微軟銀行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案交流-文庫吧資料
2025-03-02 13:27本頁面
【正文】 nsumer engagement retention (DAUs MAUs) 4 Flexibly track and report on user generated events 42 Serving Stores Signal Collectors (Java/Scala) Data Warehouse (Hive) () Event Tracker (Scala) Mobile (ObjectiveC) Analytics Cubes (SSAS) Klout API (Scala) Search Index (Elastic Search) Registrations DB (MySql) Profile DB (HBase) Streams (MongoDB) Dashboards (Tableau) Perks Analyics (Scala) Monitoring (Nagios) Data Enhancement Engine (PIG/Hive) Partner API (Mashery) KLOUT大數(shù)據(jù) MS解決方案架構(gòu) Requirement Hadoop Hive BI Query Engines Capture store all data Yes No Support queries against detail data Yes No Support interactive queries applications No Yes Support BI visualization tools No Yes 43 Event Tracker Architecture 43 Warehouse Instrument Collect Persist Query Report Tracker API Scala, Log Process Flume Cube Analysis Services Klout UI Scala, AJAX UX SELECT { [Measures].[Counter], [Measures].[PreviousPeriodCounter]} ON COLUMNS, NON EMPTY CROSSJOIN ( exists([Date].[Date].[Date].allmembers, [Date].[Date].[20230519T00:00:00]:[Date].[Date].[20230602T00:00:00]), [Events].[Event].[Event].allmembers ) DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION ON ROWS FROM [ProductInsight] WHERE ({[Projects].[Project].[plusK]}) event_log tstamp string project string event string session_id bigint ks_uid bigint ip string json_keys arraystring json_values arraystring json_text string dt string hr string { project:plusK, event:spend, session_id:0, ip:, kloutId:“123456, “cookie_id:”123456, ref: type:add_topic, time:1338366015 } will be saved in HDFS at: /logs/events_tracking/20230530/0100 insights3:9003/track/{project:”plusK,event:”spend”, ks_uid:123456,”type:”add_topic} * COE Architect, plus Local Architect ( Ent. or Sol.) 演講完畢，謝謝觀看！ 。 數(shù)據(jù)被匯集至一個通用平臺，以方便以客戶為中心的數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析工具的使用。 150PB在線存儲數(shù)據(jù)、 30,000個數(shù)據(jù)庫和 35億個用戶登錄賬號。這使得客戶對于銀行的貸款依賴逐漸減小。 ? 銀行系電子商務(wù)開展不順利：整個銀行系的電子商務(wù)市場份額總共不到 2%。第三方支付企業(yè)使得客戶和銀行的關(guān)系進一步疏遠：本來是銀行自己的持卡客戶，銀 行卻根本不知道他們的購物明細，只能知道他們花了多少錢。 MAVIS“微軟研究院音視頻索引系統(tǒng) 目錄 大數(shù) 據(jù) 分 析挑戰(zhàn) 微軟解決方案介紹 大數(shù)據(jù)案例分享 銀行面臨大數(shù)據(jù)時代的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 小微企 業(yè)貸款市場逐漸被侵 蝕 ?語音識別引擎位于本地，便于訪問，識別速度較快。 ?設(shè)定語音引擎和識別上下文等內(nèi)容，配置本地訪問屬性。微軟推出的應(yīng)用編程接口 API，雖然現(xiàn)在不是業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，但是應(yīng)用比較廣泛。 HDP 海 量 大 數(shù) 據(jù)倉庫 25 Hive、 Sqoop 當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn) Warehouse 要求學(xué)習(xí)和掌握MapReduce技術(shù) 需要 IT人員將 HDFS 中的數(shù)據(jù)倒入數(shù)據(jù)倉庫或集市中，才能用于后繼的分析 HDFS (Hadoop) HDFS (Hadoop) —— 大量新技術(shù)需要學(xué)習(xí)掌握、周期長、見效慢 傳統(tǒng) BI EDW Connector for Hadoop ETL/ELT ? Hadoop：成本低、擴展性好、數(shù)據(jù)加載快、并發(fā)處理 強 ? EDW： SQL查詢執(zhí)行性能高，包括Adhoc、 OLAP、報表等 Hive ODBC Driver 26 基于 PolyBase的全方位數(shù)據(jù)整合能力 ? 穿越結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訪問 ? 數(shù)據(jù)庫和 Hadoop的混合分析支持 ? 透明的應(yīng)用訪問 Social Apps Sensor RFID Mobile Apps Web Apps 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)庫 文件系統(tǒng) HDFS 混合
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