移动大数据技术在互联网金融获客及经营中的应用.pdf

移动大数据技术在互联网金融获客
及
营中的应用
互联网金融面对的？
什
是互联网金融



互联网
金融
网
金

P2P 融超市
互联网金融需要解决的问题
产品
销售
问题
线
流

平
案例分析
诸多的
能，在客户的喜好和公司利润方面
如何平衡？

诸多的投放渠道，如何选择，大咖一定高效
吗？

诸多的页面，页面顺序
客户****惯的
系？

诸多的用户，在异常出
时如何在漫天吐槽
前发
？

诸多的用户，如何精准找到金融产品的目标
客户群？
解决方案
数据处
理技术
大数 移动
据 数据
大数据技术以
架构
大数据 处理技术
大数据 处理技术
第一代大数据处理架构：
传统技术体系和缺陷
  大集群构建成本高昂
  多维交
计算能力低效
  架构
灵活无法自定义指标
  数据二义性标实时指标和批
指标
一致
大数据 处理技术
新一代技术和架构的目标：
查询和多维交
高效率
性能
  ：
需要多维交
的数据通过bitmap技术进行
储和计算
更好的业务扩展能力
高扩展性
  ：
系统架构采用以OLAP引擎为核心的设计思想，将数据统计
分析的视角从离散的数
题，转
成高度抽象的，基于
<维度+度量>的模型结构。将业务指标转
成<维度+度
量>的描述，更好的支持数据支持和业务指标计算能力。
解决数据一致性
题
高最终一致性
  ：
系统将指标包含在OLAP引擎中，数据的出处将只有唯一的
出口，确保数据的一致性。
更快的异常处理能力和数据恢复能力
高效调度
  ：
数据的计算过程中，将中间数据以<
储+转发>的形式处
理，每个处理单元都能快速恢复到某个时间点，以达到快
速处理的目的。