大数据+金融行业智能分析解决方案

2.数据管理技术：包括关系型和非关系型数据管理技术、数据 融合和集成技术、数据抽取技术、数据清洗和转换等技术。金 融行业对数据的实时处理能力要求非常高，彩讯金融大数据解 决方案内置ETL服务子系统与ETL配置工具，支持从文件，DB、 数据流中导入数据。 灵活的进行数据转换配置和任务配置。
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金融行业大数据架构
数据层 存储层 计算层 模型层 应用层
金融行业大数据总体系统架构
数据层
存储层
计算层
模型层
应用层
金融行业大数据总体系统架构分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。
金融行业大数据总体系统架构
针对金融行业大数据分析的 特点, 引入大数据平台架构， 实现对海量的银行数据、证券 数据、保险数据的自动化、高 能效、虚拟化和标准化的存储 和管理，保证金融行业海量交 易数据的安全性、可靠性和高 效的运营。
金融行业大数据优势
数据分析 数据管理 数据处理 数据可视化
金融行业大数据优势
金融大数据解决方案在数据分析、数据管理、数据处理、数据可视化 等重要技术上具有优势
数据分析
数据处理
数据管理
数据可视化
1.数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术， 主要应用在用户信用分析，用户聚类分析，用户特征分析，产 品关联分析，营销分析等方面。由于金融系统安全性、稳定性
3.数据处理技术：包括分布式计算技术、内存计算技术、流处
理技术。金融数据的海量增长使得企业需要通过新型数据处理 技术来更有效的利用软硬件资源，在降低 IT 投入、维护成本和 物理能耗的同时，为金融大数据的发展提供更为稳定、强大的 数据处理能力。 彩讯金融大数据解决方案包含Rich Hadoop分 布式计算框架和Rich Streaming流计算框架，同时集成了hive、 hbase等成熟的开源组件。
大数据的优势
用大数据手段，可以把金融机构在分于各个系统当中的运营数据进行汇总、 交叉分析使得整个运营效益进行大大的提升。
运营效率方面，对金融公司来说，整个公司运营效 率也是具有大量价值，可以降低成本，使金融机构 后台能及时得到稳定、平稳的支持。
盈利方面，通过对用户的分类和信用能力 分析，可以改善用户服务，也能大大提升 金融机构的盈利水平。
针对最底层的交易数据进行全面的模式 识别、分析，使得整个风险分析能力和 效率大大提升。
金融很多业务系统
基于金融很多业务系统都已经构建，包 括BI、信息分析，这些仍然可以在大数 据平台上继续实施，而且比传统方法更
有效率。不仅可以降低数据整合工作量
，把这些相对昂贵的工作放到更有效、 更高效、性价比更高的大数据Hadoop 上来进行，可以更大程度上降低原来对 于基于主机昂贵的独立系统要求，同样 使数据可以运行在基于英特尔X86平台 上，提高效率降低成本。
RichData金融行业大数据
智能分析解决方案
金融行业大
金融行业大
金融行业大
金融行业大
数据概述
数据架构
数据优势
数据价值
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金融行业大数据概述
数据量大 存储量大 速度快 价值密度低
金融行业大数据背景
进入21世纪，中国金融 业对信息化工作前所未有的 重视，众多金融机构都建立
起了自己的数据平台，形成
#存储量需求大
第五个特点是系统对数据存储要求非常高， 特别是在像中国人口很多的国家来说，每 天都会产生大量的交易数据
真实性
第六个特点是大数据的真实性要强， 要有极大的代表性。
传统的BI处理手段
传统的BI处理手段，深度上有限制。例如数据分析，希望细化到每笔交易的查 询、分析，对于数据的处理计算能力和计算的深度、广度要求都非常高，原有 数据分析速度限制等原因做不到。
分析型XML 和 olap4j 的接口技术规范。实现了从 SQL 和其它
数据源读取数据，在内存缓冲区中生成集合数据。
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金融行业大数据价值
数据量大 存储量大 速度快 价值密度低
• 金额行业当前面临的跨行业数据共享的问题与挑战。彩讯金融行业大数据 解决方案能全面整合金融数据，充分发挥出金融大数据的价值，在客户深 度分析，市场新业务开发，传统业务运营方面，具有高性价比，易于管理 和扩展等特性，效果显著，为运营商理解客户金融需求，把金融需求转化 成金融产品，促建业务快速稳健的发展。
金融大数据的价值 在客户深度分析
市场新业务开发
传统运营业务方面
具有高性价比
易于管理和扩展等特 性
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THANKS 感谢聆听
了金融机构网络和垂直业务 体系，实现了金融数据大集
中。
金融行业大数据特点
数据量大
第一个特点是数据量大，一般达到 PB 级。
类型多
第二个特点是类型多，如非结构化数 据、半结构化数据、流数据等。
价值密度低
第三个特点是价值密度低，有用的数 据含量少。
处理速度快
第四个特点是处理速度快，要求系统 在短时间内做出响应。
和实时性要求比较高，也大数据计wk.baidu.com处理能力也要求非常高。
彩讯金融大数据解决方案内置自主开发的函数模型库，除包含 常用的统计分析算法外，还内置了多种常用数据挖掘算法及分
析模型。插件式的函数模型库，可动态增加新算法模型。同时，
还提供行业分析模型及类似BI的分析和展示工具。
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4.数据展现技术：包括可视化技术、历史流展示技术、空间信 息流展示技术等。主要用于金融产品健康度监视，产品发展趋 势监视，客户价值监视，反洗钱反欺诈预警等方面。金融数据
种类多样，相关统计指标复杂，需要大力发展数据展现技术，
提高金融数据的直观性和可视性，从而提升金融数据的可利用 价值。用java语言开发支持 MDX（多维表达式）的查询语言 、