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某国有银行C以全行IT规划为指引，以支撑全行业务发展为主线，夯实管理基础增强支撑能力，优化工程实施模式提高建设能力，为打造一流大型零售商业银行作出新贡献。为实现上述目标，需加快大数据基础环境建设，完善数据治理机制，提高数据产品的开发和交付能力，全面迈入大数据3.0新阶段。
大数据平台仓库一方面着眼未来的应用需求，一方面对现有的技术精细化使用，不断完善和改进数据质量，为管理层提供有力的经营决策支持，实现数据易于使用的目标。
通过系统建设，构建了一套完善的、科学的能够应对多个业务领域的数据模型，建立面向全行应用的企业级数据仓库，同时基于各业务部门数据应用的实际，建设统一数据门户，支撑银行未来数年经营管理、风险管控、市场营销及数据分析的诉求。
项目采用源启数据资产管理平台的一体化开发模块和多个功能组件，内嵌企业级数据模型和完善的指标体系，能够帮助企业快速建成数据仓库平台和支持业务的指标体系。源启数据资产管理平台的数据服务模块，可以帮助企业搭建统一的数据访问门户，提供多层次的数据访问体系，满足各类数据服务需求。
大数据平台仓库系统整合层、基础层均以尊龙凯时领域十大主题模型为蓝本，结合银行数据特点进行范式定制化开发建设，形成“逻辑模型+物理模型”双体系范式设计模型架构。在逻辑数据模型方面，对主实体模型进行拆分，依据数据量、使用频度、数据更新频度等指标进行拆分，采用双实体模式进行逻辑模型设计，既满足逻辑模型的规范性，又能满足银行的大批量数据的时效性。在物理模型方面，依据数据量大小、批量处理时长等指标进行物理分表和模型预处理工作，提升数据处理效率和时效性。
大数据平台仓库系统共性加工层以协议、客户、渠道、机构、产品五个维度对全行基础指标进行统一加工计算、统一业务口径，提供统一数据服务。同样业务含义的数据指标，共性加工层落地时用统一并唯一的口径进行加工，并将加工口径和指标名称统一纳入数据标准范围内，进行全行发布。
大数据平台仓库系统在数据映射过程中，对标全行已发布数据标准进行数据码值、对字段名称进行落标、对不同源系统的相同码值进行整合，减少数据冗余性，提升数据使用效率与体验；并对数据质量差、空值率高、含义不明确等字段进行屏蔽，反馈，提升下游使用数据质量。
采用开源框架，创新可视化组件，构建适合于银行的数据可视化开发框架和规范，将原有开发框架中地图元素进行创新，增加了客户迁徙轨迹的可视化展示，并利用图论、时间序列、随机森林、文本挖掘等多种模型研发数据产品。
利用图论、时间序列、随机森林、文本挖掘等多种模型研发数据产品。
质量效益优：大数据系统上线以来，为C银行总行多个应用系统及分析项目建设提供数据支撑。集群服务器100+个节点，服务器数据存储1P+的情况下，日处理任务超过10000+个；在满足下游数据时效性的情况下，年度系统可用率应达到99.97%；支持了包括监管报送、数据中台、八大数据集市、门户、管理驾驶舱等50多个下游应用。
降本增效明显：仓库共性加工层从业务分析的视角组织数据，由于数据与统计口径的共享，可减少相同的业务统计所带来的数据重复计算与存储，有效降低数据指标加工的成本。
服务应用友好交互：实现可视化交互式体验的数据产品展示模式、实现数据产品的快速实施与统一管理、通过更为直观展示的结果展示，为用户实现业务意图提供参考和支撑、实现以数据产品的实际需求为目标导向的可视化展示等功能。
赋能业务经营分析大数据门户应用系统上线以来，服务于行内多家一级分行及总行的多个业务部门。该系统构建的多款数据产品为全行业务发展、经营管理、精准营销、风险防控等提供了有力地支撑。
集数据管控平台、数据中台和数据工具产品为一体的数据智能底座，提升数据治理水平，释放数据资产价值。
体验产品解决数据中台底层数据的一体化采集、管理及消费管理，实现贴源数据的自动化入湖及管理
体验产品统一的数据服务出口，实现了数据的统一市场化管理，有效降低了数据开放的门槛，并保障了数据开放的安全。
体验产品以“出发于业务、服务于业务”为目标，构建供业务和科技共同和重复使用的指标数据标准体系
体验产品快速实现数据流批一体处理能力，提供高可靠、低延时数据服务
体验产品提供安全、便捷、统一的外部数据服务，构建可支撑风控、获客、营销等场景的数据模型，强化业务联动的同时持续推进银行数字化建设的进程
体验产品实现数据高度整合、数据能力复用，从夯平台、治数据、建服务、触场景四大方向，实现数据服务化
体验产品鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件，office办公自动化组件，数据库组件，文件处理组件、邮件组件等多种类型组件，通过全栈自动识别技术，自动识别目标元素，使开发过程所见即所得，降低了RPA开发门槛，让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。
通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程，配合控制台对外提供API接口，供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制，极大降低开发和运维成本，让RPA流程运行更加稳定，而解决尊龙凯时行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。
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