当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。

银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。为满足银行的需求，团队研发了银行大数据分析平台，提供报表查询、风险控制、用户画像等方面的功能。

用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。是根据用户的属性及行为特征，抽象出相应的标签，拟合而成的虚拟的形象，主要包含基本属性、社会属性、行为属性及心理属性。需要注意的是，用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的，因而并非针对某个具像的特定个人。企业通过收集、分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。
  项目概述:用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。另外一个方面就是，金融企业利用统计的信息，开发出适合目标客户的产品。不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。