新模式：金融行业运营安全实时大数据平台.docx

??

?

??

新模式

金融行业运营安全实时大数据平台

?

??

?

?

?

?

?

?

?

???

?

?

?

?

?

文／周显明凌峻峰

随着近年来大数据应用步入20时代，金融业、制造业等领域都开始主动拥抱大数据，寻找大数据应用的场景及落地的可能性。在大数据时代，对数据挖掘、数据处理、数据分析的实时性需求越来越迫切，然而，想要安全、合理地利用好大数据，依然需要“摸着石头过河”。

近年来，数字革命在全球范围内风起云涌，云计算、移动互联、大数据等新兴技术不仅重构了人们的生活方式，也对现代金融业造成了深远的影响。寻求技术手段，借助于信息及通信技术来实现金融企业拓展新业务和新渠道，维系新、老客户对企业的满意度、忠诚度，已经成为现代金融业必须面对的重要课题。

金融数据：需求渐显

从存折到银行卡中国银行业已经有了翻天覆地的变化，其中信息技术发展在其中发挥了不可替代的作用。中国银行业的信息化建设一直处于业内领先水平，不仅具有国际领先的金融信息技术平台，还建成了由自助银行、电话银行、手机银行和网上银行构成的电子银行立体服务体系。

银行信息化在20世纪80年代后期由金融电子化开始起步，逐步向信息化发展迈进。经过几十年的发展，银行由单一电子类替代人工工作逐步向深度信息管理、客户信息利用等方面进军。

面对互联网经济的迅猛发展，国内主要金融机构纷纷开始尝试构建以私有云为基础的云服务架构，以更加灵活、及时、高效的模式，支撑和响应业务创新的需求，云平台架构转型已成为金融企业信息化升级改革的必由之路。通过“大平台+微应用”的模式，以大平台沉淀最佳实践、微应用快速适应变化，两条腿走路，实现数字化IT架构转型。

目前银行等传统的金融机构大都已经使用商业智能或数据仓库解决方案，用于解决结构化数据的整合分析问题，由于结构化数据的存储组织有章可循、相对简单，因而在B1分析中数据模型的构建也较为简单。但是在大数据背景下，传统商业智能、数据仓库解决方案已经捉襟见肘，难以满足发展的需要：在数据源方面，半结构、非结构化数据的大量涌现，使得传统的数据仓库存储、组织此类数据变得无能为力；在商业智能分析方面，由于大数据大都是一些类型丰富的碎片化数据，没有相对固定的模式，而且价值密度相对较低但极为重要，使得在大数据环境下进行数据分析的模式和方法相对复杂，因而构建银行大数据分析平台是一项从无到有、富有挑战且意义深远的工作，对银行的创新能力，精细化、专业化经营管理以及高效决策支持都具有重大意义。

离线分析：探囊取物

随着银行业务的载体与社交媒体、电子商务的融合日趋紧密，仅对原有的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求。金融机构需要借助大数据战略打破数据边界，囊括更多的大数据分析来构建更为全面的金融机构运营全景视图。以科技引领业务发展，未来银行也同样需要借助由大数据构建的企业经营全景视图来进行产品营销、业务创新等活动，进而寻找最优模式以支持商业决策。目前金融行业，离线分析类大数据典型应用包括用户画像、精准营销等（如图1）。

用户画像：银行可以通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备等媒介产生的非结构化数据，构建全面的客户视图；根据用户行为对用户进行聚类分析，进而可以有效地甄别出优质客户、潜力客户及流失客户。

精准营销：借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（用户消费数据、浏览记录、购买路径等）进行挖掘、追踪、分析，将不同客户群体进行聚类，有助于获取用户的消费习惯、风险收益偏好等特征信息，从而根据不同客户特性打造个性化的产品营销服务方案，将最适合的产品服务推介给最需要的客户，以主动营销和个性化营销打破传统无差异的、被动的产品服务营销方式。大数据的有效使用，不仅可以提升银行金融产品的精准营销水平，而且可以提升客户对银行服务的认可程度及客户经理在营销过程中的专业程度。

实时平台：方兴未艾

对于非实时大数据平台，目前国内大多数生产商通过开源软件Hadoop的生态圈来实现，包括MapReduce、HDFS、Hive、Pig等。而对于实时性要求高的大数据应用，如运营监控、操作及业务风险监控、ITOA、海量事件分析等，金融机构还处于探索阶段。

实际上，金融机构构建运营安全实时大数据分析平台的前提条件已具备。当下大部分金融机构，如银行都已具备这些条件：通过各类监控工具实现对交易数据、性能数据、状态数据、基础资源等监控指标项的采集；通过事件采集工具实现对安全设备安全事件以及网络操作、服务器操作、数据库操作、应用操作等事件的统一采集及处理；通过用户体验平台或业务日志实现对全行所有业务系统、接口服务进程的模拟仿真，同时采集最终用户对业务系统的访问行为；通过ITIL及其他工具实现请求、事件、问题、变更等管理类信息以及其他工具采集的语音、地理、偏好、社交相关信息。金融行