大数据云计算学习总结
云计算学习心得3篇
云计算学习心得 (2)云计算学习心得 (2)精选3篇（一）学习云计算是我在学习和工作过程中的一次重要经历。
云计算是一种基于互联网的计算模式，可以让用户通过网络访问计算资源和服务。
它的发展使得计算能力变得更加灵活、可扩展和高效，为个人和企业带来了巨大的便利和机遇。
首先，学习云计算让我了解了云端技术的基本概念和体系结构。
我学习了云计算的基本定义、分类和发展历程，了解了云计算的核心概念，如虚拟化、弹性扩展和资源共享等。
我还学习了云计算的组成部分，包括云计算基础设施、云计算平台和云计算服务等。
其次，学习云计算让我对云计算的各种技术有了更深入的了解。
我学习了云计算的核心技术，如虚拟化技术、分布式计算、自动化部署等。
我还学习了云计算的相关开源平台和工具，如OpenStack、Kubernetes等。
通过学习这些技术，我可以更好地理解云计算的工作原理和实践方法。
另外，学习云计算也提高了我的实践能力和问题解决能力。
在学习过程中，我通过实际操作和实验来加深对云计算的理解和掌握。
我学会了使用云计算平台来创建和管理云实例，学会了使用云存储和云数据库来存储和管理数据。
在解决问题的过程中，我学会了分析和排查故障，学会了优化和调整系统性能。
总的来说，学习云计算是一次有益的经历。
通过学习云计算，我不仅对云计算的概念和技术有了更深入的了解，也提高了我的实践能力和问题解决能力。
云计算是未来的发展趋势，学习云计算可以帮助我适应未来的工作和学习需要。
云计算学习心得 (2)精选3篇（二）学习云计算的过程中，我发现云计算是一种基于互联网的新型计算模式，通过将计算资源进行集中管理和调度，实现按需分配和共享。
云计算有以下几个重要的特点和优势：1. 弹性和灵活性：云计算允许根据实际需求动态调整计算资源，提供弹性和灵活性，实现资源的高效利用。
2. 可靠性和稳定性：云计算采用分布式架构，可以实现故障隔离和备份，提高系统的可靠性和稳定性。
3. 成本效益：云计算使用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源，节省了成本和维护的开销。
云计算的心得6篇
云计算的心得6篇写心得要平实、客观，准确、明晰地表达感悟、观点及想法，很多人通过写心得体会来记录和分享自己的人生经历和感悟，留下珍贵的回忆，下面是作者为您分享的云计算的心得6篇，感谢您的参阅。
云计算的心得篇1在听老师的课之前，对于云计算只是一个很笼统的概念，感觉就跟以前的电脑计算速度有关吧，以为只是计算速度的快慢，没想到现在已经深入到我们的生活当中了。
云计算的应用涉及到了很多方面，老师给我们描述了一下，我们电脑的闲置的硬盘内存可以用来做别的事情，通过云计算可以实现一个电脑同时开一个软件不同的数据，而且互相之间不影响，这让我觉得云计算是个非常有意思的东西。
随着老师的深入讲解云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。
也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通。
总之，云计算不是一种全新的'网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
我慢慢地被云计算所吸引，这好像与很多行业有关，能好好的利用我们的网络空间，不浪费。
云计算有存储云、医疗云、金融云、教育云等等，因为这些，我们实现了资源的共享，云计算以后的发展空间大，发展前景好。
作为年轻一代更应该将云计算应用到生活当中，提升云计算的技术，让我国在这领域在国际中处于领先水平。
云给人一种浩大、遥远的感觉，它可以是任意一种形状，你觉得它像什么，它就像什么，云计算让我发现一切皆有可能，好像可以将它应用到各个方面，如此虚幻飘渺，可它确确实实存在着，在我们生活中的方方面面，就好像一直在我们身边。
或许在不远的将来，我也能接触到这一领域，可以和它来个亲密接触。
云计算的心得篇2在学习之前，我对《云计算》的认识比较狭隘，只是知道它是一种商业服务计算技术和存储技术，对其他不甚了解。
大数据学习心得体会(通用5篇)
大数据学习心得体会(通用5篇)大数据学习心得体会篇1大数据学习心得体会随着数字化时代的快速发展，大数据已经成为各行各业关注的热点。
作为一名对大数据领域感兴趣的学生，我也开始了自己的大数据学习之旅。
在这篇心得体会中，我将分享我的学习过程、体验和收获。
首先，我介绍一下自己的背景。
我是一名计算机专业的学生，对大数据有着浓厚的兴趣。
我选择学习大数据，是因为看好其未来的发展前景，并且认为大数据技术能够为我的职业发展带来更多的机会。
在开始学习大数据之前，我对大数据的概念和价值有了初步的了解。
我了解到大数据技术能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息，为企业和个人的决策提供支持。
在学习过程中，我逐渐掌握了大数据技术的核心知识点，包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等方面。
在学习过程中，我遇到了一些问题和挑战。
例如，在学习大数据处理技术时，我需要对数据进行清洗、去重和转换，这需要我具备一定的算法和编程能力。
有时候，这些技术实现起来比较复杂，我需要进行反复的实验和调试。
但是，通过不断地努力和实践，我逐渐克服了这些困难，并取得了一定的成果。
在这个过程中，我收获了很多。
我学会了使用各种数据处理工具和框架，如Hadoop、Spark等。
我掌握了数据清洗和去重的技巧，能够使用机器学习和算法对数据进行深入分析。
最重要的是，我学会了如何将理论知识运用到实践中，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
通过学习大数据，我不仅掌握了新的技能，还对数据有了更深入的理解。
我意识到数据是企业和个人决策的基础，而大数据技术能够帮助我们更好地利用和管理数据。
在未来，我将继续深入学习大数据技术，并期待在实践中发挥自己的优势，为社会做出更大的贡献。
总之，大数据学习之旅是一次充满挑战和收获的过程。
我深刻体会到学习大数据需要不断地实践和探索，同时也锻炼了自己的动手能力和解决问题的能力。
在未来，我将继续努力学习和实践，将大数据技术运用到更多的领域中，为企业和个人的发展带来更多的可能性。
云计算学习小结
云计算学习小结在当今数字化的时代，云计算已经成为了一项至关重要的技术。
通过一段时间的学习，我对云计算有了更深入的理解和认识。
云计算，简单来说，就是将计算资源（包括服务器、存储、网络等）通过互联网提供给用户使用。
它就像是一个巨大的资源池，用户可以根据自己的需求随时获取和使用其中的资源，而无需自己去购买和维护硬件设备。
云计算的优势是显而易见的。
首先，它具有极高的灵活性和可扩展性。
企业或个人可以根据业务的增长或减少，轻松地调整所需的计算资源，避免了因前期过度投资硬件而造成的浪费。
其次，云计算降低了成本。
不需要购买昂贵的服务器和设备，也减少了维护和管理这些设备的人力成本。
再者，云计算提供了更高的可靠性和可用性。
云服务提供商通常拥有强大的数据中心和备份机制，能够确保服务的连续性，减少因故障导致的业务中断。
在学习云计算的过程中，我了解到了其不同的服务模式。
IaaS（基础设施即服务）提供了最基础的计算资源，如服务器、存储和网络。
用户可以在这些基础上搭建自己的系统和应用。
PaaS（平台即服务）则更进一步，为用户提供了一个平台，包括操作系统、数据库等，用户可以在这个平台上直接开发和部署应用，无需关注底层的基础设施。
SaaS（软件即服务）则是将应用程序作为服务提供给用户，用户可以直接使用，例如常见的在线办公软件、CRM 系统等。
云计算的部署模式也有多种。
公有云是由云服务提供商向公众提供服务，多个用户共享资源。
私有云则是为一个特定的组织或企业构建的专属云环境，具有更高的安全性和定制性。
还有混合云和社区云等模式，以满足不同用户的需求。
云计算的安全性一直是人们关注的焦点。
虽然云服务提供商采取了各种措施来保障数据的安全，但用户仍需要采取一些措施来加强保护，如设置强密码、定期备份数据、使用加密技术等。
此外，数据的隐私也是一个重要问题，用户需要了解云服务提供商的数据处理政策，确保自己的数据得到合法合规的处理。
学习云计算还让我了解到了一些相关的技术和概念。
学习心得-云计算
学习心得-云计算近年来，随着信息技术的飞速发展，云计算作为一种新型的计算模式逐渐引起了人们的关注和热议。
作为一名计算机专业的学生，我深知掌握云计算技术的重要性和必要性，因此我选择了相关的课程进行学习。
在学习云计算的过程中，我积累了一些宝贵的经验和心得，下面将对我在学习云计算方面的体会和感悟进行一些总结。
首先，云计算的概念和特点要了解清楚。
云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过将资源统一管理和调度，实现了用户无所依赖的方式访问计算能力、存储空间和应用程序。
云计算具有高度的灵活性、可扩展性、可靠性和安全性等特点，因此被广泛应用于各个领域。
其次，理解云计算的基本原理和架构非常重要。
云计算的基本原理是将用户的计算任务分发给分布在不同地理位置上的服务器集群进行处理，通过资源池的管理和调度，实现计算任务的高效执行。
云计算的架构包括前端、后端和云服务三个部分，前端负责用户的访问和资源请求，后端负责计算和存储资源的提供，云服务则实现了资源的管理和调度。
再次，熟悉云计算的关键技术和主要应用。
云计算涉及到许多技术，如虚拟化、分布式计算、自动化管理和边缘计算等，这些技术是实现云计算的重要手段。
云计算的应用也非常广泛，涵盖了各个领域，包括云存储、云计算、云安全等。
最后，亲自动手实践和应用云计算技术。
光靠理论学习是远远不够的，只有通过亲身实践和应用，才能真正理解和掌握云计算技术。
可以通过搭建一个小型的云计算平台，如使用开源软件OpenStack或者Docker搭建一个私有云，然后进行一些简单的实验和应用，从而加深对云计算的理解和认识。
通过学习云计算，我深刻认识到云计算是未来发展的方向，具有巨大的潜力和前景。
云计算可以帮助企业和个人降低成本、提高效率，实现信息资源的共享和优化。
同时，云计算也面临着一些挑战和问题，如数据安全和隐私保护，因此我们在推广和应用云计算技术时也需要注意这些问题。
总而言之，学习云计算不仅仅是学习一门技术，更是一次对信息化发展趋势的认识和思考。
云计算课程学习心得体会（精选6篇）
云计算课程学习心得体会云计算课程学习心得体会（精选6篇）我们在一些事情上受到启发后，写一篇心得体会，记录下来，这样能够让人头脑更加清醒，目标更加明确。
那么好的心得体会是什么样的呢？以下是小编为大家整理的云计算课程学习心得体会，仅供参考，希望能够帮助到大家。
云计算课程学习心得体会篇1当前，信息技术已经深入到各行各业，并在提升人类管理地球智慧的过程中发挥着基础性的作用。
信息技术自身同样需要变得更加智慧来应对复杂的世界，“云计算”则代表了信息技术当前发展的新阶段。
从宏观的角度来看，这也是经济发展规律的必然结果。
社会经济从最开始的自给自足状态，渐渐发展到社会分工和标准化的出现；然后随着规模的扩大，产业链进一步细分和重组，用户可以获得丰富多样的、高度可定制的服务和产品。
信息技术也是一样，用户将逐渐告别自己购买设备，自主开发和管理的阶段，转而采用云计算技术来获得更加高性价比和个性化的信息服务。
21世纪初期，崛起的Web2.0让网络迎来了新的发展高峰。
网站或者业务系统所需要处理的业务量快速增长，例如视频在线或者照片共享，这样的网站需要为用户储存和处理大量的数据。
这类系统所面临的重要问题是如何在用户数量快速增长的情况下快速扩展原有系统，随着移动终端的智能化、移动宽带网络的普及，将有越来越多的移动设备进入互联网，意味着与移动终端相关的IT系统会承受更多的负载，而列于提供数据服务的企业来讲，IT系统需要处理更多的业务量。
由于资源的有限性，电力成本、空间成本、各种设施的维护成本快速上上升，这就面临着怎样有效地利用这些资源，以及如何利用更少的资源解决更多的问题。
同时，随着高速网络连接的衍生，芯片和磁盘驱动器产品在功能增强的同时，价格也在变得甘益低廉，拥有成百上千台计算机的数掂中心也具备了快速为大量用户处理复杂问题的能力。
技术上，分布式计算的日益成熟和应用，特别是网格计算的发展通过Internet把分散在各处的硬件、软件、信息资源连接成为一个巨大的整体，从而使得人们能够利用地理上分散于各处的资源，完成大规模的、复杂的计算和数据处理的任务oJ。
2024年大数据云计算学习总结范文(2篇)
2024年大数据云计算学习总结范文____年大数据云计算学习总结光阴荏苒，转眼间，我已经从大数据云计算专业的新生转变为____年即将毕业的大四学生。
在这段时间里，我收获了许多关于大数据云计算领域的知识与经验，也感受到了科技发展的快速推进与变革。
回顾这段学习的经历，我深感无比荣幸与幸运，同时也意识到了自己在这一领域中的不足与不完善之处。
以下是我的大数据云计算学习总结。
学习大数据云计算的过程中，我首先接触到了大数据的基本概念和应用。
大数据是指那些规模较大、复杂度较高并且不易用常规方式处理的数据集合。
而云计算则是一种通过网络以服务的方式提供虚拟的计算资源的模式。
大数据云计算的结合，为数据的收集、存储、处理和分析提供了更加高效和灵活的解决方案。
通过学习这些基本概念，我对大数据云计算有了初步的了解，并对其在各个领域的应用和前景有了一定的认识。
随着学习的深入，我逐渐学习到了大数据云计算的具体技术和工具。
其中，最重要的是学习和掌握了Hadoop和Spark这两个大数据处理框架。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够以可靠的方式处理大规模数据集。
而Spark则是一个快速通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算能力和良好的可扩展性。
通过学习和实践，我掌握了Hadoop和Spark的基本原理和使用方法，能够使用它们进行大规模数据处理和分析。
在学习过程中，我也意识到了大数据云计算领域的挑战和问题。
首先，数据安全和隐私问题是大数据云计算面临的重要挑战之一。
由于大数据的规模和复杂性，数据泄露和隐私侵犯的风险也在不断增加。
因此，在进行大数据处理和分析的过程中，保护数据的安全和隐私是至关重要的。
其次，大数据的质量问题也是一个亟待解决的问题。
大数据的收集和存储过程中，往往会产生各种各样的噪音和错误，这对数据的分析和应用造成了一定的困扰。
因此，提高数据的质量和准确性是一个重要的研究方向。
最后，大数据云计算的高成本也是一个制约其发展的因素。
2024年大数据云计算学习总结(2篇)
2024年大数据云计算学习总结____年大数据云计算学习总结近几年来，随着信息技术的快速发展和云计算技术的逐渐成熟，大数据云计算已经成为了当代信息科技领域的热门话题。
作为一个信息科技从业者，我深知学习大数据云计算的重要性，于是在____年我决定全面学习并深入研究这一领域。
经过一年的学习，我获得了许多宝贵的经验和知识，特此总结。
首先，我学习了大数据的基本概念和原理。
大数据是指数据量巨大、增长速度快、结构复杂、难以处理的数据集合。
要处理大数据，必须具备相应的处理技术和工具。
我学习了大数据存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，掌握了分布式存储和计算的原理和方法。
我还了解了大数据分析的基本方法和算法，包括数据挖掘、机器学习等，这些对于从大数据中挖掘有价值的信息至关重要。
其次，我学习了云计算的基本概念和技术。
云计算是指通过互联网提供各种计算资源和服务，包括计算、存储、网络等。
云计算具有弹性、高可用性、易扩展等特点，可以大大降低企业的IT成本。
我学习了云计算的基本架构和服务模型，如IaaS、PaaS、SaaS等，了解了云计算的关键技术，如虚拟化、容器化等。
我还学习了云计算安全和隐私保护的基本原理和方法，了解了云计算的风险和挑战。
然后，我学习了大数据云计算的融合应用。
大数据和云计算是相互促进的关系，二者的融合应用可以发挥更大的价值。
我学习了大数据在云计算环境下的存储和处理技术，包括云存储、云计算平台等。
我还学习了大数据在云计算环境下的分析和挖掘技术，了解了大数据云计算在各个行业的应用实例，如金融、医疗、交通等。
通过学习这些知识，我可以更好地应对大数据云计算领域的挑战。
此外，我还积极参与了大数据云计算的实践项目。
通过实践项目，我将学到的理论知识应用到实际问题中，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
我参与了一个基于云计算和大数据的物流管理系统项目，该项目利用大数据分析和云计算平台来优化物流配送效率，降低成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得
一、大数据基本概念
1、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法
通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。
2、大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是
什么”。
比如每年度淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物”等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。
3、数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金
融资产。
2012年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。
与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。
这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。
以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。
面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转
型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。
另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。
银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;(二)拥有处理传统数据的经验;(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。
二、大数据的特性
1、大数据包含的数据分类：
(一)基本数据：包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、
财产信息等；
(二)账户数据：包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率
等；
(三)交易数据：交易时间、交易地点、渠道等；
(四)交互数据：客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等；
(五)评论数据：反映问题、投诉建议等。
目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。
交易数据国内一部分银行已经在使用。
交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。
国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离
职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。
评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。
2、大数据的4V特征：
(一)Volume（大量）指海量数据
(二)Variety（多样）指大数据的异构和多样性，很多不同形式、无
模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。
(三)Velocity（高速）指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数
据的价值“提纯”。
(四)Value（价值密度低）指数据中存在大量看起来不相关的数据，
但通过大量分析运算才能够得到价值。
3、大数据的应用特征：
(一)允许数据存在不精确；
(二)数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性
的用途；
(三)离钱最近的信息最有商业价值；
4、大数据时代营销的特点是“个性化”。
现代目标客户拥有以下四个
特点：
(一)手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊
天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。
(二)客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。
(三)客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。
(四)客户对于信息的甄别能力与日剧减。
如果能够不用自己刻意寻
找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。
三、大数据的应用创新
(一)创建个性化的金融咨询展示平台。
目前国内各电商平台甚至新
浪网等通过搜集客户的浏览数据，能够分析判断出感兴趣的兴趣点，有针对性的推送内容。
但目前国内银行的门户网站内容很少能够做到个性化展示，例如通过搜集过往浏览记录，发现客户对理财产品的收益率比较感兴趣，在发行新的理财产品的时候可以把相应信息主动弹出，或者置顶。
(二)做到个性化理财产品营销。
如果一个客户在我们的网站上浏览
了黄金信息，可以推送给他其他诸如重金属或者基金产品等信息，做到交叉销售。
(三)做到个性化触发式营销。
如果一个客户在网站上在按揭贷款类
产品说明页面停留超过10秒钟，那么很有可能这个客户存在贷款需求，可以对其针对性的营销。
(四)做到客户潜在终身价值的识别和挖掘。
比方说，一个客户虽然
在我行只有一个卡，余额也不多，只有100元，但是只要有他的身份证信息，就能够判断这个人是男是女，年龄是30多岁，应该处于事业的上升期，住址是本市的一个高档住宅小区，那么可以判断其家庭收入应该不错，通过这样的分析，就能够得出结论，这个客户就是一个潜在的有价值的客户，通过定向的
营销和专业的服务，这个客户可能给我行创造远超100元存款
的价值。
四、大数据时代银行发展趋势
大数据时代，尤其互联网金融发展如火如荼的今天，银行必须从初始的仅提供标准产品和服务的数字银行，发展为先进的智慧银行。
但需要注意的是，智慧银行指的并不是靠大量高大上的高科技设备罗列堆砌在一起的物理网点，而是通过强大后台，依托大数据，能够想客户之所想，急客户之所急，提供个性化的服务，主动提供给客户最想要的服务或产品的智慧银行。
要想实现智慧银行的目标，银行需要做到六个方面：上网、下沉、内转、外跨、两精、服务。
上网就是指金融互联网，在当今的年代，有一句话叫银行不触网，注定会消亡。
下沉就是服务客户群体的下沉。
按照传统的28原则，银行服务的重点客户一般是能够给他带来重大利润贡献的那20%优质客户，为了从竞争对手手中争取这一部分客户，甚至可以不惜代价，忽视了剩下的那80%的客户的需求，更无视银行眼中传统的次级客户（无抵押质押的信用贷款客户）,忽视了这部分客户积少成多，聚沙成塔后的巨大能量。
而当前互联网金融中被称为“屌丝理财”的各种宝宝们，仅仅付出市场利率水平的利息，就把大量的存款聚集起来；目前多达2000多家的p2p小额贷款公司，能够提供信用贷款，仅仅是需要你的销售进货流水或者你的收入工资单。
内转包含三个方面：经营模式从以产品为中心，向以客户为中心转型；营销模式从粗放营销向精准化营销转型；服务模式从标准化服务向个性化服务转型。
外跨包含两个意思：一个是内部跨部门，目前以职能划分的部门结构不适合新业务的发展；二是跨界，银行要勇于创新，互联网企业的特性是激进，一般做法就是做了再说，金融行业的特性是稳健，服从监管，如何在两者之间找到一个平衡点是当前的一个难点。
例如前段时间被人行叫停的虚拟信用卡，是支付宝与中信银行合作推出的新兴支付方式，但该产品未经主管部门充分认可，结果惨被叫停。
两精指的是精细化管理和精准化营销，提倡不再把客户看到一片森林，而需要进一步关注到森林中的某一棵树。
服务指的是服务模式进化的三个阶段，第一阶段不把客户当人看，有可能是业务太多，服务跟不上，态度生硬；第二阶段把客户当上帝看，面对投诉战战兢兢，委曲求全，使银行面对客户时处于弱势地位，也不利于业务发展；第三种模式就是把客户当做伙伴或者是朋友，实现双赢和共同发展。
五、大数据分析建设过程中面临的难题
一是数据搜集困难，我们需要的数据散步在各个系统、各个渠道、各个已知的甚至未知的角落，可能还包括涉及客户隐私的数据。
数据搜集和后续的加工处理是一个规模巨大的系统性工程，而非仅仅是一个信息系统。
幸好我们是银行，相对互联网企业，我们拥有它们没有的一种天然的公信力。
二是大数据利用率偏低。
国外对于大数据有过统计：在每天收集的1 quintillion(百万3次方)字节的数据中，有99%的数据完全未被利用。
文章中提到“见解就是金钱：我们愿意承担花销唯一理由就是数据中的见解可以释放价值。
遗憾的是，我们失去了已收集数据中大部分的价值。
虽然收集数据的成本可能会很高，但是无效分析带来的成本显然更高。
当下并不存在什么工具可以直接从数据中提取见解，我们依赖着非常聪明的人去提出假设，然后使用我们的工具去证实(或者是否定)这些臆测。
因为依赖的是臆测，这个途径存在着天生的缺陷。
”所以即使数据搜集上来，这些数据怎么应用，怎么才能最大化的实现其价值，是大数据建设过程中无可避免的难题。