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第1篇 大数据战略规划2

1 背景2

1.1大数据是什么2

1.2大数据关键推动事件6

1.3国家相关政策意见7

1.4金融大数据应运而生8

1.5金融大数据的现状与前瞻10

1.6金融大数据的衡量标准12

2 金融大数据的战略定位15

2.1必要性16

2.2可行性22

2.3主要问题23

2.4大数据价值所在26

2.5大数据思维转变31

2.6大数据战略行动33

3 金融企业大数据应用规划构建35

3.1制定规划原则36

3.2选择规划方法39

3.3制定目标蓝图43

3.4识别规划风险46

3.5明确数据规划47

3.6制定目标计划50

3.7明确组织规划51

3.8选择技术方案52

3.9确定人才规划53

3.10回顾实施风险54

4 大数据的技术解决方案57

4.1应对场景57

4.2当前主要的大数据技术模型59

4.3深入分析Hadoop62

4.4大数据硬件技术规划68

4.5未来推荐技术模型71

4.6数据资产治理74

5 大数据可视化77

5.1背景77

5.1.1发展历程78

5.1.2可视化分析的能力要素79

5.1.3可视化分析与传统分析的差异80

5.2可视化分析的过程及方法80

5.3可视化分析应用场景81

5.3.1社交网络分析81

5.3.2矢量地图分析82

5.3.3词云分析83

5.3.4流量流向（桑基图）分析84

5.3.5客户全网画像84

第2篇 场景实例详解90

6 客户大数据实例：客户全景视图应用90

6.1客户全景视图的互联网基因91

6.2客户全景视图是金融大数据应用的基础94

6.3关键技术设计96

6.3.1 NoSQL数据库的选择96

6.3.2 HBase的模型设计99

6.3.3源表数据的增量导出102

6.3.4数据写入HBase的方法103

6.4主要技术实现104

6.4.1架构设计105

6.4.2环境搭建106

6.4.3数据的抽取和整合106

6.4.4保单视图查询110

6.5扩展分析112

6.5.1回顾112

6.5.2扩展113

6.5.3风险防范114

7 网站大数据实例：点击流分析与应用116

7.1点击流分析的业务目标117

7.2关键技术118

7.2.1数据的获取118

7.2.2数据的预处理119

7.2.3用户行为数据的建模120

7.3案例：某保险公司电商网站点击流分析121

7.3.1数据获取及预处理121

7.3.2会话识别122

7.3.3网页基本情况分析123

7.4舆情分析应用简介127

7.4.1确定挖掘算法128

7.4.2网络爬虫技术129

7.4.3主要实现过程130

8 健康大数据实例：医疗费用监控应用132

8.1国内外医疗保险欺诈和监管情况132

8.2医保欺诈类型介绍133

8.3医保欺诈监控技术介绍134

8.4基于数据分析风险审核实现136

8.4.1日平均医疗费用合规度分析136

8.4.2单病种治疗方法分析138

8.4.3单病种非常规治疗方法筛选144

8.5数据分析监控技术挑战146

9 语音大数据实例：电销中心质检应用149

9.1呼叫中心业务现状150

9.2语音识别与语音分析150

9.3语音分析业务模型152

9.3.1自动质检152

9.3.2业务分析156

9.4技术实现过程160

9.4.1逻辑架构设计160

9.4.2项目实施指引161

9.5效果和风险总结163

9.5.1预期效果163

9.5.2实施风险163

10 影像大数据实例：影像数据迁移应用165

10.1企业内容管理的概念及应用165

10.2基于大数据技术的内容管理平台166

10.3内容管理平台的应用案例：影像系统167

10.3.1业务背景167

10.3.2技术关键168

10.3.3实现过程172

10.3.4案例的业务价值分析174

11 日志大数据实例：日志备份查询应用175

11.1日志数据的类型175

11.2日志数据管理176

11.2.1日志的记录和产生176

11.2.2日志的采集和传输178

11.2.3日志的存储180

11.2.4日志的应用181

11.3关键技术设计181

11.3.1日志数据的存储技术182

11.3.2采集传输技术183

11.3.3数据分析技术185

11.4日志管理系统的案例186

11.4.1系统建设目标186

11.4.2使用Flume建立日志传输管道187

11.4.3日志文件的保存和HBase日志索引的创建188

11.4.4关于日志规范189

11.5日志管理的价值分析189

11.5.1系统运行监控189

11.5.2违规分析189

11.5.3用户行为分析190

第3篇 常见问题与应对机制193

12 大数据安全193

12.1数据安全事件回顾194

12.2安全体系196

12.2.1架构安全196

12.2.2服务器安全197

12.2.3数据安全198

12.3法律安全198

12.4可用性199

13 大数据来源201

13.1内部数据源202

13.2政府数据源204

13.3外部大数据207

13.4现状与趋势210

14 关乎胜负与生死的决战212

14.1客户价值之战213

14.2企业利润之战214

14.3管理平台之战214

14.4人才队伍之争215

14.5决战场景推演一215

14.6决战场景推演二216

15 大数据的人才需求与培育路线220

15.1人才需求220

15.2选人223

15.2.1人员类型223

15.2.2人员水平224

15.3育人226

15.4用人227

15.5留人229

16 大数据的合作资源231

16.1产业链整体情况231

16.2专业领域划分234

16.3合作商近况235

16.3.1基础平台提供商235

16.3.2 Hadoop提供商237

16.3.3可视化分析软件238

16.3.4数据中心提供商239

16.3.5集成服务提供商240

16.3.6系统安全提供商241

16.3.7多媒体识别与分析242

16.3.8数据分析提供商243

16.3.9数据管理提供商245