银行业数据服务平台建设和数据分析应用

发布时间：2017-11-07 18:07

  本文关键词：银行业数据服务平台建设和数据分析应用

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【摘要】：随着我国银行业科技的发展,国内各大银行都完成了应用系统逻辑统一,数据高度集中,后线分析系统建设的需求也越来越强烈。但是银行各系统中信息也存在的标准不一、口径各异、数出多门、结果分散的局面,在确保数据安全可控的前提下,支撑全行经营管理决策、科学管理和引领业务变革,建设“全面、统一、共享”的基础数据服务平台变得十分重要。本文主要目标是解决银行业数据服务平台(为方便论述,后续本文简称基础数据平台)为什么建、怎么建、怎么用的问题,为银行基础数据平台建设提供方向和建议,下文也主要从这几个方面进行论述。首先,通过分析商业银行后线系统面临的问题,提出了基础数据平台建设目标,统一了基础数据平台的理解和定义;分析比较了DW(数据仓库),DM(数据集市),ODS(操作数据存储)等技术平台架构和建设模式的优缺点,针对作者所在银行系统建设情况和现实需求,明确了基础数据平台建设实施策略。分析了各商业银行基础数据平台技术架构、实施和应用情况,提出了我行基础数据平台技术架构构想。其次,在确定基础数据平台建设目标、策略和架构后,还需要解决的是基础数据平台建设具体关键技术。本文结合所在银行现有技术,研究了基础数据平台几种关键技术,重点研究了ETL,数据模型设计及实现,此外对元数据管理,BI工具展现、及并行处理等关键技术也进行了初步分析。最后,研究了聚类、分类、频繁模式挖掘(关联规则)、离群点检测(异常检测)等数据挖掘算法模式及在银行业应用场景。区别于传统数据分析和挖掘应用,以网络信贷为例从互联网、大数据和银行业务结合角度探索应用场景和大数据处理方案。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832;TP311.13

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本文编号：1153510