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    金融行业解决方案

    业务架构

    面对大数据的挑战,战略层面上,金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式,完善数据运营体系,落实大数据运营中心。战术层面上通过运营优化,管理提升,风险控制等应用全面提升金融核心价值和竞争力。

    图片关键词

    银行大数据运营中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标,主要体现为:
    1、以用户数据为核心的运营优化,通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析,全面提高运营效率。 
    2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升,通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。 
    3、利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用加强对商业银行风险的识别、评价和预答,有效防范金融风险。

    技术架构

    从数据源到最终展现分成如下几层:

    ·ETL层:采用PC server作为ETL前置机.将数据清洗、转换、装载。

    ·离线分析计算平台:采用Hadoop分布式存储。支持结构化和非结构化数据存储并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out)。可将存储层的数据进行加工.根据分析需要,可进行数据模型计算,挖掘分析等时效性低的大规模批最计算任务。

    ·实时在线分析平台:采用永洪高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用,每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据,数据被分布式存储在每个节点上,同时又做好了备份。数据按照列存储的方式,被高效压缩,打好标签,存储在磁盘中。当需要查询计算时,采用内存计算来进行数据计算,并且每台机器节点会同时计算,最终会将结果送应用层做展现。

    ·应用层:利用永洪敏捷BI提供自服务分析工具,对离线和在线分析平台中的数据进行自服务可视化展现。无论是终端用户还是IT开发人员都可以通过主流浏览器来访问BI系统,用户还可通过移动终端来访问系统。BI系统提供系统监控,权限多级管理,多维数据分析等等功能,还支持自服务式报表设计和数据分析。