其次，银行数据分析系统需要底层的数据库、中层的数据分析系统和顶层的数据可视化工具。有哪些新的数据分析系统？数据分析的四个步骤数据分析的四个步骤是:确定需求、收集数据、分析数据、改进流程，银行数据分析系统有哪些？API数据分析系统呢？帮助公司想做一个财务数据分析系统。
首先，银行数据分析系统比较复杂。除非你的公司有非常强的技术实力，否则不建议自己建，太需要人力物力。其次，银行数据分析系统需要底层的数据库、中层的数据分析系统和顶层的数据可视化工具。最终目的是将银行众多的业务、财务和用户数据以可视化图表的形式呈现给决策层，用于辅助决策。像中信、华夏这样的银行，用的都是永红科技的数据分析系统。从底层数据库到最终的可视化呈现，这个厂商似乎什么都可以做，它会帮助银行梳理业务指标，建立数据系统。这是一项非常方便和重要的服务。
作为一名大数据技术人员，我可以和题主分享一些经验:其实题主需要了解以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。要不要从个人学习成长的角度，搭建一个自学的平台？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在大数据技术领域，掌握英语是非常重要的，因为涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文，包括回答遇到的问题，所以还是很重要的。
要解决什么业务问题？需要什么样的分析？有多少数据？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司使用Oracle或MySQL构建业务数据库，它有简单的数据分析，或者它可能购买了一个BI系统，该系统由业务系统数据库直接支持。现在数据量越来越大，需要采用大数据技术进行扩展。
问题1:需求分析包括哪些方面？10分钟写下系统的任务和特点，2要实现的功能模块及其功能，3系统结构图(用UML描述)，4使用的数据库，5开发运行环境，这五点就ok了。问题2:一份完整的需求分析报告应该包括哪些内容？当然，我不是说需求分析不重要，而是说它太重要了，一个报告容纳不下，但是应该有一个文档体系，包括几个不同的内容体系。
这时候你只需要随时记录下你的想法，列出你的顾虑和解决方法。当然，这个系统虽然庞大，但还是有很多线索让你掌握它们的构造。首先这个系统需要有一个业务目标分析，你的系统想要达到的业务目标要结合具体的企业环境进行系统的分析和论证。这份文件的读者基本上属于最高层的决策者。还有一个技术目标分析，就是你的项目要解决哪些具体的技术问题。这部分也很复杂，基本需要行业专家认真分析。本文件的读者属于管理人员。
