银行业务发展靠什么？大数据来帮忙！
随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。大数据的数据架构规划可以采用Hadoop技术，即通过与节后或数据进行关联，进一步拓展对非结构化数据的处理。其数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
半结构化数据和非结构化数据通过网络爬虫的方式来搜集，再经过内容管理处理，将数据进行结构化处理，然后可以将内容管理处理得出的数据信息存放到基础数据存储中。这是基于HDFS存放的非结构化数据。大数据为银行创造的价值当银行客户与银行产生交易，会产生大量的数据，这些数据具有大量的业务价值，为银行进行有针对性的营销创造了机会。
商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据。在这些海量数据中，隐藏着大量的有价值的客户信息。运用银行实时数据平台的bi大数据挖掘中的数据可视化技术可以从这些数据集中提取客户的分类知识。商业智能bi大数据技术可以将性质，特征近似的数据对象归属再相同的群集中，商业银行可以利用此技术分辨出能有效为之服务的最有价值的客户，为他们提供更为个性化的服务，从而影响相关的客户行为并最终达到提高盈利的目的。从这里可以看出搭建这套银行实时数据平台比较复杂，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。
在大部分的应用中，随着数据量指数级的增长，特别是一些非结构化数据的快速增长，大量的数据导致分析时间增长，传统的商业智能已经无法满足需求，阻碍了业务的发展，以FineBI为代表的新型BI大数据的涌现，无论在数据处理量和速度上都相比传统BI有突破性的进步。
在很长的一段时间内，银行的大部分业务是建立在客户和银行的交易过程中的，但是为了能更好地为客户服务，光靠依赖这些数据是不够的。随着技术的进步，银行可以通过很多途径来搜集客户的资料。从而进行有针对性的营销。随着互联网技术的发展，客户可以通过电子渠道对银行业务发表看法或者购买银行产品。这些操作都是为增强对于客户的了解，降低信息的不对称性。
目前来说，在利率市场化的趋势下，存款的稳定性降低，存贷款的利差收窄，数据分析已经逐渐成为银行实现核心业务价值的重要手段。金融脱媒会导致大量客户的流失和客户忠诚度的降低。银行作为“支付中介”的地位开始动摇，客户对于银行服务的要求越来越高。在这种情况下，银行实时数据平台需要通过大数据深入全名了解客户的基本信息，提升银行业务运行的效率，逐步提高客户的体验。
银行实时数据平台通过对大数据的加工以及挖掘，可能为银行带来极大的效益，特别是商业银行。对于银行来说，风险管控和用户营销是未来最重要的两个方向。而对客户的信用评分是实现这两个方向的重要条件之一。信用评分是根据申请人的申请信息和证明材料，帮助银行业务员作出决策，降低坏账率。比如：我们可以根据大数据的分析和查询，有针对性地为客户提供理财产品建议和提醒，同时通过对大数据的分析和挖掘，来评估客户的信用风险和资金偿还能力，降低了银行的各种风险。
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