银行大数据应用

随着科技的飞速发展，银行业迫切需要依托大数据计算,拓展针对海量数据的加工、存储、计算、分析等能力。本书从宏观国家战略到落地实践路径，全面系统地阐述大数据在银行业的应用点与关键技术，主要内容包括总体技术架构、主要技术能力、*流大数据应用点以及大数据在银行业应用的人才战略。其中*流的应用点有历史数据管理、大数据营销与风险、大数据运维等内容。

前言

第一篇 基础篇

 第1章 绪论

 1.1 时代背景

 1.2 大数据应用的意义

 1.3 挑战和目标

 1.4 本章小结

 第2章 大数据基础

 2.1 大数据的概念与特征

 2.2 技术支撑

 2.3 银行大数据初步实践

 2.4 本章小结

第二篇 技术篇

 第3章 技术架构

 3.1 架构的一般理论

 3.2 典型大数据系统的技术架构

 3.3 开源技*台架构问题探讨

 3.4 本章小结

 第4章 关键技术

 4.1 数据采集与生成

 4.2 海量数据存储技术

 4.3 大数据分布式计算框架

 4.4 数据挖*台与工具

 4.5 本章小结

 第5章 *台管理

 5.1 大数据系统的监控

 5.2 运维

 5.3 元数据管理

 5.4 本章小结

第三篇 应用篇

 第6章 海量数据查询方法论

 6.1 数据查询系统

 6.2 业务交易明细数据管理

 6.3 票据扫描与监控视频信息管理

 6.4 本章小结

 第7章 客户关系管理应用

 7.1 客户分析方法论

 7.2 对私客户画像模型

 7.3 对公客户画像模型

 7.4 银行客户画像实践

 7.5 客户画像应用系统的实现

 7.6 本章小结

 第8章 风险管理应用

 8.1 风险评估与预测方法论

 8.2 对私客户的风险控制

 8.3 对公客户的风险控制

 8.4 本章小结

 第9章 精准营销应用

 9.1 精准营销方法论

 9.2 对私客户的精准营销

 9.3 对公客户的精准营销

 9.4 本章小结

 第10章 故障分析监测与应用

 10.1 日志分析方法

 10.2 系统监控应用的扩展

 10.3 本章小结

第四篇 战略篇

 第11章 战略规划

 11.1 大数据战略的基本目标和关键因素

 11.2 银行大数据建设目标

 11.3 银行大数据实施过程中应遵循的原则

 11.4 建设规划

 11.5 本章小结

 第12章 银行大数据人才培养

 12.1 企业应用大数据的核心能力

 12.2 银行大数据核心人才及其能力要求

 12.3 银行大数据人才培养战略

 12.4 本章小结

参考文献