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、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。
智慧金融大数据规划方案随着社会的发展和科技的进步，金融产业已经逐渐进入了数字化时代。
作为当代金融的核心，大数据与智慧金融的结合已经成为了行业发展的趋势。
因此，为了进一步推动智慧金融的研究和应用，我们需要制定一份详尽的“智慧金融大数据规划方案”。
一、方案制定的目的智慧金融大数据规划方案的主要目的是，通过对现有金融业务和数据分析能力的评估，为下一步实施金融大数据技术提供可行性和可靠性评估，进而更好地发掘金融数据中的有价值信息，为金融行业的发展提供保障。
二、方案制定的过程（一）战略分析第一步，我们需要对公司的商业战略进行分析，获得一份清晰的公司业务发展战略的呈现。
在这个阶段，我们需要了解公司在哪些领域，需要什么样的数据以及现有的数据来源与处理方式。
（二）数据分析第二步，我们需要对公司现有的数据进行归类整理、清洗重构，并利用各种数据挖掘技术，提取出有价值的数据信息。
同时，我们还需要对数据的准确性、完整性、可靠性和保密性进行评估和保护。
（三）大数据应用第三步，我们需要将数据挖掘的结果应用到现有的业务中，包括整合多种金融服务、提高客户价值及市场预测等方面。
在这个阶段，我们需要整合资源，快速开发和应用可行的金融产品，并在不断的测试、反馈、优化和全面实施中，不断推进数据挖掘与业务应用的紧密连接，增强金融业务的核心竞争力。
三、方案实施的注意事项在实施智慧金融大数据规划方案时，我们需要注意以下几个方面：（一）数据安全管理因为大数据中包含非常多的敏感信息，在数据处理过程中需要加强数据的安全性和防护能力。
建立完善的数据安全系统和数据保密审计机制，同时加强员工数据保密意识的贯彻和实施。
（二）技术更新大数据领域的技术日新月异，为了适应不断变化的市场和技术，需要实施持续的技术更新和优化。
建立合理的技术框架，注重技术人员的培养和团队建设。
（三）员工培训数据分析和挖掘需要技术人员掌握各种技术和工具，为此需要建立培养计划，加强员工培训，提高员工的技能。
版金融大数据服务平台项目建设规划设计解决方案一、项目背景随着互联网金融行业快速发展，金融数据量不断增大，传统金融数据处理方式已经无法满足业务需求。
为了更好地应对大数据时代的挑战，金融机构需要建设一套强大的金融大数据服务平台，实现对金融数据的全面管理和分析。
二、项目目标本项目的目标是建设一个稳定、高效、安全的金融大数据服务平台，为金融机构提供全方位的数据管理和分析功能，助力金融机构实现数据驱动的经营决策和风险管理。
三、项目规划1.需求分析：对金融机构的数据需求进行全面调研，明确所需的数据类型、数据量和数据处理能力等要求。
2.架构设计：根据需求分析结果，设计金融大数据服务平台的总体架构，包括数据采集、存储、处理和应用等模块。
3.系统开发：根据架构设计，进行系统开发，包括前端界面、后端逻辑和数据库设计等。
4.数据接入：制定数据接入标准和规范，与金融机构合作，建立数据接入通道，确保数据的稳定、准确地输入到系统中。
5.数据清洗和预处理：对接入的数据进行清洗和预处理，清除错误和冗余数据，转换数据格式，为后续的分析和应用做好准备。
6.数据存储和管理：建立分布式存储系统，采用合适的数据库技术，对清洗好的数据进行存储和管理，保证数据的安全和可靠。
7.数据分析和挖掘：利用数据挖掘和机器学习算法，对存储的金融数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和价值。
8.数据可视化和报表输出：通过可视化技术，将分析结果以图表的形式展示给用户，并支持报表输出，方便用户对数据进行进一步分析和应用。
9.性能测试和优化：对建设完成的金融大数据服务平台进行性能测试，发现和解决潜在的性能问题，保证系统的高效稳定运行。
四、关键问题及解决方案1.数据安全问题：金融数据的安全性是建设金融大数据服务平台的关键问题之一、可以采用数据加密和权限管理等措施，保护数据的隐私和完整性。
2.数据清洗和预处理问题：金融数据的口径和格式各异，对接入的数据进行清洗和预处理是必要的。
金融产业大数据中心及运营服务平台项目
项目概要
本文档旨在介绍金融产业大数据中心及运营服务平台项目的基
本信息和目标。
背景
随着互联网的快速发展，金融产业越来越依赖大数据分析来进
行业务决策和提供个性化服务。
为了满足金融行业对大数据的需求，我们计划建立一个金融产业大数据中心及运营服务平台。
目标
本项目的主要目标包括：
1. 建立一个大数据中心，用于收集、存储和分析金融产业相关
的数据。
2. 开发一个运营服务平台，为金融行业提供数据分析和个性化
服务。
3. 提高金融机构的决策效率和客户满意度。
功能要求
以下是我们计划在金融产业大数据中心及运营服务平台上实现的主要功能：
1. 数据收集和存储：建立数据采集系统和数据存储系统，收集并保存金融产业相关的各类数据。
2. 数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗、处理和转化，以便进行后续的分析和应用。
3. 数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，提取有价值的信息和洞察，为金融行业决策提供支持。
4. 个性化服务：基于用户的需求和行为分析，提供个性化的金融产品和服务推荐。
5. 安全和隐私保护：确保数据在采集、存储和分析过程中的安全性和隐私保护。
参考文献
- [引用文献1](#)
- [引用文献2](#)
- [引用文献3](#)
结论
金融产业大数据中心及运营服务平台项目旨在为金融行业提供强大的数据分析和个性化服务能力，帮助金融机构提高决策效率和客户满意度。
通过建立一个可靠的数据中心和运营服务平台，我们相信该项目将为金融行业带来巨大的商业价值和竞争优势。
金融大数据平台建设方案金融大数据平台建设方案金融大数据的应用已经逐渐成为金融行业的必备工具，能够提供数据探索、风险管理、客户推荐等多个方面的支持。
在当前技术发展的背景下，金融机构需要建立自己的大数据平台来获取和管理相关数据。
下面，将从设计思路、技术架构、安全保障等方面阐述金融大数据平台建设的方案。
一、设计思路金融机构建设大数据平台需要考虑以下几个方面：1. 数据源：需要收集并处理金融机构内部的数据以及外部的相关数据源。
2. 数据处理：应该采取分布式存储和计算等技术，对数据进行处理，使其成为数据分析的标准格式，方便后续的数据分析工作。
3. 数据分析：要有优质的算法和分析工具，用于从数据中提取价值，为机构服务提供帮助。
4. 数据应用：要将分析结果应用到金融服务的流程中，如客户推荐、风险管理等环节。
二、技术架构金融大数据平台的架构也需要经过精心设计，以满足数据分析的需求。
我们的架构建议采用以下几个方面：1. 数据层：基于Hadoop的分布式存储技术，以HDFS为基础存储大批量的数据源。
2. 处理层：建立Storm集群，对数据进行实时处理和分析，并保证任务的高可用。
3. 分析层：使用Hive和Impala，对数据进行分析和统计，并生成数据标准格式，方便后续分析工作。
4. 展示层：使用Zeppelin等工具，挖掘并展示数据价值，为组织决策提供帮助。
三、安全保障金融数据的安全性和隐私性非常重要，平台应该在以下几个方面进行保障：1. 数据安全：使用加密技术和访问控制等措施，保障数据的安全性。
2. 网络安全：通过反防火墙、DDoS攻击防护、网络防护等技术，保障网络的安全性。
3. 监控系统：建立监控系统对整个平台进行监控，及时发现异常行为。
4. 策略保障：明确访问策略、权限控制等安全策略，保障系统的使用安全。
总之，金融大数据平台的建设旨在为金融机构提供数据处理、分析和应用等全方位的服务。
在设计方案时，需要科学合理地构建技术架构，同时注重数据安全保障，才能够让金融机构在大数据时代立于不败之地。
金融大数据服务平台项目建设规划设计解决方案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。
针对具体的金融业务，大数据分析在以下方面有着迫切的需求：统一广告发布：目前金融行业客户在广告方面投入大、渠道多，但在确认真实效果、提供优化广告策略时却不能提供确切的数据证据。
银行业金融大数据服务平台项目规划书模板项目名称：银行业金融大数据服务平台项目规划书项目背景：近年来，随着金融行业对大数据的需求不断增长，银行业金融大数据服务平台项目应运而生。
该项目旨在通过搭建一个集成化的金融数据处理和分析平台，为银行业金融机构提供全面、准确、实时的金融数据支持和决策分析。
项目目标：1.提供一个集成化的金融数据处理和分析平台，方便银行业金融机构进行数据的采集、存储、清洗、加工和分析。
2.构建一个多维度、多层次的金融数据查询和分析系统，能够满足不同用户的需求，提供个性化的数据展示和分析功能。
3.实现数据的实时更新和快速响应，保证用户能够及时获取到最新的金融数据，并进行实时分析和决策。
项目范围：1.数据采集：通过各类数据接口和数据源，从外部系统和内部系统中采集金融数据，并进行数据清洗和加工。
2.数据存储：搭建一个可扩展的数据仓库，用于存储各类金融数据，包括结构化数据和非结构化数据。
3.数据加工：对采集到的金融数据进行预处理、聚合、计算等操作，以满足不同用户的需求。
4.数据展示：设计和开发一个用户友好的数据查询和分析界面，实现多维度、多层次的数据展示和查询功能。
5.数据分析：提供一系列的数据分析功能，包括数据挖掘、模型建立、决策分析等，帮助用户进行深入的数据分析和决策。
6.系统集成：与银行业金融机构的现有系统进行集成，实现数据的自动同步和交互。
项目进度计划：阶段1：需求分析和规划-完成项目范围和目标的明确-进行用户需求调研和需求分析-制定项目计划和进度安排阶段2：系统设计和开发-进行系统架构设计和数据库设计-开发数据采集、存储、加工和展示等核心模块-进行系统测试和调试阶段3：数据集成和用户培训-实施与现有系统的数据集成-进行用户培训和系统试运行-收集用户反馈并进行系统调整阶段4：正式上线和系统优化-将系统投入正式使用-进行系统性能评估和优化- 实施故障排除和bug修复项目资源需求：1.人力资源：项目经理、系统分析师、开发工程师、测试工程师、培训师等。
银行业金融大数据服务平台项目规划书一、项目背景和概述随着互联网金融的发展，银行业金融大数据服务平台成为了银行和金融机构创新业务的重要支撑。
本项目旨在搭建一套高效、安全、可靠的银行业金融大数据服务平台，为银行业和金融机构提供全方位的数据分析和业务支持。
二、项目目标1.构建银行业金融大数据服务平台，实现数据的高效、准确、可靠的存储和管理。
2.提供多样化的数据分析和挖掘功能，支持银行业和金融机构进行精准决策和风险控制。
3.提升银行业和金融机构的客户服务水平和运营效率。
4.保证数据的安全性和隐私性，确保合规运营。
三、项目范围1.数据接入：搭建数据接入层，支持多种数据源的接入，包括传统数据库、数据仓库、第三方数据等，并保证数据的一致性和完整性。
2.数据存储和管理：建立统一的数据存储和管理系统，包括数据清洗、数据归档、数据备份等功能，确保数据的可靠性和可用性。
3.数据分析和挖掘：设计和开发数据分析和挖掘模块，提供包括数据可视化、机器学习、预测建模等功能，支持用户进行灵活的数据分析和挖掘。
4.业务支持：根据银行业和金融机构的需求，提供专业的业务支持，包括零售业务、企业业务、资产管理等多个领域。
5.安全和合规：确保数据的安全和隐私，建立完善的权限和审计系统，保障数据的合规运营。
四、项目时间安排1.项目启动和准备阶段：2024年1月-2024年2月2.系统设计和开发阶段：2024年2月-2024年6月3.测试和试运行阶段：2024年6月-2024年8月4.正式上线和运营阶段：2024年8月-2024年8月五、项目资源需求1.人力资源：项目经理、系统分析员、架构师、开发人员、测试人员等。
2.硬件资源：服务器、存储设备、网络设备等。
3.软件资源：数据库系统、数据分析工具、安全防护软件等。
4.资金资源：项目预算约为XXX万元。
六、项目风险管理1.技术风险：由于金融行业的复杂性和数据的敏感性，技术风险是项目实施过程中的主要风险之一、通过引入专业的技术团队和保障数据的安全和隐私，可以降低技术风险的发生。
大数据金融风控项目计划书一、项目背景随着金融行业的快速发展和数字化转型，大数据在金融领域的应用越来越广泛。
金融机构面临着日益复杂的风险环境，传统的风控手段已经难以满足需求。
大数据金融风控作为一种创新的风险管理方式，能够有效整合和分析海量数据，提高风险识别和评估的准确性和及时性，为金融机构的稳健运营提供有力保障。
二、项目目标本项目旨在构建一套高效、精准、智能的大数据金融风控体系，实现以下目标：1、提高风险评估的准确性和可靠性，降低不良贷款率和信用风险。
2、实现实时风险监测和预警，及时发现潜在风险并采取应对措施。
3、优化风险管理流程，提高工作效率，降低运营成本。
4、增强金融机构的竞争力和市场信誉，促进业务的可持续发展。
三、项目范围1、数据采集与整合收集来自内部业务系统、第三方数据源、公共数据平台等的各类数据，包括客户基本信息、交易记录、信用报告、社交网络数据等。
对采集到的数据进行清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。
2、风险模型开发运用数据分析和机器学习技术，构建信用评估模型、反欺诈模型、市场风险模型等。
不断优化和更新模型，以适应市场变化和风险特征的演变。
3、风险监测与预警建立实时风险监测系统，对客户行为、交易动态等进行实时监控。
设定风险预警指标和阈值，及时发出预警信号，提醒相关人员采取措施。
4、决策支持与风险管理流程优化基于风险评估结果，为信贷审批、额度管理、定价策略等提供决策支持。
对风险管理流程进行梳理和优化，提高工作效率和风险管理水平。
四、项目团队1、项目经理负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时交付和达到预期目标。
2、数据分析师负责数据的采集、整理和分析，为模型开发提供数据支持。
3、模型开发工程师运用机器学习和数据挖掘技术，开发和优化风险模型。
4、风险监测专员负责实时风险监测和预警工作，及时发现和报告风险事件。
5、业务专家提供金融业务知识和经验，指导模型开发和风险决策。
五、项目进度计划1、项目启动阶段（第 1 个月）成立项目团队，明确职责分工。
金融大数据的工作计划一、引言随着科技的迅猛发展，金融行业也逐渐意识到大数据在业务决策和风险管理中的重要性。
本文将提出一个金融大数据的工作计划，旨在利用大数据技术和分析方法来提升金融机构的运营效率、风险控制能力和客户服务质量。
二、数据收集与整理1. 数据来源的多样性：建立一个全面的数据收集系统，包括金融市场数据、经济指标、客户交易数据等。
同时，要与外部数据提供商建立合作关系，获取更多的数据源。
2. 数据质量的保证：建立数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、纠错等环节，确保所使用的数据准确可靠。
3. 数据整合与融合：将不同来源的数据进行整合与融合，消除数据孤岛，提升数据的综合利用价值。
三、数据分析与建模1. 数据挖掘与预测模型：应用数据挖掘技术和机器学习算法，构建预测模型，对金融市场的趋势、客户需求等进行预测，为决策提供科学依据。
2. 风险评估与管理模型：利用大数据技术，建立风险评估与管理模型，对金融机构的风险进行全面、准确的评估，并提供相应的风险管理策略。
3. 客户画像与个性化推荐：通过对客户数据的分析，建立客户画像，了解客户需求和偏好，提供个性化的产品和服务推荐，提升客户满意度和忠诚度。
四、数据安全与隐私保护1. 数据安全管理：建立完善的数据安全管理体系，包括数据加密、权限管理、访问控制等措施，保护客户隐私和敏感信息的安全。
2. 合规与监管要求：遵守相关法律法规和监管要求，确保数据的合法使用和保护。
五、技术支持与人才培养1. 技术平台建设：建立大数据分析平台，包括数据存储、计算、分析和可视化等功能，提供技术支持和工具。
2. 人才培养与引进：加强对金融大数据领域的人才培养，培养具备数据分析和金融业务知识的人才，并适时引进相关领域的专业人士。
六、实施与监控1. 实施计划：根据工作计划，制定详细的实施方案，包括人员安排、时间进度、资源投入等，确保计划的顺利实施。
2. 监控与评估：建立监控机制，及时跟踪工作进展和效果，进行评估和调整，确保工作计划的有效性和可持续性。
智慧金融大数据平台建设方案目录第1章前言 .........................................................................................1第2章金融大数据现状分析 ...........................................................................12.1、基本现状 ..................................................................................12.2、总体现状 ..................................................................................12.2.1、行领导 ...................................................................................2.2.2、业务人员 .................................................................................112.3、数据架构方面 ...............................................................................22.3.1、业务表现 .................................................................................22.3.2、问题 ....................................................................................32.4、数据应用难题 ...............................................................................32.4.1、缺少统一的应用分析标准..................................................................2.4.1.1、业务表现 ....................................................................................332.4.1.2、问题 ........................................................................................42.4.2、缺少统一的基础数据标准..................................................................42.4.2.1、业务表现 ....................................................................................42.4.2.2、问题 ........................................................................................52.4.3、缺少反馈机制 .............................................................................52.4.3.1、业务表现 ....................................................................................2.4.3.2、问题 ........................................................................................662.5、数据应用现状总结 ...........................................................................第3章金融大数据治理阶段目标 .......................................................................3.1、数据平台逻辑架构 ...........................................................................13.2、数据平台部署架构 ...........................................................................13.3、建设目标 ..................................................................................13.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 ................................................23.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 ....................................................23.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力..................................................3.4、数据治理目标 ...............................................................................223.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 ........23.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 ....................................33.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 ....33.5、目标建设方法 ...............................................................................33.5.1、建设内容 .................................................................................3.5.2、工作 阶段 ................................................................................443.5.2.1、源系统分析阶段 ..............................................................................43.5.2.1.1、工作内容 .................................................................................43.5.2.1.2、工作依据 .................................................................................43.5.2.1.3、工作重点 .................................................................................43.5.2.2、数据质量问题检查阶段 ........................................................................3.5.2.2.1、工作内容 .................................................................................553.5.2.2.2、工作依据 .................................................................................53.5.2.2.3、工作重点 .................................................................................3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 ........................................................................553.5.2.3.1、工作内容 .................................................................................63.5.2.3.2、工作依据 .................................................................................63.5.2.3.3、工作重点 .................................................................................63.6、预期建设效益 ...............................................................................63.6.1、实现数据共享 .............................................................................63.6.2、加强业务合作 .............................................................................63.6.3、促进业务创新 .............................................................................73.6.4、提升建设效率 .............................................................................3.6.5、改善数据质量 .............................................................................7第4章金融大数据建设总体规划 .......................................................................4.1、功能需求 ..................................................................................4.1.1、个人和企业画像 ..........................................................................24.1.2、实现精准营销 .............................................................................4.1.3、为金融业提供风险管控 ....................................................................344.1.4、运营优化 .................................................................................44.2、金融大数据应用架构远景 .....................................................................5............................................................4.2.1、金融需要从“坐商”转型为“行商”54.2.2、客户下沉 .................................................................................5.............................................................4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争64.3、金融大数据平台应用架构 .....................................................................74.4、金融大数据平台架构 ........................................................................74.5、金融大数据支撑平台 ........................................................................74.5.1、大数据虚拟化平台 .......................................................................84.5.1.1、设计原则 ....................................................................................4.5.1.2、虚拟化平台设计 ..............................................................................4.5.1.3、硬件基础设施层 ..............................................................................4.5.1.4、虚拟化存储 ..................................................................................4.5.1.5、虚拟化计算 ..................................................................................4.5.1.6、平台管理 ....................................................................................4.5.1.7、数据存储系统设计 ............................................................................4.5.1.8、高性能SAN存储系统 ..........................................................................4.5.1.9、存储方案优势 ...............................................................................4.5.2、大数据分析管理平台 .......................................................................4.6、大数据分析处理平台 ........................................................................4.6.1、分布式内存分析引擎 .......................................................................4.6.2、数据挖掘引擎 .............................................................................4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 .............................................................4.6.4、流处理引擎 .............................................................................4.6.5、大数据分析支撑系统 .......................................................................4.6.6、大数据分析节点群 .......................................................................4.6.7、软硬件配置 .............................................................................4.6.8、虚拟化平台关键特性 .......................................................................4.6.9、虚拟化平台配置 ..........................................................................4.7、安全保障系统 ...............................................................................4.7.1、设计原则 .................................................................................4.7.2、总体设计 .................................................................................4.7.3、物理安全设计 .............................................................................4.7.4、网络安全设计 .............................................................................4.7.4.1、外网边界安全 ...............................................................................4.7.4.2、网络基础设施安全 ............................................................................4.7.5、主机安全设计 .............................................................................4.7.6、应用安全设计 .............................................................................4.7.7、数据库安全设计 ..........................................................................4.7.8、安全制度与人员管理 .......................................................................4.7.9、安全管理体系建设 .......................................................................4.7.10、安全运维 .............................................................................4.7.11、安全人员管理 .........................................................................4.7.12、技术安全管理 .........................................................................4.7.13、安全保障系统配置 ......................................................................4.8、计算机网络系统.............................................................................4.8.1、设计原则 .................................................................................4.8.2、系统设计 .................................................................................4.8.3、计算机网络系统配置 .......................................................................4.9、基础支撑软件 ...............................................................................4.9.1、地理信息软件 .............................................................................4.9.2、操作系统软件 .............................................................................4.9.3、数据库管理软件 ..........................................................................4.9.4、机房建设方案 .............................................................................4.9.5、基础支撑系统软硬件配置..................................................................智慧金融大数据平台建设方案第1章 前言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。
金融行业大数据风控系统建设规划方案第一章：项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：大数据风控体系架构设计 (4)2.1 风控系统架构设计 (4)2.2 数据采集与处理 (5)2.3 模型建立与优化 (5)第三章：数据管理与分析 (5)3.1 数据源管理 (5)3.1.1 数据源分类 (6)3.1.2 数据源接入 (6)3.1.3 数据源维护 (6)3.2 数据质量管理 (6)3.2.1 数据质量评估 (6)3.2.2 数据质量提升 (7)3.3 数据分析与挖掘 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据分析方法 (7)3.3.3 数据挖掘应用 (7)第四章：风险评估与预警 (7)4.1 风险评估模型 (7)4.1.1 数据来源及预处理 (8)4.1.2 风险指标体系构建 (8)4.1.3 模型选择与训练 (8)4.1.4 模型评估与优化 (8)4.2 预警机制设计 (8)4.2.1 预警阈值设置 (8)4.2.2 预警规则设计 (8)4.2.3 预警信息推送 (8)4.3 风险处置与反馈 (9)4.3.1 风险处置策略 (9)4.3.2 风险处置执行 (9)4.3.3 反馈与优化 (9)第五章：系统安全与合规 (9)5.1 信息安全 (9)5.1.1 安全策略 (9)5.1.2 安全技术 (9)5.1.3 安全管理 (9)5.2 数据隐私保护 (10)5.2.1 隐私保护原则 (10)5.2.3 隐私保护合规性 (10)5.3 合规性要求 (10)5.3.1 法律法规合规 (10)5.3.2 行业规范合规 (10)5.3.3 内部制度合规 (10)5.3.4 国际标准合规 (10)第六章：系统开发与实施 (11)6.1 系统开发流程 (11)6.1.1 需求分析 (11)6.1.2 系统设计 (11)6.1.3 编码实现 (11)6.1.4 系统测试 (11)6.1.5 系统部署与上线 (11)6.2 技术选型与开发 (11)6.2.1 技术选型 (11)6.2.2 开发工具与平台 (12)6.3 系统部署与测试 (12)6.3.1 系统部署 (12)6.3.2 系统测试 (12)第七章：人员培训与管理 (12)7.1 人员培训 (12)7.1.1 培训目的 (12)7.1.2 培训对象 (13)7.1.3 培训内容 (13)7.1.4 培训方式 (13)7.1.5 培训周期 (13)7.2 岗位职责 (13)7.2.1 系统管理员 (13)7.2.2 数据分析员 (13)7.2.3 风险管理人员 (14)7.2.4 客户服务人员 (14)7.3 持续改进 (14)第八章：系统运维与维护 (14)8.1 运维管理 (14)8.1.1 运维组织架构 (14)8.1.2 运维管理制度 (14)8.1.3 运维工具与平台 (15)8.2 故障处理 (15)8.2.1 故障分类 (15)8.2.2 故障处理流程 (15)8.2.3 故障处理工具与平台 (15)8.3 系统升级与优化 (16)8.3.1 系统升级 (16)第九章：项目风险与应对措施 (16)9.1 项目风险识别 (16)9.1.1 技术风险 (16)9.1.2 业务风险 (16)9.1.3 管理风险 (17)9.2 风险应对策略 (17)9.2.1 技术风险应对策略 (17)9.2.2 业务风险应对策略 (17)9.2.3 管理风险应对策略 (17)9.3 风险监控与报告 (17)9.3.1 风险监控 (17)9.3.2 风险报告 (18)第十章：项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 经验教训 (18)10.3 未来展望 (18)第一章：项目概述1.1 项目背景金融业务的快速发展和金融科技的不断进步，金融机构面临着日益复杂的经营环境与风险挑战。
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。
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。
针对具体的金融业务，大数据分析在以下方面有着迫切的需求：统一广告发布：目前金融行业客户在广告方面投入大、渠道多，但在确认真实效果、提供优化广告策略时却不能提供确切的数据证据。
亟需利用大数据技术在收集各类型、各渠道广告发布数据的基础上，提供可靠的效果数据和优化策略建议。
精准营销：目前金融行业的营销方式基本上还是粗放式的，调查方式粗糙，分析原因简单，对过程的控制力差，对客户和产品的推广都缺少针对性。
亟需利用大数据技术来收集详尽数据、科学分析原因、严格控制过程、并有针对性地面向客户和产品进行营销推广。
业务系统优化：目前金融行业对其业务系统的客户体验效果、客户转化率缺乏准确数据支持，也无法分析具体原因。
亟需利用大数据技术获得各业务、各环节的客户转化率，从而有针对性地改进业务流程，提升服务质量。
客户流失分析：对于如何稳定留存客户、降低客户流失率，目前金融客户还无法准确分析客户流失的原因，也就无从提出有效的改进措施。
亟需利用大数据技术在分析流失客户数据的基础上，提出改进客户关系管理效率和水平的有效建议。
风险分析：金融行业对自己客户和业务的风险分析停留在初级阶段，缺乏全面掌握和提前预防的技术手段。
亟需利用大数据技术获得存在较高风险的客户群体及业务，作为对其进行重点监控和提前做好预防措施的基础。
通过建设金融大数据服务平台，研发基于大数据分析的统一广告发布系统、精准营销系统、业务体验优化系统、客户流失分析系统和风险分析系统，金融客户可以提升广告发布效果，提高营销针对性，优化服务质量，改善客户管理水平，预防风险冲击，进而为业务发展提供决策支撑，并促进相关领域构建新的业务模式、服务模式。
二.项目范围北京XXXX技术有限公司自主研发的“金融大数据服务平台”，旨在为金融行业客户提供包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、可视化展现、业务实现等全流程服务，以帮助客户实现各种金融业务。
数据采集“金融大数据服务平台”首先需要收集各种金融数据，它们可能是结构化的，也可能是半结构化或非结构化的；既可能来自银行内部的各业务系统，也可能由外部提供；既可以是静态的（如属性数据），也可以是动态的（如行为数据）。
而金融数据采集产品就是根据业务需要，将这些数据采集到“金融大数据服务平台”中。
●数据存储Hadoop集群通过将数据分配到多个集群节点上并进行并行处理，因此尤为适合对大数据的存储和分析。
Hadoop集群通过添加节点数量来有效的扩展集群，因此具有极好的可扩展性；Hadoop软件都是开源的，也不必购买昂贵的高档服务器，因此具有很好的性价比。
Hadoop集群将数据分片发送至多个节点保存，因此具有极高的容错性。
●数据预处理采集到金融数据来自多种数据源，大多存在着不完整性和不一致性，无法直接用于数据挖掘或严重影响数据挖掘的效率。
因此在进行数据挖掘之前，通过使用数据预处理工具，灵活对原始数据的清理、变换、集成等处理，可以减少挖掘所需数据量，缩短所需时间，并极大提高数据挖掘的质量。
●数据挖掘数据挖掘是通过分析数据、从大量数据中寻找其潜在规律的技术。
利用预测、关联、分类、聚类、时序分析等技术，数据挖掘可以从海量的、不完全的、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。
目前，传统的数据挖掘产品在大数据平台上还存在一些局限性，研发一套Hadoop平台下的数据挖掘工具是一项极具挑战性的任务。
●可视化展现数据挖掘得到的结果，往往数据量巨大、关联关系复杂、维度多以及双向互动需求等。
可视化展现工具以适合人类思维的图形化的方式对结果进行展示，提高了数据的直观性和可视性。
可视化展现面向各类客户，通过选择合适的可视化模型，将枯燥的数据转换为令人印象深刻的美丽图形，极大提升了数据的利用价值。
●业务实现“金融大数据服务平台”的效果，最终需要集成在各类金融业务系统中才能得以体现。
目前拟建设的金融业务系统有：精准营销系统、统一广告发布系统、业务体验优化系统、客户流失分析系统、风险分析系统等。
三. 项目目标实施针对银行的“金融大数据服务平台”项目，通过采集银行内部与外部、静态与动态的各类金融数据，搭建适于大数据存储与分析的Hadoop集群，对金融数据采取合适的预处理方式，利用数据挖掘技术得出隐藏在海量数据后的、有价值的潜在规律，以丰富的可视化模型向客户进行展现，在此基础上实现精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等金融业务应用。
由此，提升金融业务的水平和效率，推进银行业务创新，降低银行管理和运行成本。
本项目的具体技术目标包括：开发金融数据采集工具：大数据分析需要收集来自银行内部的和外部的、静态的和动态的各种金融数据，为此开发各类金融数据采集工具，如动态采集SDK、日志提取分析工具、外部数据导入工具等。
搭建Hadoop大数据集群：搭建Hadoop大数据集群，是建设“金融大数据服务平台”的基础。
利用多台性能较为一般的服务器，组成一套基于HDFS和Map-Reduce机制的集群，并根据需要在其上安装Hive、HBase、Sqoop、ZooKeeper等软件。
实现分析挖掘算法：支持Hadoop的分析挖掘算法，是“金融大数据服务平台”的一个关键组成部分。
在利用传统数据挖掘技术的基础上，实现包括抽象的数学算法（如关联算法、分类算法、聚类算法、时序分析算法等），以及在此基础上针对金融业务的专业算法（如客户行为特征模型、效果分析模型等），作为进一步构建抽象模型和金融专业模型的基础。
构建分析挖掘模型：支持Hadoop的分析挖掘模型，是“金融大数据服务平台”的另一关键组成部分。
在上一步基础上，快速构建抽象的数学模型（如神经网络模型、事物关联模型等），以及针对金融业务的专业模型（如精准营销模型、广告效果评估模型等）。
实现ETL工具：数据预处理也是“金融大数据服务平台”需要解决的问题之一。
利用市场上已有的数据预处理成果，研发一个支持Hadoop的ETL工具，实现包括规范化、数据抽样、数据排序、汇总、指定因变量、属性变换、数据替换、数据降维、数据集拆分、离散化等功能。
实现可视化展现工具：“金融大数据服务平台”上的分析结果将主要采用丰富多彩的可视化形式向用户进行可视化展现。
利用市场上已有的相关技术和产品，研发一个可视化展现工具，可以支持：分类树图、视觉聚类图、关联图、序列图、回归图等多种可视化形式。
实现金融业务应用：将分析挖掘的结果集成到具体的银行业务系统中，如精准营销系统、统一广告发布平台、业务体验优化系统、客户综合管理系统、风险控制系统等。
具体方式既可以是实现某个独立的新业务系统，也可以是在现有系统中实现一个或多个新模块，从而扩充或提升原有的功能。
本项目的具体业务目标包括：精准营销：综合分析客户行为特征信息和金融业务分类信息，可以得到客户最有可能感兴趣的业务以及业务最有可能的潜在客户群，以此为基础有针对性地开展营销；统一广告发布：分析广告效果分析信息，可以得到各类型、各渠道的最佳配置或薄弱环节，以此为基础改变广告策略、提升广告效果；业务体验优化：分析客户业务体验信息、客户流失信息，可以得到客户在各业务、各环节的转化率，分析流失原因，在此基础上改进业务流程、提高服务质量，以提升客户满意度；客户流失分析：综合分析客户行为特征信息、客户流失信息及其它信息，得到客户的全方面分析结果，在此基础上改进客户关系管理的效率和水平；风险分析：分析客户属性数据、风险分析数据，可以得到存在较高风险可能的客户群体和业务信息，在此基础上区分特别关注目标、制定预防措施，降低这些客户和业务可能带来的冲击。
四.技术方案4.1总体架构“金融大数据服务平台”由数据采集层、数据存储层、分析挖掘层和业务应用层组成，总体框架如下图所示：数据采集层：负责从各类数据源中提取、导入数据，主要产品包括：动态采集SDK、日志提取分析工具、外部数据导入工具、其它数据提取工具等。
数据存储层：负责将预处理后的数据进行存储，主要由可进行横向扩展的Hadoop集群构成，另外辅之以关系数据库作数据中转、元数据存储、供某些软件使用等用途。
分析挖掘层：负责金融数据经建模、挖掘、评估和发布，核心是实现两类数据挖掘的算法和模型：一类是抽象的数学算法及模型，另一类是在此基础上针对金融业务的专业算法和模型。
业务应用层：负责将分析挖掘结果的可视化展现形式，集成到相应的金融业务系统中。
另外，在数据采集层和数据存储层之间，由ETL工具负责数据预处理任务；在分析挖掘层和业务应用层之间，由可视化展现工具负责分析挖掘结果的可视化展现任务。
4.2技术架构“金融大数据服务平台”的技术架构采用多层次形式，如下图所示：数据源包括各类动态数据（如行为数据）、静态数据（如属性数据）、日志文件以及其它数据等，可以是结构化的、半结构化的和非结构化的数据。
