用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到这五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。
5.5.2、找到同业务场景强相关数据依据用户画像的原则，所有画像信息应该是五大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。
只有强相关信息才能帮助金融企业有效结合业务需求，创造商业价值。例如姓名、手机号、家庭地址就是能够触达客户的强人口属性信息，收入、学历、职业、资产就是客户信用信息的强相关信息。差旅人群、境外游人群、汽车用户、旅游人群、母婴人群就是消费特征的强相关信息。摄影爱好者、游戏爱好者、健身爱好者、电影人群、户外爱好者就是客户兴趣爱好的强相关信息。社交媒体上发表的旅游需求，旅游攻略，理财咨询，汽车需求，房产需求等信息代表了用户的内心需求，是社交信息场景应用的强相关信息。
金融企业内部信息较多，在用户画像阶段不需要对所有信息都采用，只需要采用同业务场景和目标客户强相关的信息即可，这样有助于提高产品转化率，降低投资回报率（ROI），有利于简单找到业务应用场景，在数据变现过程中也容易实现。
千万不要将用户画像工作搞的过于复杂，同业务场景关系不大，这样就让很多金融企业特别是领导失去用户画像的兴趣，看不到用户画像的商业，不愿意在大数据领域投资。为企业带来商业价值才是用户画像工作的主要动力和主要目的。
5.4.1、对数据进行分类和标签化（定量to定性）金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。这部分工作建议在数据仓库进行，不建议在大数据管理平台（DMP）里进行加工。
定性信息进行定量分类是用户画像的一个重要工作环节，具有较高的业务场景要求，考验用户画像商业需求的转化。其主要目的是帮助企业将复杂数据简单化，将交易数据定性进行归类，并且融入商业分析的要求，对数据进行商业加工。例如可以将客户按照年龄区间分为学生，青年，中青年，中年，中老年，老年等人生阶段。源于各人生阶段的金融服务需求不同，在寻找目标客户时，可以通过人生阶段进行目标客户定位。企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。可以参考其金融消费记录和资产信息，以及交易产品，购买的产品，将客户消费特征进行定性描述，区分出电商客户，理财客户，保险客户，稳健投资客户，激进投资客户，餐饮客户，旅游客户，高端客户，公务员客户等。利用外部的数据可以将定性客户的兴趣爱好，例如户外爱好者，奢侈品爱好者，科技产品发烧友，摄影爱好者，高端汽车需求者等信息。
将定量信息归纳为定性信息，并依据业务需求进行标签化，有助于金融企业找到目标客户，并且了解客户的潜在需求，为金融行业的产品找到目标客户，进行精准营销，降低营销成本，提高产品转化率。另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。
5.4.1、依据业务需求引入外部数据利用数据进行画像目的主要是为业务场景提供数据支持，包括寻找到产品的目标客户和触达客户。金融企业自身的数据不足以了解客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息。
金融企业可以引入外部信息来丰富客户画像信息，例如引入银联和电商的信息来丰富消费特征信息，引入移动大数据的位置信息来丰富客户的兴趣爱好信息，引入外部厂商的数据来丰富社交信息等。
外部信息的纬度较多，内容也很丰富，但是如何引入外部信息是一项具有挑战的工作。外部信息在引入时需要考虑几个问题，分别是外部数据的覆盖率，如何和内部数据打通，和内部信息的匹配率，以及信息的相关程度，还有数据的鲜活度，这些都是引入外部信息的主要考虑纬度。外部数据鱼龙混杂，数据的合规性也是金融企业在引入外部数据时的一个重要考虑，敏感的信息例如手机号、家庭住址、身份证号在引入或匹配时都应该注意隐私问题，基本的原则是不进行数据交换，可以进行数据匹配和验证。