京东金融大数据分析平台架构升级与应用挑战（v100827）

京东金融大数据分析平台总体架构v100827.ppt是一个专注于金融集团大数据处理和分析的关键文档，它详细探讨了平台的设计、演变过程以及面临的挑战和解决方案。该报告主要包含以下几个关键部分： 1. **大数据分析平台综述**：首先介绍了大数据分析平台的概览，强调了其在金融集团中的核心地位，以及其在提升业务效率、决策支持和风险管控等方面的重要作用。 2. **总体架构**：深入解析了平台的整体设计架构，可能包括数据采集、存储、处理、分析和展示等模块，展现了如何通过集成商城的数据仓库和后台管理系统来提供全面的数据视图。 3. **演进路线**：展示了平台的发展历程，可能包括从早期的单个业务数据仓库到支持全集团统一视图的演进过程，反映了技术迭代和业务需求的变化。 4. **一期实施重点**：阐述了项目初期的重点工作，如数据整合、风险评估体系的建立、客户360度视图的构建，以及关键绩效指标体系的设立，这些都是为了满足业务部门对数据分析和预测的需求。 5. **数据质量管理平台**：作为附录，这部分可能讨论了如何确保数据的准确性和一致性，对于大数据分析平台来说，数据质量是至关重要的。 报告中提到的问题主要包括： - 商城数据仓库的潜力未被充分挖掘，需要更有效地利用数据资源。 - 缺乏集团层面的统一数据视图，阻碍了跨业务领域的协同和决策。 - 风险评估体系不完善，不能有效支持日常业务运行和风险管理。 - 客户画像和行为分析缺失，影响了个性化服务和预测性分析。 - 关键业务性能指标体系尚未建立，难以量化业务运营效果。 随着集团业务的扩展，特别是供应链金融、人人贷和保理等新业务的发展，数据需求变得更为复杂，业务人员对数据分析能力的需求日益增长。因此，京东金融大数据分析平台不仅要解决现有问题，还需要不断升级和优化，以适应未来的发展需求。 在整个架构中，数据平台、数据应用、数据管控等概念占据了核心位置，这表明数据驱动的决策和业务优化是整个平台设计的核心理念。同时，与B（可能是Business，即业务）的结合，意味着平台的最终目标是通过数据分析服务于金融集团的各个业务板块。