梳理数据，为数据打标签，进行用户画像，寻找数据变现场景，这些都是脏活累活，金融企业员工不愿意做，也不太好做，另外金融企业内部资源协调有问题，就应该请外部资源。利用外部数据公司来干这些脏活累活，利用项目方式来协调各个部门利益，由领导出面利用项目协调各部门利益。
业务人员参与了数据项目，自然业务需求就带到了项目之中，数据的加工和处理也围绕着业务需求出发，大数据变现的场景就很容易实现，解决了数据缺少场景，数据如何变现的问题。数据处理分析人员可以安心从事数据工作了，数据场景应用和数据变现工作也可以专门安排业务人员去做，打通数据变现环节，数据对业务的提升也有业务人员参与的功劳，达到双赢的结果。
金融行业拥有最好的数据类型，数据质量也非常好，同时也具有很多数据变现场景，最有价值的数据就是金融行业内部的客户数据、资产数据、交易数据、信用数据等。数据应用场景可以利用数据库营销去做，也可以补充外部的数据，其补充的数据主要是客户的行为数据，特别是移动互联网侧的行为数据。但是在做数据补充时，切忌不要涉及到客户隐私数据，补充的数据最好不要用身份证号、手机号打通，另外需要API实时数据，不需要死数据，因为数据的时间价值是数据场景应用的一个重要维度。
金融行业在移动互联网侧缺少运营和分析人才，可以考虑参加行业组织的专业培训，向移动互联网行业资深人士学习，这样可以提升较快，TalkingData过去几年一直都在帮助金融行业培养移动互联网运营和分析人才。如果金融行业发现移动互联网转型很慢，可以考虑引入外部咨询公司，利用外部的数据分析和运营能力加速向移动互联网转型，可以起到事半功倍的效果。外部数据运营和咨询公司带来的不仅仅是移动运营的分析工具、数据、技术、方法论，还有数据思维方式、数据文化、数据合作以及数据变现场景。
外部的数据运营咨询还可以影响领导层，提升管理层对数据运营的重视，为数据运营团队提供资源支持。另外咨询项目还可以将数据运营前后闭环打通，引入业务部门参与项目，打通数据变现过程中的各个孤岛，形成数据价值文化，让管理层快速看到数据价值，重视数据部门，重视数据驱动业务运营。