目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那么他們其實采用的就是大數據。
這5個V是：數量、速度、種類、準確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。
大數據并不是每個商業等式的答案。但是，并非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫服務器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。
金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數并不高。事實上，由于IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。
企業需要通過利用大數據并將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：
業務運營與戰略
在普華永道公司于2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基于分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，并提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平臺，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，并將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，并將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。
風險管理
信用評分平臺是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用于建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，并提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標準。
信息技術
近年來，由于大量的網絡犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐并防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網絡攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地采取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建并行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。
企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。
如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那么相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限于金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：
(1)無可爭議的答案：客戶細分
分析可以提供基于年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定制需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。
(2)無可置疑的答案：定價策略
除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，并建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。
(3)無可爭議的答案：金融包容性
正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。
但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助于他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。
(4)無可置疑的答案：數據治理
使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，并解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，并更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。
大數據的指導原則無處不在，但這并不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決于分析的執行深度。并非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，并與他們的業務能力、人員技能和企業愿景保持一致。
當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：
•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試
•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化
•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力
數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。
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