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金融大數據平臺應該如何建設和應用?有沒有可以借鑒的金融案例?

金融大數據平臺的建設和應用是金融大數據平臺非常重要的兩個部分。因此,在接下來的部分,我們將從大數據平臺和銀行可以分析哪些指標等角度進行闡述。

壹、大數據平臺大數據平臺的整體架構可以由以下幾部分組成:

如圖所示,從下到上有幾個環節:

1.業務應用:其實是指數據采集。妳如何收集數據?在網上收集數據相對簡單,可以通過網頁和app收集數據。比如現在很多銀行都有自己的app,更深層次的可以收集用戶行為數據,可以劃分很多維度,詳細分析。但對於線下行業,數據采集需要借助各種業務系統來完成。

二、數據集成:實際上指的是ETL,即用戶從數據源中提取所需數據,清洗數據,最後根據預先定義的數據倉庫模型將數據加載到數據倉庫中。這裏的Kettle只是ETL中的壹個。

三、數據存儲:指數據倉庫的構建,可簡單分為業務數據層(DW)、指標層、維度層、匯總層(DWA)。

4.數據* * *共享層:提供數據倉庫和業務系統之間的數據* * *共享服務。Web Service和Web API代表了數據之間的壹種連接方式,還有壹些其他的連接方式可以根據妳自己的情況來確定。

第五,數據分析層:分析函數比較好理解,就是各種數學函數,比如均值的K分析,聚類,RMF模型等等。

列存儲允許磁盤上的每壹頁只存儲壹列值,而不是壹整行值。所以壓縮算法會更高效。此外,這可以減少磁盤的I/O並提高緩存利用率,因此磁盤存儲將得到更有效的利用。

分布式計算可以把壹個需要大量計算能力的問題分成很多小的部分,然後把這些部分交給很多臺計算機同時處理,再把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。

結合這兩種技術,可以大大提高分析的效率。

永紅MPP目前在這兩方面可以說是最好的。

六、數據呈現:結果以什麽形式呈現,其實就是數據可視化。這裏推薦敏捷BI。與傳統BI不同的是,它可以通過簡單的拖拽生成報表,學習成本低。在國內敏捷BI中,個人用戶推薦Tableau,像銀行這樣的企業級需求推薦永紅BI。

七、數據訪問:這個比較簡單,看妳怎麽看待這些數據。圖中的例子是因為B/S架構,最終的可視化結果是通過瀏覽器訪問的。

二、如何搭建銀行數據分析系統?搭建數據平臺可能是壹個項目化的工作,需要壹段時間才能完成,但搭建數據分析系統任重道遠。但如果有人能在做產品的同時,和妳分享金融行業類似的數據應用經驗,幫妳搭建數據分析系統,那才是真正的“良藥”。

下面分享壹個永紅科技幫助某大型銀行搭建數據服務平臺的案例。

根據客戶在銀行辦理業務的行為路徑,可以有幾個主題,不同的主題有相應的場景和指標。

1.壹個顧客

客戶主題:壹個寬泛的表格,由客戶屬性(客戶號、客戶類別)、指標(總資產、持有產品、交易筆數、交易金額、RFM)、簽約(渠道簽約、業務簽約)組成。

2.做了筆交易

交易主體:交易金融屬性、業務類別、支付渠道的寬泛表格。

3.用哪個賬號?

賬戶主題:賬戶屬性的寬泛表格(客戶、開戶日期、分行、產品、利率和成本)。

4.通過什麽渠道?

頻道主題:

渠道屬性、維度和配額形成了壹個寬表。

5.涉及什麽業務&;產品

產品主題:產品屬性、維度和指標的寬泛表格。

三、案例鑒於篇幅問題,可以在這裏參考這篇文章:

華夏銀行:大數據技術服務業務需求,實現銷售快速增長。

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