近年来，人口及流量红利的逐步消退让大部分企业开始关注“存量客户经营”，银行亦不例外，而如果想通过对存量客户的价值挖掘来发现更多的业务增长点，通过数据分析对客户需求进行深入洞察成为银行实现业务增长的关键选项，此时数据运营的重要性也随之突显出来。
然而，尽管银行在日常业务经营中积累沉淀了大量的数据，但却由于存在各种各样的问题，导致不少银行的数据运营仍然处于起步甚至是真空状态，自然也就难以实现对银行业务增长的良性驱动。
结合前文提到的数据运营基础体系，分别从数据规划、数据采集、数据呈现、数据分析和分行支持等方面，对银行在数据运营层面所存在的痛点问题做下简要分析。
1. 数据规划：缺乏统一的数据指标体系
银行的数据整体规划、建设与管理工作通常由数据管理部整体牵头，而与业务运营有关的数据指标体系通常由各业务部门牵头，但由于后者的业务发展诉求更强，所以往往会出现“业务先行、管理后置”的情况，个别强势的业务部门甚至能与全行数据体系脱离而形成数据孤岛，这也大大增加了构建全行统一的数据指标体系的难度。
另一方面，业务部门在梳理自身的数据指标体系时，由于要对北极星指标进行拆解，其中可能会涉及到跨部门的渠道、产品、内容以及分支行的相关指标，这些指标由于分属在不同部门，可能在标准、口径和时效性等多个方面都存在差异，所以业务部门在构建数据指标体系时同样需要面对“有心无力”的尴尬局面。
2. 数据采集：数据构成混乱，采集难度较大
银行的客群构成、产品服务矩阵和触客渠道相对复杂，这直接造成数据来源不仅分散且质量参差不齐，给数据采集工作带来较大挑战。
首先，银行服务的客群构成较为复杂，除了人口属性各不相同之外，客户的财务状况、交易记录和信贷历史也有所区别，再加上客户的行为和需求是不断变化的，这对数据采集的频率和实时性也提出了更高要求。
其次，银行提供的产品形态多样，包括存款、贷款、信用卡、投资理财产品等，每种产品都有其特定的业务逻辑和数据需求，同时这些产品的数据大多分散在多个系统和部门中，采集时需要付出额外的协调和沟通成本。
再者，银行的触客渠道多种多样，包括线上线下、行内行外、公域私域等，对这些跨部门的渠道数据进行采集、整合、清洗以及验证的难度和成本让许多银行不得不望而却步。
3. 数据呈现：缺乏对运营人员的定向支持
对于运营而言，能否对数据进行可视化展示会对运营效率产生直接影响，简言之，直观易懂重点突出的数据呈现形式将有助于运营快速发现并定位问题，进而给出针对性的解决方案。
其实不少银行在数据的可视化展示上投入了大量资源，尤其是各种酷炫的“驾驶舱”、“作战室”、“数字展厅”等数据大屏，更是银行的“心头好”。但在笔者看来，一套供运营人员灵活使用的数据报表、业务看板和基础分析方法，才是数据运营的重中之重，而这恰恰是银行所欠缺的。
首先，由于数据相对比较敏感，所以银行采买第三方成熟数据可视化产品或工具的难度较大，而自身的数据应用研发能力又有限，所以大部分银行的运营人员仍然在使用非常初级且难用的报表工具；其次，运营对数据呈现时的准确性、时效性和业务关联性要求较高，而银行的数据系统通常难以满足这一需求；再者，银行的数据呈现通常缺乏互动性，难以支持运营根据自身需求进行数据探索和挖掘，这也在一定程度上限制了运营人员的主动性和创造性，降低了数据的使用价值。
4. 数据分析：数据流与业务流脱节，数据分析难接地气
数据分析的主要目标就是找到业务的改进点和增长点，所以数据一定要跟业务长在一起，也就是为运营人员提供足够的洞察支持，才能真正做到数据驱动业务增长。
但是，许多银行的数据流与业务流并未完全打通，更有甚者，数据流和业务流竟然毫不相干地独立运作，同时由于缺少过程指标和有效跟踪，在整体的运营流程中，容易忽略过程中的关键节点，导致难以对运营策略进行实时优化。
此外，银行的业务数据较为丰富，客户线上浏览、搜索、业务办理尝试等非直接业务结果类的行为其实都是非常宝贵的信息，但由于大部分银行缺乏覆盖客户全生命周期的营销系统和标签系统，难以采集到这些行为数据，自然也无法通过数据分析给出相应的运营策略优化建议。
5. 分行数据支持：基础薄弱，亟待赋能
与数据资源相对丰富的总行相比，分行的数据基础较为薄弱，大部分数据运营工作比较依赖总行的赋能，有的分行甚至不具备独立开展数据运营的能力，但是，在巨大的业务增长压力之下，分行的数据运营诉求往往比总行还要强烈，相应的痛点也要更加突出。
首先，业务指标难以精细化拆分。总行层面的数据应用通常是从全行视角进行设计和使用的，重点在于对业务统计指标的整合与呈现，而从分行实际经营的角度，需要将业务指标按客群、产品、渠道等维度细化呈现，以便更好分析业绩组成结构，为后续的业务经营决策提供更明确的指导。
其次，业务指标分拆失真。借助统一的数据管理平台，总行层面的业务指标通常已经全面支持线上化追踪，而分行层面由于需要将指标进一步拆分至支行、网点和客户经理等终端，此时往往就会出现指标计算口径不明确以及手动调整的情况，进而造成业务指标失真，难以给出较为可靠的数据分析结果。
再者，业务数据供给时效性不足。为了应对多变的市场环境，银行一线的经营单位通常需要及时掌握业务的最新动态来进行决策，但总行下发的业务数据由于要进行跑数和清理，往往存在明显的滞后性，只能用于查缺补漏或工作复盘，难以支持经营单位进行及时决策。
最后，分行个性化数据需求难以满足。总行层面所开发的标准化数据应用，通常以满足分行日常的经营管理、指标考核和营销运营等基本数据需求为主，而各家分行所面临的实际情况可谓五花八门，相应的数据需求也更加个性化和敏捷化。
以上是银行在“数据运营”方面的痛点简析，后续文章将从这些痛点出发，深入分析数据运营驱动银行业务增长的策略及路径，欢迎持续关注。
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