1、企业提供的大数据解决方案大多基于Hadoop开源项目。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
2、大数据解决方案可以应用于各行各业，几乎可以解决所有数据相关的问题。它们可以帮助企业处理各种数据，包括交易、客户、产品、服务、市场、雇员数据等等。以下是一些常见的应用领域：1 风控 大数据解决方案可以帮助银行、金融机构和保险公司管理风险，通过预测客户的未来行为来评估风险。
3、Teradata：专注于数据仓库和分析解决方案，为企业提供大规模数据处理能力。IBM：提供各种大数据解决方案，包括IBMBigInsights、IBMDb2等。AmazonWebServices（AWS）：通过其云计算服务提供了多种大数据工具和服务，如AmazonEMR（ElasticMapReduce）。
4、企业大数据解决方案从数据处理流程上分为数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据挖掘层、数据展现层，每一层解决大数据所需的关键难题。其中标黄的部分是传统数据处理技术。
5、一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。
一是银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。建设银行曾在这方面做过有益的尝试。此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。
业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。
一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。
通过实时扫描财务和行业数据，系统构建了动态的财务评级体系，能够快速识别风险趋势，生成详尽的综合评级。在智能化层面，系统运用审计规则检测财务报表，精准捕捉异常和虚假信息，甚至支持人工审计，确保信息的真实可靠。
大数据金融存在的问题：大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
金融科技巨头可能产生数据垄断 一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
营销手段单一，缺乏数字化应用 现象描述：传统的金融营销手段如线下推广、广告宣传等仍占主导地位，而在数字化营销方面的应用相对滞后。这种单一的营销方式限制了金融营销的效果和效率。问题分析：金融机构需要适应数字化时代的发展需求，利用大数据、云计算、人工智能等技术手段，优化营销手段。
问题及原因如下。数据隐私和安全：大数据金融需要大量的个人和企业数据进行分析和预测，但这也带来了数据隐私和安全的风险。数据质量和准确性：大数据金融的分析和决策依赖于数据的质量和准确性。