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客户信息统一视图

近年来随着信息化银行建设的推动，部分银行通过引入外部数据源、深化推进客户信息质量治理，积极推进个人客户信息在各业务系统中的整合与共享，建立统一的客户信息视图，并基于该视图衍生出各专业系统的专业客户信息视图，推进客户信息视图在营销、信贷、风险控制、经营管理等领域的深化与应用，提升客户服务和经营管......
2018-05-09 阅读全文>>
数据资产视图之指标库

银行经营中要使用大量的统计指标，针对指标元数据信息，如果缺乏完整的业务管理流程，将会在应用中出现指标虽然多，但是可用性不高的问题。例如：缺乏指标的一致性管理，将出现同名异义指标、指标元数据信息不完整、指标积累越来越多、退出困难等问题。
2018-05-09 阅读全文>>
数据资产视图之数据地图

回答在银行大数据技术应用过程中，各类用户“数据是什么”“数据在哪里”“数据怎么用”的问题，银行应考虑针对数据信息构建面向用户视角、可视化、高效、智能、易用的“数据地图”服务，帮助用户对所关心的数据信息进行快速定位以及便捷快速地获取。
2018-05-09 阅读全文>>
数据资产视图

银行陆续建立了数据仓库等大数据基础平台，并依托大数据基础平台提供分析挖掘服务，支持业务人员在决策分析、精准营销、风险管理、客户服务等领域开展工作。
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现对此典型的流数据处理系统设计思路进行简要介绍

流数据处理系统主要作为交易系统的延伸，通过对交易数据的采集、存储、计算、分发、持久化等环节的快速处理，承担交易过程中涉及的风险控制、增值类数据加工处理服务，为客户营销、风险监控、客户服务等业务系统提供异步准实时交易信息处理和推送服务。
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流数据处理系统二

所谓流式处理技术，是针对流式数据的一种分布式、高可用、低延时、具有自身容错性的实时计算技术。它是根据一组处理规则来工作的工具。通过提取和分析来自各个系统的信息，解决企业监控和管理的各种问题。
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流数据处理系统一

随着互联网时代的不断发展，银行业务发生了巨大的改变，对大型银行现有的主机+开放平台系统架构的处理能力也提出了进一步的挑战。
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通过非结构化数据存储加工系统，可以做到

利用其提供PB级的数据存储，把商业银行业务产生的业务数据都存储下来，实现海量数据存储。
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非结构化数据处理系统

随着互联网的逐步发展，数据每天都在以惊人的速度增长，信息的种类也在不断地扩展。IBM公司的研究部门调查发现，全球大多数的信息是非结构化的，包括纸上的文件、报告、视频文件、音频文件、照片、传真件、信件等。由于内容的表现形式存在多样性，人们在对其进行管理和利用方面耗费了大量时间，所以迫切需要有效地将非......
2018-05-09 阅读全文>>
结构化数据处理系统三

在大数据时代下，要实施有效的精准营销、风险管控和经营分析，银行不仅要知道客户“做了什么”，而且要知悉“客户为什么这么做”，“客户的真实意向是什么”。
2018-05-09 阅读全文>>
结构化数据处理系统二

最早将数据分析应用于银行业务的是美国一家银行的信用卡部门，他们在20世纪70年代借助计算机技术将统计分析用于申请审核和风险控制。到20世纪80年代末期，数据仓库开始成为向银行决策人员和分析人员提供商业智能的工具。美洲银行是较早进行尝试并获得成功的先行者。20世纪90年代，随着财务分析在银行战略地位的不断演......
2018-05-09 阅读全文>>
结构化数据处理系统一

应当把那些新出现的、不可以预测的、大量存在的分析型负载从业务处理系统中剥离出来，采用专门的体系架构和设计来进行处理。数据分析和业务处理存在相当大的差异，以至于需要用具有不同体系结构的系统来分别处理它们，这就导致了数据仓库的出现。一个典型的数据仓库服务体系如图12-2所示。
2018-05-09 阅读全文>>
构建大数据服务体系

数据创造价值，信息引领未来。作为信息革命的新高潮，互联网和大数据技术改变了传统商业模式，也改变了消费者的习惯，甚至带来了商业理念和金融文化上的一系列变化。
2018-05-09 阅读全文>>
设立专门的大数据实验室或创新实验室

我国银行业将借鉴美国银行的经验，设立创新实验室或大数据实验室，实验室应包括业务、管理、科技、统计等各方面的人才。实验室统一负责大数据方案的制定、实验和推广。
2018-05-09 阅读全文>>
以持续改进的方式应用大数据

避免颠覆性创新银行的创新模式与互联网企业不同，属于持续改进型的创新模式。银行创新往往由监管政策变化、新竞争者出现、科技进步等外部原因引发
2018-05-09 阅读全文>>