数据驱动着金融科技 (fintech) 的创新，从个性化银行服务到先进克服金融科技和金融服的欺诈检测系统。行业领导者认识到强大的安全措施和客户隐私的价值。最近的一项调查强调了这一点，72% 的财务首席风险官将网络安全视为首要关注点。
除了网络安全之外，金融科技和金融服务公司还面临着海量数据（这些数据分散在互不相连的系统中）的困扰。此外，复杂的监管环境以及日益精通技术且持怀疑态度的消费者群体，让金融科技和金融服务公司面临着重重压力。
营销团队如何才能在专注于合规性和提供客户价值的同时获得所需的信息？
本文将探讨应对金融服务和金融科技行业常见挑战的策略。我们将重点关注如何使用合适的工具、遵循有效的数据管理实践，并借鉴传统银行应对类似问题的方法。
金融科技数据分析面临的最大挑战是什么？它们与传统银行业务有何交集？
近年来，金融科技行业经历了一段艰难时期，尤其是在疫情之后。这段时期给 whatsapp 号码数据库 数据分析带来了新的挑战，也使现有的数据分析变得更加复杂。随着市场趋于稳定，金融科技和金融服务公司都必须应对这些不断变化的数据问题。
让我们来研究一下金融科技行业面临的一些最重要的数据分析挑战，首先从金融行业普遍存在的一个问题开始：
对抗数据孤岛
InterSystems最近的一项调查显示，54% 的金融机构领导者表示数据孤岛 中小企业借款人与潮汐代表的合作伙伴关系 是他们创新的最大克服金融科技和金融服障碍，而 62% 的金融机构领导者表示消除数据孤岛是他们明年的优先数据战略。
数据孤岛将数据存储库隔离在各个部门、产品和其他部门之间。这是传统银行业务的一个主要问题，金融科技公司应不惜一切代价避免重蹈覆辙。
孤立的数据使决策者更难以全面清晰地了解业务绩效。此外，维护和运营成本高昂，如果不加以控制，还可能演变成隐私和数据合规性问题。
为了避免或消除数据孤岛，请开发数据治理框架并集中管理数据存储库。接下来，请将分析堆栈简化为尽可能少的集成工具，因为复杂的技术堆栈是造成数据孤岛的主要原因之一。
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