金融集团大数据分析平台-总体架构
人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践
中国人民银行成都分行 冯一洲人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践随着大数据、人工智能等技术与金融行业的深度融合，金融科技给金融行业带来了革命性变化，传统的人民银行（以下简称“人行”）信息系统建设方式难以满足大数据时代下金融综合统计的履职要求。
在这样的背景下，人行成都分行采用新一代的大数据技术框架，构建了金融综合统计大数据平台，完成了对银行机构的标准化存贷款台账等数据的全量采集，通过构建信贷主题、风险主题和宏观经济主题等数据集市，实现了统计监测的智能化和标准化，有效提升了成都分行金融综合统计等业务的履职效能。
一、系统建设背景作为人行在西南四省区（川贵云藏）的派驻机构，人行成都分行在辖区履行执行货币政策、维护金融稳定、加强金融管理、提供金融服务等各项职责。
在履职过程中，人行成都分行需对辖区宏观经济及货币金融等海量数据进行全面采集和统一整合，并分业务板块进行深入和综合的分析。
近年来，人行成都分行以调查统计处为代表的各业务部门建设了大量的业务信息系统，实现了各业务流程的信息化。
然而，由于各系统建设较为分散，金融机构报送的数据散落在各业务系统内部，带来了数据重复采集、数据难以共享、数据价值无法充分挖掘等问题。
为此，有必要建立一套统一的金融综合统计大数据平台，实现人行成都分行对各金融机构数据的统一采集、存储、处理和分析，全方位监测辖区的金融市场运行状况，使人行成都分行更好地承担金融市场指导和监管工作，提高宏观经济运行分析能力，及时防范和化解金融风险，为人行履职提供决策支持。
二、系统架构设计1.总体架构金融综合统计大数据平台从人行成都分行内部各业务系统和外部各金融机构采集数据，并基于Hadoop 技术构建底层分布式集群计算环境。
综合云计算、分布式和大数据等技术，具体分为数据交换模块、数据管控模块、数据中心、数据分析应用模块、应用层和系统管理六大部分，系统总体架构如图1所示。
数据交换模块承担了从各数据源机构接收数据的职能，负责从各种渠道获取数据文件，并加工为统一的文件格式，方便数据入库操作。
平台架构图-产品架构图
风险控制
应收账款
铁路行业云平台
用户管理
权限管理
数据API
个性推荐
组织架构
分析引擎
数据运营
NLP
未来
已有
登入注册
租户管理
数据仓库
商业智能
工作流程
大屏引擎
舆情监控
深度学习
物资采购平台
计算资源
存储资源
网络资源
操作系统
数据库
SaaS
PaaS
IaaS
物流平台
数据可视化
智慧车站平台
需求管理
合同管理
寻源管理
内容管理
主数据管理
报表管理
安防监控主机安全网络安全数据安全威胁情报
平台层
武清机房
业务支撑平台
业务应用层
业务中控平台
安全防护
基础平台
运维监控
运维管理配置管理流程管理备份管理可用性管理统一运维平台
监控管理系统状态监控系统容量监控系统性能监控操作监控应用监控监控大屏展示
业务平台
可视化交互
大数据
物联网管理
架构特点
技术方案架构
登入注册
租户管理
数据仓库
商业智能
工作流程
大屏引擎
舆情监控
深度学习
物资采购平台
计算资源
存储资源
网络资源
操作系统
数据库
SaaS
PaaS
IaaS
物流平台
智慧车站平台
供应链金融平台
需求管理
合同管理
寻源管理
财务管理
运输服务
订单管理
业务服务
综合运营
应急指挥
站场服务
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
金融大数据分析平台的架构设计与数据处理技巧
金融大数据分析平台的架构设计与数据处理技巧随着金融行业的不断发展和数字化转型，金融数据的规模和复杂性不断增加。
在这样的背景下，金融机构需要一个高效可靠的数据分析平台来管理和分析海量的金融数据。
本文将介绍金融大数据分析平台的架构设计和数据处理技巧。
架构设计：1. 数据采集层：金融机构需要从多个数据源采集数据，包括交易系统、业务系统、外部数据提供商等。
在架构设计中，应考虑采用分布式消息队列或流处理框架来实时接收和处理数据。
同时，应确保数据采集过程具有高可扩展性和高容错性，以应对数据量的不断增加和系统的故障。
2. 数据存储层：金融数据的存储要求高效、安全、可靠。
可考虑使用分布式文件系统或分布式数据库来存储数据，以实现数据的分布式存储和高可用性。
此外，应结合数据的特点和业务需求，选择适当的数据存储技术，例如关系型数据库、列式数据库或内存数据库等。
3. 数据处理层：金融大数据平台需要支持多种数据处理技术，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘等。
应选择适当的数据处理框架来实现这些功能，如Hadoop、Spark、Flink等。
另外，还可以使用机器学习和人工智能算法来进行数据分析和预测，以帮助金融机构做出更明智的决策。
4. 数据展示层：在金融大数据分析平台中，数据的可视化是非常重要的，可以帮助分析师和决策者更直观地理解数据。
可以使用BI工具或数据可视化库来设计和展示数据报表、仪表盘等。
数据处理技巧：1. 数据清洗：金融数据的质量直接影响到分析结果的准确性。
在数据清洗过程中，应注意处理缺失值、异常值和重复值等问题，并采取适当的处理策略，如删除、填充或插值等。
2. 数据转换：金融数据常常需要进行格式转换或归一化处理，以满足不同分析需求。
在数据转换过程中，应注意数据类型转换、单位换算、数据标准化等操作，保证数据的一致性和可比性。
3. 数据聚合：金融数据通常是多维度、多层次的，需要进行聚合操作才能得到更有价值的信息。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
金融大数据平台建设方案
二、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、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。
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。
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。
如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。
可视化平台等。
大数据平台架构介绍
为什么选择这样的大数据平台架构？作者：傅一平当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。
与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多的从业务的视角来谈谈关于大数据架构的理解，即更多的会问为什么要采用这个架构，到底能给业务带来多大价值，实践的最终结果是什么。
它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。
大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定的映射。
何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。
同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。
数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。
数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。
数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。
2023-大数据资源平台总体技术架构方案V2-1
大数据资源平台总体技术架构方案V2随着互联网技术的迅速发展和普及，我们每天都在产生大量的数据。
这些数据包括文本、图像、视频等等，每个人都能够产生数百兆甚至数G的数据。
虽然这些数据看似毫无关联，但是通过技术处理后，不仅有可能发现它们之间的联系，而且还有可能从中挖掘出我们需要的信息。
因此，大数据已成为服务于整个社会经济的重要资源之一。
为了更好地服务于整个社会经济，需要建立一个大数据资源平台。
大数据资源平台的编制和建设不是简单的技术问题，而是涉及政策、技术、人才等各个方面的问题。
下面将围绕“大数据资源平台总体技术架构方案V2”对其进行详细阐述。
一、基础架构层面设计基础架构层面是大数据系统的基本架构，需要考虑可扩展性，可维护性，可靠性等方面的问题。
大数据系统的基本架构可以分为以下3个子系统：数据存储子系统，数据处理子系统和数据服务子系统。
1.数据存储子系统数据存储子系统是大数据系统的核心组成部分，主要用于存储各类数据。
常见的存储方式包括分布式文件存储系统、分布式数据库和NoSQL 数据库等。
其中，分布式文件存储系统主要用于存储大量的非结构化数据，分布式数据库和NoSQL数据库则主要用于存储结构化数据。
2.数据处理子系统数据处理子系统主要负责对数据进行分析和处理。
它可以分为离线处理和实时处理两类。
其中，离线处理主要用于大规模数据的分析和处理，而实时处理则主要用于对数据进行实时监控和预测。
3.数据服务子系统数据服务子系统主要用于将处理后的数据提供给用户。
它可以提供各种类型的数据服务，如数据查询、数据分析和数据可视化等。
二、技术架构层面设计在技术架构层面，需要考虑大数据平台的数据处理能力、数据存储能力、数据安全性和数据挖掘能力等问题。
1.数据处理能力数据处理能力是大数据平台的核心能力，需要考虑其处理速度和处理规模。
目前，大数据处理框框架有Hadoop、Spark、Flink等。
不同的框架适合不同的需求，需要根据具体的业务需求来选择。
大数据分析平台总体架构方案
大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。
数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。
在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。
2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。
可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。
数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。
3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。
可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。
具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。
可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。
数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。
5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。
同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。
6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。
可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。
此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。
以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。
同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。
大数据分析平台规划设计方案
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感谢观看
。
05
大数据分析平台安全 保障设计
网络安全保障
网络安全策略
01
制定并实施严格的网络安全策略，包括访问控制、加
密通信、防火墙等，确保网络通信安全可靠。
安全审计机制
02 建立完善的安全审计机制，对网络流量、安全事件进
行实时监控和记录，及时发现并应对安全威胁。
漏洞管理
03
定期进行网络安全漏洞扫描和评估，及时发现并修复
D3.js
开源JavaScript库，可用于Web数据 可视化。
Seaborn
基于Python的数据可视化库，支持 绘制各种图表。
技术选型报告
报告内容应包括数据存储技术、数据处理技 术和数据可视化技术的选型理由、适用场景 和优缺点等。
报告还应评估所选技术的综合性能，以确保 满足大数据分析平台的业务需求和技术要求
故障处理
制定故障处理流程，包括故障报告、故障定位、故障修复和故障反 馈等环节，确保故障处理的及时性和有效性。
安全控制
设计安全控制流程，包括用户认证、访问控制、数据加密和安全审 计等环节，确保平台的安全性和稳定性。
监控与报警机制
性能监控
通过监控工具对平台性能进行实时监控 ，包括CPU使用率、内存占用率、磁盘 空间使用率等指标，以确保平台的高效 运行。
需求分析报告
报告内容
撰写一份需求分析报告，包括业务需求收集的结果、优先级评估的结果以及针对每个需求的详细描述 和建议。
报告呈现
以简洁明了的方式呈现报告内容，确保管理层和相关人员能够快速了解大数据分析平台的需求和规划 设计方案。
03
大数据分析平台架构 设计
架构设计原则
集团企业大数据治理分析平台建设方案
集团企业大数据治理分析平台建设方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认识逐渐增强，越来越多的企业开始关注和重视大数据治理分析平台的建设。
一个完善的大数据治理平台能够帮助企业快速发现数据的价值，提高决策的准确性，增强企业的竞争力。
下面是一个集团企业大数据治理分析平台建设的方案：1.平台架构设计-数据集成层：搭建数据采集、数据传输、数据清洗和数据集成等组件，实现对各种数据源的集成。
-数据存储层：构建数据仓库和数据湖，用于存储和管理大规模的数据。
-数据处理层：建立数据处理和分析的计算引擎，支持实时计算和离线计算。
-数据服务层：提供数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-数据安全层：搭建数据的安全管理系统，保护数据的安全性和隐私性。
2.数据采集与清洗-采用实时采集和批量采集相结合的方式，满足不同数据源的需求。
-设计完善的数据清洗和转换规则，确保数据的质量和准确性。
3.数据存储与管理-选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
-设计合理的数据模型和数据表结构，提高数据的存取效率。
-实施数据备份和容灾策略，确保数据的安全性和可靠性。
4.数据处理与计算- 选择适合业务需求的计算引擎和数据处理框架，如Hadoop、Spark 等。
-构建数据处理流程，实现数据的实时计算和离线计算。
-设计数据仓库和数据湖的数据调度和任务调度机制，确保数据处理的高效性和准确性。
5.数据服务与分析-开发符合业务需求的数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-建立数据分析和挖掘的模型和算法，提供高效和准确的分析结果。
-构建可视化分析平台，展示数据分析和挖掘的结果，支持用户自定义报表和可视化配置。
6.数据安全与隐私保护-实施数据的加密和脱敏措施，保护数据的安全性和隐私性。
-设计完善的用户权限管理和数据权限控制功能，实现对数据的合理使用和访问控制。
-建立数据的审计机制，监控数据的访问和使用情况，发现异常行为并及时处理。
企业级大数据分析平台架构设计
企业级大数据分析平台架构设计随着企业数据的越来越庞大，目前，企业级大数据分析平台已经成为企业非常关注和重视的一个重要部分。
企业在建设大数据分析平台时，需要具备良好的架构设计，以确保系统运行的高效性和稳定性。
本文将从以下几个方面进行论述。
一、大数据分析平台的架构设计考虑首先，我们需要考虑大数据分析平台的设计，以为整体的架构设计提供指导和建议。
在这一过程中，我们需要考虑的主要因素有：1.数据源和数据采集方案设计2.存储方案设计3.数据处理方案设计4.数据分析方案设计在这些方面，我们需要通过技术实现，将平台整合在一起。
具体来说：1.数据源和数据采集方案设计在考虑数据采集方案时，我们需要考虑数据源的多样性和数据量的多样性。
同时，我们需要优化采集方案，以确保采集效率和数据的完整性。
我们可以通过构建数据汇聚节点，将网络上所有可能的原始数据集中到一个位置进行统一的采集。
同时，我们可以考虑一些高效的数据采集技术，如流数据采集和批量数据采集技术，并提供数据完整性检查机制。
2.存储方案设计在大数据分析平台中，数据存储通常采用分布式存储方式。
在设计存储方案时，我们需要考虑扩容性和数据访问效率。
针对数据量增加情况，我们需要建立一个弹性的存储方案。
3.数据处理方案设计在设计数据处理方案时，我们需要考虑高速和低延迟的数据处理。
在数据处理时，我们可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark来进行数据处理。
4.数据分析方案设计在数据分析方案设计方面，我们需要考虑数据分析的灵活性和可扩展性。
我们可以建立一个多层次的数据分析模型，以便满足不同的分析需求。
同时，我们也需要建立一个良好的数据元数据，以支持数据模型的开发和管理。
二、大数据架构设计模式针对大数据架构的设计，我们通常使用分层设计模式。
这种模式允许我们将处理数据和使用数据的层分开。
在这种模式下，我们可以使用以下三个层次：1.数据处理层处理层主要用于处理大量的数据并将其转化为可用的数据形式。
2023-金融大数据平台建设方案-1
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。
大数据分析平台总体架构数据应用层功能架构图——PPT美化模板
2 数据增值类产品
城市大数据数据科学家根据自己 对业务需求的理解或者对市场的 判断，设计并运行模型，发掘数 据价值，并封装成商业产品
数据增值产品通常采用R语言和 BI工具实现，面向城市内外部用 户
大数据分析平台总体架构数据应用层功能架构图
提示：下载后内容可以直接编辑
5 高时效类分析应用
客户经理等最终业务人员针对当 实时分析类应用通常使用 前业务的发生（如：用户交易、 CEP、ESB等技术实现 用户访问日志），进行实时查询 、分析的应用4 历史Βιβλιοθήκη 询类应用1 管理分析类应用
针对公检法查询需求、内外部审 计需求和最终用户的历史交易查 询需求，以贴源存储的归档数据 为基础，实现的查询类应用
历史查询类应用通常使用BI 工具 或自主开发实现
3 沙盘演练类应用
业务人员根据业务需求或自己对 业务的理解，设计计算模型，准 备各类明细或汇总数据，导入模 型运算，验证业务结果
沙盘演练类应用通常使用R语言 在Hadoop分布式体系下实现
城市大数据 平台应用
管理分析类应用主要实现了社会 客户管理、运营管理、财务管理、 风险管理、监管信息披露五大分 析体系功能
2023-金融大数据分析平台总体架构方案-1
金融大数据分析平台总体架构方案随着互联网金融业的快速发展，现代金融机构要获得更多的利润，必须依靠科技创新，从而提高业务效率和客户体验。
因此，构建一套完善的金融大数据分析平台已成为互联网金融行业的一个趋势。
一、平台特点1.高可用性。
保证业务的24小时稳定运行，通过可视化的运行监控和报警机制，提高平台的稳定性和可靠性。
2.高性能。
平台采用分布式架构，提高计算效率和数据处理能力，同时优化算法和存储方式，降低系统内部的延迟和数据交互的复杂度。
3.高安全性。
平台数据严格按照金融机构的数据安全要求进行设计和部署，建立完善的权限管理和数据保护机制，防范数据泄露和其他安全风险。
4.高可扩展性。
平台的设计考虑到业务发展的需求，提供可扩展的架构设计和数据存储方案，不断优化平台的性能指标和用户体验。
二、平台架构方案1.数据采集金融机构通过不同的数据源，获取数据、存储数据，并进行数据清洗、分析。
因此，要实现数据采集，首先需要建立数据仓库，建立对主流数据来源的数据采集方案，以及采集到的数据的导入、处理、加工和存储方案。
2.数据处理数据处理模块通过离线计算、流计算、批处理等方式来处理数据，主要任务是利用数学模型、机器学习、数据挖掘等技术来完成数据的分析、建模和应用。
3.数据分析数据分析模块负责对业务数据进行分析，利用目标客户数据学习、用户行为分析等手段实现数据建模，并建立可视化显示，提供用户可视化的数据分析展示功能，以便业务人员和分析师利用数据来分析业务趋势、决策和业务管理。
4.数据应用数据应用是金融大数据分析平台的重要组成部分，其目的是通过对数据的有意义应用来增加业务价值，如提高客户服务、控制金融风险、增加机会等。
三、平台所应用的技术1.存储技术。
应用分布式数据库技术和分布式储存技术，以满足大量数据的存储和检索，高性能计算和分析等需求。
2.分析技术。
应用数据挖掘、机器学习等计算机技术来提取数据的最大值，以得出更加准确、完整并具有预测性的分析结果。
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议程
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金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融、人人贷 和保理等多种业务，积累了一定量的 业务数据，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预测等方面 ，提出了大量分析预测需求；
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现了 主要零售及金融业务系统 数据清洗、整合，为未来 金融集团数据平台提供了
丰富的数据源。
供应链金融系统
POP系统
统一定义BI 应用
统一规划分析方法 统一划分分析主题 统一设计数据模式 统一部署技术基础
外部非结构化数据 采购管理系统 其他业务系统
……
存在的问题
商城数据仓库累积数据没有充分利用 缺乏面向整个金融集团的统一、完整
的数据视图； 缺乏支撑金融集团日常业务运转的风
险评估体系； 缺乏金融集团客户360度视图，客户
行为分析和预测无法实现； 缺乏面向金融业务运营管理的关键绩
效指标体系； ……
数据平台、数据应用、数据管控……
数据 产Pa生ge 层7
大数据分析平台总体架构——数据产生层
源数据内容
内部业务系统产生的结构化数据
商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水…… 金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水……
企业内部非结构化数据
日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评……
企业外部数据
企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息……
源数据增量
在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据 商城和金融集团业务系统的数据
关注的内容
数据平台整体架构； 数据平台各层建设的标准； 较成熟的金融业数据模型； 数据质量治理； 元数据管理； 数据标准建设 数据整合； 数据应用建设； 数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！
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大数据分析平台建设目标
增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现 对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量 初始数据加载均采用全量模式
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大数据分析平台总体架构——数据交换层
传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储 库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能
度 监 控 告 警
数
据
内部用户
实时数 历史数 据查询 据查询
内部管理分析
应用集市数据区
客户管理 财务管理 风险管理
历
实
史
大数据区
时
归
数
档
待 社交媒体 处
据 区
数 据
处 理
用户评价
理 后
区
大 移动互联 大
数
数
据 访问日志 据
客户汇总 客户主题 零售数据
外部用户
用户访 问层
业务沙盘演练
数据增 值产品
数据应 用层
数据交换层设目标
数据服务层
保证数据在平台内高速流转 保证数据交换过程中不失真 保证数据交换过程中不丢失 保证数据交换过程安全可靠
数据区数据交 数据库数据交 大数据交换组
换组件
换组件
件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入 数据平台导出
临时区
临时区
ETL程 序区
云数据推送平台
商城系统
金融集团系统
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助 于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
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议程 1
3 4 5
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大数据分析平台总体架构
数据 IT人员
管控
平台
流程
数
调度
据 标
平台
准
流
程
调
数 据 管 控 层
数 据 质 量 元
流 程 调 度 层
集团决策层 集团职能管控层 各级业务操作层
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大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享
通过数据平台实现数据集中，确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的 前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值
2.加强业务协作
实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集 中和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协 作，并为企业级分析、交叉销售提供基础
外部 大数 据
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大数据分析平台总体架构——数据交换层NAS存储
Hadoop集群元 数据区
数据平台临时数 据区
存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件 系统元数据
集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在NAS临时数据区 金融数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时 数据区
通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行 前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分 析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100%
0%
2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 铁矿石 焦煤
3.促进业务创新
金融集团业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为金融 业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
……
沙盘演练数据区
增值产 品数据区
主
账户汇总 机构汇总 协议主题 产品主题
…… ……
题 数 据
数据计 算层
区
供应链数据
……
贴源数据区
……
大数据交换组件 数 据 安 全
企业内外部半结构化、非结构化数据
数据库数据交换组件
数据区数据交换组件
数据交换平台
数据交 换层
商城零售
供应链金融 人人贷系统
基金系统
……系统