如何建立基于大数据的信贷审批系统(如何设计企业级大数据分析平台)

作者:八月      发布时间:2021-09-09      浏览量:40996
如何建立基于大数据的信贷审批系统传统模式下,商业银行信贷风险管理工作主要以信贷人员的主观判断或定性评价与定量分析结合的方式进行。大数据时代,信息资源丰富、变革更新迅猛,给商业银行带来了前所未有的机遇和挑战。商业银行利用自身的信息技术、渠道等

如何建立基于大数据的信贷审批系统


传统模式下,商业银行信贷风险管理工作主要以信贷人员的主观判断或定性评价与定量分析结合的方式进行。大数据时代,信息资源丰富、变革更新迅猛,给商业银行带来了前所未有的机遇和挑战。商业银行利用自身的信息技术、渠道等优势积累了大量数据资源,如何更好地挖掘数据财富,为商业银行经营发展、风险控制提出了新课题。构建数据仓库、开展数据分析挖掘、强化信息系统运用、做好数据人才培养等多种手段将提升商业银行在大数据时代下的信贷风险防控能力。

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如何设计企业级大数据分析平台


统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。
  突破设计原则
  建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的

如何打造大数据生态圈


大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以

大数据现状及发展方向


前瞻产业研究院《2014-2018年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示,大数据产业主要涉及数据生成、存储、处理分析、应用四个环节,具体来看,包含硬件设备、处理分析环节、综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询、方案实施、信息安全等领域。
  在大数据风靡全球的同时,我国政府也加快了对大数据相关技术的攻关,工信部发布的《物联网十二五规划》里,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据技术