银行大数据主要包括、业务运营数据、市场与产品信息三大核心方面。涵盖个人信息、交易记录、信用信息等，业务运营数据包括零售业务、对公业务、信用卡业务等各类银行业务数据，市场与产品信息则涉及市场调研、产品表现等数据。这些数据来源广泛，既有结构化数据如数据库表，也有非结构化数据如文本、图像等。

银行大数据之所以包含这些方面，主要基于以下几个原因：是银行开展业务的基础。银行通过收集客户的个人信息、交易记录和信用信息，能够深入了解客户需求，提供个性化服务。例如，分析客户的消费习惯可以判断其对不同产品和服务的潜在需求，从而为客户提供定制化的金融方案。业务运营数据反映了银行日常经营的全貌。零售业务数据帮助银行优化个人客户服务，对公业务数据支持企业客户管理，信用卡业务数据则有助于提升信用卡产品的竞争力。这些数据共同构成了银行业务运营的数字化镜像。市场与产品信息对银行的战略决策至关重要。通过分析市场趋势和产品表现，银行能够及时调整业务策略，开发符合市场需求的新产品。工商银行等大型银行已建立了完善的数据仓库体系，将各类业务数据分类存储，为决策分析提供支持。研究表明，到2025年中国的数据量将达到48.6万亿GB，金融数据作为其中的重要组成部分，其价值将愈发凸显。银行在运用这些数据时，既需要高效的数据处理技术，也必须严格遵守数据安全和隐私保护的相关法规，确保在合规的前提下充分挖掘数据价值。