智慧金融大数据平台建设方案

0第2章金融大数据现状分析 1 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 3 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 4 6第3章金融大数据治理阶段目标 0 1 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 13.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 23.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 2 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 23.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 23.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 第4章金融大数据建设总体规划 0 4.1.3、为金融业提供风险管控 3 4.2、金融大数据应用架构远景 4. 54.3、金融大数据平台应用架构 64.4、金融大数据平台架构 4.5、金融大数据支撑平台 4.5.2、大数据分析管理平台 4.6、大数据分析处理平台 4.6.1、分布式内存分析引擎 4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 4.6.5、大数据分析支撑系统 4.6.8、虚拟化平台关键特性 29 29 31 32 33 334.7.8、安全制度与人员管理 34 35 36 36 37 37 38 38 394.8.3、计算机网络系统配置 41 42 42 44 45 464.9.5、基础支撑系统软硬件配置 48随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度第2章金融大数据现状分析），成竖井式架构，造成多个信息孤岛，整体架构缺少一个稳定的、抗源2.4.1、缺少统一的应用分析标准2.4.2、缺少统一的基础数据标准各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属性各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况源系统校验关系缺失及业务人员操作随意如果不采取有效手段解决数据架构、数据标准、数据质量问题，随着第3章金融大数据治理阶段目标通过数据平台和BI应用建设，金融大数据将搭建统一的大数据3.1、数据平台逻辑架构3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统对数据质量问题进行归类总结，分析成因和改进建议3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径确定标准化范围，对重要属性进行标准化3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库全面分析和消化主要源业务系统重点分析核心业务系统和信贷两个系统系统内：梳理业务流程、业务逻辑、业务关联、数据库表和字梳理和制定数据质量检查规则，定义标准模板依据数据检查规则，编写程序，对核心业务系统、信贷管理系业务流程、业务逻辑数据逻辑设计报表数据应用分析有质量问题数据对现有报表应用的影响对数据质量问题的成因进行分析和总结对数据质量问题的解决措施进行分析和总结视图，有效促进业务的集成和协作，并为企业级分析、交叉销售提供和数据挖掘，为金融业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了第4章金融大数据建设总体规划4.1.1、个人和企业画像消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生服务。用户画像可以展示用户的每一次活动，例如用户注资、消费等在客户“画像”的基础上，金融业可以有效地开展精准营销。例如，根据客户的实时状态来进行营销，根据所在地、客户最近一次消4.1.3、为金融业提供风险管控易识别。金融可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息结合建议：多走访金融风