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银行业金融大数据服务平台项目

规划书

项目介绍

项目背景

银行业一直是一个数据驱动行业，数据也一直是银行信息化主题词。银行信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今伴随大数据技术飞速发展，银行信息化也进入了新阶段：大数据时代。

现在，国内银行都积累了海量金融数据，包含各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存放方式多样。不过这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过适宜预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发觉隐藏在其中潜在规律。而应用大数据分析技术，能够从海量、不完全一致、有噪声、含糊、随机数据中提取隐含在其中、人们事先不知道、但又是潜在有用信息和知识。银行能够利用这些信息和知识来提升金融业务服务效率和管理水平，银行关键业务也能从中取得巨大收益。

银行在大数据技术应用方面具备天然优势：首先，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在利用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大商业价值；另首先，银行在资金、设备、人才、技术上都具备极大便利条件，有能力采取大数据必威体育精装版技术。建立“金融大数据服务平台”，?能够经过对金融数据挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行精准营销、统一广告公布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多个金融服务。

业务需求

现在，银行客户对数据利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端：

对数据分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。

对数据分析仅作为专题统计分析结果输出，对于数据间因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作还未开展，数据关联分析能力不足。

统计分析侧重在事后数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生规律，以及前瞻性判断，数据预测性分析能力不足。

针对详细金融业务，大数据分析在以下方面有着迫切需求：

统一广告公布：现在金融行业客户在广告方面投入大、渠道多，但在确认真实效果、提供优化广告策略时却不能提供确切数据证据。亟需利用大数据技术在搜集各类型、各渠道广告公布数据基础上，提供可靠效果数据和优化策略提议。

精准营销：现在金融行业营销方式基本上还是粗放式，调查方式粗糙，分析原因简单，对过程控制力差，对客户和产品推广都缺乏针对性。亟需利用大数据技术来搜集详尽数据、科学分析原因、严格控制过程、并有针对性地面向客户和产品进行营销推广。

业务系统优化：现在金融行业对其业务系统客户体验效果、客户转化率缺乏准确数据支持，也无法分析详细原因。亟需利用大数据技术取得各业务、各步骤客户转化率，从而有针对性地改进业务流程，提升服务质量。

客户流失分析：对于怎样稳定留存客户、降低客户流失率，现在金融客户还无法准确分析客户流失原因，也就无从提出有效改进方法。亟需利用大数据技术在分析流失客户数据基础上，提出改进客户关系管理效率和水平有效提议。

风险分析：金融行业对自己客户和业务风险分析停留在初级阶段，缺乏全方面掌握和提前预防技术伎俩。亟需利用大数据技术取得存在较高风险客户群体及业务，作为对其进行重点监控和提前做好预防方法基础。

经过建设金融大数据服务平台，研发基于大数据分析统一广告公布系统、精准营销系统、业务体验优化系统、客户流失分析系统和风险分析系统，金融客户能够提升广告公布效果，提升营销针对性，优化服务质量，改进客户管理水平，预防风险冲击，进而为业务发展提供决议支撑，并促进相关领域构建新业务模式、服务模式。

项目范围

北京XXXX技术有限企业自主研发“金融大数据服务平台”，意在为金融行业客户提供包含数据采集、数据存放、数据预处理、数据挖掘、可视化展现、业务实现等全流程服务，以帮助客户实现各种金融业务。

数据采集

“金融大数据服务平台”首先需要搜集各种金融数据，它们可能是结构化，也可能是半结构化或非结构化；既可能来自银行内部各业务系统，也可能由外部提供；既能够是静态（如属性数据），也能够是动态（如行为数据）。而金融数据采集产品就是依照业务需要，将这些数据采集到“金融大数据服务平台”中。

数据存放

Hadoop集群经过将数据分配到多个集群节点上并进行并行处理，所以尤为适合对大数据存放和分析。Hadoop集群经过添加节点数量来有效扩展集群，所以具备极好可扩展性；Hadoop软件都是开源，也无须购置昂贵高档服务器，所以具备很好性价比。Hadoop集群将数据分片发送至多个节点保留，所以具备极高容错性。

数据预处理

采集到金融数据来自多个数据源，大多存在着不完整性和不一致性，无法直接用于数据挖掘或严重影响数据挖掘效率。所以在进行数据挖掘之前，经过使用数据预处理工具，灵活对原始数据清理、变换、集成等处理，能够降低挖掘所需数据量，缩短所需时间，并极大提升数据挖掘质量。

数据挖掘

数据