第壹，輿情分析
對於銀行來說，輿情分析包括:銀行信譽分析、品牌分析、客戶質量分析。主要是通過分析網絡社交媒體的評論，為客戶流失提供預警，也可以通過跟蹤新聞熱點、分析政府報告，為銀行提供個性化的分析場所。
二、客戶信用評級
銀行可以通過手機客戶申請信用卡的數據來分析客戶的信用程度，從而幫助業務人員做出相應的決策。
第三，客戶和市場洞察力
通過跟蹤社交媒體上的評論並使用各種非結構化數據，銀行可以細分客戶並提高客戶流失率。這是銀行對市場的趨勢分析。
第四，運營優化
銀行通過大數據平臺保存和管理各類歷史數據，同時可以維護系統日誌，預測系統故障，提高系統運行效率。
動詞 （verb的縮寫）風險和欺詐分析
主要包括金融風險分析、貸款風險分析、各種反洗錢和欺詐調查以及實時欺詐分析。所謂金融風險分析，就是分析信用風險和市場風險產生的數據；貸款風險分析是從媒體或公開信息中提取企業客戶和潛在客戶的信息。提高預測和預警風險的能力；反洗錢和欺詐調查是從犯罪記錄中提取信息；實時欺詐分析是對大量欺詐數據進行分析。
銀行數據架構規劃
隨著銀行業務的擴展，可以對數據進行架構。大數據的數據架構規劃可以采用Hadoop技術，即通過與節後或數據關聯，進壹步擴展非結構化數據的處理。其數據來源包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。通過網絡爬蟲收集半結構化數據和非結構化數據，然後通過內容管理對數據進行結構化處理，再將內容管理得到的數據信息存儲到基礎數據存儲中。這是基於HDFS存儲的非結構化數據。
大數據為銀行創造的價值
當銀行客戶與銀行進行交易時，會產生大量的數據，這些數據具有大量的商業價值，為銀行進行有針對性的營銷創造了機會。
在大多數應用中，隨著數據的指數級增長，尤其是壹些非結構化數據的快速增長，大量的數據導致分析時間的增加，傳統的商業智能已經不能滿足需求，阻礙了業務的發展。以FineBI為代表的新BI的出現，在數據處理能力和速度上，相比傳統BI有了突破性的進展。
長期以來，銀行的大部分業務都是基於客戶和銀行之間的交易，但是為了更好地服務客戶，僅僅依靠這些數據是不夠的。隨著技術的發展，銀行可以通過多種方式收集客戶信息。從而進行有針對性的營銷。
隨著互聯網技術的發展，客戶可以通過電子渠道表達對銀行業務的看法或購買銀行產品。這些操作都是為了增進對客戶的了解，減少信息的不對稱。
目前在利率市場化趨勢下，存款穩定性降低，存貸利差收窄。數據分析逐漸成為銀行實現核心業務價值的重要手段。金融脫媒會導致大量客戶流失，客戶忠誠度降低。銀行作為“支付中介”的地位開始動搖，客戶對銀行服務的要求越來越高。
在這種情況下，銀行需要通過大數據了解客戶的基本信息，提高業務運營效率，逐步改善客戶體驗。通過對大數據的處理和挖掘，可能會給銀行尤其是商業銀行帶來巨大的收益。
對於銀行來說，風險管理和用戶營銷是未來最重要的兩個方向。而客戶的信用評分是實現這兩個方向的重要條件之壹。信用評分是根據申請人的申請信息和證明材料，幫助業務員進行決策，降低壞賬率。
比如根據大數據的分析和查詢，為客戶提供理財產品的建議和提醒，同時通過大數據的分析和挖掘，評估客戶的信用風險和資金償還能力，降低了銀行的各種風險。