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互联网时代的客户数据 分析和精准营销随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设和数据催收方面投入了大量的人力、物力和财力，但总体来说，由于数据 -1/(分析学)领域的经验不足，我国银行业错误地将这项工作定义为IT战略性工作，数据仍然与客户隔离，数据主要侧重于后端。

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2.数据Management数据Management与数据 library结构相关，它提供了关于谁有权访问不同类型信息的复杂内容。有效存储数据的方法有很多种。数据图书管理员是需要掌握数据管理知识的人。3.商业智能商业智能是通过收集数据，影响商业决策的一种方式。例如，使用直邮和脸书广告来促销产品的公司可以使用商业智能软件来帮助理解每种营销策略是如何运作的。

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本来是用于机器群的，现在情况变了。ForresterResearch 分析的老师BrianHopkins说，越来越多的技术可以应用于cloud 数据处理。比如亚马逊的BI 数据 library，谷歌的big query数据分析service，IBM的Bluemix云平台和亚马逊的Kinesis数据processing service。分析司还说，未来的大数据将是内部数据部署和云数据的组合。

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自2011年以来，今年调查中发现的趋势相当一致。例如，在过去的四年中，受访者选择数据可视化作为他们的三个“前沿”分析和商业智能(BI)技术，而今年它超过了高级分析和嵌入式商业智能(BI)处于第一位，可视化的需求-2 分析是对商业智能(BI)和分析工具过于复杂的抱怨的回应。在这方面，我们的调查结果自2011年以来一直保持一致。