2021-82页大数据分析平台总体架构方案.pptx

大数据分析平台总体架构方案 大数据分析平台总体架构方案是为了解决金融集团当前面临的数据分析和应用问题，旨在建立一个统一、完整的数据视图，支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系，提供金融集团客户360度视图，客户行为分析和预测实现，并提供面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系。 大数据分析平台的总体架构包括数据产生层、数据交换层、数据计算层、数据应用层和用户访问层。其中，数据产生层包括内部业务系统产生的结构化数据和企业内部非结构化数据，以及企业外部数据。数据交换层负责将数据从不同的源系统中提取，并将其转换为标准格式，以便在数据计算层中进行处理。数据计算层负责对数据进行处理、分析和挖掘，生成有价值的信息。数据应用层提供了各种数据应用，例如报表工具、数据挖掘工具和数据分析工具。用户访问层提供了用户界面，允许用户访问和使用数据应用。 大数据分析平台的目标是通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。 大数据分析平台的建设目标包括： * 实现数据共享和分析平台 * 提高数据质量和数据安全 * 提高业务协作和创新能力 * 提升建设效率和业务价值 * 改善数据质量和数据安全 大数据分析平台的实施重点包括： * 数据平台整体架构 * 数据平台各层建设的标准 * 较成熟的金融业数据模型 * 数据质量治理 * 元数据管理 * 数据标准建设 * 数据整合 * 数据应用建设 * 数据平台的软硬环境 大数据分析平台的建设将带来许多好处，例如： * 加强业务协作 * 促进业务创新 * 提升建设效率 * 改善数据质量 * 提高数据共享与流转能力 大数据分析平台总体架构方案旨在解决金融集团当前面临的数据分析和应用问题，提供一个统一、完整的数据视图，支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系，并提供金融集团客户360度视图，客户行为分析和预测实现。