金融集团大数据分析平台架构与演进

"京东金融大数据分析平台旨在解决金融行业在数据利用、风险管理、客户洞察以及业务创新等方面的挑战，构建一个全面、统一的数据视图。该平台的总体架构涵盖了大数据分析平台的综述、演进路线、一期实施重点，以及数据质量管理等多个方面。平台的核心目标是提升数据共享、流转能力，为集团决策提供强有力的支持。 大数据分析平台总体架构包括多个关键层次，如基础数据平台、数据应用、数据管控等。基础数据平台是整个架构的基础，负责数据的存储、清洗和整合，确保数据的质量和一致性。这一层还需要构建标准，比如数据模型的选择，以及元数据管理和数据标准建设，以便于数据的管理和理解。数据整合则涉及不同来源的数据融合，形成统一、完整的数据视图。 在数据应用层面，平台需提供自定义报表工具，允许用户根据业务需求定义行和列，生成多样化的报表。同时，BI（商业智能）分析工具用于支持集团决策层、职能管控层和业务操作层的决策，帮助业务人员进行协作和创新。例如，供应链金融系统、POP系统和其他业务系统的数据可以通过云数据推送平台进行清洗、整合，为决策提供实时、准确的信息。 数据质量管理平台作为附录部分，强调了数据质量的重要性，通过数据质量治理来确保分析结果的可靠性。此外，元数据管理记录了数据的生命周期信息，有助于理解和追踪数据来源。数据标准建设则规定了数据的命名规则、格式和定义，确保在整个组织内的数据一致性。 大数据分析平台的演进路线可能涉及逐步集成更多非结构化数据，开发更复杂的分析模型，以及提升自定义报表工具的功能。一期实施重点可能侧重于搭建基础架构，整合现有业务系统的数据，如供应链金融、人人贷和保理等，为业务创新和风险评估奠定基础。 平台建设预期带来多重收益：一是加强业务协作，通过集中和整合数据，促进不同业务部门之间的集成和协同；二是推动业务创新，利用详尽的数据进行多维度分析和挖掘，为新产品和服务的研发提供依据；三是提升建设效率，通过数据平台集中处理数据，降低系统间的重复工作，提高数据分析的效率。 京东金融大数据分析平台的构建是一项系统工程，涉及到数据的全方位管理，旨在通过数据驱动，提升金融集团的决策效率，推动业务的持续创新和发展。"