数据分析行业的前景怎么样？

前华为员工，十年数据分析师，看了几篇回答实在想进来怒答一波
先说一句，千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划，觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的，其实

银行业耳熟能详的海外某银行是一家主要经营信用卡、房屋按揭贷款、汽车贷款以及存款的银行机构。1988年成立之初，其还只是美国弗吉尼亚州Signet银行的信用卡部门，但现在已成为全美前十大银行之一。

该创始人给出的答案是：“我们不是一个传统的银行，我们不认为自己是一个银行。我们是以信息为基础战略的公司，第一个成功的产品恰好是在银行业。”

以信息为基础战略就是把数据资产和信息技术放在首位，该银行基于自身数据和外部数据进行二次挖掘，形成差异化优势实现了精准营销。

“但大多数银行在做数据分析时，80%的时间都用在数据准备阶段，而且40%的分析只做了一个分析模型就结束了，并没有和实际业务很好的结合。”Teradata天睿公司大中华区大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青说道。

数据的价值还远远没有充分利用，金融行业要做到在运营型分析和分析型应用中都完成闭环，同时将智能化的设计嵌入到实时的工作流程中，使任何数据在任何时间都能快速响应。

目前银行在大数据的使用上都处在早期，所以也造成了各家提供的产品、服务、功能都越来越趋同。在未来银行要通过数据实现真正的精准营销，通过有效的手段应用到有效的场景中，针对有效的对象，才能产生更大的差异化。

如果一个客户在银行如果持有三个产品，那么他的离开率就相对较低。在精准营销上，银行需要搭建场景，更加了解用户的喜好，培养用户习惯，通过持续的关怀让客户留在银行。

未来不同的人，在不同的时间打开银行App都会有不同内容，通过模型、分析可以做到智能的精准推荐，实现千人千面。Teradata天睿公司大中华区商业智能高级经理余俊越指出，已经有一些银行在尝试小范围的个性化定制，当然还有很多像开发、服务等层面上的因素制约。