無論是接受還是拒絕，中國金融業的大資料時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的資料量級已經達到100TB以上。而且，非結構化資料量正在以更快的速度增長。在高資料強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想象空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大資料在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大資料，並在大資料迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。
大資料引領金融機構變革主要體現在哪些方面?
成就大資料的不僅是傳統定義中的“三個V”，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大資料的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。
大資料從四個方面改變了金融機構傳統的資料運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(“四個C”)包括：資料質量的相容性(Compatibility)、資料運用的關聯性(Connectedness)、資料分析的成本(Cost)以及資料價值的轉化(Capitalization)。
大資料推動銀行的變革主要體現在價值層面上
資料技術與資料經濟的發展是持續實現大資料價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從“後端”不斷推向“前臺”，而存量架構與創新模組的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，資料生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進資料經濟的發展上任重道遠。
為了駕馭大資料，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(“TMT”)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。
大資料是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是“3V”定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。
雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大資料的“關鍵節點”。人們熱議的焦點之一是“到底多大才算是大資料?”其實這個問題在“量”的層面上並沒有絕對的標準，因為“量”的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的資料需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一臺普通智慧手機儲存量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當“全量資料”取代了“樣本資料”時，人們就擁有了大資料。
海量的資料為銀行的發展提升了價值
另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量資料都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的資料。這些資料的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的資料，而且基本上都是結構化資料。隨著網際網路的深入普及，特別是移動網際網路的爆發式增長，人機互動所產生的資料已經成為了另一個重要的資料來源，比如人們在網際網路世界中留下的各種“資料足跡”。但所有這些都還不是構成“大量資料”的主體。
“3V”的定義專注於對資料本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的資料就是大資料?
成就大資料的關鍵點在於“第四個V”，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量資料通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大資料才真正誕生。
大資料運作如何推動金融業變革?
多元化格式的資料已呈海量爆發，人類分析、利用資料的能力也日益精進，我們已經能夠從大資料中創造出不同於傳統資料探勘的價值。那麼，大資料帶來的“大價值”究竟是如何產生的?
無論是在金融企業還是非金融企業中，資料應用及業務創新的生命週期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合資料;資料科學家構建並完善演算法與模型;IT釋出新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大資料環境下，生命週期仍維持原樣，而唯一變化的是“資料科學家”在生命週期中所扮演的角色。大資料將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。
大資料延長了金融機構的生命週期
大資料改變的並不是傳統資料的生命週期，而是具體的運作模式。在傳統的資料基礎和技術環境下，這樣的週期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的資料量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命週期。新的資料運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量“小機會”，並將這些“小機會”累積形成“大價值”。