"该文档是关于2022年大数据分析平台的总体架构方案,旨在解决金融集团在数据利用、风险管理、客户分析等方面的问题,通过构建数据平台、数据应用和数据管控来提升业务效率和创新能力。"
大数据分析平台是当前企业,特别是金融集团,应对海量数据挑战的重要手段。该平台的建设涵盖了多个方面,首先是**大数据分析平台综述**,它强调了当前金融集团面临的问题,如数据未充分利用,缺乏统一的数据视图,风险评估体系不完善,客户分析和预测能力有限等。这些问题表明,集团需要一个全面的数据分析平台来整合、管理和分析数据。
**大数据分析平台总体架构**设计的核心在于构建一个能够支持集团日常业务运转和决策的框架。这一架构通常包括基础数据平台、BI(商业智能)应用、数据管控等多个层面。基础数据平台负责数据的存储、处理和清洗,而BI应用则用于生成报告和仪表板,以供决策者参考。数据管控则涉及到数据质量、元数据管理、数据标准和数据整合,确保数据的准确性和一致性。
**大数据分析平台演进路线**可能涉及逐步升级现有的数据仓库,整合供应链金融、人人贷、保理等业务的数据,同时引入数据挖掘技术,以便对非结构化数据进行深度分析。此外,平台还应考虑自定义报表工具,以满足不同用户的特定需求。
**一期实施重点**可能包括数据质量管理平台的建设,确保数据的准确性、完整性和时效性。同时,需要建立金融集团客户360度视图,这可以通过收集和分析来自不同业务系统的客户行为数据来实现。此外,还需要构建关键绩效指标(KPI)体系,以衡量业务运营的效果。
**数据应用建设**是提升业务协作和创新能力的关键。通过构建统一的BI分析工具,集团的各个层级都能获取到所需的经营指标信息,从而促进跨部门的协作。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和整合,为集团提供丰富数据源。
**大数据分析平台建设预期收益**主要包括:一是加强业务协作,通过数据集中和整合,形成企业级视图,推动业务集成;二是促进业务创新,利用详细数据进行多维度分析和挖掘,推动产品和服务的创新;三是提升建设效率,减少因数据来源复杂导致的系统开发时间和成本。
这个大数据分析平台总体架构方案旨在通过构建一个高效、灵活且全面的数据基础设施,为金融集团提供强大的决策支持,推动业务的持续优化和创新。