DataCanvas在银行业的应用



  • 项目背景:

    金融行业作为生产、消费数据最多的行业之一,面对如此庞大的数据量及多样化数据,传统关系型数据库已经无法满足需求,金融行业面临巨大转型。山东某银行力图建设一个低成本高效率的数据中心,能够存放历史数据并完成所有业务数据的快速查询;同时,能够接入和整合外部数据资源,对业务数据进行挖掘分析。

  • 解决方案:

    DataCanvas提供的解决方案如下所示: 

  • 客户价值:

    通过DataCanvas大数据平台解决方案,实现了银行PB级数据的快速存储和横向扩容,同时满足了传统关系型数据无法处理的复杂数据分析需求。

    • 支持流数据和批量数据导入至历史库。银行历史数据采用SQL查询,SQL查询性能单机数据扫描350MB/秒。
    • 统一客户视图,基于机器学习的算法模块(平台提供140+算法模块)和可视化图表,对存量客户数据进行分析,自动构建用户画像并进行精准营销和消费预测分析。
    • 结合实时、历史数据进行全局分析,风险管控部门可以每天评估客户行为,并对其信用卡额度等进行调整,提升业务能力。

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