针对数据转型期的企业,在构建企业级大数据平台过程中,对数据采集、 数据模型、ETL开发数据库设计、基础库标准、数据服务标准等内容进行梳理, 并形成数据的共享交换、数据平台和数据应用开发都将遵循的一套体系。
依托海量数据以及大数据处理能力,在确保用户数据隐私安全的前提下, 通过对数据的深入挖掘、对行业的深度研究、对渠道的资源整合, 为各类企业客户优化营销策略,提供触达渠道,达到降低营销成本, 提高营销效果,实现营销工作全流程管理的创新应用,增强市场竞争力的目的。
包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、 数据生命周期管理和数据安全管理等管理域,实现数据资产评估体系与落地方案, 通过组织、制度、流程和技术的结合,进行数据的盘点、清洗、探查、融合、追踪、处置, 形成企业信息资产数据治理保证数据的可用性、可获取性、 一致性以及安全性,满足企业核心业务对数据质量的期待。
基于数据安全防护、管理和运营经验,根据客户的实际情况, 设计数据安全安全建设规划、建设、实施方案。包括漏洞安全评估; 渗透测试;安全基线配置评估;系统安全加固;统一出口管控;数据安全风险监测。
快速整合企业相关核心数据指标,形成指标知识图谱和决策数据集市, 直接对接上游系统数据,即插即用灵活查询及其外链展示、 报表与管理驾驶舱展示、即时查询、支持第三方BI报表工具对接。 可视化大屏产品可实时监测企业数据,洞悉数据变化,助力企业高效决策。
利用金融业务规则模型和大数据挖掘模型的双引擎风控体系, 在客户画像的基础上,对客户金融行为进行风险判别和控制。 典型的应用场景包括反欺诈、担保圈、资金链、反洗钱等。
1.在借鉴大量开源系统的实现思路和框架的基础上,完全自主研发。
2.没有技术死角,需求适用性强,可快速完整满足客户的的实际数据应用需求。
1.可将全部功能压缩在单台服务器上,也可将系统部署在由上千台服务器构建的Hadoop集群上。
2.所有的功能模块都可独立运行,按需搭配。
3.各类存储引擎、计算引擎可自由选择。
1.源于市场、基于需求、扎根客户、面向交付。
2.从国务院办公厅、各大部委的政府类需求,到金融、环保、快销品等企业营业,通过大量的实际交付对产品功能进行打磨。
1.支持各类国产硬件软件环境,可适配性高。
2.支持Hadoop、SPARK等各类开源技术框架。
3.提供标准访问规范、命名规范、接口规范、开发规范和部署规范。
通过对各类日志的数据采集和信息提炼,扩充已有数据宽度,补充客户信息全景全景视图。
实时采集各类系统日志,及时掌握各类系统和业务运行状况,为系统升级与优化提供数据支撑。
即时搜索应用历史日志,还原系统交互过程,快速定位问题发生的原因。
实时分析业务运行状况。如委查比统计、客户区域分布、功能号请求统计、交易量统计等。
实现监管部门对客户委托流水数据的多维度协查,还原客户交易过程。