大数据云计算学习总结
云计算和大数据基础知识教学总结
云计算和大数据基础知识教学总结云计算和大数据已经成为当今IT领域的热门话题，它们的发展和应用对于现代社会的各个行业都具有重要意义。
为了更好地教授云计算和大数据的基础知识，本文将对这两个领域的基本概念、关键技术以及应用案例进行总结和介绍。
一、云计算基础知识1. 云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，实现按需使用、快速扩展和灵活配置的目标。
云计算具有虚拟化、弹性扩展、自动化管理和按需付费等特点。
2. 云计算的关键技术（1）虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化为虚拟资源，实现资源的灵活分配和管理。
（2）分布式计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行处理，提高计算效率。
（3）网络技术：提供高速、安全、可靠的网络连接，实现用户与云服务之间的通信和数据传输。
（4）自动化管理技术：通过自动化的方式管理云计算资源和服务，提高资源利用率和管理效率。
3. 云计算的应用案例（1）云存储：将数据存储在云端，实现数据的备份、共享和远程访问。
（2）云计算平台：提供各种计算资源和服务，如虚拟机、容器、数据库等，满足用户的计算需求。
（3）云应用开发：基于云计算平台开发和部署应用程序，提供灵活的开发环境和便捷的部署方式。
二、大数据基础知识1. 大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
大数据具有四个特点：大量性、多样性、高速性和价值密度。
2. 大数据的关键技术（1）数据采集和存储技术：通过各种传感器和设备采集数据，并使用分布式存储系统进行数据存储。
（2）数据处理和分析技术：使用分布式计算框架和机器学习算法对大数据进行处理和分析，提取有用的信息。
（3）数据可视化技术：将处理后的数据以图表、地图等形式进行可视化展示，帮助用户理解和分析数据。
（4）数据安全和隐私保护技术：保护大数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法使用。
3. 大数据的应用案例（1）智能城市：通过收集和分析城市中的各种数据，实现智能交通、智能环保、智能安防等功能。
云计算与大数据学习报告
云计算与大数据学习报告第一篇：云计算与大数据学习报告“大数据与云计算”学习报告题目：谈谈对“大数据与云计算”技术的理解，及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响.首先我想简单谈谈何为云计算，何为大数据。
云计算，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，其侧重的是计算，而大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。
其侧重的是计算的对象。
其次说说云计算与大数据的关系.可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，而云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力。
大数据需要处理大数据的能力，大数据技术是云计算技术的延伸。
大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。
最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。
技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势，对电信运营商而言，在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情况下，大数据技术可以为运营商带来新的机会。
大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
第二篇：大数据与云计算论文大数据与云计算摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。
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。
2024年大数据云计算学习总结范本
2024年大数据云计算学习总结范本____年大数据云计算学习总结随着技术的发展和应用的广泛推广，大数据和云计算成为了当今科技领域的热门话题。
作为一个在____年刚刚完成大数据云计算学习的学生，我在这一年里深入学习了大数据和云计算的理论知识，并在实际项目中进行了实践。
通过这一年的学习和实践，我对大数据和云计算有了更深刻的理解和认识，也对未来的发展趋势有了更清晰的预见。
首先，我认识到大数据和云计算是密切相关的。
大数据是指在传统数据处理软件无法处理的大规模数据集，云计算则是指通过互联网将数据和计算资源存储在远程的服务器上，以实现高效的数据处理和计算能力。
大数据的产生源源不断地为云计算提供了强大的数据支持，而云计算提供了大数据处理和分析的高效工具和平台。
二者相互依存、相互促进，形成了一个不可分割的整体。
其次，我意识到大数据和云计算的应用范围非常广泛。
随着社会各行各业的数字化程度不断提高，越来越多的数据被生成和存储起来。
大数据和云计算可以应用于金融、医疗、交通、教育、农业等各个领域，为企业和政府提供数据支持，帮助他们做出决策和制定战略。
例如，在金融领域，大数据和云计算可以帮助银行分析用户的消费习惯和信用状况，从而制定更精准的信贷政策；在医疗领域，大数据和云计算可以帮助医生进行临床诊断和疾病预测，提供更好的医疗服务。
此外，我还了解到大数据和云计算对传统IT行业产生了革命性影响。
传统的IT行业主要侧重于硬件和软件的开发和维护，而大数据和云计算则将重心转移到了数据处理和计算能力的提升上。
这就意味着，未来的就业市场对于具备大数据和云计算技能的人才的需求将会越来越高。
因此，在____年的大数据云计算学习中，我始终注重提升自己的技术能力，并通过实际项目的参与来增强我的实践经验，以备将来能够胜任相关工作。
在学习和实践的过程中，我还留意到大数据和云计算领域存在一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护问题。
大数据的产生和收集导致了个人隐私的泄露和滥用的风险，云计算的存储和计算过程也存在数据泄露和攻击的风险。
云计算与大数据学习报告
云计算与大数据学习报告随着信息技术的发展，云计算和大数据成为了热门话题，其在各行各业都起到了重要的作用。
本文将从云计算和大数据的概念、其特征、应用等方面进行探讨，并总结了学习过程中获得的一些经验和体会。
一、云计算云计算是一种基于网络的计算模式，通过互联网将计算能力、存储能力、应用服务等资源进行集中化管理，让用户能够通过网络在不同的设备上随时随地获得数据和服务。
云计算具有以下几个特点：1.共享性。
云计算资源的共享性能够确保最大程度的资源利用率，并且能够削减IT成本和维护费用。
2.高可扩展性。
云计算采用了虚拟化技术，因此可以高效地进行资源的扩展，也能够实现按需分配资源的目的。
3.灵活性。
云计算可以让公司轻松处理工作量的变化和业务难题，大大提高了灵活性。
4.安全性。
虽然云计算存在着许多安全风险，但是通过采取各种措施，如数据备份和安全加密，可以有效地保护数据的安全。
云计算的应用广泛，主要包括以下几个方面：1.硬件资源共享。
云计算可以让多个用户共享存储、处理和带宽等基础计算资源。
2.软件服务。
云计算可以提供各种应用服务，如文件共享和视频会议等。
3.数据存储与备份。
云计算可以为用户提供存储空间，同时也提供数据备份服务。
4.企业应用。
企业可以通过云计算构建自己的IT架构，以便以更高效和低成本地管理IT资源。
5.移动应用。
云计算可以让移动设备获得数据和服务，因此也可以用于移动应用领域。
二、大数据大数据是指数据量很大、速度很快、种类很多的数据，传统数据处理工具无法胜任。
大数据具有以下几个特点：1.高速性。
大数据中的数据更新速度非常快，需要实时监控和分析。
2.多样性。
大数据来自不同的来源，其中包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3.异构性。
大数据中包含的数据类型不只是文本、图片和音频等，还包括传感器数据和自动生成的数据等。
4.可扩展性。
大数据体量巨大，并且还在不断增长。
大数据的应用范围非常广泛，其中包括以下几个方面：1.市场营销。
2024年云计算学习总结范本(2篇)
2024年云计算学习总结范本2024年，我深入学习了云计算领域的知识，并积极参与了相关实践和项目。
在这一年的学习中，我对云计算的基本概念、技术架构和应用场景有了更深入的了解，也取得了一些成果和收获。
下面是我对2024年云计算学习的总结，总共约____字。
一、学习背景云计算作为新兴的计算模式和服务模式，对传统的计算方式和IT 架构提出了全新的挑战。
为了适应信息化发展的需要，我深入研究学习了云计算相关的理论和技术知识。
二、云计算的基本概念和特点在学习过程中，我了解到云计算是通过网络来按需提供计算、存储和应用等资源的一种计算模式。
它主要具备以下几个特点：1.广泛的网络访问：可以通过互联网来随时随地访问云服务；2.弹性伸缩：云计算根据需求自动伸缩资源，实现按需分配和动态调整；3.共享资源池：利用虚拟化技术，将多个用户的资源统一管理、共享和分配；4.快速交付：云计算能够迅速提供服务，并根据用户需求灵活地进行配置和升级。
三、重要的云计算技术在学习中，我了解到了一些重要的云计算技术，包括：1.虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化，实现资源的灵活分配和管理；2.容器技术：提供了更高效的应用部署和管理方式，加速了应用的交付和迁移；3.分布式存储技术：通过将数据分布存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和访问性能；4.大数据和机器学习：云计算为大数据和机器学习提供了强大的计算和存储资源，加速了数据分析和挖掘的进程。
四、云计算的应用场景云计算在各个领域都有广泛的应用，其中我对以下几个应用场景有了更深入的了解：1.云存储：将数据存储在云端，可以随时随地访问和分享数据，提高了数据的可用性；2.云计算平台：通过云计算平台提供的各种服务，实现了应用的开发、测试和部署等工作；3.人工智能：云计算为人工智能提供了强大的计算和存储能力，加速了人工智能技术的发展和应用；4.物联网：云计算与物联网相结合，可以实现对大规模设备的管理和控制，提高了物联网系统的可扩展性。
云计算与大数据季度工作总结
云计算与大数据季度工作总结在过去的一个季度中，我和我的团队在云计算和大数据领域取得了许多成果。
在这篇总结文章中，我将回顾我们的工作进展、遇到的挑战以及我们的成就。
以下是我们的工作总结。
1. 项目进展我们的团队在云计算和大数据方面开展了多个项目，其中包括数据分析平台的开发、云端存储解决方案的实施以及大规模数据处理任务的优化等等。
通过将云计算和大数据技术应用于实际业务中，我们成功地提高了数据处理的效率和准确性，并为企业决策提供了有力支持。
2. 技术创新为了适应不断变化的技术环境，我们团队积极探索新的技术方法和工具。
我们尝试了基于机器学习的数据分析算法，通过对大量数据的深度挖掘，发现了一些潜在的商机和趋势。
此外，我们还研究并应用了新的云计算架构和弹性计算技术，为企业提供了更加可靠和高效的服务。
3. 挑战与解决方案在工作过程中，我们也面临了一些挑战。
其中之一是数据安全和隐私保护的问题。
为了解决这个问题，我们采用了数据脱敏和身份认证等手段，确保数据在传输和处理过程中的安全性。
另一个挑战是资源管理和优化，我们通过动态资源分配和负载均衡等技术，最大化地利用了云计算的资源，提高了任务的执行效率。
4. 成果与影响通过我们的工作，企业在数据分析和决策方面获得了显著的改善。
我们的数据分析平台帮助企业提高了数据的抽取和清洗效率，提供了准确可靠的数据分析结果。
同时，我们也助力企业更好地理解和应对市场需求，提供了战略指导和决策支持。
5. 合作与团队建设在这个季度里，我们团队加强了与其他部门和团队的合作，形成了良好的工作协同和沟通机制。
通过不断跟进项目需求和对外部反馈的持续改进，我们成功地完成了工作目标，并取得了这些成果。
6. 下一步计划鉴于我们过去季度取得的成绩和经验，我们将继续深入研究云计算和大数据领域的前沿技术，不断提高我们的技术能力和解决问题的能力。
同时，我们也计划拓展合作范围，与更多的企业和机构共同探索创新解决方案。
2024年大数据学习总结范文(2篇)
2024年大数据学习总结范文____年是一个充满机遇和挑战的年份，对于大数据学习而言也不例外。
在过去的一年里，我投入了大量的时间和精力来学习和实践大数据技术和应用，在此将我的学习总结如下。
一、学习目标和计划在____年初，我明确了自己的学习目标和计划。
首先，我希望深入学习大数据的基础理论和技术，包括大数据存储和管理、大数据分析和挖掘、大数据可视化等方面。
其次，我希望能够熟练掌握大数据工具和平台的使用，如Hadoop、Spark、Kafka等。
最后，我希望通过实际案例的实践，提升自己的实际应用能力，能够在实际工作中灵活运用所学的大数据技术。
在学习计划方面，我制定了详细的学习计划。
我每天会花1-2个小时的时间进行理论学习，包括阅读相关的教材和论文，并进行知识的整理和总结。
每周会抽出一天的时间进行实践和项目实践，通过实际操作来巩固所学的知识。
此外，我还参加了一些线上和线下的培训和研讨会，与业界专家和同行交流学习，不断更新自己的知识和技能。
二、学习内容和进展在学习内容方面，我首先进行了大数据的基础理论学习。
通过阅读相关教材和论文，我对大数据的概念、特点和应用场景有了更深入的了解。
我学习了大数据存储和管理的技术，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式数据库（如HBase、Cassandra等）。
我还学习了大数据处理和分析的技术，包括MapReduce、Spark等。
此外，我还学习了数据挖掘和机器学习的基础算法和模型，如聚类、分类、回归等。
在大数据工具和平台的学习方面，我选择了Hadoop、Spark和Kafka等常用的工具和平台进行学习和实践。
我通过搭建本地的虚拟环境和使用云平台，熟悉了它们的安装和配置，并进行了一些简单的操作和演示。
我还学习了它们的高级用法和优化技巧，以提高数据处理和分析的效率和性能。
在实践和项目方面，我选择了一些实际的案例来进行实践和项目开发。
例如，我参与了一个电商网站的用户行为分析项目，通过分析用户的点击、购买等行为数据，挖掘用户的偏好和行为规律，为产品推荐和精准营销提供支持。
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“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。