行业背景

21世纪金融业对信息化工作前所未有的重视,众多金融机构都建立起数据平台,形成金融机构网络和垂直业务体系,实现金融数据大集中,拥有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度快4大特点。

金融行业对数据存储要求非常高,每天都会产生大量的交易数据,包括银行、证券、保险等各个金融领域都会产生大量的数据。这些数据都会存放在交易系统当中,如何处理每天产生的大数据,进行科学的分析处理,挖掘隐藏在数据内部各种有价值的关联,并及时提供决策支持,成为摆在金融业面前的新课题。

解决方案

针对金融行业大数据分析的特点,引入大数据平台架构,实现对海量的银行数据、证券数据、保险数据的自动化、高能效、虚拟化和标准化的存储和管理,保证金融行业海量交易数据的安全性、可靠性和高效的运营。

金融行业大数据总体系统架构分为五层, 分别是数据层,存储层,计算层,模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分,为上层应用提供数据支撑。

方案价值

金额行业当前面临的跨行业数据共享的问题与挑战。金融行业大数据解决方案能全面整合金融数据,具备全面的安全保障、强大的数据计算性能、先进的智能分析、便捷的协作分享等特性,充分发挥出金融大数据的价值。在客户深度分析,市场新业务开发,传统业务运营方面,具有高性价比,易于管理和扩展等特性,效果显著,为金融机构理解客户金融需求,把金融需求转化成金融产品,促建业务快速稳健的发展。

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