빅데이터가 금융 산업의 비즈니스 변화를 주도하는 방법

빅데이터가 금융산업 비즈니스 변화를 촉진하는 방법

기업이 이를 받아들이든 거부하든 중국 금융산업에는 빅데이터 시대가 오고 있다. 조사에 따르면, 수년간의 개발과 축적을 거쳐 국내 많은 금융기관의 데이터 크기가 100TB를 넘는 것으로 나타났다. 게다가 구조화되지 않은 데이터의 양은 더욱 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 고도로 데이터 집약적인 금융 산업에서 이러한 발전은 엄청난 상상력을 자극했습니다. 그러나 이 기회를 잡는 것은 쉽지 않을 것이다.

금융기관이 빅데이터를 가치의 관점에서 이해하고 빅데이터를 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 글로벌 금융산업의 빅데이터 개발현황, 활용가능성, 주요 병목현상, 대책 등을 체계적으로 정리하였습니다. 금융 비즈니스 전반에 빠르게 침투하여 발전 기회를 포착합니다. 빅데이터는 어떤 측면에서 금융기관의 변혁을 주도하는가? 빅데이터를 가능하게 만드는 것은 전통적인 정의의 '3V', 즉 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)만이 아니다. 금융기관에 있어 더욱 중요한 것은 네 번째 V 가치입니다. 빅데이터의 가치는 금융기관의 재무지표에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 비즈니스 모델의 변화를 촉진하는 능력, 즉 전통적인 금융기관에 내재된 변화를 지속적으로 촉발하는 능력에도 반영됩니다. 빅데이터는 금융기관의 전통적인 데이터 운영 방식을 네 가지 측면에서 변화시켜 막대한 비즈니스 가치를 실현하고 있습니다. 이러한 4가지 측면("4 C")에는 데이터 품질 호환성(호환성), 데이터 애플리케이션 관련성(연결성), 데이터 분석 비용(비용) 및 데이터 가치 변환(자본화)이 포함됩니다. 빅데이터가 주도하는 은행의 변화는 주로 가치 수준에 반영됩니다. 데이터 기술과 데이터 경제의 발전은 빅데이터 가치의 지속적인 실현을 지원하는 것입니다. 심층적인 애플리케이션은 전통적인 IT를 "백엔드"에서 "프론트엔드"로 추진하고 있으며, 기존 아키텍처와 혁신적인 모듈의 효과적인 통합은 기술 수준에서 전통적인 금융 기관이 직면한 주요 과제입니다. 또한 데이터 생태학의 발전과 진화는 중요한 사회적 특성을 가지고 있습니다. 그 중 하나로서 금융기관은 데이터 경제 발전을 촉진하기 위해 갈 길이 멀다. 빅데이터를 통제하기 위해서는 국내 금융기관이 기술을 기반으로 한 가치중심 경영관점을 도입하는 데 중점을 두고, 궁극적으로 Top-down 내재적 변화를 형성해야 합니다. 세 가지 핵심 포인트("TMT")에는 팀, 메커니즘, 사고가 포함됩니다. 빅데이터란 무엇인가요? 중국에서 일반적으로 사용되는 정의는 '3V' 정의, 즉 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)입니다. 이러한 정의에도 불구하고 사람들은 빅데이터를 달성하기 위한 '핵심 노드'가 무엇인지 논의를 멈추지 않았습니다. 화두 중 하나가 '빅데이터는 얼마나 큰가?'이다. 사실 '수량' 수준에서는 이 문제에 대한 절대적인 기준이 없다. '수량'의 크기는 기술적인 처리와 분석 능력에 비례하기 때문이다. 특정 기간에. 1990년대에는 10GB의 데이터를 첨단 컴퓨터로 처리하는 데 몇 시간이 걸렸지만, 오늘날 이 양은 일반 스마트폰 저장 용량의 절반에 불과합니다. 이 수준에서 영향력 있는 진술은 "전체 데이터"가 "샘플 데이터"를 대체할 때 사람들이 빅 데이터를 갖게 된다는 것입니다. 대용량 데이터는 은행 발전의 가치를 높였습니다. 논의의 초점이 된 또 다른 문제는 오늘날의 대용량 데이터가 어디서 오는가입니다. 비즈니스 환경에서 기업은 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 CRM(Customer Relationship Management) 시스템의 데이터에 가장 많은 관심을 기울였습니다. 이러한 데이터의 특이성은 모두 조직이 의식적이고 목적적으로 수집한 데이터이며, 기본적으로 구조화된 데이터라는 점입니다. 인터넷의 대중화가 심화되고, 특히 모바일 인터넷이 폭발적으로 성장함에 따라, 인간과 컴퓨터의 상호 작용에 의해 생성된 데이터는 인터넷 세계에서 사람들이 남긴 다양한 "데이터 발자국"과 같은 또 다른 중요한 데이터 소스가 되었습니다. 그러나 이들 모두는 아직 '대량 데이터'의 본체는 아니다. "3V"의 정의는 데이터 자체의 특성을 설명하는 데 중점을 둡니다. 그런데 규모가 크고, 실시간으로, 다양한 형태로 전송되는 데이터가 빅데이터라고 할 수 있을까? 빅데이터 달성의 핵심은 '제4의 V', 즉 가치에 있다. 실시간으로, 다양한 형태로 전송되는 대량의 데이터가 어떤 방식으로든 활용되어 비즈니스 가치를 창출하고 비즈니스 모델의 변화를 더욱 촉진할 때 진정한 빅데이터가 탄생합니다. 빅데이터 운용은 어떻게 금융산업의 변화를 촉진하는가? 다양한 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인간의 데이터 분석 및 활용 능력도 점점 고도화되고 있다. 전통적인 데이터 마이닝에서. 그렇다면 빅데이터가 가져오는 '빅 가치'는 금융회사든 비금융회사든 데이터 적용 및 비즈니스 혁신의 5단계로 구성됩니다. 데이터 과학자는 알고리즘과 모델을 구축하고 개선하며, 비즈니스에서는 통찰력의 실제 효과를 적용하고 측정합니다.

오늘날의 빅데이터 환경에서 라이프사이클은 그대로 유지되고, 달라진 것은 라이프사이클에서 '데이터 사이언티스트'의 역할뿐이다. 빅 데이터를 통해 다양한 새로운 알고리즘과 기술적 수단을 사용하여 IT가 계속해서 새로운 관련 통찰력을 발굴하고 비즈니스 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있도록 돕습니다. 빅데이터는 금융기관의 수명주기를 연장시킵니다. 빅데이터가 변화하는 것은 기존 데이터의 수명주기가 아니라 구체적인 운영 모델입니다. 전통적인 데이터베이스 및 기술 환경에서는 이러한 주기가 1년 이상 걸릴 수 있습니다. 그러나 오늘날의 데이터 양과 기술로 인해 조직은 단 몇 주 또는 그보다 짧은 시간 내에 이 수명 주기를 완료할 수 있습니다. 새로운 데이터 운영 모델은 빠르고 저렴한 시행착오를 가능하게 합니다. 이런 식으로 비즈니스 조직은 과거에 여러 가지 이유로 무시되었던 수많은 "작은 기회"에 주의를 기울이고 이러한 "작은 기회"를 축적하여 "큰 가치"를 형성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.