數據分析無處不在

在大數據時代，誰擁有數據，誰能高效分析數據，誰能最充分地利用數據進行創新，誰就是勝利者。這樣的例子比比皆是。

沃爾沃是名副其實的創新者，它是最早觸及汽車互聯網的。它將傳統的汽車製造相關數據與汽車行駛數據相結合，進行大數據分析，不僅提供優質的汽車，還能有效減少事故的發生。

西門子亦是如此，它生產火車，同時分析由火車上的感測器收集來的各類數據。對於西門子來說，它銷售的不僅僅是火車這一產品，更是一種服務，可以及時發現隱患，提前進行主動維修，儘可能避免災難的發生。

隨著數據分析成為數字化時代業務優化、變革和重塑的強有力引擎，越來越多的企業已經意識到數據分析對企業發展的重要性，正在努力探索並提升數據分析能力，在現有的業務流程中植入數據分析，通過更有效地收集數據、分析數據，獲得更深刻的洞察，提高生產效率，並降低運營成本，用數據驅動精準營銷，帶來更多的創新和價值。

如今，企業正面臨著巨大的數據壓力，比如新的數據類型、快速增加的數據量，這就要求企業具備更加快速的分析和決策能力；再比如，物聯網的普及帶來了大量感測器的數據，對這些數據進行有效的分析，是所有企業甚至個人消費者的迫切需求，這就要求廠商在數據分析工具方面不斷創新，將人工智慧等新技術與數據分析相結合。企業還必須清楚地認識到，數據分析絕不是IT一個部門的事，公司的高層和業務部門同樣需要掌握數據，獲得更具價值的分析結果，並以此作為企業決策和促進業務發展的依據。

大數據時代蘊含著數據驅動轉型的巨大機遇。例如，數據和分析正成為銀行業未來發展和競爭的制高點，通過建立大數據驅動的銀行營銷服務體系，引入外部互聯網和生活場景數據，將進一步釋放和擴大銀行自身數據的價值，幫助整個銀行業從根本上改變管理思路，增強競爭力。

中國光大銀行就是一例，它從2006年開始與Teradata合作共建數據倉庫，之後又採用Hadoop技術增強歷史數據查詢能力，到2015年移動應用產品上線後，確立了以大數據分析平台應用為重點。隨著金融服務場景多元化，以及大數據技術的發展，在銀行業中數據價值轉化從後台走向前台是必然趨勢，實現金融服務與產品的創新是必由之路。光大銀行當前就將數據產品化轉型作為創新的主要途徑，經歷定製化、規模化生產、智能化決策等若干發展階段，最終將面向銀行整體運營提供服務。用數據分析解決棘手的業務問題，預測客戶行為，進行專業的場景化分析，提供精細化的管理建議，數據和分析成了光大銀行數字化轉型的重要抓手。