郭光

基于既有的数据资源和数据应用成果，通过大数据平台的建设与应用，全面整合，深入挖掘其真正价值，并实现利益最大化，能够最大程度加速传统商业银行数字化转型的进程。

目前，面对移动化、网络化、智能化的行业发展趋势，我国商业银行数字化转型已迫在眉睫。在这一转变过程中，我国商业银行不仅要确定转型的最终目标，更要明确“如何转”。而基于既有的数据资源和数据应用成果，通过大数据平台的建设与应用，全面整合，深入挖掘其真正价值，并实现利益最大化，能够最大程度加速传统商业银行数字化转型的进程。

大数据平台建设

1.大数据平台建设的总体架构

在具体建设实施上，我国商业银行大数据平台应以采集、处理、分析、访问、应用、管理等六个层次为基础构建大数据平台的总体架构。数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也包括实时采集、互联网爬虫解析等等;数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等。具体包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作;数据分析层：实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持;数据访问层：实现读写分离，将偏向应用的查询等……