外部数据不会集中在某一家，需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题，手机号／设备号／身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法，不涉及隐私数据的交换，可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。
金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商代理引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错得尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。
5）按照业务需求进行筛选客户（DMP的作用）
用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户到潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。
用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。用户画像是数据思维运营过程中到一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为中，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。
DMP（大数据管理平台）在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲，DMP将画像数据进行标签化，利用机器学习算法来找到相似人群，同业务场景深度结合，筛选出具有价值的数据和客户，定位目标客户，触达客户，对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。
DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户，筛选出稳健投资人，激进投资人，财富管理等方面等客户，并且可以触达这些客户，提高产品转化率，利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好、以及近期需求，为客户定制金融产品和服务，进行跨界营销。利用客户的消费偏好，提高产品转化率，提高用户黏度。