华为数据中台助力银行数字化转型[26页].pptxVIP

数据中台助力

银行数字化转型;;;;;;数据平台建设仅仅解决了基础数据的整合和共享问题，应用之间仍然烟囱林立

数据分析往往以事后监控为主，难以有效嵌入实时的业务流程之中

缺乏对数据资产或数据产品有意识的主动管理，业务层面的沉淀和积累少，业务用户的用数体验差

存在较多重复性建设的情况，开发和运维困难，对新需求的响应不及时;

2012年创立，2015年营收23.26亿美元，占据Top10中的半壁江山。

2016年，腾讯以86亿美元收购84.3%的股权，人均估值3.54亿人民币。

核心竞争力是其强大的试错能力，2-5-7个人的小团队可以几周内研发出一款新游戏，如果不受欢迎迅速放弃。

构建中台，沉淀通用开发素材和开发算法，构建科学的研发方法和体系，支持游戏的快速开发。;

数据中台就是将数据加工成公共的数据产品和服务，从而实现业务数据化，数据

资产化，数据业务化的闭环。

目标要求关键基础;

数据智能应用;

通用能力平台化

?统一数据采集平台

?统一数据交换平台

?数据仓库平台

?图数据平台

?指标管理平台

?标签管理平台

?建模平台

?AI平台

?

……;

商业银行数据中台逻辑架构;

商业银行数据中台场景支持-线上消费信贷;

商业银行数据中台场景支持-线上消费信贷;

外部数据接入

①外部数据管理平台：配置新的外部数据源

②外部数据管理平台：封装外部数据查询API

③数据服务平台：API注册与管理

内部数据接入

④数据资产管理平台：元数据采集同步

⑤数据交换平台：元数据同步

⑥数据交换平台：数据采集配置开发

数据加工与整合

⑦数据资产管理平台：数据标准引入

⑧数据开发平台：模型设计

⑨数据开发平台：数据映射

⑩数据开发平台：脚本生成与编写

?标签管理引擎：标签配置与管理

?指标管理引擎：指标配置与管理

?数据资产管理平台：数据质量监控管理;

决策建模

⑩数据挖掘平台：模型探索与建立

④数据挖掘平台：决策规则提取

④模型引擎：挖掘模型部署

决策配置

⑥决策引擎：客户准入规则配置

⑩决策引擎：欺诈防范规则配置

⑦决策引擎：信用评分规则配置

⑩决策引擎：催收评分规则配置

⑩数据服务平台：决策API注册与管理

数据服务管理

⑩数据服务平台：数据服务定义

21数据服务平台：流程编排;

精准营销

22标签引擎：基础标准/规则标签/模型标签

23推荐引擎：筛选目标客户

24客户管理应用：营销接触

贷款管理

25数据服务平台：客户准入服务

26数据服务平台：反欺诈服务

27数据服务平台：授信评分服务

28数据服务平台：催收评分服务

运营管理

29数据大屏：调用数据查询服务

30指标引擎：查询指标结果

31数据大屏：指标展示

32数据资源目录：查询基础数据资源

33自助分析工具：对接数据查询需求

34查询引擎：数据查询

35数据资产管理平台：隐私数据脱敏;

到2020年，50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理（NLP）或语音来生成，或者将自动生成。需要分析复

杂的数据组合，并使企业组织中的每个人都易于访问分析技术，这将推动更广泛的采用，使分析工具如同搜索界面或借助虚拟助理的对话一样简易。

--Garnter;;

作为数据资产管理底座的数据后台不容轻视;;

打造全行数据资产管理的基石-建模原则;

打造全行数据资产管理的基石-分层架构;

打造全行数据资产管理的基石-整合关键;

目标：发挥数据资产价值；

要求：高效和快速响应；

关键：数据能力复用；

基础：积累和沉淀数据能力。;

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