大数据已经成为各个行业转型升级的重要驱动力。在金融领域，大数据银行应运而生，为银行业务创新和风险管理提供了有力支持。大数据银行在发展过程中也面临着诸多难点，如何突破这些难点，成为当前银行业关注的焦点。
一、大数据银行难点分析
1. 数据质量与安全
（1）数据质量问题：大数据银行对数据质量要求极高，数据缺失、错误、重复等问题严重影响数据分析结果。数据标准化程度低，跨行业、跨领域的数据难以整合，导致数据价值难以充分发挥。
（2）数据安全问题：大数据银行涉及大量敏感信息，如个人隐私、企业商业机密等。在数据采集、存储、传输、处理等环节，数据安全面临严峻挑战。一旦数据泄露，将给客户和银行带来巨大损失。
2. 数据整合与挖掘
（1）数据孤岛现象：各业务系统之间数据独立，缺乏整合，形成“数据孤岛”，导致数据难以共享和利用。
（2）数据挖掘技术：大数据银行需要运用数据挖掘技术，从海量数据中挖掘有价值的信息。当前数据挖掘技术尚不成熟，难以满足银行业务需求。
3. 人才短缺与培训
（1）人才短缺：大数据银行对数据分析、算法、编程等方面的人才需求量大，具备这些技能的人才相对稀缺。
（2）培训需求：现有员工对大数据技术了解不足，需要加强培训，提高其在大数据银行中的应用能力。
4. 监管与合规
（1）监管政策：我国对大数据银行监管政策尚不完善，存在一定程度的监管真空。
（2）合规风险：大数据银行在业务运营过程中，需要严格遵守相关法律法规，避免合规风险。
二、应对大数据银行难点的策略
1. 提升数据质量与安全保障
（1）加强数据治理：建立健全数据治理体系，确保数据质量，提高数据标准化程度。
（2）完善安全防护措施：加强数据安全防护，确保数据在采集、存储、传输、处理等环节的安全。
2. 促进数据整合与挖掘
（1）打破数据孤岛：加强各业务系统之间的数据整合，实现数据共享。
（2）引进先进数据挖掘技术：引进国内外先进数据挖掘技术，提高数据分析能力。
3. 加强人才队伍建设
（1）引进专业人才：通过招聘、合作等方式，引进大数据领域专业人才。
（2）加强培训：对现有员工进行大数据技术培训，提高其在大数据银行中的应用能力。
4. 完善监管与合规体系
（1）加强监管政策研究：密切关注国内外大数据银行监管政策动态，为我国大数据银行发展提供政策支持。
（2）强化合规意识：加强员工合规培训，确保业务运营合规。
大数据银行在推动金融业创新发展、提高风险管理水平等方面具有重要意义。在发展过程中，大数据银行面临着诸多难点。通过加强数据质量与安全保障、促进数据整合与挖掘、加强人才队伍建设以及完善监管与合规体系等策略，有望有效应对大数据银行难点，推动我国大数据银行健康发展。
