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萬物皆可分析：銀行與電信行業的大數據探索
2016-07-05
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萬物皆可分析：銀行與電信行業的大數據探索

大數據時代，如何進行數據分析，如何讓數據創造價值，是大家普遍關注的焦點。近日在北京舉辦的“2016Teradata大數據峰會”上，來自中國、美國、新西蘭、沙特等國家的銀行與電信用戶匯聚一堂，分享各自的大數據探索經驗。

一 萬物皆可分析：這是銀行的發展契機
來自美國富國銀行(Wells Fargo)的企業模型風險部副總裁劉維政表示，對于富國銀行，“萬物皆可分析”是一個立體的構面。從資產結構而言，銀行對外有面對零售和企業的不同構面;銀行對內則有經驗數據和外部數據的不同構面。經驗數據，即來自于銀行內部交易或者顧客跟我們交易所產生的咨詢數據。外部數據，就是從外部而來，并非由銀行內部所產生的資訊，這是現在面臨的極大挑戰。劉維政對此特意舉例闡述：“當石油價格下滑的時候，我們必須針對整個產業的上游和下游，對外部資料進行分析。我們必須很明確地表達，當油價下降十個百分點的時候，對下游所有的產業，他們的財務杠桿比率以及信用違約的比率會增加到多少。所以對我們來說，已經不是只針對內部咨詢的情況，而是針對總體有任何可以產生咨詢的地方，我們都會非常有興趣?！?/span>
來自中信銀行總行零售銀行部客戶服務管理處的袁東寧博士對此表示贊同。他認為，數據對銀行而言，是一個契機，是長期積累的資產發揮價值的時候，無論從管理方式上，還是生產方式上，都可以通過數據進行變革。比如，決策的制定、組織架構的調整、風險和信貸的管理、精準營銷、客戶管理等，都可以從數據之中去獲取它的價值。
二 萬物皆可分析：電信可以提供更好的客戶服務
對于電信行業而言，來自沃達豐新西蘭公司分析及數據戰略經理的David Bloch認為，“萬物皆可分析”意味著每一個設備都能夠捕獲數據，利用這些數據去產生業務價值。比如，沃達豐在新西蘭大概有800萬臺設備，如何實現一個快速的覆蓋和客戶體驗?有的時候客戶的手機無法連入通信網絡，如何保證VIP客戶能夠獲得最好的網絡使用體驗?這樣的數據分析變得尤為重要。
來自沙特電信客戶生命周期管理的總經理Luca Decarli進一步補充道，監控和風險控制也是“萬物皆可分析”所應關注的方面。例如，沙特電信監控很多DPI的信息，比如互聯網上的動向、客戶在網上搜索的偏好等。Luca說：“我們收集的DPI信息一天有60億條，為的是更好地對客戶生命周期進行管理，提升客戶體驗，為客戶提供更好的服務，甚至預測客戶可能需要從我們這購買的下一個產品或者服務?！贝送?，現有的客戶可能有被競爭對手搶走的風險?！靶驴蛻粼谧畛醯娜齻€月中會收到我們的產品和服務信息，我們會對客戶的流失率風險度進行評估，之后制定一個非常扎實的戰略，來找到一些觸發點。比如客戶的態度變了、行為變了，從而更好的了解客戶的需求，這對我們來說非常重要。把所有這些信息搜集到一起，我們的業務才能夠更加成功?！?/span>
三 大數據探索的挑戰不是來自技術
大數據的探索在落地時，會面臨什么樣的挑戰?大家都異口同聲地贊同：最難的不是技術。中信銀行的袁博士對此分享了五個方面的心得：
戰略：對于銀行來說，你把數據看作什么?是不是要把數據看作一個非常高的戰略資產，或者該投入的地方?
平臺：這主要是IT的支持，就是數據得有地方去放，業務部門可以拿到這些數據。
分析工具：傳統的有一些結構化數據的分析工具，現在比較流行的非結構化數據的分析工具，還有一些可視化的分析工具，都是有利于我們在業務上面去了解這些數據深層次的價值和原因。
業務應用：有很多時候拿到了數據，不知道該怎么去做，我們應該是多想一些我們業務上應用的場景在哪里，我們應該在什么方面去應用，它的價值在哪里。這樣才能長久地把這個工作持續下去。
數據人才：這些人經常被稱為數據科學家，而這方面的人才在國內是非常緊缺的。而且認識也不同，有的人認為這些人就是IT人員，就是做開發的人員。實際上不是。這些人員所覆蓋的知識面，或者他對業務和技術的理解都是需要全面的。而且可能一個人不夠，是需要一個團隊。
David進一步補充道，數據科學家，不僅是中國短缺，全球范圍內都面臨同樣的問題。我們要的不是編程人員，而是利用技術這個工具，去做數據方面的分析。
四 如何組建大數據團隊?
Luca認為，非常重要的一點是，你要有合適的人;要組成一個團隊，更重要的是如何在現有的環境中整合這個團隊。要有一個非常強的數據科學家團隊，而且在開始的時候要把這些技術在整個組織中傳播出去，把思想傳播出去。更重要的一點是，要考慮到組織端到端的東西，要覆蓋到所有客戶的生命周期的各個環節。
劉維政介紹了富國銀行的實踐經驗。他說，富國銀行有一個EDA部門，全稱是Enterprise Data & Analytics (企業數據和分析)，這是一個跨部門的組織。因為不同的部門擁有自己的數據，擁有自己的分析，他們可能不愿意分享信息。所以，EDA走的是一條中間線路，把這些分析能力匯總起來，形成數據以及分析的聯邦，讓大家共享這個平臺。這樣，無論是分析結果的共享，還是經營的成本效益節約，大家都受益匪淺。劉維政特別指出，這個項目從2011年開始規劃實施，到目前才看到顯著的效果。所以，對于開始數據分析的大銀行而言，高層一定要有耐心，用更長遠的眼光去對待大數據，因為大數據項目很難說可以立竿見影。
David也贊同，高層領導能夠了解分析的洞察力，要知道有什么樣的變化，一個咨詢行業以及相關的業務內部要有變革，能夠說明這個數據帶來的變化，然后告訴高管這些都意味著什么，這是一個業務流程的變化，在你的產品和服務中，公司如果要成功的話，是要看到這個數據所帶來的意義。


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