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银行业信息化已发展30多年，早期的数据基本上都是交易的副产品，很少得到利用。 近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销，风险管理、运营优化等等。
近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销，风险管理、运营优化等等。
4、数据治理与合规风险： 数据是数字化转型的核心资源，但许多银行在数据治理方面存在诸多挑战，如数据质量不高、数据孤岛现象严重、数据安全和隐私保护不足等。
另一方面，大型商业银行对于大数据、人工智能、分布式架构、云计算、区块链、物联网等新兴技术的应用较为积极广泛，同时复合应用程度较高。
因此必须借助一定的手段和方式，增强数据治理和全面分析的能力，化被动运维为主动运营。 数字化转型的本质：数据流动的自动化 信息技术爆发式进步对商业银行的本质影响，是将商业银行置于不确定性的环境中。
人才方面随着数字化转型的深入推进，我国商业银行数字化人才的需求呈现爆发式增长，数字化技术专家、数据分析师等岗位成为银行业最“热门”的岗位之一。 其中，多家商业银行积极加大对金融科技创新领域的投资支持。
这个问题在银行等金融机构内显得尤为突出，银行数据向来以量大质优而著称，但是实际情况是它比其他行业好一些，但是长期以来也缺乏数据治理的体系化建设，导致商业智能价值链受阻。
银行数字化建设中，基金运营管理、流动性风险管理等营运都十分重要，银行数字化建设需要以数据为导向，通过数据分析，得出相应的发展方案以解决数字化建设中可能遇到的各类问题。
正因如此，银行业积极投入数据治理，旨在规范、保护和充分发挥其数据资产，以实现更高的合规性、可靠性和竞争力。 而银行业在进行数据治理时与其他行业相比有一些特殊的要求和关注点。
在数字化、网络化、智能化趋势下，尤其是在“平台＋生态”模式的冲击下，众多商业银行开始进行自我颠覆和价值重构。银行数字化转型就是银行机构利用技术对数据进行分析从而提高银行内部的运营效率。
银行数字化转型是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。
我是高邮农村商业银行，想使用10.0版本，可以发个序列号给我吗
商业智能工具应用与数据可视化
列动态加载数据：在不影响其他列行数的前提下动态向下扩展覆盖单元格数据
普通报表，在左右两边设置了数据区域，两边的数据行数不同，打印出来行数少的那边数据错乱
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