从经济学原理上讲，商业思维是均衡供求，而从一个企业的视角考虑，开发设计和培养客户的要求是商业服务可以持续的基本，因而利用经济学原理表述用户需求就可以窥探大数据分析所处理的难题，公式计算以下：

用户需求=基本要求+危害用户需求的强有关要素+危害用户需求的弱有关要素

在传统式的商业运营全过程中，强有关要素已被普遍熟识，如客户资产总额、人均收入等。因而大数据在这种层面对用户需求的适用十分比较有限，其运用使用价值当然也不大。

但在一些目前商业服务自然环境并未遮盖的行业，或是传统式商业服务自然环境没法服务项目的客户人群，强有关要素或没法预计或干脆沒有，殊不知里边存有着很多用户需求。例如中小微企业股权融资难题，个人消费信贷难题等。这时候就必须利用大数据技术性对全部弱有关要素开展归纳。

因为数据量巨大，尽管每一条数据对用户需求的开发设计确定起着的功效并不大，但很多弱有关要素一起充分发挥就能匹敌这种强有关要素。

当用户需求转化成客户个人信用时，大数据技术性在银行信贷行业运用的理论基础便随着创立。

阿里金融便是大数据衍生品开发设计的最好案例。阿里金融所把握的大量数据变成它的竞争优势。金融信息服务制造行业以数据为关键，伴随着大数据技术的持续发展趋势，谁发掘、把握了有使用价值的数据，谁就有着更强的竞争能力。

直接为中小型企业认知和直接出示中小型企业所必须的服务项目，终究会催产各式各样人性化的金融信息服务。业界运营领导者根据对制造行业数据开展融合、剖析，能够更精确地掌握行业资讯及发展趋向，制定更合适中小企业要求的金融业产品服务及其营销策划方案，才可以完成新的盈利提高方式。

大数据关键能够处理供应链金融的难题是：

大数据减少金融企业对供应链管理的信息不一样

传统式金融企业以便操纵风险性，针对中小型企业的借款推行银行信贷供给。针对产业链和貿易，金融企业银行信贷工作人员通常根据财务报告等明标准来分辨和管控公司，可是对一些行规和潜在性的貿易标准并不是很清晰。因为中间存有比较严重的信息不一样，金融企业以便得到合理的信息和执行成功贷款后管控必须努力较高的信息搜集和监管代理成本。

大数据的出現正好减轻了金融企业与中小型企业中间的信息不一样状况。做为金融业的关键构成部分，商业银行利用数据来提高市场竞争力具备资源优势的标准。

一，商业银行遭遇的顾客人群足够大，可以得到具备指导作用的统计分析依据。

二，在小数据时期，商业银行早已在以资信评级实体模型和销售市场营销方式为代表的数据剖析上累积了很多的实践经验，具有大数据分析超越的基本。

伴随着大数据时期的到来，金融机构应用科学论证方式对大量数据开展分析和发掘，能够尽快掌握顾客的消费习惯和个人行为特点，剖析提升经营流程，提升风险性实体模型的精准度，科学研究和预测分析网络营销和公关活动策划的实际效果。在这类状况之中，利用大数据分析的工作能力将变成决策金融机构竞争能力的首要条件。