金融集团大数据平台架构与预期效益探讨

大数据分析平台总体架构方案着重于金融集团内部的数据管理和分析，以解决现有业务面临的问题并推动业务发展。该方案主要包括以下几个关键部分： 1. **大数据分析平台综述**：首先，对大数据分析平台进行了概述，强调其在金融集团中的核心地位，以及它如何通过整合、处理和分析海量数据来支持决策制定。 2. **总体架构**：平台构建了一个全面的架构，包括数据平台的各个层级，如基础数据平台、数据整合层、数据应用层和数据管控层。这涉及到了硬件和软件环境的选择，以及标准化的数据模型和元数据管理，确保数据的一致性和准确性。 3. **数据整合**：针对商城数据仓库的问题，方案强调了数据整合的重要性，即将前台和后台、零售业务与供应链金融等业务系统的数据集中起来，形成统一的数据视图，消除数据孤岛。 4. **数据质量治理**：数据质量是平台成功的关键，因此，方案涵盖了数据质量的监控和治理措施，以确保数据的准确性和可用性。 5. **业务需求分析**：金融集团面临的挑战包括风险评估、客户行为分析和预测，以及关键绩效指标体系的缺失。通过建立360度客户视图，可以更好地服务客户并驱动业务创新。 6. **BI应用和分析工具**：方案提出了利用BI应用和分析工具，如自定义报表、多维度分析和数据挖掘，以提升决策支持和业务创新能力。例如，供应链金融系统、POP系统和其他业务系统通过云数据推送平台进行数据清洗和整合，为决策者提供了实时且有价值的信息。 7. **预期收益**：通过大数据分析平台的建设，预期将实现以下效果： - 提高业务协作：数据的集中和整合将促进供应链金融、人人贷和保理等业务系统之间的协同工作。 - 业务创新：基于高质量数据的分析支持创新策略，如客户服务和产品的个性化定制。 - 提升效率：通过数据一致性，简化数据获取和处理过程，加速业务决策过程。 8. **采购管理与效率提升**：采购管理系统也将受益于数据平台，能够更有效地监控部门业务运营情况，提高整体运营效率。 这个大数据分析平台方案旨在通过优化数据管理架构，解决当前数据孤岛和分析不足的问题，进而驱动金融集团的业务增长、决策质量和创新水平。