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、
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。20XX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
模分别达到938T、1688T、3125T、5313T 和3938T
Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。
（一）同业案例情况
国内领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。上海银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。中信银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。
（二）业务应用场景
大数据技术在银行业的应用范围包括：客户洞察、营销支撑、风险管控和营运优化等领域。
客户洞察
分析用户的各种数据，包括电话语音、网络的监控录像、商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方履约行为等多方面信息，从而实现对客户进行分类和服务。对现有CRM系统中的客户
分层的数据要素进行延伸营销支撑
实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。
社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和行为，并有针对地开展相关营销活动。
事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，如换工作、改
变婚姻状况、置业等。
风险管控
信用评级：运用社交网络、行为特征、交易网、基本社会特征、人行征信等多个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以识别客户的信用风险。
反欺诈：通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，可以识别出潜在的违规客户，提示工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
营运优化
改善用户体验：运用大数据能够处理海量数据的能力，将传统数据统计分析等业务切换到数据处理能力更强的平台，来解决查询历史数据的困难，提升用户体验。
客服中心优化：通过对客服中心的数据分析，允许银行提前预测用户需求用以快速地解决问题，能够快速满足用户的需求。
降低运营成本：大数据平台采用普通的PC服务器和廉价存储，相对原有的小型机的硬件架构，可以有效的降低IT 运营成本。
四、平台建设原则
平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：
经济性：基于现有场景分析，对三年内的数据量进行合理评
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。
五、分析应用规划
大数据项目实施在保持核心账务系统稳定同时，实现外
围IT架构逐步向开放架构演进，同时逐步吸纳互联网技术创新，应对大数据技术的快速发展和进化。
以全行三年战略发展规划和十三五规划为导向，借鉴同
业和互联
篇二：商业银行_大数据建设规划
XX银行大数据建设规划
北江20XX/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、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。20XX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模分别达到938T、1688T、3125T、5313T和
3938T。Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。
（一）同业案例情况
国内领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。上海银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。中信银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。
（二）业务应用场景
大数据技术在银行业的应用范围包括：客户洞察、营销
支撑、风险管控和营运优化等领域。
客户洞察
分析用户的各种数据，包括电话语音、网络的监控录像、
商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方
履约行为等多方
面信息，从而实现对客户进行分类和服务。对现有CRM
系统中的客户分层的数据要素进行延伸。
营销支撑
实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，如客户
当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。
社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和
行为，并有针对地开展相关营销活动。
事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，如换工
作、改变婚姻状况、置业等。
风险管控
信用评级：运用社交网络、行为特征、交易网、基本社会特征、人行征信等多个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以识别客户的信用风险。
反欺诈：通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交
易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，可以识别出潜在的违规客户，提示工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
营运优化
改善用户体验：运用大数据能够处理海量数据的能力，
将传统数据统计分析等业务切换到数据处理能力更强的平台，来解决查询历史数据的困难，提升用户体验。
客服中心优化：通过对客服中心的数据分析，允许银行
提前预测用户需求用以快速地解决问题，能够快速满足用户
的需求。
降低运营成本：大数据平台采用普通的PC服务器和廉价存储，相对原有的小型机的硬件架构，可以有效的降低IT 运营成本。
四、平台建设原则
平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过
程中，应遵循如下指导原则：
经济性：基于现有场景分析，对三年内的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。
五、分析应用规划
大数据项目实施在保持核心账务系统稳定同时，实现外围IT 架构逐步向开放架构演进，同时逐步吸纳互联网技术创新，应对大数据技术的快速发展和进化。
篇三：某大型国有银行大数据营销案例
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。
业务人员可根据需要，灵活展现电商运维的核心及常用指标，形成可用的数据分析结果。
（3）评估与优化
定期对数据分析报告的质量进行评估和优化，保证指标的合理性和正确性，并根据需求不断改进分析报告系统。
项目实施
目前基于大数据技术的推荐引擎和分析引擎均已部署
和上线。
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；
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。 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。 实时行为包括： 用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率）
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
信息数据安全管理制度 随着医院信息化的发展，医院在用数据库不断增大，数据库内部关系也变的更加复杂，为保证医院数据库内部数据的完整性和严谨性，以及保证与财务报表的统一性，特制定《信息数据安全管理制度》。 1．医院信息数据是指在医院现有信息系统运行过程中产生的各类医嘱、药品、材料、价格、费用等信息的数字化表现形式。 2．医院信息数据的安全性直接关系到医院决策和患者的利益，任何人在未经授权的情况下不得擅自改动和查询医院的信息数据。 3．信息数据故障原因主要有两种： ⑴系统升级、变更、数据库死锁、软件设计缺陷等系统原因引起的信息数据丢失、关联错误。对于以上原因引起的信息错误，经临床科室反映后，医学工程信息部人员及时做出调整和修改，以保证信息系统的正常运行。 ⑵人为的错记、漏记等原因引起的信息数据错误。对于以上原因引起的信息错误，经当事科室要求，确实需要修改数据，根据不同情况，按照以下规定进行修改： 患者性质属于自费、参考医保：请当事科室护士或者医生（建议由经手人）来医学工程信息部信息管理办公室详细
填写信息数据修改审批记录单，做好各项审批工作，并配合信息数据维护人员完成该项数据的修改工作。 ①患者性质属于医保、农保或惠民：在院病人参照①所示规定进行修改；出院病人则按照医保、农保、惠民政策的规定，经该病人所属辖管机构审批后方可进行修改，否则不予以修改，在取得审批同意书后再参照①所示规定执行。 ②如涉及跨月数据（所有病人），则必须先上报财务核算部，经过财务核算部审核同意后，方可遵照①、②所示规定进行修改；修改完成后，医学工程信息部应对修改结果形成书面报告，经医学工程信息部主任（副主任）签字确认后，再由当事科室将修改报告送至财务核算部，财务核算部收到报告后及时对该月报表进行调整。 ③医学工程信息部信息管理部门每月出具数据修改报表，交由各管理部门，方便各管理部门对我院的信息系统运行情况进行监管。 4．信息数据查询统计规定 ⑴因单位内部工作以及迎接检查等情况的需要，确实需要查询（统计）数据的，医学工程信息部人员可由相关部门提交申请单后，由医学工程信息部主任、副主任签字确认后对相关信息数据进行查询、统计以及调整。 ⑵公安、司法机关等公检法系统需查阅信息数据时，应出具采集证据的法定证明。
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、
数据安全管理制度及流程 数据安全管理制度： 1、在安装成功MySQL之后立即删除https://www.doczj.com/doc/6c8149585.html,er表中除本地主机root帐户之外的全部帐户。 2、为服务器本地root账户设置一个复杂的密码，应同时包含字母和数字，并定期更换。开发用于连接数据库的账户必须单独建立，密码由运维主管掌握。 3、定期更新的数据库root账户密码会告知技术总监、数据库主管，其他人员需要了解root账户密码时，需要书面向技术总监提出申请，批准后可以获得密码。 4、每天定时为数据库做全局备份，并保存在非系统盘中。每天定时为数据库做异地备份，固定保存在局域网中其他安全的计算机中。 5、进行数据恢复前，需要由数据库管理员登记正式的、书面的数据恢复报告，并提交技术总监与数据主管批准。每次的数据恢复都应记录备案。数据恢复前，必须对原环境的数据进行备份，防止有用数据的丢失。 6、进行数据物理删除前，需要由数据库管理员登记正式的、书面的数据清理报告，并提交技术总监与数据主管批准。每次的数据清理都应记录备案。 7、数据清理前必须对数据进行备份，在确认备份正确后方可进行清理操作。历次清理前的备份数据要根据备份策略进行定期保存或永久保存，确保可以随时使用。数据清理的实施应避开业务高峰期，避免对联机业务运行造成影响。 数据库修改流程： 1、对数据库结构、数据库表或表字段进行修改前，由申请人向技术经理提交申
请，技术经理确认可以修改后，通过邮件向数据库主管提出申请。双方协商无误后，进行数据库修改。修改结束后，数据库主管通过邮件向技术经理说明处理细节及处理结果。 2、针对数据库图录数据的修改，均需通过产品经理向数据库主管提出邮件申请。双方确认申请无误后，进行数据库修改。修改结束后，数据库主管通过邮件向产品经理说明处理细节及处理结果。 3、业务部门提出的数据查询、统计、分析请求，需统一提交给产品经理，由产品经理确认可以提供后，向数据库主管发出邮件请求。数据库主管在数据库中处理后，将所需数据通过邮件发送给产品经理（如数据文件过大，将通过移动存储拷贝）。
银行大数据解决方案 The manuscript was revised on the evening of 2021
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。
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
XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有 特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]
1.分发控制 分发对象文档权限说明 XXX内部员工只读 2.文件版本信息 版本日期拟稿和修改说明 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版 本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于 1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。
第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等 有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或 信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据 管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和 非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配 置文件中的数据、配置信息等。
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
数据安全管理规定 一．目的 1.1为了提高公司网络系统的安全性，最大限度的防止资料流失。特制定本制度 二．范围 2.1电子文档向外发送时遵循此规定。 三．定义 3.1 向外发送的数据：包括对外光盘的刻录，因工作需要向外发送的电子文件及通过其它途径传递的资料。 3.2有效数据：指工作所需的和各种文档，不包括音乐、影视、生活图片或其它与工作无关的文件。 四．权责 4.1 计算机使用：各部门经（副）理指定人员； 4.3 数据安全监管：人力资源部指定之人员； 五．作业内容 5.1 所有申请使用电脑办公的同事需经过人力资源部网络中心的相关培训，培训日期按年度培训计划执行。考核合格后，网络中心分配相应的电脑使用权限，准许使用电脑办公。 5.2 人力资源部根据办公系统的使用情况，将不定期的组织临时性的专项培训。 5.3公司对外的电子文档输出由人力资源部负责。包括刻录光盘，向外发送文件等。所有部门如有上述需要，请填写统一的<<申请单>>，经部门经理或直接上级审批后，由人力资源部相关岗位处理。 5.4 电子邮件的使用由操作员自己负责。网络中心在总经理同意后，有权在不发布公告时对电子邮件系统进行监控。 5.5除总经理批准或有特殊用途的电脑外，锁定所有电脑的USB接口，拆除或禁用软驱、光驱。 5.6除人力资源部指定岗位外，所有电脑禁止安装刻录机或相关设备。
5.7 除签订<<资料保密协议>>的同事外，未经事业部总经理同意，不得使用U盘、移动硬盘等设备，一经发现，立即没收。并记小过一次。 5.8 未经允许，员工不应将不属于公司的电脑整机或配件带入公司使用，也不允许接入公司网络系统。违者记大过一次。并对其设备进行检查，确认后归还给当事人。 5.9 所有的电脑操作员最多每6天向服务器备份一次有效数据。人力资源部指定岗位每月3日前必须将所有数据备份到光盘存档。具体备份方式另行通知。 5.10 在公司办公场所内需上网的同事请按正常程序申请，在学习公司的 <
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。
益阳市紧急医疗救援指挥中心 数据中心安全管理制度 为保证数据中心中的设备及数据的安全，中心办公室设立以下管理规定，所有授权进出数据中心的人员必须严格遵守此规定。 一、硬件安全 1. 数据中心机房只有授权人员才可以进入，其他公司技术和管理人员获得邀请并登记后也可以进入数据中心。 2. 离开数据中心前应确保关闭机柜门、整理好有关设备、离开时必须关闭数据中心大门。 3. 进入数据中心操作时应穿防静电鞋套，保持服装整洁，以防带入灰尘。 4. 进入数据中心后应关闭大门，以免灰尘飘入数据中心。 5. 数据中心内禁止饮食、吸烟，禁止带入不相关的东西。 6. 数据中心专用工具及软件应由系统管理员统一注册、并统一保管，外借工具应登记（借出、借入方均需签名）并应在两工作天内归还，借出者负责跟进收回工具。 7. 系统管理员必须定期检查所有设备是否工作正常，包括检查网络是否畅通、散热设备是否运转、设备是否过热及服务器状态是否良好等等，一般可定一星期检查一次。 二、软件安全 1. 所有数据中心设备（包括服务器、路由器、交换机及精密空调等等）均需设置密码进行保护。 2. 密码最少八位长度，必须由数据中心管理人员一人或多人完全掌握。 核心数据密码不宜写在纸上或文件中，并要求至少三个月更新一次。 3. 控制系统操作人员权限，数据库及应用系统超级管理员权限只能赋予数据中心内部人员，开发运维商只能赋予普通用户权限，开发运维商如需登录数据库或应用系统时须在数据中心内部人员的陪同下进行。 4. 更新/维护设备或软件时，必须至少提前一天通知受影响用户，紧急情况
时应尽量将影响程度降至最低。 5. 按需求安装软件时，必须在其它机器中测试并验证可用后，才可以在服务器中安装。 6. 服务器中软件均为正版软件，禁止在服务器中安装没有授权证（License）的软件，不应在服务器中安装测试版软件。
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。
石家庄**有限公司文件 目的：通过采用各种技术和管理措施，保护计算机硬件、软件和数据不会因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄漏；确保通过网络传输和交换的数据不会发生增加、修改、丢失和泄露，从而确保数据的可用性、完整性和保密性。 适用范围：适用于企业计算机系统软硬件和网络传输数据的操作和管理。 责任：本文信息中心起草，本部门负责人批准后，由部门人员共同遵守和实施。 内容：数据的基本特点是：保密性、完整性、可用性。数据安全包含两方面的含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、身份认证等；二是数据防护的安全，主要是采用信息存储手段对数据进行主动的保护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保护数据的安全。 1 威胁数据安全的因素很多，主要有以下几项： 硬件因素： 磁盘驱动器损坏：一个磁盘驱动器的物理损坏意味着数据丢失。 自然灾害：地震或洪水等。 电源故障：电源供给系统，一个瞬间过载电功率会损坏在硬盘或存储设备上的数据。 电磁干扰：电磁干扰是指重要的数据接触到有静电或者磁性的物质，会造成计算机数据被破坏。 软件因素： 人为错误：由于操作失误，使用者可能会误删除系统的重要文件，或者修改影响系统运行的参数，以及没有按照规定要求或操作不当导致的系统宕机。 黑客入侵：入侵者通过网络远程入侵系统，入侵的方式有很多种，比如系统漏洞。 病毒：由于感染计算机病毒而破坏计算机系统，造成重要数据丢失或损坏。 信息窃取：从计算机上复制删除信息，或盗取硬件。 2 基于以上原因，确保信息中心网络中心机房重要数据的安全保密，做出如下规定： 硬件维护： 数据机房要求每天巡检，机房具有防雷、防火、防水、防静电等基本功能。
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
信息安全管理制度 为加强公司各信息系统管理，保证信息系统安全，根据《中华人民共和国保守国家秘密法》和国家保密局《计算机信息系统保密管理暂行规定》、国家保密局《计算机信息系统国际联网保密管理规定》，及上级信息管理部门的相关规定和要求，结合公司实际，制定本制度。 本制度包括网络安全管理、信息系统安全保密制度、信息安全风险应急预案 网络安全管理制度 第一条公司网络的安全管理，应当保障网络系统设备和配套设施的安全，保障信息的安全，保障运行环境的安全。 第二条任何单位和个人不得从事下列危害公司网络安全的活动： 1、任何单位或者个人利用公司网络从事危害公司计算机网络及信息系统的安全。 2、对于公司网络主结点设备、光缆、网线布线设施，以任何理由破坏、挪用、改动。 3、未经允许，对信息网络功能进行删除、修改或增加。 4、未经允许，对计算机信息网络中的共享文件和存储、处理或传输的数据和应用程序进行删除、修改或增加。 5、故意制作、传播计算机病毒等破坏性程序。
6、利用公司网络，访问带有“黄、赌、毒”、反动言论内容的网站。 7、向其它非本单位用户透露公司网络登录用户名和密码。 8、其他危害信息网络安全的行为。 第三条各单位信息管理部门负责本单位网络的安全和信息安全工作，对本单位单位所属计算机网络的运行进行巡检，发现问题及时上报信息中心。 第四条连入公司网络的用户必须在其本机上安装防病毒软件，一经发现个人计算机由感染病毒等原因影响到整体网络安全，信息中心将立即停止该用户使用公司网络，待其计算机系统安全之后方予开通。 第五条严禁利用公司网络私自对外提供互联网络接入服务，一经发现立即停止该用户的使用权。 第六条对网络病毒或其他原因影响整体网络安全的子网，信息中心对其提供指导，必要时可以中断其与骨干网的连接，待子网恢复正常后再恢复连接。
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。