企业知识平台解决方案

2017-07-27 ·   本站  阅读:1800 收藏
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该方案以大数据和知识图谱技术为基础,设计搭建动态、可变、实时的数据应用架构,构建全行级企业知识平台,通过对行内、行外数据整合分析,提供业务人员可直接使用的“业务知识”

企业名称:青岛银行股份有限公司

解决方案名称:企业知识平台解决方案

行业:金融

解决问题:

随着技术的发展,银行利用数据分析来推动业务发展的想法越来越迫切。但银行在数据应用方面存在一些问题和困难:1、数据利用率和分析深度无法满足业务需要。行内数据整合不完整、外部数据采集能力缺乏、存量数据利用率低、数据分析不够深入,上述种种造成数据分析结果难以满足业务需求;2、海量数据管理和实时分析存在技术瓶颈。面对大量非结构化的互联网数据,银行系统一方面需要面对日益庞大的海量数据处理压力,另一方面缺乏对非结构化数据的处理能力,导致无法支持实时动态的业务场景数据分析需求;3、市场数据的准确性、合法性极具争议。随着网络安全法的实施,数据的保护和合理使用提升到立法的高度。面对市场上大量非法数据,如何在满足合规、合法的基础上充分利用各方数据推动业务整合发展是银行亟待解决的问题。

该方案以大数据和知识图谱技术为基础,设计搭建动态、可变、实时的数据应用架构,构建全行级企业知识平台,通过对行内、行外数据整合分析,提供业务人员可直接使用的“业务知识”


采用大数据产品:

1、日志采集与处理平台V2.0:在企业知识平台解决方案中承载对运维日志进行收集、处理、挖掘、搜索、分析的工作。该产品采用流式文本采集技术(LogStash、Opentsdb、Kafka等),收集不同业务系统和基础架构产生的海量日志,并进行高速解析和分析,帮助快速定位问题。

 2、大数据存储与管理平台V1.8:在企业知识平台解决方案中承载对海量非结构化数据及结构化数据的存储和管理工作。本产品基于最新的大数据开源存储技术(Hadoop、Hive、Hbase、Spark和Elasticsearch)进行自主知识产权封装,提供商用产品级别的易用性、并发性、安全性等保障。

 3、大数据挖掘与分析平台V1.5:供数据挖掘与分析人员对海致大数据存储与管理平台上存储的数据或其他来源的数据进行指定业务目的的分析与挖掘,主要实现面向我行对公客户的潜在关联关系挖掘、客户分群、标签计算。针对数据挖掘常见任务,构建基于HDFS的流处理并行计算框架,高效执行与机器学习相关、具有稀疏的计算依赖特性的迭代算法。

4、知识图谱应用平台V2.0:由数据采集聚合平台、企业知识图谱平台、营销规则与模型三大部分组成。数据采集聚合平台主要功能包括数据查询、数据管理;企业知识图谱平台展示了企业关联行内和行外数据,可视化展示企业详情,根据业务场景挖掘数据关联;营销规则与模型部分,建立了满足业务场景的标签体系和评分模型,实现对关注企业的风险或营销事件推送,根据企业信息线索,客户可方便地处理反馈,持续关注或者反馈信号。

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