大数据解决方案和技术方案

安防大数据技术难点分析与解决方案

2015-04-09 11:53:32 来源:CPS中安网 作者:邓长春 责任编辑: sillyna 收藏本文

摘要:在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。

【CPS中安网 】伴随着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟，大数据逐步渗透到各行各业。在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。

大数据当前在各行业的应用 大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用得最为成熟。Google公司根据用户海量的搜索日志，成功预测病情在北美的蔓延情况；通过分析处理大量的语料库，为用户提供精准的在线翻译。亚马逊根据用户过往的购买行为，分析出特定用户群的购买“口味”，从而在自己的网站中提供精准的广告推荐。而国内的淘宝网，通过分析网民浏览商品的日志，给买家提供到特定商品的关联匹配。

在其他行业，大数据的使用也屡见不鲜：

在卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在构建。通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控相关疾病的蔓延走势，为做好卫生防范措施提供参考。

在电力行业，通过分析大区域的用电记录，能够优化电力企业管理模式，提升企业经营水平，为基建决策提供有力参考，提高智能控制水平，加强电力的协同管理。同样对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌握国家的经济状况，为制定经济政策提供参考。

在物流行业，通过分析大量以往的配送记录，在宏观上掌握大类物品的流向，提前把物品运送到特定区域，提高送货效率。在国外，一家大型的超市，通过分析交通与商品大体流向，能在精确的时间范围内，把特定类商品送到特定的门店，减少库存时间，提高周转率，创造企业利润。

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。

二、银行大数据平台总体框架

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。

第1篇

随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为金融行业的重要战略资源。银行作为金融体系的核心，面临着前所未有的机遇和挑战。如何有效利用大数据技术，提升银行的服务质量、风险控制和运营效率，成为当前银行发展的重要课题。本文将探讨银行大数据解决方案，从数据采集、存储、处理、分析和应用等方面进行详细阐述。

一、数据采集

1. 内部数据采集

（1）交易数据：包括客户账户信息、交易明细、资金流向等，是银行开展大数据分析的基础。

（2）客户信息：包括客户基本信息、信用记录、风险偏好等，有助于银行了解客户需求，提供个性化服务。

（3）业务数据：包括信贷、理财、投资等业务数据，有助于银行优化业务流程，提高业务效率。

2. 外部数据采集

（1）宏观经济数据：包括GDP、CPI、汇率等，有助于银行了解宏观经济形势，调整业务策略。

（2）行业数据：包括同行业竞争对手、市场趋势等，有助于银行把握市场动态，提高竞争力。

（3）社交媒体数据：包括客户评论、社交媒体互动等，有助于银行了解客户口碑，提升品牌形象。

二、数据存储

1. 分布式存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、Cassandra等，实现海量数据的存储和高效访问。

2. 云计算存储：利用云计算平台，如阿里云、腾讯云等，实现数据存储的弹性扩展和低成本运营。

3. 数据仓库：建立统一的数据仓库，整合内部和外部数据，为数据分析提供数据基础。 三、数据处理

1. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除噪声、缺失值、异常值等，确保数据质量。

2. 数据集成：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据视图。

3. 数据挖掘：利用数据挖掘技术，如聚类、关联规则挖掘等，从海量数据中提取有价值的信息。

4. 数据建模：根据业务需求，建立预测模型、评分模型等，为业务决策提供支持。

四、数据分析

1. 客户分析：通过客户画像、客户生命周期管理等，了解客户需求，提升客户满意度。

大数据技术的难点与解决方案

随着互联网的不断发展，大数据技术已经成为了当前热门的话题之一。众所周知，大数据技术的应用范围广泛，可以应用于金融、医疗、教育、能源等各行各业，能够帮助企业更好地理解和分析数据，为企业决策提供有力的支持。然而，大数据技术的应用也面临着一些难点，本文将探讨这些难点，并提出相应的解决方案。

一、数据的规模和复杂性

大数据的规模和复杂性是大数据技术面临的首要难点。大数据的数量可能非常庞大，传统的计算机硬件和软件无法处理。同时，大数据也经常存在非结构化数据、传感器数据、文本等多种不同类型的数据，这些数据的处理难度较高。这种情况下，如何高效地处理和管理数据就是大数据技术需要解决的难点。

解决方案：

1.分布式计算技术

分布式计算技术是处理大规模数据的一种有效方式。它将计算任务分配给多个计算机节点，各个节点独立计算，最终把结果合并在一起以得到完整的结果。这种方法可以大大提高计算速度，并且能够有效地处理大规模、非结构化的数据。

2.数据挖掘技术 采用数据挖掘技术对大数据进行处理也是一种有效的解决方案。数据挖掘技术能够自动地在数据中发现有用的信息，提取数据的特征，并对数据进行分类和预测。这种方法能够帮助人们快速地分析大规模数据，进一步高效地进行决策和管理。

二、数据的质量和一致性

大数据不仅数量庞大而且来源广泛。在这种情况下，数据的质量和一致性是我们需要考虑的问题。由于数据来源的不同，数据的质量和一致性常常受到干扰。数据不准确或者不一致会给企业带来重大的经济损失和声誉损失。

解决方案：

1.数据质量管理技术

为了确保数据的质量和一致性，可以采用数据质量管理技术。这种管理技术可以评估数据集的质量，并且发现数据的错误和缺陷。它可以帮助企业确保数据集的准确性和一致性，从而避免一些潜在的风险。

2.数据标准化和分类

标准化和分类是提升数据质量和一致性的有效方法。数据应该通过一定的标准化过程，包括数据采集、数据存储、数据分类等步骤。这种方法能够保证不同类型的数据被正确地处理和应用，避免了不同部门之间的数据不一致性。 三、数据的保密和安全