智慧银行大数据数据治理平台建设方案
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民生智慧银行建设方案模板一、背景介绍随着金融科技的不断发展,智慧银行已成为银行业转型升级的重要方向。
智慧银行的核心理念是通过技术手段提高服务质量和效率,实现与客户的深度连接,并将其打造为数字化时代的金融服务新品牌。
在实现智慧银行建设的过程中,民生智慧银行的建设是至关重要的。
二、建设目标1、构建智慧银行服务平台依托现代信息技术,构建民生智慧银行服务平台,通过人工智能、大数据等技术手段实现对客户需求的自动分析和响应。
同时,建立完善的客户画像体系,实现对不同客户需求的有针对性的服务和产品推荐。
2、提高服务效率通过智能化的服务,提高服务效率,节约人力资源。
例如,通过机器人等技术手段实现客服自动应答,减少了客服团队的工作量,同时提高了客户满意度。
3、优化客户体验依托民生智慧银行服务平台,实现从线下到线上的全渠道无缝连接,为客户提供随时随地的便捷金融服务。
同时,以客户为中心,提供个性化、差异化的金融服务,真正做到以客户为中心。
三、建设方案1、构建智慧银行服务平台首先,要建立完善的数字化客户画像,对客户进行分析和分类,建立客户画像数据库。
然后,通过人工智能和大数据等技术手段,对客户需求进行识别和分析,实现全过程智能化服务。
同时,通过技术手段提高对金融风险的识别和预测能力,提高风险控制水平。
2、提高服务效率通过智能化服务,减少客服团队的工作量,提高服务效率。
例如,客户可以通过网银、手机银行等渠道自助开户、查询账户信息、办理业务,节约客户时间。
同时,以客户反馈为引导,逐步引入AI机器人等技术协助客服,实现客服无缝转接,进一步提高客服效率。
3、优化客户体验通过民生智慧银行服务平台,实现从线下到线上的全渠道无缝连接,为客户提供便捷的金融服务。
例如,客户可以通过网银、手机银行等渠道随时随地查询账户信息、转账汇款、购买基金等。
同时,要提供差异化、个性化服务,例如针对不同客户需求,推荐不同的金融产品或服务方案。
四、建设成果1、提高金融服务水平通过智能化服务,实现对客户需求的准确定位和响应,提高服务水平。
智慧银行建设实施方案一、背景分析。
随着信息技术的飞速发展,金融行业也在不断进行数字化转型。
智慧银行作为金融行业数字化转型的重要组成部分,已成为银行业务发展的必然趋势。
智慧银行建设实施方案的制定,对于银行业的发展具有重要意义。
二、目标和意义。
1.目标,通过智慧银行建设,提升银行的服务水平,优化客户体验,提高运营效率,降低成本,实现可持续发展。
2.意义,智慧银行建设实施方案的制定,有利于银行更好地适应市场变化,提高竞争力,满足客户需求,推动银行业务创新发展。
三、实施方案。
1.信息化基础建设。
智慧银行建设首先需要进行信息化基础建设,包括构建高效稳定的网络系统、建设完善的数据中心、引入先进的信息技术设备等。
只有建立了稳定可靠的信息化基础,才能支撑智慧银行系统的运行。
2.智能化服务平台建设。
智慧银行需要建设智能化服务平台,整合各类金融产品和服务,提供智能化、个性化的金融服务。
通过大数据分析和人工智能技术,为客户提供更精准、便捷的服务,提升客户满意度。
3.数字化渠道建设。
智慧银行建设需要充分发挥数字化渠道的作用,包括建设移动银行、网上银行、智能柜员机等数字化渠道,为客户提供便捷的金融服务。
同时,还需要加强数字化渠道的安全防护,保障客户信息安全。
4.智能风控系统建设。
智慧银行建设需要建立智能风控系统,利用大数据分析和人工智能技术,实现对风险的精准识别和管理。
通过智能风控系统,可以有效防范各类金融风险,保障银行的资产安全。
5.人才培养与管理。
智慧银行建设需要加强人才培养与管理,培养具备信息技术和金融业务能力的专业人才,提升员工的综合素质,适应智慧银行建设的需求。
四、实施路径。
1.明确目标,建立规划。
银行需要明确智慧银行建设的目标,制定详细的实施规划,包括时间节点、投资预算、人力资源配置等。
2.科学选型,引入先进技术。
在智慧银行建设过程中,需要科学选型,引入先进的信息技术设备和系统,确保系统的稳定性和安全性。
3.全员参与,推动落地。
基于大数据的智慧银行云平台建设方案一、引言随着金融科技的不断发展,传统的银行业务已经无法满足用户的需求。
而大数据技术的兴起为银行业的转型带来了机遇,打造智慧银行云平台成为了银行业的重要战略选择。
本方案将介绍基于大数据的智慧银行云平台建设方案。
二、智慧银行云平台的架构设计智慧银行云平台的架构设计需要考虑以下几个方面的要求:1.数据存储与处理能力:通过搭建分布式存储和计算平台,实现海量数据的存储和处理,保证平台的高效性和稳定性。
2.数据安全性:通过数据加密、权限控制和安全监控等手段,实现对敏感数据和系统的全面保护,确保数据安全。
3.数据分析与挖掘能力:通过大数据分析和挖掘技术,实现对银行业务数据的深入挖掘,为业务决策提供支持。
4.数据可视化能力:通过数据可视化技术,将数据以直观、易懂的方式展现给用户,帮助用户理解和分析数据。
三、智慧银行云平台的功能设计智慧银行云平台的功能设计需要满足用户的需求,同时具备可扩展性和灵活性。
以下是智慧银行云平台的基本功能:1.个人金融服务:为用户提供个性化的金融服务,如贷款、理财、信用卡等。
2.企业金融服务:为企业提供金融服务,如融资、担保、结算等。
3.数据分析与挖掘:通过大数据分析和挖掘技术,帮助银行进行业务分析和风险管理。
4.安全监控与预警:通过安全监控和预警机制,实时监控平台的安全状态,及时发现和处理安全事件。
5.数据可视化分析:通过数据可视化技术,将数据以图表、报表等形式展示给用户,帮助用户进行数据分析和决策。
四、智慧银行云平台的建设策略智慧银行云平台的建设策略需要结合实际情况,考虑成本、效益和风险等因素。
以下是智慧银行云平台的建设策略:1. 技术选型:选择合适的大数据技术和云计算平台,如Hadoop、Spark、OpenStack等,满足平台的性能需求。
2.数据整合与清洗:将银行现有的数据进行整合和清洗,建立统一的数据模型和数据标准。
3.平台开发与集成:根据功能设计,进行平台的开发和集成,确保各个模块之间的协同工作。
智慧银行大数据解决方案一、背景和挑战:随着互联网的快速发展和移动支付的普及,银行业务量不断增加,同时用户需求和行业竞争也愈加激烈。
银行需要更好地理解和服务客户,提高风险管理能力,提升营销和推广效果,优化运营效率和降低成本。
然而,银行面临着海量数据的挑战,如何高效地获取、管理、分析和应用这些数据,成为智慧银行建设的重要问题。
二、智慧银行大数据解决方案的核心要素:1.大数据获取和管理:银行需要构建一套可靠和高效的数据获取和管理系统,包括数据采集、存储、清洗和安全等方面。
这样可以确保数据的及时性、准确性和完整性,为后续的分析和应用提供保障。
2.大数据分析和应用:银行可以利用大数据分析技术,通过对客户行为、偏好、需求和风险等方面的深入分析,提供个性化的产品和服务。
同时,银行可以利用大数据来改善营销和推广策略,提高销售转化率和客户满意度。
此外,大数据还可以用于风险识别和预警,提高风险管理能力和降低风险成本。
3.数据驱动决策:银行可以通过数据驱动的决策,即根据客户数据和市场信息来决策,提高决策的科学性和准确性。
银行可以利用大数据分析技术,实现对客户需求预测、产品定价、投资组合优化等方面的支持,优化银行的决策过程和结果。
4.数据共享与合作:银行可以与其他金融机构、第三方支付和电商企业等共享数据,并建立合作机制。
通过数据共享和合作,银行可以更好地理解市场和客户需求,并提供更全面和个性化的金融服务。
同时,银行还可以利用外部数据来补充和验证自身数据,提高数据的可信度和分析的准确性。
5.数据安全与隐私保护:银行需要加强对大数据的安全管理和隐私保护,确保合规性和客户信任。
银行可以采用加密、脱敏和权限管理等措施,保护数据的机密性和完整性。
此外,银行还需制定数据使用和共享的规范,明确数据的使用权限和范围。
三、智慧银行大数据解决方案的关键技术和案例:1. 大数据采集和存储技术:银行可以利用云计算和分布式存储技术,构建可靠和高效的数据采集和存储系统。
智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案1目录第1章项目概述 (13)1.1、建设背景 (13)1.2、建设目标 (13)1.2.1、总体目标 (13)1.2.2、分阶段建设目标 (14)1.3、相关系统联动对接 (15)1.3.1、数据分析综合服务平台 (15)1.3.2、量收系统 (16)1.3.3、金融大数据平台 (16)1.3.4、各生产系统 (17)1.3.5、CRM (17)第2章业务需求分析 (17)2.1、总体需求 (17)2.2、数据管理 (19)2.2.1、数据采集 (20)2.2.2、数据交换 (20)2.2.3、数据存储与管理 (21)2.2.4、数据加工清洗 (22)2.2.5、数据查询计算 (22)2.3、数据管控 (23)2.4、数据分析与挖掘 (24)2.5、数据展现 (25)2第3章系统架构设计 (27)3.1、总体设计目标 (27)3.2、总体设计原则 (27)3.3、系统总体架构设计 (29)3.3.1、总体技术框架 (29)3.3.2、系统总体逻辑结构 (34)3.3.3、平台组件关系 (37)3.3.4、系统接口设计 (44)3.3.5、系统网络结构 (51)第4章系统功能设计 (54)4.1、概述 (54)4.2、平台管理功能 (55)4.2.1、多应用管理 (55)4.2.2、多租户管理 (60)4.2.3、统一运维监控 (61)4.2.4、作业调度管理 (86)4.3、数据管理 (88)4.3.1、数据管理框架 (88)4.3.2、数据采集 (91)4.3.3、数据交换 (95)4.3.4、数据存储与管理 (97)4.3.5、数据加工清洗 (123)34.3.7、数据查询 (150)4.4、数据管控 (178)4.4.1、主数据管理 (178)4.4.2、元数据管理技术 (180)4.4.3、数据质量 (185)4.5、数据ETL (193)4.6、数据分析与挖掘 (197)4.6.1、数据分析流程 (200)4.6.2、R语言开发环境与接口 (202)4.6.3、并行化R算法支持 (202)4.6.4、可视化R软件包 (207)4.6.5、编程语言支持 (210)4.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (210)4.6.7、实时分析 (211)4.6.8、分析管理 (211)4.6.9、分析支持 (217)4.6.10、指标维护 (218)4.6.11、分析流程固化 (218)4.6.12、分析结果发布 (218)4.6.13、环境支持 (219)4.7、数据展现 (219)4.7.1、交互式报表 (222)4.7.2、仪表盘 (229)44.7.4、内存分析 (232)4.7.5、移动分析 (233)4.7.6、电子地图支持 (234)第5章技术要求实现 (235)5.1、产品架构 (235)5.1.1、基础构建平台 (241)5.1.2、大数据平台组件功能介绍 (242)5.1.3、系统分布式架构 (297)5.2、运行环境支持 (301)5.2.1、系统操作支持以及环境配置 (301)5.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (302)5.3、客户端支持 (304)5.3.1、客户端支持 (304)5.3.2、移动端支持 (304)5.4、数据支持 (304)5.5、集成实现 (307)5.6、运维实现 (310)5.6.1、运维目标 (310)5.6.2、运维服务内容 (311)5.6.3、运维服务流程 (315)5.6.4、运维服务制度规范 (317)5.6.5、应急服务响应措施 (318)55.6.7、资源管理 (320)5.6.8、系统升级 (323)5.6.9、系统监控平台功能 (324)5.7、平台性能 (336)5.7.1、集群切换 (336)5.7.2、节点切换 (338)5.7.3、性能调优 (339)5.7.4、并行化高性能计算 (345)5.7.5、计算性能线性扩展 (349)5.8、平台扩展性 (351)5.9、可靠性和可用性 (353)5.9.1、单点故障消除 (353)5.9.2、容灾备份优化 (355)5.9.3、系统容错性 (362)5.10、开放性和兼容性 (364)5.10.1、高度支持开源 (370)5.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (383)5.10.3、兼容性与集成能力 (384)5.11、安全性 (386)5.11.1、身份鉴别 (387)5.11.2、访问控制 (388)5.11.3、安全通讯 (397)5.12、核心产品优势 (397)65.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (397)5.12.2、有效的资源利用 (400)5.12.3、高并发、低延迟性能优化 (402)5.12.4、计算资源有效管控 (402)5.12.5、API设计和开发工具支持 (404)5.12.6、友好的运维监控界面 (408)5.12.7、扩容、备份、恢复机制 (413)5.12.8、集群自动负载均衡 (415)5.12.9、计算能力扩展 (415)5.13、自主研发技术优势 (416)5.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (416)5.13.2、完整的SQL编译引擎 (418)5.13.3、高性能的SQL分析引擎 (419)5.13.4、SQL统计分析能力 (420)5.13.5、完整的CURD功能 (422)5.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (423)5.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (426)5.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (428)5.13.9、机器学习与数据挖掘 (428)5.13.10、Transwarp Stream (434)5.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (438)5.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (440)5.13.13、多租户支持能力 (442)5.13.14、多租户安全功能 (443)75.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (444)第6章系统性能指标和测试结果说明 (445)6.1、性能测试报告 (445)6.1.1、测试目标 (445)6.1.2、测试内容 (446)6.1.3、测试环境 (446)6.1.4、测试过程和结果 (448)6.2、TPC-DS测试报告 (452)6.2.1、测试目标 (452)6.2.2、测试内容 (452)6.2.3、测试环境 (454)6.2.4、测试过程和结果 (455)6.3、量收迁移验证性测试报告 (456)6.3.1、测试目标 (456)6.3.2、测试内容 (456)6.3.3、测试环境 (457)6.3.4、串行执行情况 (458)6.3.5、并行执行情况 (461)6.3.6、生产表数据规模 (463)6.3.7、测试结果 (467)6.4、某银行性能测试报告 (467)6.4.1、测试目标 (467)6.4.2、测试内容 (467)86.4.4、测试过程和结果 (469)第7章系统配置方案 (486)7.1、硬件系统配置建议 (486)7.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (486)7.1.2、数据仓库集群配置规划 (489)7.1.3、集群规模综述 (492)7.1.4、开发集群配置建议 (493)7.1.5、测试集群配置建议 (494)7.2、软件配置建议 (494)7.3、软硬件配置总表 (497)7.4、网络拓扑 (500)第8章系统测试 (501)8.1、系统测试方法 (501)8.2、系统测试阶段 (503)8.3、系统测试相关提交物 (505)第9章项目实施 (506)9.1、项目实施总体目标 (506)9.2、项目管理 (506)9.3、业务确认 (508)9.4、数据调研 (509)9.5、系统设计阶段 (510)99.7、ETL过程设计 (512)9.8、ETL开发与测试 (513)9.9、系统开发阶段 (514)9.10、系统测试阶段 (515)9.11、系统上线及验收 (517)9.12、提交物 (520)9.13、系统的交接与知识转移 (523)第10章项目管理 (525)10.1、项目总体管理 (525)10.1.1、项目实施总流程 (525)10.1.2、项目实施中各阶段的主要任务 (525)10.1.3、项目组织架构 (532)10.1.4、项目负责人及主要成员 (541)10.1.5、项目管理制度 (643)10.2、项目质量管理 (647)10.2.1、范围 (648)10.2.2、过程目标 (648)10.2.3、角色与职责 (649)10.2.4、过程活动 (651)10.3、项目计划 (656)第11章安全保密 (674)第12章知识产权 (676)1013.1、现场支持服务 (678)13.2、标准售后技术服务 (679)13.2.1、提供预防性维护 (679)13.2.2、系统升级服务 (680)13.2.3、系统性能优化 (680)13.2.4、提供系统完整文档 (681)13.2.5、定期系统健康检查服务 (682)13.2.6、应急预案 (683)13.3、承诺 (684)13.3.1、我方对集团的承诺 (684)13.3.2、关于开发队伍的承诺 (684)13.4、技术保证 (685)13.4.1、方案实用性保证 (685)13.4.2、应用系统的运行能力的保证 (685)13.4.3、预防性维护检修内容 (686)13.4.4、服务响应 (686)13.4.5、关于软件维护的保证 (687)13.4.6、专业服务保证 (688)13.4.7、售后服务流程及时限 (688)第14章人员培训 (689)14.1、H ADOOP系统培训 (690)14.2、业务使用培训 (692)1114.4、运行维护培训 (696)14.5、开发培训 (698)14.5.1、培训目标 (703)14.5.2、培训方式 (704)14.5.3、培训资源 (705)12第1章项目概述1.1、建设背景随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。
智慧银行一体化数据管理平台建设方案
一、智慧银行一体化数据管理平台建设概述
智慧银行一体化数据管理平台是指将银行营运环境中各类信息互通和整合,以实现整体金融业务支撑的技术服务平台。
它为金融业务构建统一的数据治理体系、数据存储和数据管理架构,实现金融数据的安全交互和资源整合,推动银行开放、智能化和整合的转型发展。
二、智慧银行一体化数据管理平台建设的具体内容
1、建立基于安全性的数据治理体系,并根据银行的业务流程实施PCIDSS大数据安全技术,保证数据的安全运营,为智能客户经理、智能回访系统、大数据安全分析等提供保障。
2、搭建数据存储架构,以实现多维度的数据管理,比如实现数据备份、灾备、数据复位、数据联机处理等功能。
3、建立多样化的数据管理架构,支持消息总线、业务流程缓存、数据建模、数据清洗等功能。
4、提供可定制化的数据管理服务,以满足银行业务可视化分析、智能化金融预测与决策等功能需求。
5、设计完善的数据安全监控体系,实时监控系统日志,及时发现异常,以实现银行数据安全有效保护。
三、智慧银行一体化数据管理平台建设的主要技术。
智慧银行大数据平台规划设计方案一、数据治理架构分为三个层次,分别为战略与治理保障、大数据管理和大数据应用与服务,其中战略与治理保障包括,数据战略规划与评估,数据治理组织与职责、数据制度与管理流程;大数据管理包括数据标准管理、架构与模型管理、质量管理、生存周期管理以及安全管理;大数据应用与服务包括,数据分析、开放共享以及数据服务。
该架构依照国标数据管理能力成熟度模型设计。
二、数据质量问题的发现与整治过程过程共分为三个阶段:源业务系统数据分析、制定质检规则并分析源系统数据,分析质量问题影响并制定整改措施。
源业务系统数据分析阶段的分析素材:源系统操作手册、需求分析说明、数据库设计、源系统数据;分析过程:分析业务流程、逻辑和关系,确定数据库表间和字段间关系,同时分析与该源业务系统存在关联关系的其它系统间的业务关联关系和数据关联关系;输出成果:数据库结构(主外键、约束、表间关系、字段长度与类型等)、业务描述(表及字段的业务含义、业务规则)。
数据质量检查阶段的输入:分析阶段的输出成果以及业务报表;过程:编制质检规则,并以其为核心,设计质检程序或脚本,执行自动化、批量化检查。
过程中对重点业务报表引用的数据表进行重点分析;输出:质量问题清单及问题定位。
数据质量分析阶段的输入:分析阶段和检查阶段的输出成果;过程:分析质量问题对报表的影响,即影响分析;成因分析;制定解决方案;输出:分析报告及整改方案。
数据质量分析报告将是后续大数据治理平台的重要建设依据。
三、数据标准建设过程建设基础数据标准和指标数据标准框架;确定标准化范围,对重要指标(属性)进行标准化。
建设过程:该过程需要业务人员和技术人员共同参与梳理和编制,补充完善标准化方案。
基础数据标准框架的内容:可参考人民银行数据标准规范,进行划分,包括业务属性、技术属性和管理属性三大类,业务属性包括标准主题、标准大类、标准子类、标准小类、标准中文名、标准英文名、业务定义、业务规则、融合规则、叔都是服我、与相关标准关系、标准来源及依据;技术属性包括数据类型、数据格式、代码编码规则、取值范围;管理属性包括标准定义者、标准管理者、标准使用者、反馈结果描述、标准应用领域和使用系统;指标标准建设:筛选重要业务指标()=>制定指标标准框架(确定指标分类体系、属性形成标准化定义模板)=>制定指标标准(指标定义、口径、规则、数据来源,技术部门定义标准化属性,业务部门修订和确认指标标准)指标数据标准框架:业务属性、技术属性和管理属性。