Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一，基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。

Apache Hadoop大数据开发，应用于互联网市场的不同行业及领域，为行业提供他们所需要的大数据服务，其间，目前大数据应用的领域：医疗、制造行业、政府、教育、金融……

可能这个时候，你心中就有困惑，大数据在这些行业及领域具体的使用是怎么样的呢？接下来，小编就以金融行业为例，具体讲解一下大数据在金融行业领域的应用范畴!

1.金融行业客户管理层面
对于金融机构来说，他们的数据库里存在着大量的具有使用价值的数据，例如：客户的详细信息、客户在银行系统里面的订单数据、用户的收入、用户的消费、以及用户所投资的理财产品等等数据。大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理，然后对不同类型的客户进行用户标签设定。
使用机器学习平台（数据挖掘平台）的算法来对客户进行分类管理，根据大数据平台将客户进行分类管理后，结合用户的一些消费等等方式，来对用户进行画像，从而根据画像来推测用户的可能受青睐或者可能感兴趣的产品，进行定位转化。针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户***力、客户转化率和产品转化率。
通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
2.风险管理与风险控制
中小企业贷款风险评估。金融机构可通过企业的产量、流通、销售、财务税务、工商、社保等相关信息结合大数据挖掘方法进行中小微企业的贷款风险和偿债能力的进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，进而推动中小企业的健康发展，将对就业和创新具有巨大的推动作用，这也是大数据在零售银行的应用非常重要的原因所在。
3.金融行业精准营销管理
利用大数据分析平台，对多样化的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；

个性化营销，根据客户刻画基础上，金融机构可以有效地开展精准营销，例如可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广。
4.金融产品运营优化
针对产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。
舆情分析：银行可以通过网络爬虫，在互联网上对：B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取，搜索有关金融机构的信息，通过舆情分析，来对采集到的数据进行进一步的分析，看看哪些是正面信息，那些是负面信息，针对互联网存在的关于金融机构的负面信息，可以及时的发现处理，提升金融机构的品牌形象和信誉。
其次，舆情分析系统也可以抓取同行信息，然后对信息进行比对分析，了解同行优势的层面，然后自身也可以不断的提升。
5.金融产品管理
利用大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。
利用大数据平台，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。

互联网大数据时代，享受大数据带来的便捷，解决企事业单位面临的数据问题，在提升效率的同时，更好的帮助事业单位提升品牌形象。