当前随着移动互联网的发展、自媒体的兴起和物联网的广泛应用,我们在电子信息领域传播信息的速度大大提高,因此信息传播量也呈爆炸式增长。目前全球的数据每天每时都在快速累积叠加。我们获取数据的方式更便捷了,产生数据的途径也更丰富了。如何从海量数据、多维数据中获取各个行业需要的相关数据,成了大数据技术发展的方向。本论文主要以商业银行为例,研究采用大数据技术对商业银行的营销业务实现创新管理。通过采用大数据用户画像建模和企业图谱建模技术,细化用户分群并建立标签,建立多维用户画像,将营销产品与相应用户建立精准的关联关系,实现营销业务的精准化、实时化,优化了商业银行当前的营销模式,在传统营销模式基础上实现精准营销。1、采用大数据技术与营销管理结合的方式,提出通过建立用户画像模型(UPM)和企业图谱模型(EAM)的方法,完善银行现有的营销管理方式。模型的建立包括个人数据、企业数据等海量数据的融合,将用户进行分群和建立用户标签。在此基础上实现精准营销,同时保证营销的效果是具有高度实时性的,营销渠道形成完整闭环,解决当前银行营销业务的痛点与困境。2、打破原有营销管理的固有手段,引入精准营销系统,该系统是采用大数据技术建立,面向业务人员和管理人员的一站式营销管理平台。通过精准营销系统的机器学习保证精准营销模型的精准性,保障营销效果。当前各个行业尤其是金融行业都在广泛研究大数据相关技术,而银行是与人群和企业接触较为广泛和密切的金融机构。本文通过研究大数据与业务的结合应用,可以促进其业务发展,帮助银行更好地为客户服务,并为其他金融机构提供了参考依据,具有较广泛的应用前景。