金融集团大数据平台架构：整合与创新的关键

JD大数据平台总体架构-20170227是一个关于金融集团内部大数据分析平台的详细讨论，该文档主要关注于平台的设计、实施和预期效益。以下是主要内容的详细解析： 1. **大数据分析平台总体架构**：文档首先概述了大数据分析平台的整体设计，包括其核心组成部分，如基础数据平台、数据整合、数据应用和数据管控。这涵盖了数据平台的物理架构，如数据仓库、数据处理层、分析层以及可能的云计算环境。 2. **架构演进路线**：文章探讨了平台从初期到成熟的发展路径，强调了从简单的数据仓库向统一、完整的数据视图转变的重要性，以及数据标准化、模型化的过程。 3. **一期实施重点**：重点关注了初期阶段的实施要点，包括数据质量管理平台的建设，以及如何解决商城数据仓库数据利用不足的问题，如缺乏统一视图、风险评估体系和客户行为分析工具。 4. **数据质量管理与治理**：文档强调了数据质量治理的重要性，包括元数据管理和数据标准建设，确保数据的准确性、一致性以及可用性。 5. **数据整合与应用**：平台致力于整合来自供应链金融、人人贷、保理等多个业务系统的数据，建立集团级别的数据视图，以便于跨部门协作和业务创新。 6. **BI应用与报表工具**：通过自定义报表工具，不同层级的用户（如决策层、职能管控层和业务操作层）可以方便地获取关键业务指标，进行数据分析和预测，推动业务决策。 7. **云数据推送平台**：已经实现了与主要业务系统的数据清洗和整合，为大数据平台提供了丰富的数据源，有利于未来的数据共享和分析。 8. **预期收益**： - **业务协作与集成**：数据平台有助于集中分散的数据，促进业务系统之间的协作，创建企业级数据视图，提高业务集成效率。 - **业务创新**：通过数据挖掘和多维分析，为金融业务创新，如客户服务和产品创新，提供了数据驱动的基础。 - **建设效率提升**：通过数据平台，数据标准化和一致性得到保障，减少了重复建设和维护成本。 该文档揭示了京东金融集团在2017年的大数据平台建设策略，旨在通过构建统一的大数据共享和分析平台，优化业务流程，提升决策支持，并驱动业务创新。同时，它也反映了当时金融业对数据质量和应用价值的日益重视。