银行就职大数据挖掘的前景较为广阔，以下是具体分析：

一、业务发展与创新方面

精准营销：通过对客户交易记录、消费习惯、浏览行为等多维度数据的分析，银行可以更精准地了解客户需求和偏好，从而为客户提供个性化的金融产品推荐和服务，提高营销效果和客户满意度。

风险控制：大数据挖掘能够帮助银行更准确地评估客户的信用风险、市场风险和操作风险等。通过分析客户的财务数据、信用记录以及市场动态等信息，银行可以建立风险预警模型，提前识别潜在风险，降低不良贷款率，保障金融安全。

产品优化与创新：基于对大量客户数据的深入分析，银行可以发现现有金融产品的不足之处以及市场的潜在需求，进而开发出更符合客户需求的新产品和新服务。同时，还可以对产品的市场表现进行实时监测和评估，及时调整产品策略，提高产品的竞争力。

二、技术应用与升级方面

人工智能与机器学习的融合：随着人工智能技术的不断发展，大数据挖掘将与之更加紧密地结合。机器学习算法可以自动从海量数据中发现规律和模式，提高数据分析的效率和准确性。

云计算与分布式计算的应用：云计算平台提供了强大的计算能力和存储资源，能够支持银行对大规模数据进行快速处理和分析。分布式计算技术则可以将计算任务分解到多个节点上同时进行，大大提高了数据处理的速度和效率，降低了银行的运营成本。

区块链技术的助力：区块链技术具有去中心化、不可篡改、安全可靠等特点，可以为银行的数据安全提供有力保障。在大数据挖掘过程中，区块链技术可以用于数据的确权、溯源和共享，确保数据的真实性和完整性，同时也有助于构建更加安全、高效的金融生态系统。

三、人才需求与职业发展方面

专业人才需求旺盛：随着银行大数据挖掘业务的不断拓展，对具备相关专业知识和技能的人才需求日益旺盛。这些人才需要掌握统计学、数学、计算机科学等多方面的知识，熟悉数据挖掘工具和算法，并且具备良好的业务理解能力和问题解决能力。因此，对于有志于从事大数据挖掘工作的人来说，就业机会较多，职业发展前景广阔。

跨领域合作与交流频繁：大数据挖掘涉及到银行业务的多个领域，如风险管理、市场营销、客户服务等。因此，从事该工作的人员需要与不同部门的专业人员进行密切合作和交流，共同推动项目的进展。这不仅有助于拓宽个人的视野和知识面，还能够提升团队协作能力和综合素质。

四、行业竞争与挑战方面

竞争优势明显：在当今数字化时代，数据已成为银行的重要资产之一。通过有效的大数据挖掘和应用，银行可以提高自身的核心竞争力，更好地应对来自互联网金融、金融科技公司等竞争对手的挑战。那些能够充分利用大数据挖掘技术为客户提供优质服务和产品的银行，将在市场竞争中占据更有利的地位。

监管要求严格：随着大数据技术在银行业的广泛应用，相关的监管要求也越来越严格。银行需要遵守各种法律法规和监管政策，确保数据的合法合规使用，保护客户的隐私和信息安全。这对银行的大数据挖掘工作提出了更高的要求，也促使银行不断加强自身的合规管理能力。

综上所述，银行就职大数据挖掘的前景十分乐观。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，大数据挖掘将为银行业带来革命性的变革，推动其向更加智能化、个性化、高效化的方向发展。