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文档简介

资料解读本套资料多于或等于56页，详细资料请看本解读文章的最后内容。在数字化转型的浪潮中，金融行业正经历着前所未有的变革。京东金融大数据分析平台的总体架构为我们揭示了金融科技领域的一次大胆尝试，展现了如何利用大数据和云平台技术，构建一个全面、高效、安全的金融数据分析生态系统。金融集团管理分析类应用建设现状当前，金融集团已经建立了面向零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了管理分析应用。尽管如此，仍存在一些问题，如数据没有得到充分利用，缺乏统一的数据视图，风险评估体系不完善，客户360度视图缺失，以及关键绩效指标体系不完整等。大数据分析平台建设目标该平台的建设目标是通过数据平台和BI应用建设，搭建统一的大数据共享和分析平台，实现对业务的前瞻性预测及分析，为决策提供支持，提升数据共享与流转能力。大数据分析平台建设预期收益通过数据平台的建设，预期可以实现数据共享、加强业务协作、促进业务创新、提升建设效率和改善数据质量。大数据分析平台总体架构平台的总体架构包括用户访问层、数据管控平台、流程调度层、数据存储层和数据应用层。架构设计考虑了数据的产生、交换、存储、应用和管控，以实现数据的全生命周期管理。数据产生层数据产生层涵盖了业务系统产生的结构化数据、非结构化数据和外部数据。这些数据通过不同的方式被识别、获取和存储。数据交换层数据交换层是数据流动的中枢，通过各种数据交换组件实现数据的传输和存储。这一层的设计目标是确保数据的高效流动和处理。数据存储层数据存储层包括临时数据区、贴源数据区、主题数据区、集市数据区、沙盘数据区、大数据区和归档数据区。每个数据区都有其特定的数据内容、用途、数据模型和保留周期。数据应用层数据应用层包括多种分析应用，如高时效类分析应用、管理分析类应用、历史查询类应用和大数据平台应用。数据管控层数据管控层是确保数据质量和安全的关键，涵盖了数据质量管理、元数据管理、数据安全管理等方面。大数据分析平台一期实施重点一期实施的重点包括基础数据平台和BI应用建设，涉及数据交换平台、流程调度平台、基础计算平台、管理分析平台和实时分析平台的建设。大数据分析平台演进路线平台的演进路线分为三个阶段：基础平台搭建、应用体系建设和持续优化提升。每个阶段都有其建设重点和预期效果。大数据分析平台一期硬件配置一期硬件配置包括服务器的类型、功能、数量、CPU、内存、网口、操作系统和内置盘等详细信息。数据质量管理平台数据质量管理平台的技术架构、检查执行服务、分析报告生成服务、元信息库和配置管理等方面都进行了详细的规划和设计。结束京东金融大数据分析平台的建设是一个系统性工程，涉及数据的产生、交换、存储、应用和管控等多个方面。通过这一平台的建设，金融集团能够更好地利用数据资源，提高决策的科学性和业务的创新能力。接下来请您阅读下面的详细资料吧。

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