商业银行~大数据建设规划
XX银行大数据建设规划
一、项目背景
随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。
我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。
二、建设目标
以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据
资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。
（一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构
构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。
（二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新
建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。
（三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力
结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。
三、发展趋势
近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达
到938T、1688T、3125T、5313T 和3938T。Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。
（一）同业案例情况
国领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。
（二）业务应用场景
大数据技术在银行业的应用围包括：客户洞察、营销支撑、风险管控和营运优化等领域。
客户洞察
分析用户的各种数据，包括语音、网络的监控录像、商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方履约行为等多方面信息，从而实现对客户进行分类和服务。对现有CRM系统中的客户分
层的数据要素进行延伸。
●营销支撑
实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。
社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和行为，并有针对地开展相关营销活动。
事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，如换工作、改变婚姻状况、置业等。
●风险管控
信用评级：运用社交网络、行为特征、交易网、基本社会特征、人行征信等多个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以识别客户的信用风险。
反欺诈：通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，可以识别出潜在的违规客户，提示工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
●营运优化
改善用户体验：运用大数据能够处理海量数据的能力，将传统数据统计分析等业务切换到数据处理能力更强的平台，来解决查询历史数据的困难，提升用户体验。
客服中心优化：通过对客服中心的数据分析，允许银行提前预测用户需求用以快速地解决问题，能够快速满足用户的需求。
降低运营成本：大数据平台采用普通的PC服务器和廉价存储，相对原有的小型机的硬件架构，可以有效的降低IT运营成本。
四、平台建设原则
平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：
●经济性：基于现有场景分析，对三年的数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
●可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
●可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
●安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业部信息的安全。大数据技术必须自主可控。
●先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
●平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。
●分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接。
五、分析应用规划
大数据项目实施在保持核心账务系统稳定同时，实现外围IT架构逐步向开放架构演进，同时逐步吸纳互联网技术创新，应对大数据技术的快速发展和进化。
以全行三年战略发展规划和十三五规划为导向，借鉴同业和互联
网企业的先进经验，分步实施分析应用，基础平台、外围系统改造以及业务流程优化相应地进行配套调整。
规划的大数据平台及应用的整体架构如下：
大数据平台重点功能模块定位如下：
●基础数据集群
使用分布式文件系统和数据库等组件实现全量结构化数据和非结构化数据存储，并提供标准接口或Rest标准接口，上层业务以只读方式访问。数据使用平台集成的工具批量导入导出。
●在线处理集群
基础数据集群中的存放的往往是低价值密度的数据，经过加工处理后，提取出高价值密度的数据，放入在线查询集群，支撑实时业务、自助查询等高并发，低时延的数据查询。
●离线处理集群
离线数据处理集群主要用于海量数据的分析处理，提供数据挖掘、数据探索功能框架，从海量数据中提取高密度价值的数据。适用
于对海量用户行为数据挖掘、建模，以支撑以客户为中心的精准营销、决策分析等应用场景。
流式处理集群
使用流式处理组件，将实时数据接入。通过注入实时业务处理规则，对事件做分析处理，实时决策。流事件处理过程中，需要访问基础集群或在线处理集群，获取必要的支撑信息，如风险信息表、黑白、历史交易信息等，要求支持每秒万级别并发数据访问。适用于信用卡授权风险控制、移动在线支付、在线统计分析等对实时性要求较高的场景。
大数据平台的数据来源及应用场景规划如下：
计划分三步进行实施，如下：
某城市商业银行大数据中心概要规划V1.0
省城商银行 数据中心建设概要规划 V1.0 凌信 2015年1月15日
目录 一、方案概述 (3) 二、需求分析 (4) 三、自建与外包数据中心 (5) 3.1.高等级数据中心的高要求 (6) 3.2.外包数据中心的优点 (9) 3.3.数据中心的自建和外包 (10) 3.3.1.财务指标 (10) 3.3.2.保障能力 (13) 3.3.3.效率分析 (15) 四、概要规划 (17) 4.1.容灾工作计划 (18) 4.2.同城灾备 (18) 4.3.异地灾备 (19)
一、方案概述 随着银行业对信息化依赖程度越来越高，信息系统安全问题对其业务的影响也日益增大。数据集中的同时也意味着风险相对集中，在地震、火灾、水灾、疫情、计算机病毒、黑客攻击等各种灾难事件不断爆发的情况下，如何确保其信息系统安全和业务持续运行已成为一项重要而艰巨的任务。 2010年银监会发布的《商业银行数据中心监管指引》首次对国商业银行同城和异地灾备中心建设等级提出明确要求。该指引对数据中心风险管理、运行环境管理、运营维护管理、灾难恢复管理、外包管理等方面提出了明确要求，如，商业银行应于取得金融许可证后两年，设立生产中心;生产中心设立后两年，设立灾备中心等等。 城商银行目前已经有建国南路、斜西街2个运营中的数据中心，并在新建大楼中规划了专用的更大规模的数据中心。针对数据中心的升级和灾备，城商银行原计划是： 1)取消建国路机房（生产数据中心）调整到新建大楼机房（计 划2000平方米机房）； 2)斜西街机房（辅助机房）不变； 3)异地灾备机房不变。 根据国际、国数据中心的发展趋势，结合城商银行的数据中心建设现状，凌信建议： 1)取消的建国路数据中心调整到凌信第三方机房；
商业银行如何应对大数据时代
商业银行如何应对大数据时代 近十年来，现代互联网科技飞速发展，移动互联、搜索引擎、网络社交、云计算、大数据、物联网等技术已不断地深入应用，改变着社会各个行业的商业运营模式及我们每个人的日常工作、生活习惯。现代互联网技术的崛起，可以说是继农业革命、工业革命后，全面改变人类社会的“第三次革命”。而大数据恰恰又是当前互联网科技中最热门的一个方向，大数据时代已然来临。大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。面对大数据时代，商业银行如何理解大数据，如何从大数据中去发掘新的商机，传统数据处理的理念及模式如何应变是各家商业银行亟需探讨和解决的一大课题。 一、如何理解大数据 大数据（Big Data）最初是指那些大量的半结构化和非结构化的信息。目前，广义上来说，大数据可认为是利用传统的流程、工具和技术无法处理和分析的数据量巨大、来源多样、结构多样的，通过分析能形成价值的数据集。 美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。Facebook每天更新的照片量超过1000万张；Twitter上的信息量几乎每年翻一番，截至到2012年，每天都会发布超过4亿条微博；2013年，百度每日处理的搜索量已超过了50亿；腾讯微信用户已接近5亿；根据中国电子商务研究中心统计数据， 2012 年我国电子商务市场交易规模达 7.85 万亿，同比增长 30.83%。总之，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 大数据具有4个“V”的特征： 1、大量化（Volume）。存储量大、增量大。 2、多样化（Variety）。格式多，包含半结构化、非结构化和结构化。 来源多，来自于搜索引擎、社交网络、传感器等各方面。 3、快速化（Velocity）。处理速度快，1秒定律，这一点也是和传 统的数据挖掘技术有着本质的不同。
数据中心建设必要性
“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，
1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。
商业银行~大数据建设规划
XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据
资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达
商业银行对大数据的运用及应对策略
商业银行对大数据的运用及应对策略 摘要 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 关键词：大数据，商业银行，营销策略
Abstract Due to the marketization of interest rate and financial disintermediation deepening, China's commercial Banks will face more fierce market competition, commercial Banks are making strategic transition. In the era of big data, gradually real-time and accurate marketing mode, service mode constantly customization and personalization. And continually development and extension of market research, product strategy, channel segmentation and other traditional marketing strategy, promotion strategy, real time marketing, social marketing, behavior and so on in the development of new marketing methods. Integration and real-time update of structure, multi-dimensional information will deeply influence the commercial bank marketing rules. Based on the era of big data, timely adjustment and development of marketing strategy, flexible use of marketing mix, is our country commercial bank marketing principles to adapt to the market demand. The current various commercial bank attaches great importance to the big data applications in the field of marketing, in the face of social produce large amounts of data, they need to seek marketing strategy based on marketing big data era characteristics. With the characteristics of large data of commercial Banks and its influence on traditional marketing theory as the foundation, in view of the existing problems of our country commercial bank marketing, based on PEST model and SWOT model analysis of macro environment and the marketing environment, focus on commercial Banks under the era of big data solutions and Suggestions are put forward. Understand customers' preferences and behavior characteristics, choose appropriate marketing strategy, make its can better guide our country commercial bank in marketing activities, so as to adapt to the fierce market competition environment. Key words: Big data, Commercial Banks, Marketing strategy
商业银行对大数据的运用及应对策略
商业银行对大数据的运用及应对策略
商业银行对大数据的运用及应对策略 摘要 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。
关键词：大数据，商业银行，营销策略
Abstract Due to the marketization of interest rate and financial disintermediation deepening, China's commercial Banks will face more fierce market competition, commercial Banks are making strategic transition. In the era of big data, gradually real-time and accurate marketing mode, service mode constantly customization and personalization. And continually development and extension of market research, product strategy, channel segmentation and other traditional marketing strategy, promotion strategy, real time marketing, social marketing, behavior and so on in the development of new marketing methods. Integration and real-time update of structure, multi-dimensional information will deeply influence the commercial bank marketing rules. Based on the era of big data, timely adjustment and development of marketing strategy, flexible use of marketing mix, is our country commercial
商业银行大数据分析营销
商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多
3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值
绿色数据中心规划设计说明书
绿色数据中心规划设计 随着近年来网络及信息化建设的不断深入和发展，各种IT设备不断增加，做为IT基础设施的数据中心机房正在承受着越来越大的压力，供电、制冷、承重、消防、网络布线、备份和管理运维等方面问题不断出现，很多原有数据中心机房无法满足需要，新一代的绿色数据中心机房已经成为近年来很多单位信息化建设中的重点任务。 新一代绿色数据中心的建设的过程中，通过虚拟化资源整合、自动化管理以及能源管理等新技术的采用，消除传统服务器资源或存储资源之间的壁垒，将物理资源整合为可统一管理的资源池，通过标准化、模块化，松耦合的模式构建虚拟化云计算数据中心，使得系统得以水平无缝扩展，使用户可以按业务需求优化配置基础设施的资源使用，实现节约资源，优化计算资源使用效率，缓解或解决目前数据中心普遍存在的资源（含机柜资源、机房空间、电力资源、制冷资源，人力资源等）浪费严重的问题。但必须注意到，建设一个或者致力于管理一个绿色数据中心的过程中，只是在局部采用绿色技术，而没有一个绿色的、整体的规划，实现数据中心的整体绿色目标还是不够的，至少是不完整的。我们还需要一个整体的绿色架构规划，并在数据中心建设的不同阶段，设计相应的架构视图，确定数据中心整体的技术目标、技术方向和选项原则等，整体架构需要涵盖从数据中心选址、建筑设计甚至建材选择的过程，数据中心的电源系统设计、制冷系统
设计、布线系统设计、消防系统设计等多个方面，都要纳入整体绿色架构的设计体系。 绿色数据中心关键效率和环境特点的度量标准进行简单描述，在规划、设计数据中心的过程中可以考虑应用这些标准。 1、电源使用效率PUE 电源使用效率应该是目前在数据中心度量标准中使用最为广泛的指标，其含义就是通过关注服务器的用电成本，策略服务器环境的用电效率，追溯下该指标的由来，其实是在2006年，美国绿色网格联盟的成员建立了电源使用效率公式： 电源使用效率（PUE）=机房总用电量/IT设备用电量 解释下： IT设备用电量包括了服务器、网络、存储和外围设备及所有在数据中心用于数据计算和处理的设备； 机房总用电量包括IT设备的用电量加上所有与数据中心有关的主要配电系统、空调、制冷、以及其他所有基础设备的用电量。 PUE的值越低，表明其电源使用效率越高。完美的电源使用效率值是1.0 （这是不可能地） 这里需要注意的是：PUE的值实际上即使在一天内，都是动态变化的，随着服务器的计算负荷，外部环境温湿度升降，都会对PUE的值产生影响。 2、数据中心基础架构效率 DCIE
大数据在商业银行运营与发展中的应用与实践
大数据在商业银行运营与 发展中的应用与实践 伴随着信息革命向纵深发展，互联网的使用渗透入社会发展的细枝末节，大数据的发展已驶入快车道，产生了大量的数据并裂变式的增长。我国作为新兴经济体，改革开放以来经济高速发展，综合国力显著提升，生产能力和出口总额都位列全球首位，互联网科技也迅猛发展，互联网应用基本普及，巨大的人口基数演化为互联网用户推进了互联网应用的进一步繁荣，民众生活的点滴都被数据记录下来，每时每刻都会产生海量的数据，我国已经成为全球数据量最大的国家之一。在大数据时代的背景下，我国的商业银行体系紧跟社会发展脚步，不断提高与时代相适应的竞争能力，已着手建立以大数据为基础的解决方案并取得了一定的成果。商业银行体系为应对大数据时代的来临，不断提高数据驾驭能力，努力把握市场机遇，推进商业银行系统的发展取得新的突破。因此我国商业银行应该加快对大数据技术的掌握和使用，是摆在我们面前的重要课题。 大数据的概念大体产生于本世纪初的美国，但被逐渐被世界各国重视并综合应用在各类市场是在2010年以后。
我国大数据运用起步较早，政府高度重视大数据积累和建设，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确指出“数据已成为国家基础性战略资源， 大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响”。部分商业银行以高度的市场敏锐感，先知先觉，早于政府文件之前就对大数据加以应用和研究，经过数据的逐年积累，目前大部分商业银行都已建立了海量数据库，包含海量的客户数据、交易痕迹数据、经济发展信息数据、客户流失预兆数据等，商业银行业已经成为我国在大数据应用方面走在前列的行业。商业银行把利用好大数据，进一步挖掘大数据的价值作为换挡升级的重要依托，对商业银行提高市场适应能力和竞争能力、促进内部管理变革、开拓新的业务发展空间、提升战略决策高度、做好风控管理和降低运营成本等工作都有着重大的现实意义。 一、大数据的特点 信息革命以来的高速发展，我国社会形态已经进入普适计算阶段，层出不穷的新技术、新媒体、新概念铺天盖地、席卷而来，网络购物、社交媒体、即时通信工具、电子商务、AI技术、AR技术、智能交通、智能学习、共享分享等技术已在社会运行中被广泛使用，这些活动所留存的
大数据中心建设方案设计a
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况
平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化
如何看待商业银行建设大数据
如何看待商业银行建设大数据 多年来，“大数据”在金融行业广受欢迎，尤其是互联网金融出现之后，如果被问到互联网金融如何解决风险控制问题，他们就会干脆利落的回答，我们有大数据平台。而大数据已经成为互联网金融支持者的护身符，似乎一切难题都可以通过大数据解决，原因大数据实神秘难懂，让一般业余人士无可辩解。 要知道大数据有哪些用途，首先来了解一下什么是大数据。所谓大数据，毫无疑问不同于以往的数据概念，而是包含着大千世界发生的一切信息集合，是无法用任何平台概况的，必须用全局的眼光看问题。不同于以往的数据仓库和数据挖掘，大数据不存在样本抽取，所有数据即是样本，分析问题需要从所有数据的关联与非关联一起考虑，以此分析得出的结果也同样存在随机不确定性。由于“大数据”在互联网金融发展的带动下，商业银行也表现出对大数据的极大热情，纷纷表示要建立大数据平台来解决各种金融问题。既然大数据被商业银行给予如此大的期望，它到底能够在实际应用中为商业银行带来多大利益，在此不妨来探讨一下大数据的相关问题。 首先，商业银行需要建立大数据平台，所要包含的数据范围、数据来源、来源是否真实等一系列问题，是建立大数据平台的先决条件。金融大数据不仅仅包括金财务状况和融交易相关活动信息，还应该包括主体在现实生活和网络虚拟环境中的社交、行为、心理和活动等信息。而这些信息如何获取是建设大数据平台的关键，如果没有获取数据的来源，建立大数据平台也就成为一句空话，金融数据信息商业银行内部容易获取全面，但社交、行为和心理等与金融活动无关的数据获取，将是商业银行面临的一大难题。大型商业银行可以有雄厚资本建立自己的各种平台，但小型商业就不那么容易获取，据了解许多小型商业银行（犹如城市商业银行）通过购买数据来填补这方面的信息缺陷。但购买数据又带来了另外一个问题，购买数据是否真实可靠，如果不能保证数据真实可靠，所谓的大数据建设将犹如镜花水月。 在当前充满商业利益的时代，有些商家为了获取利益，利用小型商业银行即对大数据的渴望，又不了解大数据的情况下，提供造假数据的可能性非常高。能否提供有效地大数据信息，关系到一家企业的实力。在数据被视为宝贵资源的信
[商业银行,数据]商业银行大数据六问六策
商业银行大数据六问六策 “大数据（Big Data）”的概念在过去几年里引起了各个行业的充分关注。以信息处理能力作为核心竞争力之一的商业银行，如能引入大数据的理念和相关技术，将有效提升自身的信息化水平，促进信息化银行的建设和发展。因此，有必要基于商业银行经营特点和现有IT架构，对“大数据”的概念加以分析和探讨。本文以商业银行的视角，从大数据的核心思想、数据特点、技术要领、实施要点四个方面切入，以六组问答的形式对商业银行大数据相关的思想、概念、方法、对策等进行辨析和讨论。 大数据的核心在于“大”吗？ 体量大、维度高、形态多、价值高但密度低是公认的大数据四大特点（即大数据的“4V”定义）。需要指出的是，这四大特点的概括，是出于理论研究的需要，对“数据”本身特点进行的概括。而对于商业银行的业务应用而言，则应从具体效用的角度来理解大数据思想及技术。 大数据之于商业银行，在于对既有数据分析系统的升级，显著提升数据分析和商业决策的效率。大数据的思想追求数据在商业决策中的“无处不在”，讲求数据分析与具体业务的紧密衔接。从商业智能（Business Intelligence， BI）的角度来看，大数据技术是原有BI的升级，将传统的“具体业务―商业数据―BI分析―报表―决策―具体业务”的BI流程进行了再造，压缩了整个流程的信息链条，同时提升了链条各个环节及整体的运转效率。 大数据之于商业银行，在于提供了一种有效的手段，提高商业银行对客户的理解与认知能力。大数据技术支持商业银行对大量日志数据进行统计和建模，从而了解客户的行为习惯、风险偏好、健康情况、消费能力、渠道喜好、信用状况及人口统计学等多方面的信息，进而为客户“贴标签”、“画像”;亦可整合多种信息反馈渠道的数据，帮助商业银行实时 关注、理解客户的真正业务需求。 大数据之于商业银行，在于能够低成本、批量地实现较高水准的个性化客户服务，增加客户粘性。如能有效地将大数据分析系统与移动互联网技术、线上线下一体化服务体系进行紧密融合，就可为商业银行的客户提供“千人千面”的个性化服务。例如，对于低净值长尾客户，可用较低的成本，批量化地通过电子渠道提供随身的知心服务，提高产品和服务的覆盖率;对于高净值客户，提供“客户经理+电子渠道”的随身贴心服务，提升客户的业务贡献。 可见，从具体效用的角度来看，衡量一个商业银行是否真正应用了大数据、发挥了大数据的价值，就是要看其大数据系统是否能够显著提升数据分析和商业决策的效率，是否能够提高对客户的理解与认知能力，是否能够低成本、批量地实现较高水准的个性化客户服务。如果商业银行的大数据系统未能实现上述效用，那就需要认真审视自身的大数据战略并加以调整。 大数据就是外部数据吗？
金融大数据中心建设规划
金融大数据中心建设规划
目录 1、数据中心数据现状 (3) 1.1 数据中心核心信息数据情况 (3) 1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 (4) 1.3数据中心目前的数据存储情况 (4) 2、数据中心系统现状 (5) 2.1 系统架构 (5) 2.2 功能描述 (5) 2.3面临的问题 (6) 3、项目建设目标 (6) 3.1 业务目标 (6) 3.1.1.建立数据模型分析平台，开展持卡人交易行为分析 (6) 3.1.2.建立基于大数据平台的海量数据统计平台 (7) 3.1.3.能满足对海量历史数据进行快速查询的要求 (7) 3.2 技术目标 (7)
1、数据中心数据现状 1.1 数据中心核心信息数据情况 数据中心对外展示功能主要基于业务数据查询平台，其主要功能包括：关键指标展示、多维分析、专题明细查询、常用数据浏览、静态报表下载以及部分业务参数管理和维护。 数据中心保存的数据主要包含三大类：交易流水类数据、商户档案类数据和汇总统计类数据，均为结构化数据。
1.2 数据中心与外部系统信息交互情况 1.3数据中心目前的数据存储情况 数据中心目前数据量情况为全库18T，其中流水类数据为10T包括综合流水（90亿条记录），新一代增值流水（FJNL）,清分流水。每日增量流水约1200万条记录。 商户信息数据按天保存，商户数约为300万，终端数约为480万。每天数据量约为10G。
2、数据中心系统现状 2.1 系统架构 新一代流水、清分流水、结算流水和BMS商户数据分别以文本和oracle dmp格式通过ftp方式传输到数据中心服务器上，每天定时由批处理服务器通过批量框架（C++）调用批量过程按分支机构并发地将文件或DMP包导入数据库中。并通过调用存储过程完成数据的清洗、关联、数据补齐工作。 批量过程完成元数据加工工作后，按各种业务维度按天、按月汇总交易数交易金额和收益等数据并生成关键指标数据。目前数据中有各种维度的汇总统计表80余张。 完成汇总后，批量框架服务会根据关键指标数据生成cognos cube，并刷新cognos 服务；同时报表生成程序会根据中间汇总表生成预定的报表文件。 终端用户以web访问方式通过查询平台可以查询定制的报表或者通过cognos组
××商业银行关于落实数据监管指引与大数据建设情况的总结报告
××农村商业银行关于落实数据监管指引与大数据建设情况的总结报告 一、数据监管指引落实情况 （一）监控指引学习贯彻情况 ××农村商业银行（以下简称“本行”）已于2018年组织学习了《银行业金融机构数据治理指引》，于2019年组织相关部门学习了《金融科技发展规划（2019-2021）》。 一直以来，我行高度重视数据质量工作，将数据质量管理工作列为全行业务发展的重点工作。在2011年，我行已将监管统计归口部门设在业务管理部，并设立组织条线，构建由行长直接领导、归口部门牵头负责、其它部门和基层报数单位协助取数的数据质量监控体系。 业务管理部门负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作，并根据统计岗位职责要求，配备了两名专职统计人员以满足各项监管统计工作的需要，各支行、其它部门相关人员为兼职统计人员，负责填报本机构监管统计数据。 本行积极落实各项管理、考核制度，形成“以制度约束人，以考核激励人”的工作格局，确保统计工作制度化、规范化。我行按省联社、人民银行、监管部门的规定建立统计管理制度，在2017年更新了《××农村商业银行业务统计工作管理办法及实施细则》、《××农村商业银行金融统计工作
考核办法》、《××农村商业银行金融统计事项报备制度》、《××农村商业银行金融统计工作保密制度》、《××农村商业银行统计工作操作流程》、《××农村商业银行统计工作应急预案》、《××农村商业银行统计数据档案管理办法》、《××农村商业银行统计现场检查管理办法》、《××农村商业银行监管统计业务管理办法》、《××农村商业银行客户风险共享信息管理办法》（详见××农商行2017年度制度汇编），所有制度覆盖所有的统计报表和数据要求，并正式发布，对金融统计的内容、方法和口径等方面做出统一规定，保证金融统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。 我行在做好统计工作管理的同时，也一直加强统计辅导和培训工作，做到每年至少一至两次统计业务培训或统计业务学习例会，统计培训内容做到实时更新，与现行的统计管理要求相一致。2018年3月初我行组织各机构信贷会计学习了2018年人行数据大集中、1104报表的新制度和报表新规定，明确了“数据质量年活动”中，数据前期治理工作的重要性。 （二）数据治理体系规划情况 本行按照省联社数据治理要求开展工作，暂未制定发布自有数据战略或数据治理体系规划。暂未设立数据治理相关组织。本行数据治理的管理组织是本行业务管理部，负责统
数据中心建设方案
施耐德：数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题；数据中心最初被称为计算中心，在科技发展越来越大的现代社会，数据中心建设起着至关重要的地位，施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施，作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心，承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份，以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案； 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发，可以分为以下组成部分： 1.数据中心发展现状及趋势； 2.数据中心可持续发展能力； 3.数据中心规划； 4.数据中心的节能； 5.数据中心建设管理； 6.数据中心专业化运维； 7.数据中心成本分析； 8.数据中心建设模式分析； 9.数据中心与信息系统灾难恢复； 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中，那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题，例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局
部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性，大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题，通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面： 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差，缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足，严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低，系统可靠性差，不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑，日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量，易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系，为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案，不断提升建设与管理水平，从而有效加强数据中心置运行支撑能力，施耐德对此作出了数据中心建设方案，解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求，提出了数据建设中的价值建议和方案。
数据分析能力对商业银行的重要性
数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管
理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质
大数据与银行业新一代数据体系建设
大数据与银行业新一代数据体系建设 “大数据”来了，如火如荼，大有排山倒海之势！仔细分析各种成功案例后，发现大都是在互联网行业，而它在银行业的应用，却鲜有报道。本文则重点介绍大数据在银行新一代数据体系建设中的需求、战略与具体应用。 一、大数据在银行业的需求分析 高负荷环境下高可用的海量数据管理是目前IT建设中最重要的内容，也是影响客户业务发展最重要的瓶颈。近年来的事实表明，各行各业，其数据量以及用户对服务水平等几个方面的要求是在同时快速增长的，以基于SQL的关系数据库技术为主要代表的传统数据管理技术已经明显难以应付新的需求，这其中当然也包括银行业。 仔细分析，银行IT体系中数据量的增长压力主要来源于以下几个方面的原因： 1.银行业务的快速增长导致原有企业业务数据的快速增长。也就是说，企业数据库中 需要管理的数据量及其增长速度已经难以承受； 2.客户服务水平的提高及各种监管制度的要求，导致银行IT部门不得不规划管理比 以前量大得多的数据。例如对长期历史数据的使用要求，使得银行不得不考虑原来 存放在磁带上的数据的高可用问题； 3.新的IT规划带来了新的数据类型。将社会化交互渠道引入银行业，已经成为各大 银行规划其新一代IT体系的重要目标。由此，银行IT部门就不得不关心其以前并 不关注的新的数据类型。 从目前的状态来，对以上需求1与2，银行主要是通过原有系统垂直扩容的手段来应对。但近年来，垂直扩容已经不仅仅是难以承受的成本压力了，清醒的IT工作者已经意识到这不是根本的长远之计；而对需求3，则是互联网行业的强项，银行业没有过多的技术经验与积累。 要很好的解决以上问题，必须引入新的技术理念、方法与工具，而无论从技术特征本身，还是从应用实践来看，当今最流行的大数据技术（这里主要指Hadoop MapReduce与NoSQL），都会在应对这些挑战的过程中起到重要的作用。 二、银行业大数据应用的困惑 目前为止，虽然国内的商业银行对大数据的实际应用还比较少，但这项新的技术已经得到了绝大多数银行的关注，有相当一部分银行正在进行对大数据技术的调研、论证与测试工作。正如上面分析的那样，银行业对在其IT体系中引入大数据的必要性是认同的。 但同时，银行IT部门又普遍对大数据在本企业的应用存在一定程度的困惑，这主要表现在以下几个方面： 1.大数据在银行数据体系规划中的地位究竟如何？这对其技术战略规划有何影响？ 2.大数据技术与传统的关系数据库技术关系与未来发展方向到底如何？是会最终替 代掉关系数据库吗？ 3.银行业应该如何构建大数据平台？ 4.大数据技术目前具体可以在银行IT体系的哪些方面得到有效的运用？ 本文旨在对以上问题进行探讨。 三、大数据与银行新一代数据体系 相当一部分商业银行目前正在进行新一代IT体系的规划与建设工作，其中，打造适应