金融业务数据分析类应用建设
2016-07-09 15:17:49 0 举报
AI智能生成
金融业务数据分析类应用建设是一项复杂的工程,它需要对金融市场、客户需求和业务流程有深入的了解。这类应用旨在通过收集、整理和分析大量金融数据,为金融机构提供有价值的洞察,帮助他们更好地制定战略决策。在建设过程中,需要考虑数据的安全性、准确性和实时性,以及如何将分析结果以直观易懂的方式呈现给客户。此外,随着金融科技的快速发展,金融业务数据分析类应用还需要不断更新和优化,以满足市场的变化需求。总之,金融业务数据分析类应用建设是一项富有挑战性和前景广阔的工作。
作者其他创作
大纲/内容
基本现状
未 整合已经积累的平台用户的显示数据
电商交易数据
社区社交数据
未整合已经积累的平台用户的隐式数据
点击&浏览数据
登录&访问数据
未建立面向用户的管理分析应用
生命周期管理
消费偏好管理
平台参与度管理
信用资质管理
...........
沉淀了大量分析预测需求未处理
医美机构资质评级
整形产品项目评级
用户信用风险评级
用户未来消费预测
经营规模预测
...........
存在问题
现有平台累积的数据没有充分利用
缺乏面向金融的统一,完整的数据视图
缺乏支撑金融日常业务运转的风险评估体系
缺乏平台用户的360度视图,用户行为分析和预测无法实现
.........
现在以及未来将持续关注的内容
金融数据平台整体架构
数据平台各层建设的标准
较成熟的金融业数据模型
元数据管理
数据标准建设
数据整合
数据应用建设
数据平台软硬件环境
..........
建设目标
业务协作
实现消费金融业务和平台电商业务的数据整合
业务创新
对已有数据进行多维分析和挖掘,创新数据增值产品
改善数据质量
中长期看,对分散在各个业务系统中的数据整合,清洗,有助于整体数据质量改善,提高数据的实用性
0 条评论
下一页
为你推荐
查看更多