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金融大数据平台解决方案
随着移动互联网、物联网的崛起,大数据技术逐步成熟,大数据已经从“概念”走向“价值”。近年来,银行业信息系统建设日趋
完备,形成并储存了庞大的可用数据资源并将预计在未来几年中呈现井喷式增长。除此之外,银行业面临的更大的挑战是大数据带
来的业务挑战,手机支付,小微贷等新兴业务使得银行越来越难以知道客户的消费行为,银行对于客户的了解程度相对越来越弱,
建立一个整合内外部数据的大数据平台来应对数据和业务的挑战已经成为业界的共识。
方案咨询
本方案全面梳理银行数据资源,完善数据体系架构,自主掌握大数据关键技术,加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程,构建大数据平台,实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用,极大地丰富客户银行的信息资源,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用。
大数据平台架构设计采用了HADOOP生态,沿袭了分层设计的思想,将平台所需提供的服务按照功能划分成不同的模块层次,有利于实现平台的高可靠性,高扩展性以及易维护性。多方位、多维度、全景展现客户的业务指标。
采用优化范式设计,具有模型精细,体现业务规则,层次清晰,访问效率高,维护成本低等特点,使得数据访问的时效性大大提升。
秉承“业务先导、管理驱动、技术支撑”的数据治理理念,提供多种数据治理工具,实现客户、资产、机构、产品、协议、交易、渠道、财务、营销等主题的数据元标准化,实现全行业数据质量的整体提升。
整合了指标管理,数据补录等数据平台建设过程中的多个场景应用工具,实现了平台的高度集成,为用户提供良好的操作界面,平台易于配置,部署,调试,移植。
通过用户入口支持用户采用Web浏览器使用查询和分析工具,统一的信息服务界面,提高系统易用性,减少技术支持工作量。
大数据平台在建设、设计和系统实现过程中,遵循了系统建设的经济性、可扩展性、可靠性、安全性、先进性等技术要求和特点,实现部署快捷,在业务迅速发展后非常便利的迁移和拓展,使得成本和资源的耗费大大降低,实现银行的IT架构逐步向开放架构演进,完善支撑数据分析应用集市,实现灵活深入的客户细分、专业化的营销与销售、精准的信用风险和欺诈风险识别,优化管理流程,提升运作效率、降低管理成本。
云原生
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