体彩20选5最新开奖结果查询:大數據在保險行業的應用實踐

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樓主 2019-09-22 22:42:18
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數據分析師考試

体彩20选5最新开奖 www.enuuy.com 大數據在保險行業的應用實踐

DT時代的到來,使得金融業對數據的依賴越發加強,眾多的金融環節都需要通過對數據的收集和分析后完成。銀行業每創收100萬美元,平均就會產生820GB的數據!

數據來源:SINIA,NextGen Storage,BDG等,2015年

縱觀海外,已有三分之一的銀行在組織流程中嵌入了匹配大數據的工作方式,識別出更多的商業機會。他們在多年的實踐和不斷試錯后,運用成熟的分析手段,持續地獲得有價值的商業洞察!而國內商業銀行經過信息化的建設也積累了大量的數據(有數據稱>100TB),這些數據一方面在經歷整合清洗的過程(以提高數據質量,保證可用性),一方面也在進行著統計分析。

而在數據分析上,大量的數據產生的有效分析結果卻非常有限,猶如人體血液中血細胞不足一樣,商業銀行們也都或多或少患有“數據貧血癥”!面對這樣的情況,近十年來,銀行大多數采用的傳統解決方案是“以項目的節奏先建數據倉庫、再投入人力運維數據倉庫開發報表”。前者主要是對數據的數理,也是不可避免的。但后者的方式導致了很多效率和效果的問題,比如下圖中業務人員和科技人員的“對話”!

銀行的客戶,無論是一線客戶經理,還是總行運營部門,亦或科技中心領導,對這個圖反應的問題都會有強烈共鳴。這些問題主要導致了3個管理缺陷:

1、不夠迅速:社會上多個朋友多條路,企業里多個流程多堵墻!當業務部門的任何需求都要提交到冷冰冰的流程系統,還要去關注、催促、期待,恐怕有相當多的“小需求”都會被自行澆滅掉了!

2、不夠靈活:無論什么樣的BI前端軟件,按照“需求分析”做出來的成品,一旦交付都存在難以調整、修改、變更的問題,哪怕增加個參數、增加個計算字段、換個圖形都無法繞開“流程”!

3、難以共享:經歷過這樣的過程,有哪個業務用戶愿意把這樣的成果“分享”出來呢?


我們分析問題不難看出,傳統的集中開發報表模式是無法適應DT時代的“數據化運營“需求的,以前的“數據”被賦予了生產力屬性,變成了銀行中重要的“生產資料”!在這樣的時代、管理背景下,“自助分析”就被提上了日程!

數據的自助分析如同自助餐廳的模式一樣,有人專注于準備美味的數據和舒適的消費環境,更多的人可以盡情選用、組合、品嘗“美食”!我們仔細觀察一下這樣的自助餐廳,會受到很多啟發,簡單來說至少有5個方面的工作需要考慮:

-選餐導引:好點的自助餐廳一般都會包含涼菜區、熱菜區、海鮮區、飲料區、水果區等等。如果沒有人工或者標識牌的導引,顧客就會產生很多不必要的走動,不僅影響運行效率而且破壞了就餐環境。對自助化數據分析道理也是一樣的,首先應向用戶(就餐者)提供清晰的元數據服務,說清楚“這里有什么數據”和“它是什么樣的數據”,否則也會引起同樣混亂的后果!

-豐富食材:古人云“巧婦難為無米之炊”,無論是否自助化,原材料(數據)的質量是最基本的保障。在BI的行業內,也有這樣的訓誡——“garbage in garbage out”,就在提醒我們要始終保持對數據質量(完整、準確、及時)的關注!

-加工服務:原材料很多時候不能直接享用,比如要進行選取、清洗、烹飪等工序,這就好比BI行業里的ETL工作。一般來說,會有非常專業的廚師各自負責食材加工,只是有些加工的過程(蒸、炒等)是在后廚完成的,有些加工過程(切、煮等)是在用戶面前“交付“的。類似的,提供自助化數據分析,也不可避免的會需要數據加工處理的環節,其中有的處理復雜,也有的處理簡單,單純想開放原始數據進行數據分析的說法和想法,都有點過于理想了!

-便捷工具:自助餐的工具包括輔料和餐具,輔料比如油鹽辣椒芥末等,餐具比如刀、叉、勺、筷、盤、碗等。對自助化數據分析來說,查詢數據、分析數據、設計格式化報表、制作可視化報告、編制分析報告等功能是否具備且簡單易用,就是BI前端工具的核心競爭力了!

-舒適環境:有了豐富的、高質量的數據,也有了專業的加工過程,用戶也可以快速找到可口的“食物”并進行自助的調味和享用,剩下的就需要規劃好就餐的環境了。比如如何排隊、如何等待、如何收拾、如何反饋等等。這里每個細節,都可以映射到自助化數據分析的平臺功能上來

數據分析師 數據分析

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