海量金融数据储存也是当下发展蓝海之一，金融数据分析可将数据价值完全凸显，对于银行行业，更需要使用数据，如此才可以进行客户画像能够了解用户潜在需求。根据金融数据分析，结合场景进入智能推荐，也可拥有高质量的数据服务。那么金融数据分析的现状怎么样？本文总结了4大特点分析。

1、金融数据分析的数据量较大

金融业本身就有着密集的数据，对于此行业来说，往往对于数据有着较强的依赖性。所以利用金融数据分析也是重点。

将银行作为举例说明，100万元的创收，平时也会产生130GB的数据。在不断增长的过程中，也应该选择更具有弹性的金融数据分析系统，成为必然的一种选择。比如帆软bi软件——FineBI，具有储存扩展的一种能力，有出色的一些表现。

2、金融数据分析的数据质量高

和其他的行业进行比较，金融数据本身就有着较强的逻辑性，也要求拥有比较高的实时性，还有稳定性。所以不管是个人又或者是企业，使用专业的金融数据分析系统都是非常重要的。

而从目前的金融行业来分析，交易系统数据也必须要保持一致性，正常状态下也往往会出现错误率，但是也建议选择专业的软件，比如FineBI，才能有效减少误区的出现。

3、金融数据分析的结构化数据占比高

金融数据分析过程中，企业结构化数据更是占据77%，结构化数据和非结构化数据比较，在分析工具成熟度上更具有优势性。所以也有不少的企业在使用过程中往往都会挑选比较成熟的产品。后期伴随着金融机构进入到拓展过程，也同样拥有远程业务办理，不断的丰富。

4、金融数据分析的潜力较大

在当前的金融行业大数据拥有众多应用场景，其中包含客户关系管理，反洗钱检测，还有决策支持等等通过大数据应用。

金融数据分析工具，可以促使金融机构进入正确营销阶段，可有效改善客户的体验，能够增强服务的便捷性，同时还能够降低风控的成本。

这所有的一切都是企业所必须要了解的，当然在选择这类工具时，也应该从目前的市场上来看，必须要挑选一些具有专业性的软件，比如IDC连续几年认证市场占有率第一的帆软商业智能帆软FineBI产品，帆软FineBI，使用过程中不容易会出现问题，才能不影响到后期的使用。

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