企业可以针对5 V测试数据如果他们拥有所有数据，那么他们就坐在大数据上 

5 V是：体积，速度，变化，准确性和价值，但是有些企业只使用旧的3 V：数量，种类和速度，这套测试被认为利润不高，因为可以将大量投资分配给详细的分析，但可能不会带来任何价值，因此，根本就没有意义，这就解释了科学在很短的时间内发展的速度，大数据并不能解决所有业务问题，但是并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据例如：

金融服务提供商每天存储客户银行转账说明的内容

这些数据不能称为大数据，它是任何一方都不能共享或分析的个人数据，同一提供者在注册时会存储其用户ID，这两个都不能称为大数据，这是公司内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中，另一方面消费交易可以无可否认地被视为消费者行为那就是大数据，一旦分析了这些数据，公司便可以为用户提供更多个性化服务，从而优化定价策略，从而提高客户保留率，获得竞争优势等…

金融服务公司必须完全数字化，以从大数据中获得有价值的见解

但是正如研究报告所报道的那样，金融服务业已接近2017年底的数字化指数，事实上由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35％的金融服务公司被数字化企业需要通过利用大数据并将其集成到其日常运营中来释放更多机会，例如：

商业运作与策略

只有38％的消费者表示与他们互动的员工了解他们的需求，为了解决此业务问题，大数据产生的基于分析的技术可以促进以客户为中心的文化，从而改善客户体验并提高运营效率，通过利用大数据，公司还可以构建自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至，将部门的旧收集的数据连接起来并与新购置的数据进行集成，以充分利用数据的完整性。

风险管理

信用评分平台是一项至关重要的服务，可为全球数亿客户提供服务，但是现在必须将其提升到第二个级别，以提供客户财务状况的360度视图，通过引入非传统指标，客户将可以更公平地使用金融产品，大数据产生的结果可用于构建数据模型，以识别捕获股票市场作弊者的模式，并提醒风险工作者调查这些案件，主动的将定期利用大数据来确保公司符合其严格的标准。

信息技术

近年来由于网络犯罪数量众多，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急，为了检测欺诈并防止其发生，公司必须具有更高级的安全性，建立预测分析将使IT工作者能够在黑客入侵系统之前预测网络攻击，具有战略意义的IT工程师可以为其他部门提供支持，为他们提供大数据即服务，范围包括：财务部门的自动对帐流程，营销部门的实时报告，以增强其目标营销活动并建立并行的大数据模型在新服务推出之前进行回测，IT工作者是大数据游戏中的欢乐玩家，

企业不得在资产负债表中使用红色数字来开始根据大数据进行分析

甚至拥有健康声明的老牌公司也经常分析其数据，实际上它们是获得收益的公司：市场扩张，竞争优势和利润增长，如果企业可以授权大数据回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多毫无疑问的答案，实际上大数据毫无疑问的答案所带来的好处将不仅限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将远远超过其他方，其中包括：

1）毫无疑问的答案：客户细分

分析可以根据年龄，收入和人口统计数据提供有关不同消费者行为的见解。因此，公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，因此将提高客户保留率。受益人：消费者–金融服务提供商

2）毫无疑问的答案：定价策略

除其他好处外，大规模分析还可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据审慎的速度模式在其汽车保险单上获得具有竞争力的价格。金融服务公司可以使用大数据发现价格过高的住房，并建议其客户评估不同的报价，然后将其重新定向到更合适的贷方。受益人：消费者–竞争监管者

3）毫无疑问的答案：财务包容性

正如银行业管理局在 2018年发布的调查中提到的那样，受访者表示大数据对实现更多金融包容性的积极影响。相当一部分公民无法使用金融服务，例如：信用评分，住房融资等，但是通过使用大数据，这些公民可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此将有机会获得更具竞争力和更便宜的保险套餐，拥有个金融产品将帮助他们融入金融生态系统。受益人：消费者–金融服务提供商–政府机构

4）毫无疑问的答案：数据治理

使用金融服务中的大数据的良好做法将提高消费者对其供应商的信任。如果企业共享大数据技术并从道德上解释如何使用数据来改善其提供的服务并更好地满足消费者的需求，则它们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们将有意识地共享更多数据以获得更多个性化，受益人：上述所有受益人

大数据指南无处不在

但这并不意味着所有数据科学家都将获得相同的输出，因为每个公司的数据量都不同，这取决于执行分析的深度，并非所有大数据都能提供有价值的复杂见解，因此行业必须确保对自己数据的投资将有利可图，并与他们的业务能力，人员技能和公司愿景相一致。

当今寻求通过利用大数据分析进行竞争的金融服务公司，其成功的数据战略将采用以下结构：

管理：数据迁移，数据选择，数据存储，数据测试

分析：数据结构，数据分析，机器学习，数据可视化

成果：成功指标，业务决策，货币化，市场领导地位

数据是一项永不贬值的有形资产，利用其宝贵的见解是一项面向未来的战略，因此由于竞争是一个不断变化的目标，因此企业必须随时进行分析。