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金融大数据平台建设方案.docx

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二、大数据平台建设

（一）大数据平台框架概述

大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之

间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据

价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要

包括以下三部分：

1．大数据分析基础平台

按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合

各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，

形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑

上层应用。

2．大数据应用系统

基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数

据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行

开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管

理活动，充分发挥大数据价值。

3．大数据管控

建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为

平台建设及安全提供保障

（二）大数据平台建设原则

大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和

系统实现过程中，应遵循如下指导原则：

经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，

确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。

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可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的

开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三

方系统的快速接入。

可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都

应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响

应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证

完整性，准确性。

安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的

安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保

企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。

先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和

分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台

具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，

引入对应大数据相关技术。

平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储

服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据

访问负荷隔离。多集群统一管理。

分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现

与各应用产品的无缝对接

（三）基础数据来源

1．银行内部大数据资源

客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀

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的数量资源情况，将数据主要分为三大类：

第一类：客户基础数据

客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自

身特点的数据。

个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份

信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、

所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工

作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等等。

企业客户信息数据包括：企业名称、关联企业、所属行

业、销售金额、注册资本、账户信息、企业规模、企业地点、

分公司情况、客户和供应商、信用评价、主营业务、法人信

息等等。

将这些割裂的数据整合到大数据平台，形成全局数据，

再按照自身需要进行归类和打标签，由于都是结构化数据因

此将有利于数据分析。可以将这些信息集中在大数据管理平

台，对客户进行分类，依据其他的交易数据，进行产品开发

和决策支持。

第二类：支付信息

交易信息数据，可以称之为支付信息，主要是指客户通

过渠道发生的交易以及现金流信息。

个人客户交易信息：包括工资收入、个人消费、公共事

业缴费、信贷还款、转账交易、委托扣款、购买理财产品、

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