金融集团大数据分析平台架构与建设策略

大数据分析平台总体架构方案着重于构建一个全面且高效的解决方案，以应对金融集团在数据管理和分析方面的挑战。该方案包括以下几个核心组成部分： 1. **大数据分析平台综述**： - 本方案首先对大数据分析平台进行了概述，强调了其在现代金融集团中的重要性，尤其是在利用海量数据驱动决策和支持业务增长方面。 2. **总体架构**： - 架构设计注重数据平台的整体性，包括基础数据平台，如数据整合、数据标准建设、元数据管理等，确保数据的一致性和准确性。 - 数据平台分为多个层次，如数据平台层、数据应用层和数据管控层，以满足不同用户的需求，如决策层、职能管控层和业务操作层。 3. **演进路线**： - 提供了从早期到当前的演进路线，指出从初期的零售业务数据仓库，到如今包含供应链金融、人人贷和保理等多元业务的数据整合，反映了平台的逐步扩展和深化。 4. **一期实施重点**： - 针对初期建设，关键任务包括数据质量治理、数据应用开发（如BI应用）以及软硬件环境的优化，以期打造一个高效的数据基础设施。 5. **数据质量管理平台**： - 数据质量是平台成功的关键，附录中提及的数据质量管理平台旨在确保数据的准确性、完整性和一致性。 6. **金融集团现状分析**： - 当前的问题包括缺乏统一的数据视图、风险评估体系、客户360度视图和关键绩效指标体系，这些问题限制了数据分析的价值发挥。 7. **应用建设与需求**： - 商城的数据仓库已经整合了业务和管理数据，但仍有提升空间，特别是对于跨业务的分析预测需求。金融集团需要更强大的数据平台来支持业务人员的分析和创新。 8. **预期收益**： - 建设大数据分析平台的预期效果包括增强业务协作、推动业务创新、提高建设效率以及实现数据的统一共享，从而提升决策分析能力和数据流转效率。 9. **技术组件**： - 云数据推送平台负责数据清洗和整合，而采购管理系统则用于监控职能部门的业务表现。此外，还有自定义报表工具、BI分析工具、供应链金融系统和POP系统等。 10. **目标与功能**： - 平台目标包括统一处理非结构化数据，提供自定义分析模型，以及通过BI工具支持多维度分析和预测，以支持集团层面的决策。 大数据分析平台总体架构方案旨在通过构建全面的数据治理体系，解决当前金融集团的数据挑战，推动业务发展和决策优化。