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金融機構基于大數據的數據分析平臺

方案簡介


  隨著金融行業的飛速發展和大數據技術應用領域的不斷擴大,構建大數據平臺對金融機構累積的數據進行分析、挖掘潛在數據價值,為金融機構提供了技術可行性。對金融數據進行大數據分析越來越成為金融機構未來發展的新方向。

  金融機構面臨的數據通常來自于多個不同業務系統,數據量大,來源分散,格式多樣。數據存儲、加工處理以及數據分析等需消耗較多資源,亟需對業務源數據進行統一的整合,將多業務部門分散進行的數據分析工作整合到統一的大數據平臺。

  為應對以上問題,有力挖掘業務數據價值,提高金融機構業務競爭力,我們為客戶提供基于大數據的數據分析平臺,滿足客戶對金融業務數據進行采集、清洗、存儲、數據計算、分析挖掘、圖形化展現等方面的需求,在風險控制、交叉營銷、客戶畫像等方面幫助客戶業務快速增值。


客戶價值


  * 業務數據全面整合:將業務系統的源數據統一接入大數據平臺,集中清洗、存儲等。

  * 構建模型指標,利用分布式計算優勢,批處理海量數據。

  * 利用大數據平臺對金融業務場景數據進行分析與主題挖掘,業務用戶也能輕松實現復雜數據分析,提高金融機構在核心業務方面的競爭力。

  * 對分析結果提供多種形式的圖表展現和用戶自定義樣式。


系統特色 


    * 多種可視化圖表

  數據分析的結果不僅僅是表格,還提供餅圖、柱狀圖、折線圖、儀表盤等形式,用戶可自定義選擇最佳圖形展示,可高亮關鍵點、線、塊等。

  * 強大的數據分析和加工能力

  系統提供足夠強大的數據加工、分析挖掘處理能力。

  * 支持多數據源采集

  支持數據庫、交易報文、日志、文件等不同格式的源數據采集,支持和覆蓋常見源數據的采集需求。

  * 構建指標模型

  針對業務邏輯自定義模型多指標,便于分析與數據挖掘。


系統功能


潤和金融機構基于大數據的數據分析平臺主要由以下功能模塊組成:

  * 數據采集接入模塊——支持常見多格式源數據解析、采集和接入。

  * 數據清洗存儲模塊——按要求對多格式數據進行ETL,并存儲到HDFS,為快速查詢提供支撐。

  * 模型構建與指標計算模塊——為業務部門提供定制化的模型,利用實時計算或離線批處理來進行模型指標加工。

  * 數據分析與挖掘模塊——圖形化拖拽實現數據分析和數據挖掘,支持用戶自主選擇和快速實現所需算法。

  * 結果展現模塊——將數據分析與挖掘的結果進行圖標展現,支持多屏、跨設備的兼容和數據共享。


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