1、银行作为传统行业，由于系统稳定的要求，在大数据应用方面不像互联网那样迅速。互联网数据虽多，也的确能掌握用户的动向，但有价值的数据占比低；而银行的数据价值非常高，每一条数据背后都有一个金融圈。

2、互联网大数据分析适合对群体趋势进行判断，比如：今年夏天流行哪种款式的裙子？中国人对棱镜事件的态度怎样？等。而银行大数据更适合客户的精细化服务，比如：给经常在某商场消费的人群发送促销信息，分析客户的刷卡或网银消费记录投其所好，对每月收入支出情况提出理财建议等。

3、中国银行业大数据还没有成熟的应用案例，hadoop平台直接取代ODS或EDW不现实，应该有一个逐步切入，慢慢替代的过程，这样符合银行系统高可用性的业态。

4、可以把大数据作为一种思路或者方法，利用现有平台资源做一些实际的工作。比如：我们每次刷完卡银行发送消费短信，能不能在短信里植入一张邻近商铺的优惠券，以此来提高刷卡量。

5、我感觉在中国，银行IT主导业务的情况不大可能发生，即便IT搞成大数据平台也不大可能主导业务。IT仍将作为成本中心继续依附业务，为业务提供后援服务。

6、现在市场上很缺少一种人，既懂技术又懂业务并且能洞悉客户心理和需求的人。导致工作不够细致，大数据虽有一个big，但实则细，focus on detail。

7、若干年后，现在这种形态的银行将逐渐衰退（柜面网点彻底消失），互联网银行会兴起，所以电商、SNS、web社区甚至信用卡的电子账单，都将作为银行新的用户入口而存在，这些入口取代了网点。大家想想，假设银监会给腾讯发银行牌照会是怎样的情形，微信掌握了最大的用户入口，通过在线支付体系、在线业务、电商和O2O业务，我们可以完成90%以上的生活需求。

8、最后，银行大数据第一单很关键！中国人喜欢跟风，银行更不愿冒险，大家都在观望。如果能找到具备创新意识和一定影响力的银行入手形成一个案例，像考大学一样，就成功了一半。