大数据时代银行业的机遇与挑战.docx

大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第1页。大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第1页。大数据时代银行业的机遇与挑战 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第1页。 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第1页。 2012.12 中国金融电脑 大数据是用来描述数据规模巨大、数据类型复杂的数据集。这些数据集的规模已经超出普通的数据库管理工具在可容忍的运行时间内进行数据的捕获、存储和处理的能力。特别是近年来，伴随着物联网、移动互联网、社交网络的快速发展，企业数据增长迅猛，半结构及非结构化的数据呈几何倍增长；数据来源的渠道也逐渐增多：网络日志、社交媒体，以及遍布各地的传感器网络等。大数据的时代已然来临，大数据分析已成为各行业竞争发展的变革点。而如何有效整合来自移动终端设备、社交网络、PC、传感器网络等产生的结构化、非结构化的海量数据，并加以分析挖掘潜在的业务价值，已成为大数据时代企业经营发展的趋势和焦点。 一、大数据的特点及对企业经营管理的重要意义 1.大数据的特点 第一，数据规模巨大且增长迅猛。从TB级别跃升到PB乃至EB级别。 第二，数据类型繁多。既包含传统的结构化数据（如文本数据），也包含越来越多的非结构化数据（如网络日志、音频、视频、图片、传感器数据等）。这些数据对处理分析能力提出了更高的要求。 第三，数据价值极为关键但不易挖掘。由于海量数据中价值密度相对较低，但数据的商业价值却极为重要。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯"，是目前信息 亟待解决的难题。 2.大数据对企业经营管理的重要意义 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第2页。大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第2页。 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第2页。 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第2页。 伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，企业决策已经越来越依赖于数据而非直觉经验。然而，传统的数据仓库对于数据分析通常是建立在关系模型的基础之上，面向结构化数据处理，各分析主题之间的关系在系统内已经被创立，而且用以分析的数据也大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。事实上，这些数据只占到了企业所能获取的数据中的15%。 对于企业而言，85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等媒介的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算、传感器等新兴渠道和技术的不断涌现和应用。企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。在大数据时代，企业进行数据分析的背景也发生了变化： 要涵盖海量数据规模； 要能真实精确地挖掘商业价值，快速分析响应； 要面向丰富多样的数据类型，包括结构化和非结构化的数据。这使得传统解决方案在新的需求面前束手无策。 点击查看原图 二、大数据分析的解决方案 1.大数据分析相关系统 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第3页。大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第3页。 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第3页。 大数据时代银行业的机遇与挑战全文共11页，当前为第3页。 （1）Hadoop Hadoop是效仿谷歌FileSystem和谷歌MapReduce而实现的一套海量数据分布式处理的开源软件框架，被广泛部署运用于雅虎、Facebook等互联网企业。目前，运行于雅虎的Hadoop集群被广泛用于雅虎广告、财经数据以及用户日志等数据的处理分析。 Hadoop由两部分组成，一部分是HDFS分布式文件系统，一部分是MR框架（MapReduceFramework）。HDFS是MapReduce的数据存储来源。HDFS按照一定粒度的数据分块来划分文件，并将这些数据分块分散存放在集群中的不同节点，为MapReduce提供并行计算的数据存储。同时，HDFS利用多副本存放策略来保障数据的可靠性、可用性，并提供较高的数据输入输出吞吐率。MapReduce框架是进行海量数据并行计算的框架，由一个作业追踪（Master）节点和多个任务追踪（Worker）节点构成。作业追踪节点用于任务划分、任务调度；而任务追踪节点用于接收来自于作业追踪节点分配的Map或者Reduce任务，并执行这些任务，同时将任务的状态回馈给作业追踪节点。Hadoop通过计算移动到集群中的各个节点，在各个节点进行并行计算任务（Map阶段），产生结果后将集群中各节点的数据汇总反馈至客户端（Reduce阶段）。 （2）Hive Hive是Facebook开源的基于Hadoop的数据仓库平台。通过Hive，可以方便 大数据时代为各行各业带来了前所未有的机遇，银行业也不例外。随着数据量的爆炸性增长，银行面临着大量非结构化数据的挑战，如网络日志、社交媒体信息、传感器数据等。这些数据不仅规模巨大，而且类型多样，包括结构化数据和非结构化数据。数据的价值密度虽然低，但其中蕴含的商业价值极高，因此，如何快速有效地提取和分析这些数据成为银行业必须解决的问题。 大数据的特点主要体现在三个方面：数据量巨大，从TB级跨越到PB甚至EB级；数据类型多样，既有传统的结构化数据，也有非结构化数据；数据的价值挖掘具有高难度，需要高级的分析技术来提升数据的价值密度。 大数据对企业，尤其是银行业经营管理的意义重大。传统的企业决策越来越依赖数据驱动，而非直觉。然而，传统的数据仓库主要处理结构化数据，仅占所有可获取数据的15%，其余85%的非结构化数据往往包含在社交网络、物联网和电子商务中。通过全面分析这些数据，企业可以获得更准确的洞察，优化决策，并与业务细节紧密结合。 面对大数据时代的挑战，银行需要采用适应新需求的解决方案。例如，Hadoop是一个开源的分布式处理框架，由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce组成，适用于处理大规模数据。HDFS以数据块的形式分布存储，而MapReduce则用于任务划分和并行计算。Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似SQL的查询语言HQL，简化了海量数据的处理。另外，Pig是另一个Hadoop上的数据分析平台，它允许用户使用Pig Latin语言进行数据分析，适合处理复杂的数据操作。 对于银行业来说，大数据分析可以帮助银行提高风险管理能力，通过分析客户行为预测贷款违约风险；提升客户服务，通过挖掘客户偏好提供个性化产品；优化运营效率，通过对业务流程的数据分析发现瓶颈并进行改进。同时，大数据还能促进创新，比如通过分析社交媒体数据开发新的金融产品或服务。 然而，大数据分析也面临挑战，如数据安全、隐私保护、技术复杂性以及数据分析人才的短缺。因此，银行需要构建强大的数据治理框架，确保数据质量，同时投资于数据分析技术和人才培训，以充分利用大数据带来的机遇，应对行业变革。 大数据时代为银行业带来了巨大的机遇，如更精准的风险评估、更好的客户体验和更高的运营效率。同时，也带来了挑战，需要银行业不断适应新技术，创新数据处理方法，以应对这个快速变化的时代。通过合理运用Hadoop、Hive等大数据工具，银行业可以更好地挖掘数据价值，推动业务的持续发展。