杂的，我是不推荐自己搭建的，因为会花费大量的人力和物力，所以还是使用第三方的系统比较省事省力。银行数据分析系统有：思迈特软件Smartbi：具有前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求。

2、从这里可以看出搭建这套银行客户分析系统比较复杂，需要较多的资源，除非公司的技术实力非常强大，否则不建议自己去搭，人力物力成本都太高。

3、Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

4、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。

5、风控系统 风控系统是保障银行业务安全的重要系统之一。它主要通过数据分析、模型构建等手段，对银行业务进行风险识别、风险评估和风险预警。风控系统包括信贷风险管理、反洗钱系统、交易监控等多个模块。

对银行大数据应用的一点思考

1、银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力；大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。银行大数据应用的主要方面 银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。

2、大数据分析是建立在云计算基础上的一项新型技术，大数据下的财务分析，数据的抽取与分析将更为便捷，数据的结构、内涵将更加复杂、多样，加之分析方法更加精确、更加智能，财务分析的时效性与决策参考价值都得到很大程度提升。

3、大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有大数据的潜质。

4、Kelly说：大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。

5、【篇一：大数据时代读后感】 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

商业银行应用大数据之策

1、大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

2、大数据在银行业的应用 舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

3、大部分商业银行积极转变新思维，将大数据技术应用到普惠金融领域，以数据为核心资源基础，借助模型设计、数据积累与系统开发，利用数据化、智能化、网络化的服务新模式有效解决了普惠金融群体由于“缺信息、缺信用”等不能及时得到金融服务的难题，彰显了大数据在商业银行发展普惠金融业务中的巨大作用。

4、银行大数据应用的建议 一是制定与银行整体战略相融合的大数据战略。银行应尽快制定符合自身实际的大数据战略，明确大数据应用的方向，制定大数据实施路线图，落实大数据预算。银行大数据战略应融入银行的整体战略，而非独立于整体战略之外。

大数据如何助力银行业金融机构舆情防控?

1、其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。

2、借助受众端数据管理舆情、维护声誉 精细的数据分析，是企业推行声誉维护量化管理、目标管理的客观基础。大数据、云计算、移动互联网和移动智能终端将我们带入“原子”传播时代。

3、舆情服务机构应树立大舆情观念，对数据进行生产、分析和解读，探索一条为用户 提供分众化服务的信息增值之路，使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。

4、监测银行舆情相关行业网站 主要是对行业相关网站中涉及的境内外媒体、关注问题；行业领头企业相关信息；行业领袖微博客相关观点；影响行业发展的有利和不利因素如政策信息、相关联行业动态等内容进行监测。

5、运营优化 银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。风险与欺诈分析 主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。

6、就目前来说，舆情 监测已经成为金融行业的一种十分重要的风险管理手段，因为互联网的力量越来越不可忽视。

金融大数据分析的数据分流应用

1、金融行业的信息化在众多异构系统和DT环境中，越来越重视可视化和业务关联性，在互联网化金融交易和大数据技术应用的背景下，相关数据采集、分析的技术需求演进出现了新的变化，那就是分别是分流调度管理技术和业务可视化技术。

2、将数据进行分类。数据分流是指增加后置资源利用率，将一部分企业放置到后置集群进行处理。而大数据分流指的是将大数据中的数据进行分类，将各类的数据归入不同的文件当中。

3、分流是指将数据或流量从一个通道或管道分散到多个通道或管道中，在网络领域中被广泛应用。分流的目的是为了降低单个通道或管道的压力，在多个通道或管道之间平衡负载，提高整个系统的效率，同时也能提高用户的访问速度和稳定性。