大数据需求架构

### 大数据需求架构知识点详解 #### 一、大数据的重要性及特性 - **时代背景**：随着信息技术的飞速发展，大数据已成为一个重要的研究领域。无论是云计算、社交网络，还是物联网、移动互联网和电子商务等领域，大数据的应用无处不在。它不仅意味着庞大的数据量，更重要的是如何从中提取有价值的信息。 - **三大特性**： - **数量**：数据量的持续增长，要求高效的数据存储和处理能力。 - **类型**：数据类型的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 - **速率**：数据生成的速度越来越快，对实时处理提出了更高要求。 #### 二、大数据对谭志坚的意义 - **了解客户需求**： - 通过大数据分析客户行为，可以更加精确地了解客户的偏好，为客户提供个性化的金融服务。 - 例如，通过分析客户搜索记录和交易历史，企业可以更好地理解客户对特定金融产品（如小贷通、蜂计划、天天赚、蜂享GO等）的兴趣所在，从而提供更加符合客户需求的产品和服务。 - **资源锁定**： - 利用大数据技术，可以精准地识别和获取所需的资源，提高资源配置效率。 - 通过对资源分布的数据化分析，形成可视化地图，有助于更好地管理和利用现有资源。 - **规划未来发展**： - 基于大数据的分析，可以预测未来的趋势和发展方向，为企业决策提供依据。 - 例如，《纸牌屋》的成功案例展示了如何通过分析大量用户数据来指导内容创作，这种做法同样适用于金融服务领域，帮助企业更好地规划未来的产品和服务。 - **提供精细服务**： - 通过分析客户数据，可以实现服务的精细化管理，提高客户满意度。 - 在互联网环境下，即使是微小的变化也可能引发大的影响，因此需要关注每一个细节，利用大数据分析提高服务质量。 - **优化运营策略**： - 大数据可以帮助企业及时调整运营策略，提高运营效率。 - 梦芭莎集团的例子展示了如何通过大数据分析减少库存积压，提高销售额。 #### 三、大数据开发思路 - **数据整合**： - 内外部数据的整合是大数据应用的基础。 - 内部数据模型包括客户、产品、区域、时间等多个维度，需要统一分析口径。 - 外部数据可以通过爬虫等方式获取。 - **综合分析与专业应用**： - 通过横向和纵向分析，可以从不同角度深入挖掘数据价值。 - 横向分析关注业务模式与同行之间的比较。 - 纵向关联分析则侧重于时间序列上的趋势变化。 - **数据共享**： - 数据服务的关键在于数据的共享。 - 通过建立安全的数据共享机制，可以让更多部门受益于大数据分析结果。 #### 四、开发周期 - **第一周期**： - 主要任务是搭建大数据集群架构，实现内部数据的整合、萃取、转换、装载等。 - 开始外部数据的采集工作。 - **第二周期**： - 完成内外部数据的全面整合，并开发相应的分析报表。 - 根据分析结果制定具体的解决方案，实现大数据的落地应用。 大数据对于谭志坚而言，不仅是技术层面的挑战，更是业务模式创新的重要驱动力。通过合理的数据整合与分析，不仅可以提升客户体验，还能帮助企业更好地规划未来发展方向。