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  • 大数据业务介绍

    随着大数据技术的日渐成熟,建造下一代大数据平台的需求逐渐提上日程,众多银行也已开始大数据平台或应用的建设工作。但由于存量数据总类庞杂,关系复杂,完全用大数据平台来取代目前传统企业级数据仓库的功能,目前来说在技术成熟?#21462;?#23433;全性等方面还无法满足要求。在此现状下,我们提出了‘统一数据架构’的整体规划。

    宇信的企业级新一代金融大数据平台的构建思想,不是在选择一款数据库产品?#21019;?#26367;传统的数据库,也不是在选择一种新兴的有特点的技术来解决或者克服以往技术不能解决的问题,而是在建立一种生态体系。在容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)、可变性(Variability)、真实性(Veracity)、复?#26377;?Complexity)、价值(Value)这些非凡的特性是我们构建平台的期望,构建一个能够适应企业现状,同时满足企业未来几年在复杂竞争条件下,能够以科技带来业务发展,以业务需求?#21019;?#36827;科技进步的新一代金融大数据生态服务体系是我们的主导思想。

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    大数据应用架构

    业务应用层
    • 渠道门户应用
    • 客户服务应用
    • 产品服务应用
    • 基础服务应用
    • 决策分析应用
    服务层
    • 统一数据应用服务域(洞察与决策分析平台)
    • 历史数据服务
    • 精准营销服务
    • 风险管理服务
    • 客户数据服务
    • 客户体验服务
    应用开发层
    • 统一数据存储管域(数据存储平台)
    • 数据分析
    • 数据挖掘
    • 数据推送
    • 数据导出
    计算与存储层
    • 统一数据存储管域(数据存储平台)
    • 应用数据区
    • 查询数据区
    • 分析数据区
    • 流处理数据区
    • 数据清洗
    • 数据转换
    • 数据校验
    • 数据整合
    应用开发层
    • 统一数据接入域(数据采集平台)
    • 银行内部数据
    • 客户行为采集数据
    • 外部第三方合作数据
    • 结构化+半结构化+非结构化

    大数据管理平台

    数据处理管理
    数据服务管理
    数据现状监控
    数据治理
    平台资源监控
    系统服务应用
    数据存储管理
    组件资源管理
    数据接入管理
    数据门户

    大数据功能地图

    系统管理
    • 用户管理
    • 权限管理
    • 参数管理
    • 系统数据?#20540;?#31649;理
    数据治理
    • 元数据管理
    • 数据?#20540;?#31649;理
    • 数据质量管理
    • 数据生命周期管理
    数据接入管理
    • 系统接入审批
    • 数据接入审批
    • 结构化数据接入管理
    • 半结构化数据接入管理
    数据服务
    • 同步查询服务
    • 数据实时推?#22836;?#21153;
    • 数据全文搜索服务
    • 异步数据导出服务
    组件资源管理
    • HDFS管理
    • HIVE管理
    • HBASE管理
    • YARN队列管理
    平台资源监控
    • 运行时平台资源监控
    • 系统资源(CPU,内存,网络,IO)
    • 组件资源监控(YARN\hive\hbase\stream)
    数据现状监控
    • 数据分析监控
    • 数据倾斜监控
    • 数据总量监控
    • 数据质量监控
    系统服务监控
    • 异步查询监控
    • 同步查询监控
    • 实时计算监控
    • 全文搜索监控
    半结构化数据接入管理
    • 数据导入管理
    • 数据检核管理
    • 数据预处理管理
    • 数据标准化管理
    • 数据加工流程管理
    数据存储管理
    • 集市区管理
    • 指标区管理
    • 主数据区管理
    • 数据?#26234;?#31649;理
    • 索引数据管理
    • 贴原数据区管理
    • 非结构化数据存储

    经典案例

    江西快三今天预测的好
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