（一）“分析”和“算法”
在互联网中，“分析”和“算法”，分得非常开，对应着“数据分析师”和“算法工程师”两种角色。前者更多侧重数据提取、加工、处理、运用成熟的算法包，开发模型，探索数据中的模式和规律。后者更多的是，自己写算法代码，通过C或python部署到生产系统，实时运算和应用。
在银行领域，基本上，只能看到第一种角色。数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。
（二）数据类型
数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。一行一条记录，一列一个变量。后者包括文本、图像、音频、视频等。
银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。
互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。