金融業起源于公元前 6世紀的希臘，是國民經濟發展的重要晴雨表。眾所周知，經濟基礎決定上層建筑，金融業在整個社會發展進程中扮演著重要角色。在互聯網高速發展的今天，互聯網金融更是上升到了國家重點戰略的高度。數據一直是信息時代的象征，在數據量以n次方爆炸式增長的今天，金融業與互聯網和大數據又將擦出怎樣的火花? 【WOT2015"互聯網+"時代大數據技術峰會】特邀講師、北京永洪商智科技有限公司副總裁王桐將為我們講述大數據時代下的互聯網金融。

王桐，北京永洪商智科技有限公司副總裁，擁有近10年商業智能領域的產品銷售、市場營銷經驗，此前效力于Oracle和IBM，均在咨詢、銷售崗位擔任重要職位，曾成功推進多個大型項目的實施，在電商、政府、金融、互聯網等行業積累了豐富經驗。目前主要負責永洪科技產品銷售和行業方案，已為上百家企業用戶提供了完善的一站式大數據分析平臺解決方案。

互聯網金融不是互聯網和金融業的簡單結合，而是為了適應新的需求而產生的新模式及新業務，是傳統金融行業與互聯網精神相結合的新興領域。王桐強調說：“互聯網金融與傳統金融業的區別不僅僅在于金融業務所采用的媒介不同，更重要的在于金融參與者深諳互聯網“開放、平等、協作、分享”的精髓，通過互聯網、移動互聯網等工具，使得傳統金融業務具備透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等一系列特征。”

互聯網和大數據的興起給傳統金融業帶來了三大改變

數據和信息傳遞更加方便。在這個以快致勝的時代，方便快捷的數據傳遞無疑是金融業發展的巨大推動力。

數據風控。征信數據記錄了個人或法人組織過去的信用行為，這些行為將影響其未來的貸款、借款等經濟活動，征信借助大數據技術將有助于互聯網金融的風險管理決策。

數據的挖掘和分析。從海量增長的數據中挖掘其蘊含的內在信息，這些信息服務于金融決策將提升決策質量，加快行業發展。

四大步 教你打造數據分析體系

確定目標：首先要通過數據化運營，確定想要加強的核心目標，比如提高用戶活躍度、增加用戶數、增加交易量、降低壞賬率等等。目標與目標之間往往具有層次和關聯關系。

分解指標：針對目標，梳理需要哪些KPI指標來監控或分析。進一步明確指標的計算公式、解讀方式、響應策略等。

細化數據項：針對指標的計算公式，找到所涉及的所有數據項和字段，并且明確這些字段分別在哪些庫的哪些表里，是否需要數據清洗，清洗規則是什么。

系統實施：先自上至下梳理數據運營體系，然后再自下至上進行數據分析系統構建實施，將數據化運營真正落地。

敏捷BI 大數據時代的新興BI模式

數據量越來越大，從上千萬到上億，增長速度也變得越來越快，新的BI(商務智能)需求不斷出現，傳統BI對大量數據進行分析的過程盡管很成熟但是卻存在一些不容忽視的問題：靈活性較差。一旦出現需求變化就必須要對已有模型進行全方位的改造，耗時長，響應速度慢，無法滿足當下需求瞬時萬變的新形式。為了緊跟需求變化的步伐，敏捷BI出現在了公眾的視野中，敏捷BI可以將數據連進來直接進行分析，極大增加靈活性，真正做到和數據對話，加快互聯網金融發展的步伐。

大數據 互聯網金融的中流砥柱

王桐表示，未來互聯網金融和傳統金融將會相互融合，帶動整個金融業的產業能力升級。供需雙方如何在平衡中螺旋式上升、風險控制如何系統化保障，這些核心問題都離不開大量的、實時的數據分析，因此大數據自始至終都是整個金融業的重中之重。

WOT大數據技術峰會上的分享內容

在11月28-29日由51CTO主辦位于深圳的【WOT2015“互聯網+”時代大數據技術峰會】中王桐將全面解析互聯網金融時代下如何玩轉敏捷數據運營，大數據如何在互聯網金融中全面落地。

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