就拿金融通用智能监管报送来说，华宇智能数据（www.thunidata.com）方案遵从数据仓库理论思想，对已有业务数据进行有机整合，建设报表数据集市，通过数据初始化、数据补录、报表补录、质量校验、数据导出等多种技术手段， 融合我公司多年非现场监管项目成功实施经验，旨在提升外部监管报送的质量和效率，使之为监管机构的监管过程提供数据保证。
平台内置了银监会、外管局、人民银行等监管报送的报表，以灵活配置的方式提供报表定义、数据初始化、数据质量审核、监管格式导出等功能满足监管要求。
功能特点：
● 涵盖了全套监管报送指标，通过灵活的配置适用持续变化的监管要求；
● 提供了TXT、XML、CSV、IJ等监管机构数据报送格式，一键完成监管数据报送；
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第1个回答 2016-07-20
据前瞻产业研究院《中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，银行处处都在和数据在做打交道，而且做得越大越好的金融机构越能够驾驭和使用这些数据，用流行的话说叫数据驱动经营。所以其实银行到处都在进行着数据分析，现在真正做成系统，模块化，数据量能够到海量级别的，我觉得银行内部的CRM营销和统计，FTP的定价，征信系统（自己做的不是人行的那个），各个大行基本都已经达到了大数据的量，也都在做有关大数据的事情。
总而言之，就是把数据的分析和整理应用到整个金融的体系中去，而不是空谈大数据。比起争论数据分析还是大数据应用而言，我觉得找到客户或者内部员工的一个痛点，解决它，再考虑扩展是一个更为脚踏实地的方式。
当然大数据因为数据量大(百亿以上)所以进行分析之前需要有配套的数据分析工具和架构，还需要有符合仓库要求的数据源，而这些东西要慢慢的搭建和准备。传统行业的数据是有的，但是很多并没有纳入到整个大数据的框架中去，这需要做一些工作，需要各个部门配合，审核，还有一些时日。但是这种以数据为基础进行精细运营，把数据融入商业运营的趋势是不会改变的，慢慢来吧。本回答被提问者采纳
总而言之，就是把数据的分析和整理应用到整个金融的体系中去，而不是空谈大数据。比起争论数据分析还是大数据应用而言，我觉得找到客户或者内部员工的一个痛点，解决它，再考虑扩展是一个更为脚踏实地的方式。
当然大数据因为数据量大(百亿以上)所以进行分析之前需要有配套的数据分析工具和架构，还需要有符合仓库要求的数据源，而这些东西要慢慢的搭建和准备。传统行业的数据是有的，但是很多并没有纳入到整个大数据的框架中去，这需要做一些工作，需要各个部门配合，审核，还有一些时日。但是这种以数据为基础进行精细运营，把数据融入商业运营的趋势是不会改变的，慢慢来吧。本回答被提问者采纳
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