银行大数据系统通常需要定期刷新，以确保数据的时效性和准确性。具体刷新频率取决于多种因素，包括数据量、数据处理速度、业务需求等。以下是对银行大数据系统刷新频率的详细分析：
1. 数据量和处理速度：随着银行业务的不断发展，产生的数据量呈指数级增长。同时，为了提高数据处理速度，银行可能会采用更先进的技术，如分布式计算、云计算等。这些技术可以显著提高数据处理速度，但同时也可能导致数据更新的频率降低。例如，如果银行采用了实时数据处理技术，那么数据刷新的频率可能会降低到几分钟甚至几小时一次。
2. 业务需求：银行的业务需求也在不断变化，这可能会影响到数据刷新的频率。例如，如果银行推出了新的金融产品或服务，可能需要对相关数据进行实时更新，以提高客户体验。在这种情况下，数据刷新的频率可能会相应提高。
3. 数据质量：数据质量是影响数据刷新频率的重要因素。如果数据存在错误、重复或不完整等问题，可能会导致数据刷新的频率降低。此外，如果银行采用了数据清洗和验证技术，可以提高数据质量，从而降低数据刷新的频率。
4. 法规要求：在某些情况下，银行可能需要根据法律法规的要求进行数据刷新。例如，如果政府要求银行提供某项数据，银行可能需要在规定的时间内进行数据刷新。
5. 系统架构和技术选型：银行大数据系统的架构和技术选型也会影响数据刷新的频率。例如，如果银行采用了分布式数据库或NoSQL数据库，可能会降低数据刷新的频率。此外，如果银行采用了实时数据处理技术，可能会降低数据刷新的频率。
综上所述，银行大数据系统的数据刷新频率受到多种因素的影响。为了确保数据的时效性和准确性，银行需要根据实际情况选择合适的刷新频率，并采取相应的措施来优化数据处理流程。