银行业数据服务平台建设和数据分析应用

银行业数据服务平台建设和数据分析应用随着我国银行业科技的发展,国内各大银行都完成了应用系统逻辑统一,数据高度集中,后线分析系统建设的需求也越来越强烈。但是银行各系统中信息也存在的标准不一、口径各异、数出多门、结果分散的局面,在确保数据安全可控的前提下,支撑全行经营管理决策、科学管理和引领业务变革,建设“全面、统一、共享”的基础数据服务平台变得十分重要。本文主要目标是解决银行业数据服务平台(为方便论述,后续本文简称基础数据平台)为什么建、怎么建、怎么用的问题,为银行基础数据平台建设提供方向和建议,下文也主要从这几个方面进行论述。首先,通过分析商业银行后线系统面临的问题,提出了基础数据平台建设目标,统一了基础数据平台的理解和定义;分析比较了DW(数据仓库),DM(数据集

市),ODS(操作数据存储)等技术平台架构和建设模式的优缺点,针对作者所在银行系统建设情况和现实需求,明确了基础数据平台建设实施策略。

分析了各商业银行基础数据平台技术架构、实施和应用情况,提出了我行基础数据平台技术架构构想。其次,在确定基础数据平台建设目标、策略和架构后,还需要解决的是基础数据平台建设具体关键技术。本文结合所在银行现有技术,研究了基础数据平台几种关键技术,重点研究了ETL,数据模型设计及实现,此外对元数据管理,BI工具展现、及并行处理等关键技术也进行了初步分析。最后,研究了聚类、分类、频繁模式挖掘(关联规则)、离群点检测(异常检测)等数据挖掘算法模式及在银行业应用场景。

区别于传统数据分析和挖掘应用,以网络信贷为例从互联网、大数据和银行业务结合角度探索应用场景和大数据处理方案。