DataHunter走进兴业银行 为智慧金融“出谋划策”

如今，以数据驱动为理念的运营模式正在金融行业快速蔓延，依托大数据、云计算等IT技术，各大金融机构正在努力探索基于数字化的全新业务流程，进而打造创新的产品形态、获客渠道、风险管理甚至是生态体系，实现金融类产品、获客、风控和服务的自动化与智能化。

近日，在由兴业银行总行信息科技部组织的“2018年兴业银行大数据与计算智能竞赛预热培训”活动中，DataHunter 高级数据分析师许双六为现场近百名该行员工进行了可视化分析专业技能培训，并通过互动和实践，帮助现场学员快速掌握数据可视化分析工具，提升业务分析水平。

作为我国首批股份制商业银行之一，兴业银行长期坚定奉行“科技兴行”战略，在金融科技的浪潮中执守金融本源，主动拥抱大数据、云计算、人工智能等科技手段，加力推进流程银行、开放银行、智慧银行和安全银行建设，持续提升金融资源配置效率和客户服务水平。

此次培训可以看作是“2018年兴业银行大数据与计算智能竞赛”的前奏，目的是为提升参赛人员对大数据、人工智能等 Fintech 技术能力和应用水平。为此，作为活动主办方，兴业银行方面特别邀请了国内知名专家，分别就大数据精准营销、大数据金融风控、互联网金融反欺诈、数据可视化分析、机器人编程、数据算法竞赛实战指南等模块进行了深入讲解。

其中，DataHunter 高级数据分析师许双六作为受邀专家之一，主要就数据可视化的价值、技能要点、应用场景以及可视化工具等方面，与现场所有学员进行了互动交流，内容要点包括：

数据可视化的核心价值：主要体现在直观的展示数据信息、突出重点关注的信息、实时反映数据变化、交互分析数据背后的原因。通过对企业数据进行可视化分析展示，在业务决策中，可以避免以往的经验主义和主观判断，做到有理有据的决策决定。

数据可视化分析三要素：即业务、数据、分析。对业务，要了解整体业务架构、学习业务资料、时刻跟进业务流程、建立业务指标库；对数据，要认识数据表、了解指标数值类型、掌握数据表处理技能和分析工具、了解数据图表；对分析，要具备分析思维，了解对比分析（如同比、环比、业务对比、竞争对比等），交叉分析（分析不同类型数据差异）、分群分析（分析具有相同属性的群体，发现群体规律）、细分分析、转化分析（转化率异常的原因）以及比率分析（消除因基数带来的数据差异）。

掌握数据可视化分析工具：通过使用工具，可以让数据可视化分析工作事半功倍。借助工具，可以摆脱很多无意义的工作，如前期的数据整理、模型搭建；便于进行协同分析、数据钻取等操作；实现实时的数据分析和展示。

自助式BI工具成主流：根据 Gartner 发布的2018 BI与数据分析魔力象限报告显示，目前，传统的、报表型BI厂商已从领导者象限出局，自助、探索式可视化分析工具将成主流。对于自助式BI产品来说，需具备四大特性，即自助数据准备、探索式分析、团队协同分享、交互式浏览。

最后，许双六介绍，DataHunter 是一家专注于数据可视化分析展示的科技公司，团队深耕大数据、可视化领域多年，具备丰富的企业服务经验。特别是在金融领域，DataHunter 早已总结出一套行之有效的，以数据驱动为理念的智慧金融解决方案，帮助银行、证券、保险等企业实现数字化转型。

期间，现场学员也积极参与问答互动和动手实操，在DataHunter 数据分析专家许双六的指导下，现场申请账号，开通并试用、学习DataHunter数据可视化分析平台，为即将开赛的“2018年兴业银行大数据与计算智能竞赛”做准备。