Da 数据从四个方面改变了传统的数据金融机构的运营模式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括:数据质量的兼容性、数据大写的连通性、数据分析的成本和。Da 数据在金融行业的应用场景正在逐步扩大。在海外，Da 数据在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持、商业模式创新等领域进行了全面尝试。
数据整合、部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。数据技术和数据经济发展是不断实现great 数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”推向“前端”，存量架构和创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面面临的主要挑战。此外，数据生态学的发展和进化有其显著的社会特征。金融机构作为其中之一，在促进数据经济发展方面任重道远。
4、大 数据征信与 银行风险控制创新Da 数据征信和银行风控创新数据将是未来的核心竞争力之一银行，已经成为行业的核心竞争力。在大数据的时代，银行面临的竞争不仅来自同行业内部，外部的挑战也日益严峻。互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度、加工经验等方面优势明显。在这种形势下,数据征信创新与完善银行的风险控制逐渐成为业内关注和讨论的重要话题。
5、大 数据十大商业应用场景Big 数据十大商业应用场景数据 Times，以及未来几十年，Big 数据将是一个重要的话题。Big 数据影响着每一个人，在可预见的未来还会继续影响。Big 数据冲击很多主要行业，包括零售、金融、医疗等行业。大数据也在彻底改变我们的生活。现在，我们来看看Da 数据给中国带来的十大商业应用场景。未来Da 数据行业将是一个万亿级的市场。1.智能城市如今，全球超过一半的人口居住在城市，到2050年，这一数字将增至75%。
既不会出现资源分配不均衡导致的低效率和骚乱，也不会出现不必要的资源浪费导致的财政支出过大。Da 数据作为技术之一，可以有效帮助政府实现资源的科学配置，精细化运营城市，建设智慧城市。利用GPS 数据和camera 数据可以完整规划城市道路交通，包括道路红绿灯的时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划，单行道的设置。
6、支付行业日志大 数据分析 案例解读支付行业期刊数据Analysis案例解读随着新型支付方式的出现，移动支付近年来蓬勃发展。如何分析和利用海量交易数据成为当前支付企业面临的巨大问题。日志作为数据的载体，包含了丰富的信息。传统的日志分析方法效率低下、固化，无法应对数据体量大、格式不一致、增长快的现状，更无法满足交易异常、失败时的实时处理和快速响应的需求。描述了某支付公司采用log easy后，通过log size 数据实现业务深度分析和风险控制的实践经验。
