大数据在风险管控、绩效管理、精细化管理、业务创新等业务转型中将起到重要作用。首先，大数据能够加强风险、绩效的可审性和管理力度，支持业务的精细化管理。其次，大数据支持服务创新，能够更好地实现“以客户为中心”理念，通过对客户消费行为模式进行分析（比如事件关联性分析），提高客户转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。
1.银行用户管理
英特尔和银行进行合作，为它提出了基于Apache Hadoop软件的英特尔分发版的大数据解决方案。将它所有的交易数据实时增量导入这个平台，并且能够存放几年。交易数据查询可在0.1秒内完成 （并发用 600）；交易数据增量处理每秒可达15万条，每天处理时间约4到5分钟；Hadoop还可以对于当中的所有交易数据进行批量的处理，定期账户批量处理9千万条不超出15分钟。该银行活期交易每年会产生130亿条数据（4.5TB），原有传统业务构架很难支持。但对于Apache Hadoop软件的英特尔分发版来说，可以达到秒级查询，可以轻松的支持银行的业务系统，甚至几年内可以非常平滑扩容支持将来业务的发展。
2.投资、融资研究
例如阿里巴巴所管理的支付宝，每天都有大量的资金信息，加以综合分析，金融企业可以得出哪个行业，甚至某个企业的发展前景，为投融资提供了科学依据。
3.精准营销
在精准营销方面，通过大量数据的分析，了解不同类型的客户在使用银行卡、信用卡的频率和金额，细分客户需求并进行区别对待，打造差异化产品，提高客户满意度，提升交叉销售比率，从而提升整个业绩。
4.风险控制
无论是对公业务还是对私业务，国际、国内的各个方面针对于风险的管理是非常高。银行业每年用于风险控制的投资非常巨大，在风险控制方面，借助大数据去开展相应的工作。例如利用信贷交易平台分析小企业信息，管理小额贷款，保证资金放贷的正确性和有效性。
5.绩效管理
银行各个部门、个人绩效，对于银行业的运营是非常关键。信息中心每天产生大量的运维数据，如服务器相关日志、应用日志、交换机、网络、存储等，这些数据信息对于银行日常运维非常重要，在银行数据中心的运维过程中实际上是精细化分工的，服务器、操作系统、网络、应用等都会有专业人才负责。
