金融大數(shù)據平臺項目規(guī)劃(編輯修改稿)
2025-05-09 01:09 本頁面
【文章內容簡介】 功能。 本項目的 具體 業(yè)務目標包括 ： 精準營銷 ：綜合分析客戶行為特征信息和金融業(yè)務分類信息，可以得到客戶最有可能感興趣的業(yè)務以及業(yè)務最有可能的潛在客戶群，以此為基礎有針對性地開展營銷； 統(tǒng)一廣告發(fā)布 ：分析廣告效果分析信息，可以得到各類型、各渠道的最佳配置或薄弱環(huán)節(jié)，以此為 基礎改變廣告策略、提升廣告效果； 業(yè)務體驗優(yōu)化 ：分析客戶業(yè)務體驗信息、客戶流失信息，可以得到客戶在各業(yè)務、各環(huán)節(jié)的轉化率，分析流失原因，在此基礎上改進業(yè)務流程、提高服務質量，以提升客戶滿意度； 客戶 流失分析 ：綜合分析客戶行為特征信息、客戶流失信息及其它信息，得到客戶的全方面分析結果，在此基礎上改進客戶關系管理的效率和水平； 風險 分析 ：分析客戶屬性數(shù)據、風險分析數(shù)據，可以得到存在較高風險可能的客戶群體和業(yè)務信息，在此基礎上區(qū)分特別關注目標、制定預防措施，降低這些客戶和業(yè)務可能帶來的沖擊 。 四 . 技術方案 總體架構 “金融大數(shù)據服務平臺”由數(shù)據采集層、數(shù)據存儲層、分析挖掘層和業(yè)務應用層組成，總體框架如下圖所示： 金融大數(shù)據服務平臺項目規(guī)劃書 7 數(shù) 據 源傳 統(tǒng) 系 統(tǒng) 電 子 銀 行手 機 銀 行?數(shù) 據采 集 層動 態(tài) 采 集 S D K外 部數(shù) 據 源日 志 提 取 分 析 工 具外 部 數(shù) 據 導 入 工 具 其 它 數(shù) 據 提 取 工 具關 系 數(shù) 據 庫?數(shù) 據存 儲 層H a d o o p 集 群分 析挖 掘 層客 戶 行 為 特 征 模 型 精 準 營 銷 模 型業(yè) 務 體 驗 優(yōu) 化 模 型 客 戶 流 失 分 析 模 型業(yè) 務應 用 層精 準營 銷系 統(tǒng)統(tǒng) 一廣 告發(fā) 布系 統(tǒng)客 戶流 失分 析系 統(tǒng)?數(shù) 據 提 取 、 導 入數(shù) 據 預 處 理建 模 、 評 估可 視 化 展 現(xiàn) 、統(tǒng) 計 分 析 報 表風 險分 析系 統(tǒng)廣 告 效 果 分 析 模 型風 險 分 析 模 型業(yè) 務體 驗優(yōu) 化系 統(tǒng) 數(shù)據采集層 ：負責從各類數(shù)據源中提取、導入數(shù)據，主要產品包括：動態(tài)采集 SDK、日志提取分析工具、外部數(shù)據導入工具、其它數(shù)據提取工具等。 數(shù)據存儲層 ：負責將預處理后的數(shù)據進行存儲，主要由可進行橫向擴展的 Hadoop 集群構成，另外輔之以關系數(shù)據庫作數(shù)據中轉、元數(shù)據存儲、供某些軟件使用等用途。 分析挖掘層 ：負責金融數(shù)據經建模、挖掘、評估和發(fā)布，核心是實現(xiàn)兩類數(shù)據挖掘的算法和模型：一類是抽象的數(shù)學算法及模型，另一類是在此基礎上針對金融業(yè)務的專業(yè)算法和金融大數(shù)據服務平臺項目規(guī)劃書 8 模型。 業(yè)務應用層 ：負責將分析挖掘結果的可視化展現(xiàn)形式，集成到相應的金融業(yè)務系統(tǒng)中。 另外，在數(shù)據采集層和數(shù)據存儲層之間，由 ETL 工具負責數(shù)據預處理任務；在分析挖掘層和業(yè)務應用層之間，由可視化展現(xiàn)工具負責分析挖掘結果的可視化展現(xiàn)任務。 技術架構 “金融大數(shù)據服務平臺”的技術架構采用多層次形式，如下圖所示： 靜 態(tài) 數(shù) 據日 志 文 件? ?其 它 數(shù) 據C / S 應 用客 戶 端 數(shù) 據 采 集M a p R e d u c e日 志 分 析 、 提 取S q o o p關 系 數(shù) 據 庫 導 入? ?定 制 化 程 序其 他 數(shù) 據 采 集H D F S + M a p R e d u c eK e t t l e , ? ?數(shù) 據 抽 取 、 轉 換 、 加 載H i v e H B a s e? ?Z o o K e e p e r關 系 數(shù) 據 庫R 分 析 包 , S A S , ? ?分 析 挖 掘 模 型R 分 析 包 , S A S , ? ?分 析 挖 掘 算 法R 圖 形 包 ， ? ?可 視 化 展 現(xiàn)業(yè) 務 系 統(tǒng) 1 業(yè) 務 系 統(tǒng) 2 業(yè) 務 系 統(tǒng) 3? ?數(shù) 據 源數(shù) 據采 集 層數(shù) 據存 儲 層分 析挖 掘 層業(yè) 務實 現(xiàn) 層動 態(tài) 數(shù) 據 數(shù)據源包括各類動態(tài)數(shù)據（如行為數(shù)據）、靜態(tài)數(shù)據（如屬性數(shù)據）、日志文件以及其它數(shù)據等，可以是結構化的、半結構化的和非結構化的數(shù)據。 在 數(shù)據 采集層，各采集工具根據具體情況采用不同的技術實現(xiàn)方式，如對動態(tài)數(shù)據的采集，使用 C/S 架構的客戶端采集 SDK，對日志文件使用 MapReduce 方式的分析提取工具，對靜態(tài)數(shù)據按 Sqoop 方式從關系數(shù)據導入，對其它數(shù)據則使用定制化程序，等等。 金融大數(shù)據服務平臺項目規(guī)劃書 9 E
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