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數據資產視圖之指標庫

銀行經營中要使用大量的統計指標，針對指標元數據信息，如果缺乏完整的業務管理流程，將會在應用中出現指標雖然多，但是可用性不高的問題。例如：缺乏指標的一致性管理，將出現同名異義指標、指標元數據信息不完整、指標積累越來越多、退出困難等問題。
2018-05-09 閱讀全文>>
數據資產視圖之數據地圖

回答在銀行大數據技術應用過程中，各類用戶“數據是什么”“數據在哪里”“數據怎么用”的問題，銀行應考慮針對數據信息構建面向用戶視角、可視化、高效、智能、易用的“數據地圖”服務，幫助用戶對所關心的數據信息進行快速定位以及便捷快速地獲取。
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數據資產視圖

銀行陸續建立了數據倉庫等大數據基礎平臺，并依托大數據基礎平臺提供分析挖掘服務，支持業務人員在決策分析、精準營銷、風險管理、客戶服務等領域開展工作。
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現對此典型的流數據處理系統設計思路進行簡要介紹

流數據處理系統主要作為交易系統的延伸，通過對交易數據的采集、存儲、計算、分發、持久化等環節的快速處理，承擔交易過程中涉及的風險控制、增值類數據加工處理服務，為客戶營銷、風險監控、客戶服務等業務系統提供異步準實時交易信息處理和推送服務。
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流數據處理系統二

所謂流式處理技術，是針對流式數據的一種分布式、高可用、低延時、具有自身容錯性的實時計算技術。它是根據一組處理規則來工作的工具。通過提取和分析來自各個系統的信息，解決企業監控和管理的各種問題。
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流數據處理系統一

隨著互聯網時代的不斷發展，銀行業務發生了巨大的改變，對大型銀行現有的主機+開放平臺系統架構的處理能力也提出了進一步的挑戰。
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通過非結構化數據存儲加工系統，可以做到

利用其提供PB級的數據存儲，把商業銀行業務產生的業務數據都存儲下來，實現海量數據存儲。
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非結構化數據處理系統

隨著互聯網的逐步發展，數據每天都在以驚人的速度增長，信息的種類也在不斷地擴展。IBM公司的研究部門調查發現，全球大多數的信息是非結構化的，包括紙上的文件、報告、視頻文件、音頻文件、照片、傳真件、信件等。由于內容的表現形式存在多樣性，人們在對其進行管理和利用方面耗費了大量時間，所以迫切需要有效地將非......
2018-05-09 閱讀全文>>
結構化數據處理系統三

在大數據時代下，要實施有效的精準營銷、風險管控和經營分析，銀行不僅要知道客戶“做了什么”，而且要知悉“客戶為什么這么做”，“客戶的真實意向是什么”。
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結構化數據處理系統二

最早將數據分析應用于銀行業務的是美國一家銀行的信用卡部門，他們在20世紀70年代借助計算機技術將統計分析用于申請審核和風險控制。到20世紀80年代末期，數據倉庫開始成為向銀行決策人員和分析人員提供商業智能的工具。美洲銀行是較早進行嘗試并獲得成功的先行者。20世紀90年代，隨著財務分析在銀行戰略地位的不斷演......
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結構化數據處理系統一

應當把那些新出現的、不可以預測的、大量存在的分析型負載從業務處理系統中剝離出來，采用專門的體系架構和設計來進行處理。數據分析和業務處理存在相當大的差異，以至于需要用具有不同體系結構的系統來分別處理它們，這就導致了數據倉庫的出現。一個典型的數據倉庫服務體系如圖12-2所示。
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構建大數據服務體系

數據創造價值，信息引領未來。作為信息革命的新高潮，互聯網和大數據技術改變了傳統商業模式，也改變了消費者的習慣，甚至帶來了商業理念和金融文化上的一系列變化。
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設立專門的大數據實驗室或創新實驗室

我國銀行業將借鑒美國銀行的經驗，設立創新實驗室或大數據實驗室，實驗室應包括業務、管理、科技、統計等各方面的人才。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗和推廣。
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以持續改進的方式應用大數據

避免顛覆性創新銀行的創新模式與互聯網企業不同，屬于持續改進型的創新模式。銀行創新往往由監管政策變化、新競爭者出現、科技進步等外部原因引發
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制定與銀行整體戰略相融合的大數據戰略

要實現以上目標，準確地進行戰略決策、持續地推進和鼓勵創新、技術的創新利用是必不可少的。銀行將會從下面幾個方面來實現大數據的價值發現。
2018-05-09 閱讀全文>>