道明银行集团是加拿大领先的银行，也是北美第六大分行，拥有超过85,000名员工。该银行为约2500万客户提供服务，其指导理念是“传奇的客户服务”。简而言之，这意味着与银行的每次互动都应该是一次难忘而愉快的体验。

在过去的五年中，TD的创新，技术和共享服务团队推出了业务的“Googlefication”。从本质上讲，这意味着将其从金融公司转变为科技公司 - 并管理这带来的文化转变。

最初的想法是通过之前已经存在的关系数据库基础架构迁移到大数据环境。从表面看来，这是一个很高的命令，但是从一个相当简单的前提开始。

IT在其他人无法完成的业务中不做任何事情 - 所以它存在的唯一原因是使事情能够比以前更好，更快，更便宜地完成。

通过转向数据湖基础设施，并转而提供数据即服务功能，TD银行有效地将其收集和存储的信息的访问权作为其业务的一部分进行民主化。这些包括交易记录和客户服务交互 - 使其能够在数据驱动的洞察中更快地采取行动。

第一部分是将所有数据放到一个可以一起使用的地方 - 数据湖。但是简单地将组织的所有信息 - 特别是银行 - 放在一起 - 并不是一个简单的过程。数据需要处于可以被需要的人快速找到并使用的状态，但当然，也有关于访问和数据安全的义务。

实际上，数据湖的全部意义在于使数据在整个组织中可访问和可用，而不是将其划分为“数据孤岛”，其中有用性受限，通常是那些首先收集它的人。但是，如果你不小心如何去做，最终的结果可能更像数据沼泽而不是数据湖!

信息管理团队通过分解有关信息的基本信息(元数据)来克服这一点，这些信息需要记录以使数据有用。

该团队确定这归结为：

1什么是数据?

2谁可以访问它?

3在什么情况下他们可以访问它?

该团队知道数据可以加载到湖中，并且总是以合适的格式被发现和使用。

TD收集到其湖泊中的数据包括有关客户行为，个人数据(如利益)以及内部和外部数据的数据，包括结构化和非结构化形式。

下一步是列出可以使用这些新访问和可用数据的问题。在这个阶段做出了“快速获胜”的决定。这些是关键任务目标，可以快速显示构建大数据基础设施可以获得回报 - 通过提高效率高于基础设施成本来节省成本部署。

TD Bank的Hadoop私有云是围绕Cloudera的解决方案构建的，该银行将Talend视为其集成合作伙伴，以构建能够从业务中的任何位置快速提取数据的服务。

数据基础架构汇集了Hive，Impala，Spark和Tableau等开源工具，可以查询数据以及报告和可视化的输出。Talend帮助将各个部分组合在一起，推动数据转换，以便于广泛业务团队轻松使用的格式提供数据。

在整个部署过程中，团队的目标是创建一种依赖于“配置而不是编码”的体验。为了获得洞察力，银行的员工应该只需使用与其特定任务相关的参数来设置软件 - 而不是从刮。

这使得开发工具成为可能，使银行能够对其拥有的大量数据采取行动，为其提供量身定制的服务。例如，如果银行知道客户正处于重大生活事件的过程中，例如买房，结婚或生孩子，则该数据通知他们可能提供的产品和服务。

该基础设施还可以创建以客户为中心的数字服务，例如MySpend应用程序，该应用程序允许客户跟踪其每月支出。从数百万客户创建的汇总数据中获得的见解用于提供有助于改善个人消费习惯的建议。

今年收购了多伦多机器学习专家第6层，这种对数据驱动洞察采取行动的能力得到了提升。这种对智能自学技术的投资将帮助它构建能够更准确地预测客户需求的系统。由于能够准确预测客户需求，提供个性化产品和服务建议，预测投诉以及为聊天机提供动力以提供更流畅的反馈体验，因此整个金融服务正在越来越多地采用机器学习。

道明银行已经表明其致力于通过其Twitter聊天机器人使用自动化来改善客户体验，并采用亚马逊的Alexa设备为客户提供语音银行服务。

乍一看，似乎违反直觉的是，随着越来越多的数据被机器聚合和处理，客户会觉得他们被视为更像个人。但理念是，能够更好地“了解”客户的更智能的机器会让客户感觉好像已经回到了较早的年龄，他们希望得到银行经理的个人服务，他们会知道他们的名字，并了解对他们来说重要的事情。

互联网在提高人们社会活动质量的同时可能对部分互联网使用者造成伤害。我们要正确认识网络的两面性，用其所长、避其所短，发挥网络对生活的积极促进作用。把网络作为生活的补充就可以享受网络的诸多益处，以上这篇文章希望可以给大家带来有用的信息。