當涉及大數據時，金融服務行業的發展趨勢一直很緩慢。SunGard咨詢服務公司高級技術部合伙人Neil Palmer解釋說，這是對受金融服務業嚴格管制性質驅動的創新，采取的謹慎的態度。但是隨著數據不斷增長以及降低運營成本方面的壓力，大數據也正開始影響金融服務業。

IDC Financial Insights研究主管Michael Versace指出，畢竟，業務分析師金融服務業獲得成功的關鍵。

以下是將在2012年推動金融服務業各部門大數據發展的十大趨勢：

對更大的歷史數據集的需要

對包含較長時期內歷史數據的更大的市場數據集以及更高的細分粒度的需要，以用于預測模型、業務預測和交易影響評估。

企業面臨新的監管和合規要求

新的監管和合規要求進一步強調了治理和風險報告的重要性，這推動了全球各地金融機構對更深入更透明的分析的需要。

對企業風險管理的關注

金融機構正在完善他們的企業風險管理框架，這些框架依賴于主數據管理策略來幫助提高企業透明度、可審計性和風險監督。

希望利用各種交付渠道的更多的客戶數據

金融服務公司正在想辦法利用多種服務交付渠道(分公司、網絡和手機)中的大量客戶數據，以支持新的預測分析模式，從而發現消費者行為模式和增加客戶轉換率。

對后突發市場中數據基礎設施的投資

在巴西、中國和印度等后新興市場中，經濟和業務增長機會正超越歐洲和美國，在這些國家，大量投資投入到本地和基于云的數據基礎設施中。

推動利用運營部門的數據價值

大數據存儲和處理框架方面的進展將幫助金融服務公司了解其業務部門數據的價值，以幫助降低運營成本和發現新的套利機會。

需要重新設計ETL以適應數據增長

存儲大數據的倉儲系統將需要對傳統的ETL(提取、轉換和加載)過程進行重新設計以處理不斷增加的信息。

使用預測信用風險模型

對大量歷史支付行為數據進行分析的預測信用風險模型，被廣泛應用于消費者和商業情報收集中，以通過分析客戶違約或支付信息來優化催收次序。

移動設備的普及

移動應用程序和互聯網連接設備(例如平板電腦和智能手機)對技術基礎設施和網絡帶來了巨大的壓力，它們需要對來自各種來源的結構化數據和非結構化數據進行處理、索引和整合。

大數據推動大數據發展

大數據倡議正在推動著對處理數據算法的需求，以及強調了圍繞數據安全和訪問控制的風險，以及盡量減小對現有系統的影響。