大数据在金融领域可以有哪些作用？

随着科技的不断进步，大数据技术在各个行业都展现出了强大的威力，而在金融领域，大数据更是成为了推动创新和提高效率的关键工具。其中，商业智能（BI）工具可通过数据分析和可视化，拉通数据资产应用全链条、赋能业务人员实现自助分析、深度挖掘数据业务价值，从而优化运营效率和决策制定过程。

以长沙银行为例，作为湖南省首家区域性股份制商业银行和首家上市银行，长沙银行在《银行家》发布的2022年全球银行1000强排名中位列第191位，目前资产总额突破1万亿元。2014年，长沙银行成立数据管理部门，负责将行内分散、异构的数据资源进行集成，形成统一的出入口，给总行业务部门以及分支行提供数据化应用场景。但随着数据统计、分析需要，明细数据的提取、报表开发等需求变得越来越多，日常数据提取和分析的需求量变得越来越多，长沙银行也面临着以下挑战：

第一，面临“三长”困扰，即沟通时间长、取数链路长、报表开发周期长。原有体系下，业务指标数量多，数据口径繁杂，业务人员若想要部分明细数据或开发一张报表时需要提需求到科技部门，科技人员接受到需求后由于不懂业务则需要找业务人员反复沟通确认需求定义，进而增加了沟通成本，为数据使用带来了极大不便。

第二，数据分析门槛高。数据人员取数需要具备SQL等语言基础，但是许多业务人员没有技术背景，难以单独完成取数、清洗、分析的全流程，面对庞杂数据，很难自主、深入挖掘数据背后的意义。

第三，安全管控限制。根据科技部安全管理的要求，业务人员使用数据分析必须在办公网虚拟桌面里访问，各种用户权限的申请及审批流程比较复杂，致使数据分析的使用及推广过程中存在困难。

为解决上述问题，长沙银行在综合考虑产品功能完整性、平台理念契合度及建设经验成熟度后，携手思迈特软件建设大数据智能分析平台，旨在让业务人员可以减少对科技部门的依赖，自主进行数据分析，以此来提升工作效率并促进全行数据化运营。

该项目通过将BI工具与数据分析环境进行无缝对接，构建基于长行云为基础的数据底座，业务部门可根据业务需要，自定义传统报表、看板、即席查询等，进行灵活的数据自助消费。数据的准备、加工、展示全流程完全由业务部门自主完成。

• 在数据底层方面，数据实验室构建了多租户的管理模式，为业务部门提供了强大的存储和计算资源。

• 在数据获取方面，通过数据治理后，业务部门可在自己的租户空间内进行数据的关联、清理等数据整合工作，构建自助分析所需的数据集。

• 在数据应用方面，业务方连接整合后的数据集，构建数据主题，以报表、看板等多种形式进行展示。业务人员通过拖拉拽的方式轻松自定义报表或仪表盘，并通过过滤、钻取、跳转等丰富的交互和分析功能迅速探索根因，敏捷业务决策。

• 在安全管控方面，根据组织结构自动划分数据权限范围，严格避免数据越权访问。同时通过数据脱敏、重要数据审核、下载权限控制等安全措施，避免敏感信息的外泄风险。