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某国有大行客户管理数据集市

客户需求

业务系统可支持预定义报表，但却无法支持业务条线级对数据进行历史的、集成的、智能的和易于访问的分析。

业务数据分布在许多跨系统、跨平台的数据表中，而且通常含有“噪声”，包含了不一致和无效的值，使得分析难于进行。

解决方案

建立集市基础层：依据个人客户数据，建立集市基础层，主要实现源系统数据在数据集市的落地，负责从大数据平台、相关数据集市获取源数据，把数据按主题重新组织，并对源系统数据进行抽取、清洗后，再进行一定的整理、合并，以供下游分析使用。

汇总个人客户信息：汇总个人客户的协议/资产信息、产品信息、交易信息、渠道签约信息、营销信息，为银行客户分群、客户评级、营销分析、销售分析、业绩分析等提供数据支撑。

应用层贴合分析需求：应用层紧贴各个应用系统的分析需求，从基础层或者汇总层获取数据，定义应用系统的特定口径、特色指标，按照分析应用的不同，应用层也提炼出具有共性的数据访问、统计需求，比如客户标签、客户评级、客户视图、模型宽表等。

取得成果

客户管理数据集市系统是在大数据平台基础上，以客户信息为主线，建设基础层、汇总层、应用层三层架构，全面整合个人客户信息，实现以账户或以交易为主题的数据向以客户为中心转型。为提升海量客户数据处理的时效性，该项目采用Hadoop+Spark混合技术架构，涵盖全行39个源业务系统相关数据，构建客户、协议、营销、产品、交易、公共等七大主题域，形成133个模型，3500多个数据项。

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