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1、”aa金融集团大数据分析平台总体架构一 。 商城已建立面向整个零售业务的数据 商城数据仓库果积数据没有充分利用 。 。 数据平台整体架构;仓库，整合了前台业务运营数据和后 。 。 缺乏面向整个金融集团的统一、完整 。 。 数据平台各层建设的标准;台管理数据，建立了面向零售的管理 的数据视图 *。 较成熟的金融业数据模型;分析应用; 。 缺乏支撑金融集团日常业务运转的风 。 。 数据质量治理;金融集团已开展供应链金融、人人贷 险评估体系; 元数据管理;和保理等多种业务，积累了一定量的。 。 缺乏金融集团客户360度视图，客户。 。 数据标准建设业务数据，同时业务人员也从客户管 行为分析和预测无法
2、实现; se。 数据整合;理、风险评级和经营规模预测等方面 。 。 缺乏面向金融业务运营管理的关键绩 。 。 数据应用建设; ，提出了大量分析预测需求; 效指标体系; *。 数据平台的软硬环境让 基础数据平台和B1应用建设是未来一段时间的重点!一通过数据平台和B1应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力统一制定目标和分 自定义报表工具SR 多种格式报表 1 分析工具 云数据推送平台已实现了主要零售及金融业务系统数据清洗、整合，为未来金融集团数据平台提供了丰富的数据深1. 实现数据共享2.
3、加强业务协作3. 促进业务创新通过数据平台实现数据集中，确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值 实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协 并为企业级分析、交叉销售提供基础金融集团业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为金融业务创新客户服务创新、产品创新等) 创造了有利条件 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基础;| 改变现有系统数据来源多,数据处理复杂的现状，实现应用系统建设
4、模式的转变， 提升相关上系统的建设和运行效率从中长期看，数据仓库对人金融集团分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性 齐户汇总 账PG | hfSC忆|。客户主题 | 协议主题 | 产品主题 | 内部业务系统产生的结构化数据* 商城日常办信业务处理过程中产生的结构化数据，存健在关系型数据库中，如，供应商信息、洒购信息，商品信息、销售流水-* 金融过团日党业务处理过程中产生的缚构化数据，存健在关系型数据库中，如，客户信息、王户悄息，人金融产品信息、交易流水企业内部非结构化数据日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存傍形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评企业外部数据* 企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规，论坛等互联网信息、地理位置等称动信息、抽等交游体信息 在本次项目实施中将采 以增量为主、 让 se 大 有DOTT* 对于无法通过上入方式著反二最的入系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增生* 初娩数据加载均采用全量模式 这 不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能 保证数据在平台内高速流转 保证数据交换过程中不失真 保证数据交换过笠中不委生-一一一二十-号)保证数据交换过程安全; 有要和的
