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数据增值不是空话大数据平台的作用如何发挥

文章出处:未知 网责任编辑:admin作者:admin 人气:发表时间:2018-08-16 15:25

  最近10年,几乎所有行业都或多或少受到大数据的影响,对数据具有强依赖的金融行业尤为明显。 不过,在这次技术赋能浪潮中,很多金融机构与企业在数据建设上依然比较落后,存在着以下诸多问题:

  ●普遍在数据增值上做得不足,大数据平台对洞察、决策及业务发展支持度不够。

  ●平台数据维度、多样性不足,对非结构化数据支持力度不足,影响分析结果的准确性。

  ●很多大数据平台功能单一、结构陈旧,自动迭代差、可扩展性较低,难以满足业务的更新、增长与需求的变化,无法很好地适应瞬息万变的信息社会。 这些问题的存在,有一些是技术迭代造成,有一些则是对大数据平台的认知偏差造成,即很多人在认识上还是把大数据平台理解为一个数据仓库,而没有认识到它真正作用与意义所在。 大数据发展到今天,已从简单的数据仓库演变成技术集成度极高的大数据平台,它已不仅仅是一个数据存储的仓库,而是一个整合、加工数据的智能生态系统。一个真正解决问题、发挥效用的大数据平台,具体作用必然体现在:

  ●协助企业实现业务持续增长,完成业务模式的优化与创新,满足大数据时代环境下的用户及业务需求。

  ●帮助企业提高运营效率、降低运营成本,最终提高竞争力。 明确了问题所在,知晓了作用与意义,那么,剩下要做的就是:如何进行大数据平台建设,什么样的大数据平台解决方案行之有效。 对此,排列科技的技术专家给出了一套十分完备的大数据平台解决方案一站式大数据综合平台。这套平台建设方案,不仅有效地解决了业已存在的上述问题,也充分展现了大数据平台应有的作用与发展的方向。 与业内各式各样的大数据平台相比,排列科技的解决方案有着以下优势:

  (一)一站式大数据综合平台 可选用HDP、CDH、TDH等不同的大数据平台技术,构建一站式大数据综合平台。平台系统完备度高,可处理结构化与非结构化等多种不同类型数据,实现从数据挖掘、存储、管理、分析到数据建模、监控、结构化输出等多个方面的统一。多维一体、实时分析、高效索引、动态共享,确保平台自动处理、灵活反应与智能执行的程度,以应对信息社会爆炸式的大数据处理需求。

  (二)全方位数据治理能力 通过多种算法选择、多种智能模型组合,实现自动化程度极高的大规模数据治理,涵盖数据模型化、数据分析、数据清洗、数据增值不是空话大数据平台的作用如何发挥出来?字段选择、数据验证、数据查询、数据转换、数据血缘分析、数据补录补全、数据修复、数据监控,全生命周期管理数据,为客户提供更便捷、灵活、准确地获得大数据资产的能力。

  (三)360度精准用户画像 对接内外数据源,用户信息标签化,通过全面收集与分析用户社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据,高效精准地抽象出一个用户的商业全貌,最终为企业提供足够的信息基础,帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息,提高获客精准度与降低获客成本。

  (四)可视化数据处理 通过数据结构化技术,建立可视化的数据查询与建模。可根据业务需求进行可视化自动建模,形成度量信息和关键业务指标现状的Dashboard(商业智能仪表盘),输出趋势图、流程图、柱状图、树状图、报表图等多种图形图表,真正帮助企业将数据转化成商业洞察与业务价值,驱动企业决策。

  (五)多维度分析模型 排列科技熟练地运用多种业务数据分析模型,总结出了数百种业务数据分析模型,范围涵盖信贷流程、风险控制与管理、业务产品线、资产评估与管理、市场营销与推广、内部后勤与管理、客户关系管理、绩效管理、财务管理等多个领域,可以根据业务领域的具体需求,提供不同类型的数据分析模型。

  (六)平台的高可扩展性 采用Hadoop基础技术,数据处理更快、量级更大,具有极高的可扩展性,可实现复杂的查询和分析,一个平台即能处理10GB到100PB的数据。 采用Fine BI商业智能技术,可实现系统数据输入模板、数据分析、数据展示的动态扩展,提高大数据性能,更自由地释放数据潜能。 排列科技大数据平台可提供多种算法选择、模型选择以及模型的自动迭代,将极大提高平台可视化自主建模能力。 采用工作流技术、批处理、机器学习等技术,可保证系统在数据分析与可视化上的高可扩展性,可自动传递文档、信息或是任务。 采用大数据实时流处理引擎,覆盖从传统数仓的T+1到T+0的数据处理能力,可实时分析,支持业务持续创新,体现了系统在业务方向的可扩展性。 平台采用分布式集群的方式,支持一键部署、扩容,可从系统应用服务层和数据服务层两个方面,提供强大的横向扩展能力,并能够高度容错,确保系统的整体稳定性。 总结而言,排列科技上述一站式大数据综合平台,是对目前金融行业数据难题的系统性解。

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