1、议程大数据分析平台总体架构大数据分析平台演进路线大数据分析平台一期实施重点附录：数据质量管理平台金融集团管理分析类应用建设现状基本分析l商城数据仓库累积数据没有充分利用商城数据仓库累积数据没有充分利用l缺乏面向整个金融集团的统一、完整的缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图；数据视图；l缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系；评估体系；l缺乏金融集团客户缺乏金融集团客户360360度视图，客户行度视图，客户行为分析和预测无法实现；为分析和预测无法实现；l缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系；指标体系；ll商城已建
2、立面向整个零售业务的数据商城已建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；分析应用；l金融集团已开展供应链金融、人人贷金融集团已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求；，提出了大量分析预测需求；ll数据平台整体架构；数据平台整体架构；l 数据平台各层建设的标准；数据平台各层建设的
3、标准；l 较成熟的金融业数据模型；较成熟的金融业数据模型；l 数据质量治理；数据质量治理；l 元数据管理；元数据管理；l 数据标准建设数据标准建设l 数据整合；数据整合；l 数据应用建设；数据应用建设；l 数据平台的软硬环境数据平台的软硬环境l大数据分析平台建设目标外部非结构化数据统一制定目标和分析模型统一划分分析主题统一设计数据模式统一规划分析方法统一部署技术基础统一定义BI 应用自定义报表工具行列的简单定义方式多种格式报表集团决策层集团职能管控层各级业务操作层关注集团主要经营指标业务人员使用BI应用实现业务协作和创新BI 分析工具供应链金融系统POP系统其他业务系统云数据推送平台已实现了主
4、要零售及金融业务系统数据清洗、整合，为未来金融集团数据平台提供了丰富的数据源。通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力采购管理系统查看职能部门的业务经营情况大数据分析平台建设预期收益2.2.加强业务协作加强业务协作实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协作，并为企业级分析、交叉销售提供基础3.3.促进业务创新促进业务创新金融集团业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维
5、分析和数据挖掘，为金融业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件4.4.提升建设效率提升建设效率通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转变，提升相关IT系统的建设和运行效率5.5.改善数据质量改善数据质量从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性通过数据平台实现数据集中，确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值1.1.实现数据共享实现数据共享议程大数据
6、分析平台综述大数据分析平台演进路线大数据分析平台一期实施重点附录：数据质量管理平台大数据分析平台总体架构历史数据查询数据交换平台应用集市数据区商城零售供应链金融人人贷系统基金系统系统企业内外部半结构化、非结构化数据大数据交换组件数据库数据交换组件数据区数据交换组件数据计算层大数据区沙盘演练数据区数据应用层实时数据区客户主题协议主题产品主题业务沙盘演练数据增值产品 零售数据供应链数据增值产品数据区主题数据区 用户访问层客户汇总账户汇总机构汇总 社交媒体移动互联用户评价访问日志处理后大数据待处理大数据流程调度监控告警数据标准数据质量元数据数据安全流程调度平台数据管控平台流程调度层数据管控层数据产生
7、层数据交换层实时数据查询客户管理财务管理外部用户贴源数据区内部管理分析内部用户历史归档数据区IT人员风险管理大数据分析平台总体架构数据产生层l内部业务系统产生的结构化数据内部业务系统产生的结构化数据v商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水v金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，
8、如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水l企业内部非结构化数据企业内部非结构化数据v日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评l企业外部数据企业外部数据v企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息 源数据内容源数据内容l在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据
9、在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据l商城和金融集团业务系统的数据商城和金融集团业务系统的数据v增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现分析、对比源系统日志方式实现v对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量v初始数据加载均采用全量模式初始数据加载均采用全量模式源数据增量源数据增量大数据分析平台总体架构数据交换层数据交换层设计目标数据交换层设计目
10、标传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能保证数据在平台内高速流转高速流转保证数据交换过程中不失真不失真保证数据交换过程中不丢失不丢失保证数据交换过程安全可靠安全可靠数据区数据交换组件数据库数据交换组件大数据交换组件金融集团系统金融集团系统数据服务层外部外部大数大数据据商城系统商城系统Hadoop元数据云数据推送平台云数据推送平台数据平台导入临时区数据平台导出临时区NAS 存储ETL程序区大数据分析平台总体架构数据交换层NAS存储存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件系统元数据集团数据交
11、换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变化数据，暂存在NAS临时数据区金融数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时数据区数据平台ETL加工处理程序（数据压缩、数据加载、各数据数据处理等）统一存储在NAS集群指定目录，各接口服务器通过文件系统Link建立映射大数据分析平台总体架构数据交换层大数据交换组件l企业内部非结构化企业内部非结构化、半结构化数据，、半结构化数据，如：音频、视频、如：音频、视频、邮件、邮件、OfficeOffice文档文档、抵押品扫描件等、抵押品扫描件等l企业外部非结构化企业外部非结构化、半结构化数据，、半结构化数据，如：微博、贴吧、如：微博、贴吧、论坛、用户
12、点击流论坛、用户点击流、用户移动位置等、用户移动位置等l批量采集：大数据批量采集：大数据源以源以SFTPSFTP协议批量协议批量传输数据传输数据文件文件l在线访问：开发在线访问：开发JavaJava或或C C应用，调用应用，调用大据源大据源APIAPI，或以网，或以网络平台爬虫方式抓络平台爬虫方式抓取源系统非结构化取源系统非结构化、半结构化数据、半结构化数据l组件以实时和批量组件以实时和批量两种模式实现下列两种模式实现下列功能：功能：v数据采集数据采集v数据传输到数据交数据传输到数据交换平台（接口服务换平台（接口服务器）器）NASNAS指定目录指定目录v存储数据到数据平存储数据到数据平台大数据
13、区指定台大数据区指定HDFSHDFS目录目录l定时抽取用户访问定时抽取用户访问日志，加载到数据日志，加载到数据平台大数据区平台大数据区HDFSHDFS指定目录，指定目录，MRMR程序程序加工处理加工处理l开发网络爬虫程序开发网络爬虫程序，扫描用户微博，扫描用户微博，抓取用户微博内容抓取用户微博内容，社交圈信息，存，社交圈信息，存入大数据区入大数据区处理对象处理对象实现技术实现技术实现功能实现功能应用场景应用场景大数据分析平台总体架构数据交换层数据库数据交换组件l企业内部业务系统产企业内部业务系统产生的结构化数据，包生的结构化数据，包括两大来源：括两大来源：v商城零售业务数据，商城零售业务数据，
14、数据存储在数据存储在OracleOracle、SQLServerSQLServer、MySQLMySQL和和MongoDBMongoDB四类数据库四类数据库v金融集团互联网金融金融集团互联网金融业务数据，数据存储业务数据，数据存储在在MySQLMySQL数据库数据库lPerlPerl程序程序v数据采集，数据采集，调用调用PerlPerl文件模块相关文件模块相关函数，轮询指定目函数，轮询指定目录，获取数据文件录，获取数据文件v数据核查，数据核查，PerlPerl执执行文件级数据质量行文件级数据质量检查检查v数据加载，调用数据加载，调用Hive LoadHive Load数据命令数据命令，加载到数
15、据平台，加载到数据平台临时数据区的临时数据区的Hive Hive TableTablel组件以实时和批量模组件以实时和批量模式实现下列功能：式实现下列功能：v数据采集，轮询数据采集，轮询NASNAS集集群指定目录，获取数群指定目录，获取数据文件（据文件（LZOLZO压缩）压缩）v数据核查，对数据文数据核查，对数据文件进行质量校验件进行质量校验v数据加载，加载数据数据加载，加载数据到临时数据区到临时数据区l云数据推送平台连接云数据推送平台连接供应链金融系统数据供应链金融系统数据库，分析供应链金融库，分析供应链金融MySQLMySQL数据库日志，数据库日志，识别增量数据，存储识别增量数据，存储到金
16、融平台到金融平台NASNAS存储的存储的指定目录，金融平台指定目录，金融平台加载数据文件到数据加载数据文件到数据平台临时区平台临时区HiveHive表表处理对象处理对象实现技术实现技术实现功能实现功能应用场景应用场景大数据分析平台总体架构数据交换层数据区数据交换组件l数据平台计算层各数据平台计算层各数据区数据区v贴源数据区贴源数据区v主题数据区主题数据区v集市数据区集市数据区v沙盘数据区沙盘数据区v大数据区大数据区v归档数据区归档数据区lSqoopSqoop实现集市数据实现集市数据区与数据平台其他区与数据平台其他HadoopHadoop数据区的数数据区的数据交换据交换lHadoop Hadoo
17、p 命令、命令、HiveHive外部表、外部表、MRMR程程序实现数据平台序实现数据平台HadoopHadoop数据区间的数据区间的数据交换数据交换l组件以批量方式实组件以批量方式实现下列数据交换功现下列数据交换功能：能：v贴源数据区和主题数贴源数据区和主题数据区到集市数据区据区到集市数据区v大数据区到主题数据大数据区到主题数据区和集市数据区区和集市数据区v主题数据区、贴源数主题数据区、贴源数据区、集市数据区到据区、集市数据区到沙盘数据区沙盘数据区v各个数据区数据归档各个数据区数据归档l数据集市的数据按数据集市的数据按照据生命周期规划照据生命周期规划，统一将过期数据，统一将过期数据归档到历史数
18、据归归档到历史数据归档区档区处理对象处理对象实现技术实现技术实现功能实现功能应用场景应用场景大数据分析平台总体架构流程调度层批量处理流程l 批量数据处理由流程调度层部署的批量数据处理由流程调度层部署的自定义开发自定义开发WorkFlowWorkFlow组件调度运行组件调度运行l 整个流程主要完成如下工作：整个流程主要完成如下工作：1.1.获取业务系统结构化数据，存获取业务系统结构化数据，存入临时数据区入临时数据区2.2.获取企业内外部非结构化数据获取企业内外部非结构化数据，并进行结构化处理，存入主，并进行结构化处理，存入主题或集市数据区题或集市数据区3.3.按照贴源数据模型整合数据（按照贴源数
19、据模型整合数据（标准化、数据更新标准化、数据更新/追加）追加）4.4.按照主题数据模型整合数据并按照主题数据模型整合数据并生成汇总生成汇总5.5.数据加工计算后，结果交付到数据加工计算后，结果交付到数据集市，支持分析类应用数据集市，支持分析类应用大数据分析平台总体架构流程调度层实时数据处理流程l 实时数据处理强调的是实时或准实时获实时数据处理强调的是实时或准实时获取并处理数据，通常采取消息队列等技取并处理数据，通常采取消息队列等技术构建术构建“数据流数据流”l 整个处理流程由流程调度层部署的自定整个处理流程由流程调度层部署的自定义开发义开发WorkFlowWorkFlow组件调度运行组件调度运
20、行l 整个流程主要完成如下工作：整个流程主要完成如下工作：1.1.通过数据库数据交换组件获取增量通过数据库数据交换组件获取增量数据，加载到实时数据区数据，加载到实时数据区2.2.通过大数据交换组件获取非结构化通过大数据交换组件获取非结构化数据，并利用数据，并利用StormStorm处理数据，加处理数据，加载到实时数据区载到实时数据区3.3.针对实时数据区数据执行标准化处针对实时数据区数据执行标准化处理和贴源整合理和贴源整合大数据分析平台总体架构流程调度层归档数据处理流程l 数据归档的对象包括业务系统数据文件、贴源数数据归档的对象包括业务系统数据文件、贴源数据区数据、主题数据区数据、大数据区数据
21、和集据区数据、主题数据区数据、大数据区数据和集市数据区数据市数据区数据l 数据按照生命周期规划存储到归档区数据按照生命周期规划存储到归档区HadoopHadoop集群集群，归档后原数据区删除此数据，归档后原数据区删除此数据l 整个处理流程由流程调度层部署的自定义开发整个处理流程由流程调度层部署的自定义开发WorkFlowWorkFlow组件调度运行组件调度运行l 整个流程主要完成如下工作：整个流程主要完成如下工作：1.1.数据文件通过数据文件通过HDFSHDFS命令行命令行copyfromlocalcopyfromlocal进进行归档行归档2.2.贴源、主题和大数据区通过贴源、主题和大数据区通
22、过HDFSHDFS命令行命令行distcpdistcp或自定义开发的或自定义开发的MRMR程序执行归档程序执行归档3.3.集市数据区通过集市数据区通过SqoopSqoop或数据库提供的或数据库提供的HadoopHadoop集成技术（如：外部表）执行归档集成技术（如：外部表）执行归档大数据分析平台总体架构数据存储层l业务系统前日增量数据业务系统前日增量数据l缓存数据，支持后续缓存数据，支持后续ELTELT数据处理数据处理数据内容主要用途数据模型保留周期用户访问模式工作负载平台要求l贴源数据模型贴源数据模型l保存最近保存最近7 7天数据天数据l贴源数据区和主题数据区批量作业访问贴源数据区和主题数据
23、区批量作业访问l无最终用户访问无最终用户访问lI/OI/O敏感，连续小批量的数据抽取和加载敏感，连续小批量的数据抽取和加载l少量量数据使用少量量数据使用HiveHive的的LoadLoad命令，大量数据使用命令，大量数据使用MRMR程序程序l与主题区与主题区/贴源区贴源区/集市区构成一个集市区构成一个HadoopHadoop集群（集群（HiveHive）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问l无最终用户访问无最终用户访问lI/OI/O敏感，日终批量敏
24、感，日终批量ETLETLl以以ELTELT形式通过形式通过Hive SQLHive SQL执行执行l与主题区与主题区/贴源区贴源区/集市区构成一个集市区构成一个HadoopHadoop集群（集群（HiveHive）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l贴源数据模型贴源数据模型l不保存历史不保存历史l业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据l数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据临时数据区贴源数据区大数据分析平台总体架构数据存储层（续）l企业内外部非
25、结构化、半结构化数据企业内外部非结构化、半结构化数据l采集并存储数据，进行结构化处理，最终得到结构化数据采集并存储数据，进行结构化处理，最终得到结构化数据数据内容主要用途数据模型保留周期用户访问模式工作负载平台要求l数据按照数据按照HDFSHDFS文件存储文件存储l建议保留建议保留1 1年年l集市区集市区/沙盘区沙盘区/增值产品区增值产品区/主题区主题区/归档区批量作业访问归档区批量作业访问l少量高级业务人员进行大数据分析少量高级业务人员进行大数据分析lMapReduceMapReduce 分布式计算，半分布式计算，半/非结构化数据的结构化处理非结构化数据的结构化处理（包括文本检索、语义分词、
26、图像识别、音频识别等）（包括文本检索、语义分词、图像识别、音频识别等）l与主题区与主题区/贴源区构成一个贴源区构成一个HadoopHadoop集群（集群（HDFSHDFS）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l集市区集市区/沙盘区沙盘区/增值产品区增值产品区/主题区主题区/高时效区批量作业访高时效区批量作业访问问l业务人员执行历史数据查询业务人员执行历史数据查询lMapReduceMapReduce分布式计算，分布式计算，HDFSHDFS命令实现命令实现HadoopHadoop集群内归档，集群内归档，SqoopSqoop实现数据库归档，通过实现数据
27、库归档，通过HiveHive提供历史查询提供历史查询l独立的独立的HadoopHadoop集群（集群（HDFS+HiveHDFS+Hive）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l数据按照数据按照HDFSHDFS文件存储文件存储l数据文件按照数据区划分目录，建议保留数据文件按照数据区划分目录，建议保留7 7年年l其他各数据区历史数据其他各数据区历史数据l按数据生命周期规划归档平台过期数据，支撑历史数据查按数据生命周期规划归档平台过期数据，支撑历史数据查询询大数据区历史归档数据区大数据分析平台总体架构数据存储层（续）l业务系统历史明细数据业务系统历史明
28、细数据l打破业务条线整合数据打破业务条线整合数据数据内容主要用途数据模型保留周期用户访问模式工作负载可用性要求l第三范式模型第三范式模型l保留长期历史，需要根据主题细化保留长期历史，需要根据主题细化l主题区主题区/集市区集市区/沙盘区沙盘区/增值产品区增值产品区/归档区批量作业访问归档区批量作业访问l少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测lI/OI/O敏感，日终批量敏感，日终批量ETL ETL（合并、拉链、关联、汇总等等）（合并、拉链、关联、汇总等等）l以以ELTELT形式通过形式通过Hive SQLHive SQL执行，复杂处理使用执行，复杂处理使用MR
29、MR定制定制UDFUDFl与大数据区与大数据区/贴源区构成一个贴源区构成一个HadoopHadoop集群（集群（HiveHive）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l集市区集市区/沙盘区沙盘区/增值产品区增值产品区/归档区批量作业访问归档区批量作业访问l少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测lI/OI/O敏感，日终批量敏感，日终批量ETL ETL（连接、聚合、汇总等等）（连接、聚合、汇总等等）l以以ELTELT形式通过形式通过Hive SQLHive SQL执行，复杂处理使用执行，复杂处理使用MRMR定制定制
30、UDFUDFl与大数据区与大数据区/贴源区构成一个贴源区构成一个HadoopHadoop集群（集群（HiveHive）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l逆范式宽表逆范式宽表l依赖于集市数据需求依赖于集市数据需求l对主题数据预加工后的结果数据对主题数据预加工后的结果数据l针对应用需求进行数据预连接、预汇总，为集市提供数据针对应用需求进行数据预连接、预汇总，为集市提供数据主题数据区明细主题数据区汇总大数据分析平台总体架构数据存储层（续）l按沙盘演练需求，准备的明细或汇总业务数据按沙盘演练需求，准备的明细或汇总业务数据l为数据科学家的挖掘预测操作提供
31、数据服务为数据科学家的挖掘预测操作提供数据服务数据内容主要用途数据模型保留周期用户访问模式工作负载可用性要求l模型依赖于沙盘演练需求模型依赖于沙盘演练需求l在整个沙盘演练周期内保留在整个沙盘演练周期内保留l集市区集市区/沙盘区沙盘区/归档区批量作业访问归档区批量作业访问l少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测lI/OI/O敏感，终批量敏感，终批量ETL ETL（合并、拉链、关联、汇总等等）（合并、拉链、关联、汇总等等）l以以ELTELT形式通过形式通过Hive SQLHive SQL执行，复杂处理使用执行，复杂处理使用MRMR定制定制UDFUDFl独立的独
32、立的HadoopHadoop集群（集群（HDFSHDFS）l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l沙盘区沙盘区/归档区批量作业访问归档区批量作业访问l决策人员、管理人员、业务人员访问决策人员、管理人员、业务人员访问lI/OI/O敏感型，敏感型，BIBI工具提交的报表、查询、分析工具提交的报表、查询、分析SQLSQL命令和日命令和日终批量终批量ETLETL（汇总、聚集等操作，以（汇总、聚集等操作，以ELTELT形式通过形式通过SQLSQL执行）执行）l基于开放平台的完全无共享基于开放平台的完全无共享 MPP MPP 数据库集群数据库集群+内存数据库内存
33、数据库l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l维度数据模型维度数据模型l依赖业务需求依赖业务需求l面向企业内部管理分析类应用需求的汇总数据面向企业内部管理分析类应用需求的汇总数据l为客户、运营等管理分析主题和数据增值产品提供数据服为客户、运营等管理分析主题和数据增值产品提供数据服务务沙盘演练数据区应用集市数据区大数据分析平台总体架构数据存储层（续）l根据外部用户的数据使用需求数据平台加工计算的结果数根据外部用户的数据使用需求数据平台加工计算的结果数据据l为部署在数据平台上的企业内外部增值产品提供数据支持为部署在数据平台上的企业内外部增值产品提供数据支
34、持数据内容主要用途数据模型保留周期用户访问模式工作负载可用性要求l应用模型，依赖于用户业务需求应用模型，依赖于用户业务需求l依赖于依赖于用户业务需求用户业务需求l企业外部人员，如：京东客户企业外部人员，如：京东客户l通过自己部署在通过自己部署在PaasPaas平台上的应用访问平台上的应用访问lI/OI/O敏感型，敏感型，BIBI工具提交的报表、查询、分析工具提交的报表、查询、分析SQLSQL命令和日命令和日终批量终批量ETLETL（汇总、聚集等操作，以（汇总、聚集等操作，以ELTELT形式通过形式通过SQLSQL执行）执行）l独立的独立的PaasPaas平台，部署平台，部署HadoopHado
35、op集群集群l无单点故障，无单点故障，7 72424小时小时+非工作日有限停机非工作日有限停机l企业业务人员企业业务人员l高时效、高并发、高可靠性的联机交易类查询高时效、高并发、高可靠性的联机交易类查询lCPUCPU敏感，敏感，BIBI工具或业务系统高并发、高时效查询，以及准工具或业务系统高并发、高时效查询，以及准实时连续实时连续ETLETL处理处理+SQL+SQL批量处理批量处理l独立的内存数据库集群独立的内存数据库集群l无单点故障，无单点故障，3653652424小时不停机小时不停机l贴源数据模型贴源数据模型l依赖用户业务需求依赖用户业务需求l面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水
36、面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水l为实时获准实时分析应用提供数据服务为实时获准实时分析应用提供数据服务增值产品数据区实时数据区大数据分析平台总体架构数据存储层数据流数据集成层数据集成层操作型聚合数据临时数据区实时数据区实时数据区公共汇总数据主题明细数据结构化数据非结构化&半结构化数据沙盘演练数据区沙盘演练数据区实验室数据集市数据区集市数据区POP自营数据贴源数据区贴源数据区金融业务数据主题数据区主题数据区客户管理集市财务管理集市运营管理集市风险管理集市集市大物流系统数据供应链系统数据财务审计数据财务研发数据操作型明细据归档数据区归档数据区大数据区大数据区源系统数据文件贴源数据主题
37、数据集市数据高时效数据大数据增值产品数据区增值产品数据区大数据分析平台总体架构数据应用层l针对公检法查询需求、内外部审针对公检法查询需求、内外部审计需求和最终用户的历史交易查计需求和最终用户的历史交易查询需求，以贴源存储的归档数据询需求，以贴源存储的归档数据为基础，实现的查询类应用为基础，实现的查询类应用l历史查询类应用通常使用历史查询类应用通常使用BI BI 工工具或自主开发实现具或自主开发实现l客户经理等最终业务人员针对当客户经理等最终业务人员针对当前业务的发生（如：用户交易、前业务的发生（如：用户交易、用户访问日志），进行实时查询用户访问日志），进行实时查询、分析的应用、分析的应用l管理
38、分析类应用主要实现了集团管理分析类应用主要实现了集团客户管理、运营管理、财务管理客户管理、运营管理、财务管理、风险管理、监管信息披露五大、风险管理、监管信息披露五大分析体系功能分析体系功能l管理分析类应用通常采用套装软管理分析类应用通常采用套装软件和件和BIBI工具（工具（MicroStrategyMicroStrategy等等）实现）实现l业务人员根据业务需求或自己对业务人员根据业务需求或自己对业务的理解，设计计算模型，准业务的理解，设计计算模型，准备各类明细或汇总数据，导入模备各类明细或汇总数据，导入模型运算，验证业务结果型运算，验证业务结果l沙盘演练类应用通常使用沙盘演练类应用通常使用R
39、 R语言语言在在HadoopHadoop分布式体系下实现分布式体系下实现l金融集团数据科学家根据自己对金融集团数据科学家根据自己对业务需求的理解或者对市场的判业务需求的理解或者对市场的判断，设计并运行模型，发掘数据断，设计并运行模型，发掘数据价值，并封装成商业产品价值，并封装成商业产品l数据增值产品通常采用数据增值产品通常采用R R语言和语言和BIBI工具实现，面向企业内外部用工具实现，面向企业内外部用户户管理分析类应用管理分析类应用1沙盘演练类应用沙盘演练类应用3历史查询类应用历史查询类应用4高时效类分析应用高时效类分析应用5数据增值类产品数据增值类产品2l实时分析类应用通常使用实时分析类应
40、用通常使用CEPCEP、ESBESB等技术实现等技术实现大数据分析平台总体架构平台发展不同阶段对应应用工作负载复杂度大数据平台发展阶段划分操作为主阶段什么正在发生？动态数据仓库阶段 让正确的事情发生！分析为主阶段为什么会发生报表为主阶段发生了什么预测为主阶段将会发生什么？批量随机查询数据分析持续更新加载/短查询基于事件的动态触发数据量增长用户数增长查询复杂度增长ETL处理复杂度增长大数据分析平台总体架构管理分析类应用r 总账分析*资产负债表分析*损益表分析*现金流量表分析*财务指标分析r 盈利分析*机构贡献度*产品贡献度*客户细分贡献度*渠道绩效r 资产负债分析*主要指标报告，如：净利息收入、
41、净收入、净现值、市场价值等*头寸报告*现金流报告*风险价值（VaR）计算r 财务预算与计划*财务预算*财务计划执行监控*执行过程分析*年末财务计划执行分析r 预测与场景分析*业务规模预测*收益预测r r 领导管理驾驶舱r 机构绩效考核r 客户经理考核*客户经理工作量评估*客户经理服务客户收益评估r 产品绩效考核r 业务量考核*供应链金融业务*人人贷业务*保理业务*基金业务*其它中间业务*r 渠道成本与收益r r 风险监控报表/信息披露*流动性报表*利率敏感性报表*资本充足率报表*r 市场风险*市场风险暴露值*流动性管理、利率管理r 信用风险*信用风险暴露值计算*信用风险控制 （贷前控制、贷中监
42、控、贷后分析）r 操作风险*异常交易预警*后督差错检查*r 防欺诈/反洗钱*定义欺诈交易模型*可能性欺诈交易预警*欺诈交易分布分析r 全面风险管理r r 目前监管机构没有明确要求r 客户单一视图*公司客户信息管理*个人客户信息管理*同业客户信息管理r 目标客户搜索*重点客户*关怀客户*风险客户*异动客户r 客户细分*个人客户细分*公司客户细分r 客户行为分析*客户轮廓分析*产品交叉销售分析*百分比分析*渠道偏好分析r 营销活动管理*营销活动规划*营销活动定义*营销活动执行*营销活动苹果r 营销活动自动化*渠道接口与集成*流程自动化r 客户管理运营管理财务管理风险管理监管披露示例大数据分析平台总
43、体架构数据访问层l即席查询：即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看l多维分析：多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等l主动问题发现：主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警决策层管理层业务人员即席查询即席查询静态报表静态报表多维分析多维分析仪表盘仪表盘挖掘预测挖掘预测l仪表盘仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持l静态静态报表：报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等 lOfficeOf
44、fice集成集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方便、易用特性，降低用户使用难度问题发现问题发现Office Office 集成集成WebWeb服务服务l挖掘挖掘预测预测：使用专业的软件工具，通过数理统计等高级统计分析算法，分析结构化、非结构化数据，通过数据模型去挖掘隐藏在数据中的价值数据科学家业务系统lWeb Web 服务服务：将分析应用的功能发布为Web服务，注册在企业服务总线上，供其它业务系统或分析应用调用，获取分析结果多种展现形式满足各层级用户及应用系统使用需求大数据分析平台总体架构数据管控层金融数据管控体系涵盖组织架构、评价与考核、管控流程、管控平台组织架构、
45、评价与考核、管控流程、管控平台四个域。数据标准管理数据质量管理元数据管理工作流管理组织数据与信息标准化委员会数据管理人数据所有人数据生产人数据使用人IT 支持团队考核指标责任评价标准执行评价政策执行评价评价标准数据类型数据格式业务分类真实性定义及时性定义完整性定义技术元数据流程评价与考核流程考核指标建立/维护流程标准建立/维护流程组织建立/维护流程评价与考核业务含义一致性定义数据认责平台安全等级权限定义数据停用数据共享数据移动数据存储数据创建业务元数据管理元数据数据全生命周期数据安全管理数据标准数据质量元数据数据安全审计定义保留策略大数据分析平台总体架构数据管控体系内部运转机制管控组织q数据管
46、控委员会q数据所有人q数据认责人qIT支持q管控流程q数据接入流程q数据变更流程q数据授权流程q数据退役流程q标准/政策制定流程q评价考核流程q评价与考核q标准（数据标准、质量要求、安全要求）q遵守标准所需要的政策q政策与标准遵从考评定义qq数据产生者q数据使用者q流程支撑流程支撑制定管控平台工具支撑 明确了数据管控过程中的组织结构、角色、职责等。管控组织除了要负责制定数据标准、质量、安全等要求外，还需要负责制定管控的相关流程和评价考核指标等内容。考评制定 通过建立一些定性或定量的数据管控评价考核指标，去评估及考核数据相关责任人职责履行情况、数据管控标准及数据政策的执行情况等。规范了数据管控过
47、程中，各个环节日常任务处理的运作模式，例如数据定义如何变更、数据冲突如何协调等。采用专门的技术平台支撑管控流程的自动化，发布管控组织制定的一些相关标准和规范，及时反映管控过程中存在的一些问题等。管控综合管理q标准/规范管理q流程管理q考核仪表盘q元数据管理q业务元数据管理q技术元数据管理q管理元数据分析q数据质量管理q稽核规则管理q数据稽核q质量报告q工具支撑组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对各信息系统数据的管控。大数据分析平台总体架构数据管控组织l数据管控组织是数据管控体系中最重要的因素，它负责定义和管理业务数据
48、相关标准，制定数据管控组织是数据管控体系中最重要的因素，它负责定义和管理业务数据相关标准，制定遵寻标准所必须的政策，监测正在进行的数据管控行动。遵寻标准所必须的政策，监测正在进行的数据管控行动。l数据管控组织是否有完整与合理的角色定义、是否有高层领导的参与，是整个数据管控的成数据管控组织是否有完整与合理的角色定义、是否有高层领导的参与，是整个数据管控的成败的关键。败的关键。l典型的数据管控组织如下所示：典型的数据管控组织如下所示：数据管控负责部门岗位角色数据管控主导方信息管理委员会信息管理委员会 数据标准管理员数据质量管理员数据产生部门数据管控参与方业务协调人数据分析员数据主管数据使用部门业务
49、协调人数据分析员数据主管数据拥有部门业务协调人数据分析员数据主管数据管理部门运维组织实施项目组数据安全管理员数据管控经理元数据管理员大数据分析平台总体架构数据标准管理l消除一数多义，提升数据的唯一性、一致性，将逐步形成的数据标准纳入一个规范的管消除一数多义，提升数据的唯一性、一致性，将逐步形成的数据标准纳入一个规范的管理流程中，进行数据标准的更新、发布、使用监督等工作。理流程中，进行数据标准的更新、发布、使用监督等工作。l数据标准管理工作可以分为以下几个部分：数据标准建立和维护、数据标准执行、数据数据标准管理工作可以分为以下几个部分：数据标准建立和维护、数据标准执行、数据标准管理的考评。标准管
50、理的考评。数据标准建立和维护数据分类数据结构关键业务对象关键代码数据维度代码映射客户类数据标准产品类数据标准。类数据标准数据标准执行数据标准管理的考评定性考评定量考评数据标准分析报告数据标准理念推广归档系统ODS大数据分析平台总体架构数据质量管理l数据质量管理框架蓝图如下，其中数据质量提升是改进数据质量的手段和质量考评的目的数据质量管理框架蓝图如下，其中数据质量提升是改进数据质量的手段和质量考评的目的：v数据质量要求确认，根据业务要求制定和明确数据质量要求，同时也需要符合数据标准的要求；数据质量要求确认，根据业务要求制定和明确数据质量要求，同时也需要符合数据标准的要求；v数据质量考评，对数据质
