金融大数据分析平台构建与实时分析探索

"该文档主要介绍了金融大数据分析平台的一期架构设计，涵盖了基础计算平台、数据交换平台、流程调度平台、管理分析平台和实时分析平台。此外，还讨论了金融集团在大数据分析平台建设中面临的问题、现有基础、建设目标以及预期收益。" 在金融领域，大数据分析平台的构建对于提升业务效率、风险管理和决策支持至关重要。本文档详细阐述了这样一个平台的一期架构方案，具体包括以下几个关键组成部分： 1. **基础计算平台**：基于Hadoop集群构建，旨在存储业务系统的明细数据，按照业务条线进行组织，提供贴源数据模型，便于后续分析。 2. **数据交换平台**：利用NAS集群作为数据暂存区域，通过业务数据交换组件实现业务系统每日增量数据的加载，而数据区数据交换组件则负责基础计算平台与管理分析平台之间的数据流动。 3. **流程调度平台**：自主研发的流程调度引擎，负责整个数据平台的任务调度和运行，确保数据处理的高效有序。 4. **管理分析平台**：由X86分析型数据库集群和BI软件组成，提供数据加工、管理和分析服务，以支持面向应用的业务需求。 5. **实时分析平台**：由高档X86服务器集群构建，能够处理高时效、高并发的实时或准实时分析需求，满足快速决策支持。 在当前金融集团的管理分析类应用建设中，存在诸如数据未充分利用、缺乏统一数据视图、风险评估体系不完善、客户360度视图缺失以及关键绩效指标体系不足等问题。针对这些问题，大数据分析平台的建设目标包括： - 统一制定分析目标和模型，划分分析主题。 - 设计统一的数据模式，规划分析方法，部署统一的技术基础。 - 强化数据质量治理，实施元数据管理，建设数据标准。 - 进行深度数据整合，推动数据应用建设。 - 优化软硬件环境，确保数据平台的稳定运行。 通过这些举措，大数据分析平台的建设预期能带来以下收益： - 加强业务协作，通过集中整合数据，促进各业务系统的集成和协同。 - 建立企业级视图，提供全面的决策支持，如产品、客户数据的统一视角。 - 提升数据共享与流转能力，支持前瞻性预测和分析。 - 支持各级业务用户，从集团决策层到业务操作层，实现定制化的报表工具和BI应用。 - 通过云数据推送平台，整合主要业务系统数据，为未来提供更多数据源。 总结来说，金融大数据分析平台的一期架构设计是为了解决现有业务挑战，通过构建统一的数据平台和BI应用，实现数据的高效利用，提升风险管理能力，促进业务创新和协作，最终为金融集团的决策提供强有力的支持。