大数据分析平台是现代金融机构不可或缺的基础设施,用于提升业务洞察力、优化决策并推动创新。本方案针对金融集团的大数据分析平台,旨在解决当前存在的问题,包括数据未充分利用、缺乏统一数据视图、风险评估体系不健全、客户分析不足以及关键绩效指标体系不完善。 **大数据分析平台总体架构** 1. **基础数据平台**:该平台整合了来自不同业务系统的结构化和非结构化数据,包括商城零售、供应链金融、人人贷等业务的数据源。通过数据清洗和整合,形成单一视图,便于企业级分析。 2. **数据交换平台**:负责数据的传输和交换,确保数据在不同系统间的安全流动。 3. **数据区**:分为实时数据区和历史数据查询区,满足不同场景下的数据访问需求。 4. **数据计算层**:处理大数据计算任务,支持复杂的数据挖掘和分析。 5. **数据应用层**:构建各种 BI 应用,提供自定义报表工具,服务于决策层、职能管控层和业务操作层,实现业务协作和创新。 6. **数据管控层**:包括数据质量治理、元数据管理、数据标准建设等,确保数据的质量和一致性。 7. **数据安全**:确保数据隐私和安全,遵循严格的访问控制策略。 **大数据分析平台演进路线** 平台的建设将分阶段进行,初期重点在于数据平台的搭建和基础 BI 应用的建设,逐步实现数据的集中和共享,提升数据处理效率。随着业务需求和技术发展,将逐步引入更先进的数据分析方法和工具,支持更复杂的业务创新。 **预期收益** 1. **数据共享**:打破信息孤岛,实现跨部门、跨业务的数据共享,提升协作效率。 2. **业务协作**:通过数据集中和整合,促进业务集成,为分析和决策提供统一视图。 3. **业务创新**:利用详尽的数据进行多维度分析和挖掘,驱动产品和服务创新。 4. **建设效率**:降低数据处理复杂性,提高 IT 系统建设和运行效率。 5. **数据质量**:通过数据仓库的整合和清洗,改善整体数据质量,增强数据实用性。 **数据质量管理平台** 附录中的数据质量管理平台着重于监控数据质量,确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。它包括数据标准设定、数据质量检测、异常报警以及数据治理流程的调度和监控。 金融集团大数据分析平台总体架构方案旨在构建一个全面、高效、安全的数据分析环境,通过对内外部数据的深度挖掘和分析,助力集团实现业务优化、风险控制和战略决策的科学化。通过持续演进,这个平台将成为金融集团的核心竞争力,驱动企业的持续发展。
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