省城商银行 数据中心建设概要规划 V1.0 凌信 2015年1月15日
目录 一、方案概述 (3) 二、需求分析 (4) 三、自建与外包数据中心 (5) 3.1.高等级数据中心的高要求 (6) 3.2.外包数据中心的优点 (9) 3.3.数据中心的自建和外包 (10) 3.3.1.财务指标 (10) 3.3.2.保障能力 (13) 3.3.3.效率分析 (15) 四、概要规划 (17) 4.1.容灾工作计划 (18) 4.2.同城灾备 (18) 4.3.异地灾备 (19)
一、方案概述 随着银行业对信息化依赖程度越来越高，信息系统安全问题对其业务的影响也日益增大。数据集中的同时也意味着风险相对集中，在地震、火灾、水灾、疫情、计算机病毒、黑客攻击等各种灾难事件不断爆发的情况下，如何确保其信息系统安全和业务持续运行已成为一项重要而艰巨的任务。 2010年银监会发布的《商业银行数据中心监管指引》首次对国商业银行同城和异地灾备中心建设等级提出明确要求。该指引对数据中心风险管理、运行环境管理、运营维护管理、灾难恢复管理、外包管理等方面提出了明确要求，如，商业银行应于取得金融许可证后两年，设立生产中心;生产中心设立后两年，设立灾备中心等等。 城商银行目前已经有建国南路、斜西街2个运营中的数据中心，并在新建大楼中规划了专用的更大规模的数据中心。针对数据中心的升级和灾备，城商银行原计划是： 1)取消建国路机房（生产数据中心）调整到新建大楼机房（计 划2000平方米机房）； 2)斜西街机房（辅助机房）不变； 3)异地灾备机房不变。 根据国际、国数据中心的发展趋势，结合城商银行的数据中心建设现状，凌信建议： 1)取消的建国路数据中心调整到凌信第三方机房；
某大型国有银行大数据营销案例 项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模
型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。 （3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据输出。 （2）灵活的报表展现。
金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月
一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据
资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，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。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达
银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度
挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，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。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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、
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
大数据与银行业新一代数据体系建设 “大数据”来了，如火如荼，大有排山倒海之势！仔细分析各种成功案例后，发现大都是在互联网行业，而它在银行业的应用，却鲜有报道。本文则重点介绍大数据在银行新一代数据体系建设中的需求、战略与具体应用。 一、大数据在银行业的需求分析 高负荷环境下高可用的海量数据管理是目前IT建设中最重要的内容，也是影响客户业务发展最重要的瓶颈。近年来的事实表明，各行各业，其数据量以及用户对服务水平等几个方面的要求是在同时快速增长的，以基于SQL的关系数据库技术为主要代表的传统数据管理技术已经明显难以应付新的需求，这其中当然也包括银行业。 仔细分析，银行IT体系中数据量的增长压力主要来源于以下几个方面的原因： 1.银行业务的快速增长导致原有企业业务数据的快速增长。也就是说，企业数据库中 需要管理的数据量及其增长速度已经难以承受； 2.客户服务水平的提高及各种监管制度的要求，导致银行IT部门不得不规划管理比 以前量大得多的数据。例如对长期历史数据的使用要求，使得银行不得不考虑原来 存放在磁带上的数据的高可用问题； 3.新的IT规划带来了新的数据类型。将社会化交互渠道引入银行业，已经成为各大 银行规划其新一代IT体系的重要目标。由此，银行IT部门就不得不关心其以前并 不关注的新的数据类型。 从目前的状态来，对以上需求1与2，银行主要是通过原有系统垂直扩容的手段来应对。但近年来，垂直扩容已经不仅仅是难以承受的成本压力了，清醒的IT工作者已经意识到这不是根本的长远之计；而对需求3，则是互联网行业的强项，银行业没有过多的技术经验与积累。 要很好的解决以上问题，必须引入新的技术理念、方法与工具，而无论从技术特征本身，还是从应用实践来看，当今最流行的大数据技术（这里主要指Hadoop MapReduce与NoSQL），都会在应对这些挑战的过程中起到重要的作用。 二、银行业大数据应用的困惑 目前为止，虽然国内的商业银行对大数据的实际应用还比较少，但这项新的技术已经得到了绝大多数银行的关注，有相当一部分银行正在进行对大数据技术的调研、论证与测试工作。正如上面分析的那样，银行业对在其IT体系中引入大数据的必要性是认同的。 但同时，银行IT部门又普遍对大数据在本企业的应用存在一定程度的困惑，这主要表现在以下几个方面： 1.大数据在银行数据体系规划中的地位究竟如何？这对其技术战略规划有何影响？ 2.大数据技术与传统的关系数据库技术关系与未来发展方向到底如何？是会最终替 代掉关系数据库吗？ 3.银行业应该如何构建大数据平台？ 4.大数据技术目前具体可以在银行IT体系的哪些方面得到有效的运用？ 本文旨在对以上问题进行探讨。 三、大数据与银行新一代数据体系 相当一部分商业银行目前正在进行新一代IT体系的规划与建设工作，其中，打造适应
金融大数据中心建设规划
目录 1、数据中心数据现状 (3) 1.1 数据中心核心信息数据情况 (3) 1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 (4) 1.3数据中心目前的数据存储情况 (4) 2、数据中心系统现状 (5) 2.1 系统架构 (5) 2.2 功能描述 (5) 2.3面临的问题 (6) 3、项目建设目标 (6) 3.1 业务目标 (6) 3.1.1.建立数据模型分析平台，开展持卡人交易行为分析 (6) 3.1.2.建立基于大数据平台的海量数据统计平台 (7) 3.1.3.能满足对海量历史数据进行快速查询的要求 (7) 3.2 技术目标 (7)
1、数据中心数据现状 1.1 数据中心核心信息数据情况 数据中心对外展示功能主要基于业务数据查询平台，其主要功能包括：关键指标展示、多维分析、专题明细查询、常用数据浏览、静态报表下载以及部分业务参数管理和维护。 数据中心保存的数据主要包含三大类：交易流水类数据、商户档案类数据和汇总统计类数据，均为结构化数据。
1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 1.3数据中心目前的数据存储情况 数据中心目前数据量情况为全库18T，其中流水类数据为10T包括综合流水（90亿条记录），新一代增值流水（FJNL）,清分流水。每日增量流水约1200万条记录。 商户信息数据按天保存，商户数约为300万，终端数约为480万。每天数据量约为10G。
2、数据中心系统现状 2.1 系统架构 新一代流水、清分流水、结算流水和BMS商户数据分别以文本和oracle dmp格式通过ftp方式传输到数据中心服务器上，每天定时由批处理服务器通过批量框架（C++）调用批量过程按分支机构并发地将文件或DMP包导入数据库中。并通过调用存储过程完成数据的清洗、关联、数据补齐工作。 批量过程完成元数据加工工作后，按各种业务维度按天、按月汇总交易数交易金额和收益等数据并生成关键指标数据。目前数据中有各种维度的汇总统计表80余张。 完成汇总后，批量框架服务会根据关键指标数据生成cognos cube，并刷新cognos 服务；同时报表生成程序会根据中间汇总表生成预定的报表文件。 终端用户以web访问方式通过查询平台可以查询定制的报表或者通过cognos组
大数据中心发展规划 2015.04.22 总则 与传统金融相比，大数据给互联网金融不仅带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式， 对金融服务提供商的组织结构、数据需求与管理、用户特征、产品创新 力来源、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系 的多样性，也对金融监管和宏观调控等方面提出了新的课题。大数据中 心的主要目标是利用大数据分析平台为公司业务提供信息咨询、指导、 监测。其担任着数据获取数据分析数据应用的重要职责。提高公司的决 策水平、评估公司的营销效果、协助提升公司业务风险控制能力。 大数据中心的组织架构
各部门岗位职责 1、副总经理 受总经理领导，对总经理负责。负责整个大数据中心的建设、部门规 划、人事任免。 2、客户服务部 客户服务部下设接待组合客户回访组。客户接待组负责来访客户和线 上客户接待，并做好各项反馈记录，总结客户反馈问题。对于常见连 续三次同类型问题要上报部门经理会议引起重视。客户回访组负责客 户资料收集、回访。对业务部门提供的优质客户要求做到每周一回访。 客户服务部的考核接受副总经理考核同时接受其他业务中心负责人 考核。 3、数据分析部 负责数据的建模和分析。下设技术支持组合数据分析组。配合运营部 门做好相关对外技术支持接口开发、数据存储、文档管理等工作，数 据分析组负责建模、分析。例如对对市场推广部门的推广效果进行监 测和评估，对客户来源进行分析，对搜索热门词汇、咨询量进行分析、 对同行同类业务进行实时获取对比分析。 4、数据运营部 数据运营部负责数据的收集及应用。与业务部门或其他外部企业洽谈 合作，确定数据应用目标，给到数据分析部进行分析。分为数据采集 和数据应用。数据采集是指获取数据的来源，可以是各门户网站、微 博、公司内部网站也可以是线下对接的其他企业。数据应用组主要负 责分析的数据进行产业化应用。可以是为第三方企业提供应用也可以 是为公司企业业务部门提供应用。 5、企划部 企划部企划部分为市场推广和企业发展规划。负责公司制定营销计划、 品牌策划、活动推广、媒体公关。主持和参与市场调研、情报收集、分析 与预测,不断主动提出经营发展的建议和设想,指出发展方向。密切关注法律和 体制环境的重大变化,以前瞻性的眼光提出相应对策。收集国内外主要竞争对手 的商业资讯,解剖其案例,分析其优渐势,并与公司横向比较后提出竞争建议。 五、中心发展规划 组织安排结合公司业务发展实际情况本规划分二个阶段 1、第一阶段 在一个月内企划部和客户服务部启动，首先配合公司内部网站和加盟 活动推广，公司业务宣传。 2、第二阶段 等公司各项业务正常启动后，预计二个月时间内运营部和数据分析启 动，开始对接内部业务与外部合作。预计在8月份开始提供数据分析 报告。 运营目标
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型
对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。
互联网金融及其数据中心浅析 一、互联网金融 1.1互联金融背景 2013年被称为互联网金融元年。云计算、大数据、移动支付、网络社交等新一代信息通讯技术风起云涌，余额宝、P2P、网络金融社区等基于互联网平台的新型机构正在迅速崛起，互联网和金融业强强联合对传统运营模式产生了颠覆性的影响。 在业内人士看来，互联网金融在普及方面它将成为普惠金融，向上发展将成为智慧金融，从效率来说将成为绿色金融。互联网金融不仅对传统金融运营模式产生颠覆性影响，更将影响整个经济和社会发展水平，它甚至认为这可能让中国实现“弯道超车”、利用自己庞大的数据资源去定价全球。 1.2什么是互联网金融 通常来讲，无论资金融通的方式是直接还是间接，只要资金的流通行为是依托互联网技术来实现，包括传统金融机构利用互联网提高自身效率的行为，都可以定 义为互联网金融，而不应该仅仅局限于第三方支付、在线理财产品的销售、信用评 价审核、金融中介等模式。 互联网将对传统金融业态产生颠覆式影响。以互联网为核心的现代 IT 技术日新月异，特别是移动互联网、社交网络、搜索引擎、大数据及云计算等，其革命性 影响主要体现在：（1）客户服务由物理网点转向虚拟网络；（2）大数据时代到来，个性定制化流行；（3）构建虚拟信用平台，加速金融中介消亡。 1.3互联网金融的三重境界 境界一：网络渠道拓展。传统金融渠道虚拟化，有效整合交易、支付和理财等业务，利用互联网为客户提供一体化多样化金融解决方案，如券商综合理财账户、余额宝等。互联网络平台突破了时间和地域的限制，促进虚拟市场的形成和发展。 理论上，只要有网络和通信能够到达的地方，都可以成为互联网的市场范围，故互联网可以提供“AAA”式服务“，即任何时间(Anytime)、任何地方(Anywhere)和任何方式（Anyway）都可以保证交易的顺利进行。 境界二：大数据运用。互联网金融可借助大数据挖掘和信息流优势，实现客户服务的精确定位和无缝推送。大数据是指不用随机分析，而采用所有数据的方法。 在缺乏互联网平台的情况下，计算机难以完成巨量数据的储存和处理，难以实现大数据功能。而互联网平台和云计算技术的进步，使得大数据的处理成为了可能。大数据处理带来了传统信息储存和统计处理方法难以实现的信息优势，借此实现新的商业变革。美国大数据商业应用研究领域学者 Sch?nberger 在《大数据时代》指出，大数据的特征体现为三个方面，一是待处理的数据将更多，不是随机样本，而是包含所有数据；二是待处理的数据将更杂，数据处理不追求精确性，而是追求混杂性； 三是数据处理的结果应用将更好：即使难以发现因果关系，大数据将通过相关关系进行数据分析，并得到信息结果。 境界三：虚拟信用平台。革新传统的金融中介及货币发行体系，借助 P2P 网上借贷平台、众投模式、社交网站、电子货币等形式，实现新生代金融生态圈的重构。 互联网金融可替代商业银行、投资银行等金融中介功能，革新传统投融资体系，实现较低的交易成本。交易成本是指达成一笔交易所要花费的成本，也指买卖过程中所花费的全部时间和货币成本，包括信息传播、广告、运输、谈判、协商、签约、合约执行监督等活动所花费的成本。一方面，互联网减少了信息收集成本。交易方直接通过互联网搜索信息，而大数据处理又使得数据搜索的过程更加个性化；另一
ＸX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟,可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”,逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理,从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在２01４年Gａrtｎｅｒ技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台,关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合,要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新,积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段,沉着应对冲击和挑战,实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理,深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新,实现数据资源的综合应用、深度应用,已成为提升企业核心竞争力,实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署,信息科技部组织力量对大数据技术进行研究,完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机,凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源,完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术,加速大数据资源
的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行,提升核心竞争力。 （一)建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台,实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源,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。 (二）开发大数据资源,支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市,提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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。 （三)培养大数据人才队伍,建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施,建立起一支大数据技术和分析人员队伍,具备自主运营和开发大数据的能力,以更好推动业务创新,提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统,信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长,在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据,也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。２０1２年,银行业的电话记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例：FactSet (5) Conotate功能介绍： (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化Web数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters（路透社）、 Dow Jones（道琼斯）、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate，用Connotate进行数据监控和抽取。 金融行业应用 信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web 上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。
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、力口工、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 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 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
XX银行大数据建设规划 北江 2015/6/25 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标
以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，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。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的电话记录数
精心整理银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行 析难点，
二、银行大数据平台总体框架 2.1银行大数据平台框架概述 银行大数据建设是基于已有的信息化基础，充分利用和整合已有信息化资源，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。 （1 （2 （3 2.2 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