智慧银行大数据平台数据治理整体解决方案 智慧银行大数据可视化平台建设方案 - 副本

智慧银行

大数据可视化平台

建

设

方

案

目录

第1章前言 0

第2章银行大数据现状分析 (1)

2.1、基本现状 (1)

2.2、总体现状 (1)

2.2.1、行领导 (1)

2.2.2、业务人员 (1)

2.3、数据架构方面 (2)

2.3.1、业务表现 (2)

2.3.2、问题 (2)

2.4、数据应用难题 (3)

2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)

2.4.1.1、业务表现 (3)

2.4.1.2、问题 (3)

2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)

2.4.2.1、业务表现 (4)

2.4.2.2、问题 (5)

2.4.3、缺少反馈机制 (5)

2.4.3.1、业务表现 (6)

2.4.3.2、问题 (6)

2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0

3.1、数据平台逻辑架构 (1)

3.2、数据平台部署架构 (1)

3.3、建设目标 (2)

3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2)

3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2)

3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)

3.4、数据治理目标 (3)

3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统. 3

3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3)

3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库

3

3.5、目标建设方法 (4)

3.5.1、建设内容 (4)

3.5.2、工作阶段 (4)

3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)

3.5.2.1.1、工作内容 (4)

3.5.2.1.2、工作依据 (4)

3.5.2.1.3、工作重点 (5)

3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5)

3.5.2.2.1、工作内容 (5)

3.5.2.2.2、工作依据 (5)

3.5.2.2.3、工作重点 (6)

3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6)

3.5.2.3.1、工作内容 (6)

3.5.2.3.2、工作依据 (6)

3.5.2.3.3、工作重点 (6)

3.6、预期建设效益 (6)

3.6.1、实现数据共享 (6)

3.6.2、加强业务合作 (7)

3.6.3、促进业务创新 (7)

3.6.4、提升建设效率 (7)

3.6.5、改善数据质量 (7)

第4章银行大数据建设总体规划 0

4.1、功能需求 0

4.1.1、个人和企业画像 0

4.1.2、实现精准营销 (2)

4.1.3、为金融业提供风险管控 (3)

4.1.4、运营优化 (4)

4.2、银行大数据应用架构远景 (4)

4.2.1、银行需要从“坐商”转型为“行商” (5)

4.2.2、客户下沉 (5)

4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)

4.3、银行大数据平台应用架构 (6)

4.5、银行大数据支撑平台 (7)

4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)

4.5.1.1、设计原则 (8)

4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)

4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)

4.5.1.4、虚拟化存储 (11)

4.5.1.5、虚拟化计算 (11)

4.5.1.6、平台管理 (12)

4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)

4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (14)

4.5.1.9、存储方案优势 (15)

4.5.2、大数据分析管理平台 (16)

4.6、大数据分析处理平台 (16)

4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)

4.6.2、数据挖掘引擎 (17)

4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (18)

4.6.4、流处理引擎 (18)

4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)

4.6.6、大数据分析节点群 (24)

4.6.7、软硬件配置 (25)

4.6.8、虚拟化平台关键特性 (27)

4.7、安全保障系统 (30)

4.7.1、设计原则 (30)

4.7.2、总体设计 (31)

4.7.3、物理安全设计 (31)

4.7.4、网络安全设计 (33)

4.7.4.1、外网边界安全 (33)

4.7.4.2、网络基础设施安全 (34)

4.7.5、主机安全设计 (35)

4.7.6、应用安全设计 (35)

4.7.7、数据库安全设计 (36)

4.7.8、安全制度与人员管理 (37)

4.7.9、安全管理体系建设 (37)

4.7.10、安全运维 (38)

4.7.11、安全人员管理 (39)

4.7.12、技术安全管理 (39)

4.7.13、安全保障系统配置 (40)

4.8、计算机网络系统 (40)

4.8.1、设计原则 (40)

4.8.2、系统设计 (42)

4.8.3、计算机网络系统配置 (45)

4.9、基础支撑软件 (45)

4.9.2、操作系统软件 (47)

4.9.3、数据库管理软件 (48)

4.9.4、机房建设方案 (49)

4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (52)

第5章系统架构设计 (56)

5.1、总体设计目标 (56)

5.2、总体设计原则 (56)

5.3、案例分析建议 (58)

5.3.1、中国联通大数据平台 (58)

5.3.2、项目概述 (58)

5.3.2.1、项目实施情况 (60)

5.3.2.2、项目成果 (67)

5.3.2.3、项目意义 (68)

5.3.3、恒丰银行大数据平台 (69)

1.1.1.1项目概述 (69)

1.1.1.2项目实施情况 (73)

1.1.1.3项目成果 (81)

1.1.1.4项目意义 (82)

5.3.4、华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (84)

5.3.5、项目概述 (84)

5.3.5.1、项目实施情况 (85)

5.3.5.3、项目意义 (90)

5.3.6、案例总结 (91)

5.4、系统总体架构设计 (92)

5.4.1、总体技术框架 (92)

5.4.2、系统总体逻辑结构 (96)

5.4.3、平台组件关系 (99)

5.4.4、系统接口设计 (105)

5.4.5、系统网络结构 (110)

第6章系统功能设计 (113)

6.1、概述 (113)

6.2、平台管理功能 (114)

6.2.1、多应用管理 (114)

6.2.2、多租户管理 (118)

6.2.3、统一运维监控 (119)

6.2.3.1、Hadoop集群自动化部署 (121)

6.2.3.2、Hadoop集群性能监控 (123)

6.2.3.3、Hadoop集群资源管理 (127)

6.2.3.4、图形界面方式多租户管理 (130)

6.2.3.5、系统巡检信息收集 (135)

6.2.3.6、系统性能跟踪 (137)

6.2.3.7、与集团运维监控平台对接 (139)

6.3、数据管理 (145)

6.3.1、数据管理框架 (145)

6.3.1.1、结构化数据管理框架 (145)

6.3.1.2、半/非结构化数据管理框架 (146)

6.3.2、数据采集 (147)

6.3.3、数据交换 (151)

6.3.4、数据存储与管理 (152)

6.3.4.1、数据存储管理功能 (155)

6.3.4.2、数据多温度管理 (157)

6.3.4.3、生命周期管理 (159)

6.3.4.4、多索引模式 (160)

6.3.4.5、多数据副本管理 (162)

6.3.4.6、数据平衡管理 (162)

6.3.4.7、在线节点管理 (163)

6.3.4.8、分区管理 (164)

6.3.4.9、数据导入与导出 (165)

6.3.4.10、多级数据存储 (166)

6.3.4.11、多种数据类型支持 (168)

6.3.4.12、多种文件格式支持 (170)

6.3.4.13、数据自定义标签管理 (174)

6.3.4.14、数据读写锁处理 (174)

6.3.4.16、表压缩 (175)

6.3.5、数据加工清洗 (175)

6.3.6、数据计算 (177)

6.3.6.1、多计算框架支持 (177)

6.3.6.2、并行计算与并行处理能力 (179)

6.3.6.3、PL/SQL存储过程 (183)

6.3.6.4、分布式事务支持 (187)

6.3.6.5、ACID测试案例 (189)

6.3.7、数据查询 (199)

6.3.7.1、OLAP函数支持 (199)

6.3.7.2、分布式 Cube (200)

6.3.7.3、SQL兼容性 (203)

6.3.7.4、SQL功能 (221)

6.4、数据管控 (225)

6.4.1、主数据管理 (225)

6.4.2、元数据管理技术 (227)

6.4.3、数据质量 (231)

6.5、数据ETL (239)

6.6、数据分析与挖掘 (242)

6.6.1、数据分析流程 (245)

6.6.2、R语言开发环境与接口 (246)

6.6.3、并行化R算法支持 (247)

6.6.4、可视化R软件包 (251)

6.6.5、编程语言支持 (253)

6.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (253)

6.6.7、实时分析 (254)

6.6.8、分析管理 (255)

6.6.8.1、需求管理 (256)

6.6.8.2、过程管理 (257)

6.6.8.3、成果管理 (259)

6.6.9、分析支持 (260)

6.6.10、指标维护 (260)

6.6.11、分析流程固化 (261)

6.6.12、分析结果发布 (261)

6.6.13、环境支持 (261)

6.7、数据展现 (262)

6.7.1、交互式报表 (265)

6.7.2、仪表盘 (271)

6.7.3、即席查询 (272)

6.7.4、内存分析 (273)

6.7.5、移动分析 (274)

6.7.6、电子地图支持 (275)

第7章技术要求实现 (276)

7.1、产品架构 (276)

7.1.1、基础构建平台 (281)

7.1.2、大数据平台组件功能介绍 (282)

7.1.2.1、Transwarp Hadoop分布式文件系统 (282)

7.1.2.2、Transwarp Inceptor内存分析交互引擎 (284)

7.1.2.3、稳定的Spark计算框架 (286)

7.1.2.4、支持Memory+SSD的混合存储架构 (287)

7.1.2.5、完整SQL功能支持 (287)

7.1.2.6、Transwarp Discover机器学习引擎 (293)

7.1.2.7、并行化统计算法库 (295)

7.1.2.8、机器学习并行算法库 (298)

7.1.2.9、Transwarp Hyperbase列式存储数据库 (304)

7.1.2.10、智能索引 (316)

7.1.2.11、全局索引 (317)

7.1.2.12、全文索引 (318)

7.1.2.13、索引类型 (319)

7.1.2.14、图数据库 (320)

7.1.2.15、全文数据处理 (321)

7.1.2.16、Transwarp Stream数据实时处理分析 (323)

7.1.2.17、分布式消息队列 (327)

7.1.2.18、流式计算引擎 (328)

7.1.2.19、流式SQL执行 (329)

7.1.3、系统分布式架构 (330)

7.2、运行环境支持 (333)

7.2.1、系统操作支持以及环境配置 (333)

7.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (334)

7.3、客户端支持 (335)

7.3.1、客户端支持 (335)

7.3.2、移动端支持 (336)

7.4、数据支持 (336)

7.5、集成实现 (338)

7.6、运维实现 (341)

7.6.1、运维目标 (341)

7.6.2、运维服务内容 (342)

7.6.3、运维服务流程 (345)

7.6.4、运维服务制度规范 (347)

7.6.5、应急服务响应措施 (348)

7.6.6、平台监控兼容 (349)

7.6.7、资源管理 (350)

7.6.8、系统升级 (353)

7.6.9、系统监控平台功能 (353)

7.6.9.1、性能监控 (353)

7.6.9.2、一键式收集 (357)

7.6.9.4、服务进程监控 (360)

7.6.9.5、消息队列监控 (361)

7.6.9.6、故障报警 (361)

7.6.9.7、告警以及统巡检以及信息收集 (362)

7.7、平台性能 (364)

7.7.1、集群切换 (364)

7.7.1.1、主集群异常及上层业务切换 (364)

7.7.1.2、从集群异常及上层业务切换 (365)

7.7.2、节点切换 (365)

7.7.3、性能调优 (367)

7.7.3.1、图形化性能监控 (367)

7.7.3.2、图形化调优工具 (367)

7.7.3.3、调优策略 (372)

7.7.4、并行化高性能计算 (373)

7.7.5、计算性能线性扩展 (377)

7.8、平台扩展性 (378)

7.9、可靠性和可用性 (380)

7.9.1、单点故障消除 (380)

7.9.2、容灾备份优化 (382)

7.9.2.1、扩容、备份、恢复机制 (382)

7.9.2.2、集群数据容灾优化 (383)

7.9.2.4、主集群异常及上层业务切换 (386)

7.9.2.5、从集群异常及上层业务切换 (387)

7.9.3、系统容错性 (388)

7.10、开放性和兼容性 (390)

7.10.1、高度支持开源 (395)

7.10.1.1、PMC-HaoyuanLi (395)

7.10.1.2、Committor-AndrewXia (397)

7.10.1.3、Committor-ShaneHuang (399)

7.10.1.4、Committor-ZhihongYu (402)

7.10.1.5、Committor-JasonDai (405)

7.10.1.6、Committor-WeiXue (408)

7.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (409)

7.10.3、兼容性与集成能力 (410)

7.11、安全性 (412)

7.11.1、身份鉴别 (412)

7.11.2、访问控制 (413)

7.11.3、安全通讯 (421)

7.12、核心产品优势 (421)

7.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (421)

7.12.1.1、Spark引擎结合分布式内存列存提供高性能计算 (421)

7.12.1.2、多种索引支持与智能索引 (423)

7.12.3、高并发、低延迟性能优化 (425)

7.12.4、计算资源有效管控 (426)

7.12.5、API设计和开发工具支持 (428)

7.12.6、友好的运维监控界面 (430)

7.12.7、扩容、备份、恢复机制 (435)

7.12.8、集群自动负载均衡 (437)

7.12.9、计算能力扩展 (437)

7.13、自主研发技术优势 (438)

7.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (438)

7.13.2、完整的SQL编译引擎 (440)

7.13.3、高性能的SQL分析引擎 (441)

7.13.4、SQL统计分析能力 (442)

7.13.5、完整的CURD功能 (443)

7.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (444)

7.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (447)

7.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (448)

7.13.9、机器学习与数据挖掘 (449)

7.13.10、Transwarp Stream (454)

7.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (457)

7.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (459)

7.13.13、多租户支持能力 (460)

7.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (462)

第8章系统性能指标和测试结果说明 (463)

8.1、性能测试报告 (463)

8.1.1、测试目标 (463)

8.1.2、测试内容 (464)

8.1.3、测试环境 (464)

8.1.4、测试过程和结果 (466)

8.2、TPC-DS测试报告 (469)

8.2.1、测试目标 (469)

8.2.2、测试内容 (469)

8.2.3、测试环境 (472)

8.2.4、测试过程和结果 (473)

8.3、量收迁移验证性测试报告 (474)

8.3.1、测试目标 (474)

8.3.2、测试内容 (474)

8.3.3、测试环境 (475)

8.3.4、串行执行情况 (476)

8.3.5、并行执行情况 (478)

8.3.6、生产表数据规模 (480)

8.3.7、测试结果 (484)

8.4、某银行性能测试报告 (484)

8.4.2、测试内容 (485)

8.4.3、测试环境 (485)

8.4.4、测试过程和结果 (486)

第9章系统配置方案 (501)

9.1、硬件系统配置建议 (501)

9.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (501)

9.1.2、数据仓库集群配置规划 (504)

9.1.3、集群规模综述 (506)

9.1.4、开发集群配置建议 (507)

9.1.5、测试集群配置建议 (507)

9.2、软件配置建议 (508)

9.3、软硬件配置总表 (510)

9.4、网络拓扑 (513)

第10章系统测试 (514)

10.1、系统测试方法 (514)

10.2、系统测试阶段 (515)

10.3、系统测试相关提交物 (517)

第11章项目实施 (518)

11.1、项目实施总体目标 (518)

11.2、项目管理 (519)

11.4、数据调研 (521)

11.5、系统设计阶段 (522)

11.6、集成部署阶段 (523)

11.7、ETL过程设计 (524)

11.8、ETL开发与测试 (525)

11.9、系统开发阶段 (526)

11.10、系统测试阶段 (527)

11.11、系统上线及验收 (528)

11.12、提交物 (531)

11.13、系统的交接与知识转移 (534)

智慧银行大数据可视化平台整体解决方案V6.0

第1章前言

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。。

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，深度挖掘数据内含的巨大价值，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。

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~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

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案 篇一：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20XX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

挖掘数据内含的巨大价值，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，极大地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、

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

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，

从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何

银行大数据解决方案10

银行大数据解决方案

一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。

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

智慧医疗平台方案建议书

智慧医疗平台方案建议书

目录 1.方案概述 (2) 2. 方案架构 (3) 3.功能介绍 (4) 3.1.流媒体服务 (4) 3.1.1、IP直播功能 (5) 3.1.2、时移回看 (10) 3.1.3、IP点播 (12) 3.1.4、聚合搜索 (15) 3.1.5、多launcher自定义选择 (17) 3.1.6、智能语音 (17) 3.1.7、移动APP功能 (18) 3.2. 健康医疗服务 (20) 3.3. 娱乐服务 (24) 3.4. 视信多媒体服务 (25) 4.建设方案 (26) 1 / 28

1.方案概述 随着互联网、物联网、云计算等技术融合,医院依托“云中心”，基于“大数据”，应用“物联网”，创造“智慧医疗”，现代医院建设要充分重视智能化建设，首先构建医疗服务云，搭建基于角色的门户系统，可以做到在电视端业务的集中展现，依托“物联网”和互联网技术应用到移动手机或PAD端，支持视频直播、点播、时移、回看、教育、游戏、商城、智能语音、智慧医疗、3D、VR等。 中国广电智慧医疗系统解决方案可提供虚拟化云平台、智能融合服务器平台、融合CDN，智能终端、移动APP等全系列产品，为医院提供整体解决方案，方案具有高清晰、安全稳定、互联互通、超大容量接入等特点，满足医院工作人员、就医病人、陪同人员等所需的直播、点播等视频服务、娱乐服务、资讯服务和通讯服务，并提供基于电视、PAD、手机等多终端你的电视电影娱乐服务，满足多医院多科室之间随时进行零距离沟通，提升会诊效率和效果，同时降低病患就医成本。 2 / 28

2. 方案架构 中国广电云 国干网 智慧医疗设备 医院 国网互联互通平台先导项目自2017年02月16日到目前完成了统一内容收录及生产系统、监控系统、流媒体CDN系统、信息安全、内容集成分发和融合服务平台、流媒体CDN 系统工程硬件、统一内容管理-融合服务系统在中心的部署和上线，同时完成了海南、陕西、上海、江苏南京和无锡等地的分节点部署工作，实现了IP直播、点播、时移、回看、教育、游戏、视频通话、融合搜索、智能语音、购物、新闻等业务，同时结合中国广电智慧医疗解决方案可提供虚拟化云平台、会控平台、媒体信息交换平台、高标清视讯终端、移动终端等 3 / 28

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

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

商业银行大数据应用的理论_实践与影响_蔚赵春

《上海金融》2013年第9 期 摘要：本文首先对商业银行大数据应用研究进行了综述，其次从挑战和机遇两个方面分析了大数据应用对商业银行带来的影响，再次探讨了大数据在商业银行的具体应用实践，最后给出了大数据时代商业银行的应对 之策。 关键词：大数据;商业银行;金融脱媒;互联网金融;云计算 JEL 分类号：G21；O33中图分类号：F840文献标识码：A 文章编号：1006－1428(2013)09-0028-05 *基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目（13YJCZH192）、中国博士后科学基金项目（2012M510797）的阶段性研究成果，感谢责任编辑宝贵的修改建议。收稿日期：2013-05-30 作者简介：蔚赵春（1981-），男，复旦大学管理学院博士，现供职于上海浦东发展银行； 凌鸿（），男，复旦大学管理学院教授、博导。 蔚赵春1,2，凌鸿1 （1复旦大学管理学院， 上海 200433；2上海浦东发展银行上海 200001) 一、商业银行大数据应用研究综述 目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，而报纸和网络上介绍性的科普文章较多。国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战以及部分大数据应用案例。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面，针对银行业具体应用的文献非常少。 北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。方方全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。李璠等论述 了大数据时代银行业的机遇与挑战，重点从技术上对比了大数据分析解决方案。刘启滨对金融行业大数据管理技术进行了简单介绍。孙浩从技术视角探讨了大数据给金融业带来的挑战。王珊等探讨了金融企业在大数据时代的技术选择策略。潘镭探讨了大数据在供应链金融方面的应用。刘天白等以交通银行信用卡中心大数据应用探索为案例，探讨了银行试水大数据时的策略。刘静如论述了大数据在金融业风险管理方面的应用。 二、大数据应用给商业银行带来的机遇 大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT 架构等领域进行全面调整和深度整合，不断增强核心竞争力，提升企业组织绩效和资本的运营效率，提高盈利能力。大数据应用为我国商业银行经 金融理论与改革

智慧医疗系统建设项目方案

武汉智慧城市医疗卫生领域规划设计方案

中国航天科工集团公司2012年1月

1概念 智慧医疗卫生体现了“以患者为中心”、“以居民为根本”和“以行政为支撑”的医疗卫生理念，通过更深入的智能化、更全面的互联互通、更透彻的感知，实现居民与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，构建基于无所不在的全生命周期医疗服务与公共卫生服务的国民健康体系。 智慧医疗卫生通过建设基于居民健康档案的区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，整合现有卫生信息资源、覆盖武汉市城市圈卫生系统，形成信息高度集成的医疗卫生指挥、应急、管理、监督信息网络系统。 智慧医疗卫生解决居民“看病难、就医贵”和“三长一短”的医疗问题，使居民获得优质的医疗卫生服务、完整详实的健康档案信息和全生命周期的自我健康医疗管理，形成“小病在社区，大病进医院，康复回社区，健康进家庭”的新型就诊观念；提高医疗卫生服务机构的服务质量和服务效率；辅助公共卫生防疫部门有效开展慢病管控、急救管理、卫生防疫管理、突发事件及应急灾情的快速反应管理、妇幼医疗保健管理、血液管理、健康教育与综合行政管理等工作；提升卫生行政部门服务质量、事务效率，强化绩效考核，加强监管力度。实现与社保、药监、计生、公安、民政、应急等部门的快速协作和智慧

决策。推动医疗卫生事业的繁荣发展。 2现状分析 2.1武汉市医疗卫生行业现状 经过几十年的改革与发展，武汉市医疗卫生事业取得了巨大成就，建立遍及城乡医疗卫生服务体系，医疗供给能力全面提高，医疗保障体系初步建立，市民健康水平不断提高。 根据2007年的统计数字，武汉市人均预期寿命达到78.83岁，高于全国73岁的平均水平，充分说明了武汉市民的健康水平显著提高，标志着国民健康水平已经达到发展中国家的较高水平。 在医疗供给能力方面。截止2009年，武汉市地区共有各级各类医疗卫生机构2697个，其中包括医院147个，社区卫生服务中心124个；各类医疗机构共设有床位48061张，其中包括医院床位39811张，社区卫生服务中心床位3627张。 医疗服务领域技术装备水平全面改善，检查、治疗设备水平已经接近甚至超过发达地区水平。 专业人员的业务素质提高迅速，能够开展的诊疗项目不断增加。同时通过医疗所有制结构和管理体制方面的变革，明显提高医疗服务机构及其人员积极性，工作效率普遍提高。

银行大数据应用建设探索

银行大数据应用建设探索 一、数据应用广泛存在的问题 当前，银行业数据应用普遍面临以下问题： 一是找数难（数据不完整）。以数据访问为例，个人客户数据在个人金融部，反欺诈数据在风险管理部，考核数据在计财部......实际上银行的用数环境呈蛛网结构，A找B、B找C、C找A，系统一旦多到一定程度，蛛网是不可控的。前端应用组件多达上百个，为了避免蛛网结构导致的相互交叉，是否可以在中间加一个数据整合区，作为数据交换的平台？这种做法确实在物理层面满足了各组件数据交换的需求，然而在逻辑层面，由于数据整合区只管理共享数据，针对特殊需要的数据，还是采用传统的部门间申请、协调的方式。要真正解决“找数难”的问题，需要银行在大数据应用方面，建立一个核心枢纽，支持全行数据应用和业务决策。通过设立大数据分析中心，集中全行的数据分析能力为全行数据应用提供支持，既然要支持全行的应用，就需要获取全行的数据，但是在数据获取方面还是遇到很大的阻碍，来自业务部门和技术部门的阻碍都有。 二是标准缺乏，数据不一致的情况普遍存在。数据标准化的意义不言而喻，是数据整合和数据应用的前提，但是统一数据标准却是很困难的事，因为数据标准没有落到业务流程中，如“个人客户性别”这个数据，在建行早期100多个原系统中存在着6套不同的编码，一些系统是“男女”， 一些是“FM”，还有一些是“01”...... 三是用数门槛高，主要是数据分析的工具少、操作复杂。

四是用数慢，开发周期长，缺乏平台支撑。以监管报表为例，前端的统计人员要理清业务口径，把相关要求提交给各业务部门，业务部门根据要求衔接后端应用系统，再进行开发、测试，是一个复杂、漫长的过程。 五是用户体验不佳。 大数据发挥价值的前提条件是要让数据和业务形成闭环，实现两个目标：一是明确数据在业务中的应用效果，有时候数据模型看起很完美，但是在业务流程中效果体现不出来；二是业务要反哺数据。数据作为一种资源，与人、资本这样的资源最大的不同是不具有排他性，一般意思上，某种资源被他人占用后就无法再被使用了，但数据不一样，被使用的次数越多价值越高。也就是说，数据作为生产要素，在生产过程中会不断增值；反之，数据参与业务过程，如果不能实现增值，则意味着数据管理可能是失败的。因此，在数据使用的过程中，除了要在业务中沉淀数据价值，还要将增值后的数据存储到后端的数据库，但目前整体上看，业务反哺数据的工作还是缺失的，数据模型的应用效果缺乏有效评估，除了手机银行，其他渠道数据和业务的闭环还没有形成。 因此，在大数据应用中，数据和业务的关系还有待突破。大数据要真正成为银行核心生产力要素，需要有一个更接近于前台的数据管理部门，也可以叫数据中台。 二、大数据建设过程 第一阶段，数据整合阶段，完成企业级数据能力及架构建设。 没有一个核心的数据架构，大数据战略和大数据应用就是空谈。在这一阶段的重点工作：

智慧医疗综合监管平台建设整体解决方案

智慧医疗综合监管平台建设整体解决方案 1

目录 系统总体设计 (3) 设计目标 (3) 设计思路 (5) 总体结构设计 (7) 逻辑架构 (7) 物理架构 (7) 方案特点 (10) 高清技术的应用 (10) 高效编码技术的应用 (10) 智能技术的应用 (10) 高效的存储方案 (10) 系统扩展性、兼容性行强 (11) 系统集成及开放性好 (11) 多系统应急联动指挥 (11) 智慧医疗综合监管平台 (13) 平台设计概述 (13) 平台整体架构设计 (15) 平台整体架构 (15) 功能模块构成 (16) 核心管理模块 (18) 服务功能模块 (19) 扩展功能模块 (22) 定制集成服务 (23) 集成接口 (24) 客户端 (24) 平台子系统功能 (25) 1

视频监控子系统功能 (25) 报警管理子系统功能 (33) 车辆管理子系统功能 (35) 大屏控制子系统 (40) 综合查询子系统 (43) 应用维护子系统 (44) 地理信息子系统 (54) 智能巡检系统 (57) 平台对接设计 (60) 接入第三方设备 (60) 与其他业务平台对接 (63) 成功案例 (66) 中国人民解放军总医院 (66) 大连大学附属中山医院 (67) 2

系统总体设计 设计目标 医院综合安防系统采用高清视频监控、智能图像分析、车牌识别、RFID/NFC与报警管理等技术，实现整个院区的综合监管，实现全网调度、管理及智能化应用，为用户提供一套“高清化、网络化、智能化、高集成”的安防综合监管系统，满足用户在综合安防业务应用中日益迫切的需求。 本方案立足于建成统一的中心管理平台。通过管理平台实现全网统一的安防资源管理，对视频监控、车辆管理、门禁管理、报警管理等系统进行统一管理，实现远程参数配置与远程控制等；通过管理平台实现全网统一的用户和权限管理，满足系统多用户的监控、管理需求。本方案通过对院区进出人员、车辆、突发事件和规章制度的监管，实现医院院区安防业务的全方位“四维一体”安全管控。具体表现在： ?管人员：对凡是进出院区的人员进行录像记录和权限管理，通过高清的视频监控，结合人脸识别、门禁管理、电梯层控等系统，对院区内所有的重要公共区域中的所有人员的出行进行全面的合理的监督管理，做到“进出划分权限，出入视频留影，事件有据可查”。 ?管车辆：对凡是进出院区的车辆进行抓拍记录和收费管理， 3

××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.doc

××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

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 智慧银行大数据可视化展会平台建设方案

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 1

目录 第1章项目概述 (13) 1.1、建设背景 (13) 1.2、建设目标 (13) 1.2.1、总体目标 (13) 1.2.2、分阶段建设目标 (14) 1.3、相关系统联动对接 (15) 1.3.1、数据分析综合服务平台 (15) 1.3.2、量收系统 (16) 1.3.3、金融大数据平台 (16) 1.3.4、各生产系统 (17) 1.3.5、CRM (17) 第2章业务需求分析 (17) 2.1、总体需求 (17) 2.2、数据管理 (19) 2.2.1、数据采集 (20) 2.2.2、数据交换 (20) 2.2.3、数据存储与管理 (21) 2.2.4、数据加工清洗 (22) 2.2.5、数据查询计算 (22) 2.3、数据管控 (23) 2.4、数据分析与挖掘 (24) 2

2.6、量收系统功能迁移 (26) 第3章系统架构设计 (27) 3.1、总体设计目标 (27) 3.2、总体设计原则 (27) 3.3、系统总体架构设计 (30) 3.3.1、总体技术框架 (30) 3.3.2、系统总体逻辑结构 (35) 3.3.3、平台组件关系 (38) 3.3.4、系统接口设计 (46) 3.3.5、系统网络结构 (53) 第4章系统功能设计 (56) 4.1、概述 (56) 4.2、平台管理功能 (57) 4.2.1、多应用管理 (57) 4.2.2、多租户管理 (62) 4.2.3、统一运维监控 (63) 4.2.4、作业调度管理 (88) 4.3、数据管理 (90) 4.3.1、数据管理框架 (90) 4.3.2、数据采集 (93) 4.3.3、数据交换 (97) 3

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。