在消费者进入平台、认知品牌、产生兴趣、完成购买、成为忠诚用户5个阶段中对其进行全生命周期运营，完成评估渠道拉新质与量、洞察用户喜好、刺激用户转化、促进复购、完成裂变等运营目标。《数据银行：较大的浪，较大的坑，较大的未来》大连银行网络金融部王丰辉在银行业数据化的推进过程中，“数据合规”“数据治理”“数据应用”方面存在较多“坑”。较大三“坑”之一是归属与话语权，要做到机构内部数据确权，剔除内部交易成本，同时寻找机构之间数据共赢的方案，知识联邦；较大三“坑”之二是两条腿走路，数据质量不高、数据人员缺乏与数字化转型对“数据”迫切诉求之间存在矛盾。因此数据治理（质量）与数据应用（分析、挖掘）同步推动，要建立充分授权、行动敏捷、横跨“全数据链条”的小型团队，同时人员外包与自有数据人员要并行培养。较大三“坑”之三是厂商，王丰辉指出六大问题，并针对行业指引、客户成功、产品矩阵、服务、咨询&培训等方面提出建议。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。底层数仓实际比较大单表数据量亿级以内，对于数据量较大的几个分析（数据量在5kw左右），数据库的查询需要耗费10min，抽取之后在3s之内就可以快速展示，提高了用户的分析效率。客户项目的底层为关系型数据库oracle和sqlserver，大量级数据多维度查询计算，若直接对接传统关系型数据库进行数据分析查询。
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