CN109272159A - 一种金融数据分析的平台风险控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种金融数据分析的平台风险控制方法，属于平台风险控制领域，一种金融数据分析的平台风险控制方法，由数据产生层产生数据，数据产生层将数据传输至数据交换层，数据交换层将数据传输至数据计算层，数据计算层将数据传输至数据应用层，数据应用层将数据传输至用户访问层，以上层级共同组成数据管控层，由组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对数据管控层各信息系统数据的管控，可以实现通过数据分析平台的建设，金融集团或企业将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，便于提升数据共享与流转能力。

Description

一种金融数据分析的平台风险控制方法
技术领域
本发明涉及平台风险控制领域，更具体地说，涉及一种金融数据分析的平台风险控制方法。
背景技术
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。
金融类平台一般都有自己的商城和其他的业务，一般都有相应的平台风险控制方法，但是很多金融集团或企业的业务较多时，很难统筹兼顾各个环节的数据，特别是现代企业，需要多部分的相互配合，才可以较好的把控平台风险平台风险，现有的平台风险控制方法一般是设立专门的部分，专门负责统计数据及分析。
这样的话在风险控制方面缺乏面向整个金融集团的统一、完整的数据视图，也缺乏支撑金融集团日常业务运转的风险评估体系，缺乏金融集团客户360度视图，客户行为分析和预测无法实现。
发明内容
1．要解决的技术问题
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种金融数据分析的平台风险控制方法，它可以实现通过数据分析平台的建设，金融集团或企业将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，便于提升数据共享与流转能力。
2．技术方案
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种金融数据分析的平台风险控制方法，包括包括如下步骤：
S1、由数据产生层产生数据；
S2、数据产生层将数据传输至数据交换层；
S3、数据交换层将数据传输至数据计算层；
S4、数据计算层将数据传输至数据应用层；
S5、数据应用层将数据传输至用户访问层；
S6、S1-S5共同组成数据管控层；
S7、由组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对数据管控层各信息系统数据的管控；
S8、由分析报告生成服务系统生成源系统数据交换质量日报、数据质量汇总日报和数据质量汇总月报，三者共同组成数据质量评价报告，数据质量评价报告上包括异常数据的明细；
S9、由相关人员对每日和每月的数据质量评价报告进行分析查看，并依据平台的运营情况，作出相应的决策。
进一步的，所述数据产生层包括企业内外部板结构化和非结构化数据、电商系统、供应链金融、网贷系统、基金系统或其他系统，可涵盖几乎所有环节产生的数据。
进一步的，所述数据交换层包括数据交换平台，所述数据交换平台包括大数据交换组件、数据库数据交换组件和数据区数据交换组件，可实现全面的数据交换。
进一步的，所述数据计算层包括实时数据区、历史归档数据区、大数据区、应用集市数据区、沙盘演练数据区、增值产品数据区、主题数据区和贴源数据区，可对所有的数据按照功能和类型分类计算处理。
进一步的，所述数据应用层包括与实时数据区对应的实时数据查询、与历史归档数据区对应的历史数据查询、与应用集市数据区对应的内部管理分析、与沙盘演练数据区对应的业务沙盘演练和与增值产品数据区对应的数据增值产品，每个数据应用层均有相应的数据计算层作为支撑。
进一步的，所述用户访问层包括IT人员、内部用户和外部用户，其中IT人员可访问流程调度层，所述流程调度层包括流程调度和监控告警，所述内部用户可访问实时数据查询、历史数据查询、内部管理分析和业务沙盘演练，所述外部用户可访问数据增值产品，可是相关的人员便于直接访问所需的信息，同时可保护信息不被无关人员非法利用。
进一步的，所述数据管控层包括数据管控平台，所述数据管控平台包括数据标准、数据质量、元数据和数据安全，可从多项指标对数据进行管控，便于提高数据的整体质量。
进一步的，所述数据管控层包括管理分析平台，所述管理分析平台包括安全管理系统，可保护管理分析平台的安全性，不易发生信息泄露。
进一步的，平台所有服务器均采用标准X86 PC服务器，系统划分为WEB服务VLAN、应用服务VLAN和数据服务VLAN，所述WEB服务VLAN包括两台服务器构成的Tomcat集群，所述应用服务VLAN包括两台服务器构成的MicroStrategy集群，所述数据服务VLAN包括基础计算平台、73台服务器构成的Hadoop集群、数据集市平台、30台服务器构成的集群流程调度平台、7台服务器构成的Task Automation集群、数据交换平台、5台服务器和云数据推送平台接口，可分别实现不同业务系统的数据获取。
进一步的，所述源系统数据交换质量日报汇总了报告生成当天源系统的数据接口校验结果，包括针对每个接口单元的表及记录级校验错误的统计数据和指标日平均值，所述数据质量汇总日报依照每日各源系统数据交换评价指标的平均值及当天的贴源数据、汇总数据和数据集市质量检查结果汇总生成，所述数据质量汇总月报依照当月的日报结果，取各项指标的平均值和数据统计的汇总值生成，便于对数据的管理和分析，便于管理层依据数据指定相关的战略方向。
3．有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
（1）本方案可以实现通过数据分析平台的建设，金融集团或企业将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，便于提升数据共享与流转能力。
（2）数据产生层包括企业内外部板结构化和非结构化数据、电商系统、供应链金融、网贷系统、基金系统或其他系统，可涵盖几乎所有环节产生的数据。
（3）数据交换层包括数据交换平台，数据交换平台包括大数据交换组件、数据库数据交换组件和数据区数据交换组件，可实现全面的数据交换。
（4）数据计算层包括实时数据区、历史归档数据区、大数据区、应用集市数据区、沙盘演练数据区、增值产品数据区、主题数据区和贴源数据区，可对所有的数据按照功能和类型分类计算处理。
（5）数据应用层包括与实时数据区对应的实时数据查询、与历史归档数据区对应的历史数据查询、与应用集市数据区对应的内部管理分析、与沙盘演练数据区对应的业务沙盘演练和与增值产品数据区对应的数据增值产品，每个数据应用层均有相应的数据计算层作为支撑。
（6）用户访问层包括IT人员、内部用户和外部用户，其中IT人员可访问流程调度层，流程调度层包括流程调度和监控告警，内部用户可访问实时数据查询、历史数据查询、内部管理分析和业务沙盘演练，外部用户可访问数据增值产品，可是相关的人员便于直接访问所需的信息，同时可保护信息不被无关人员非法利用。
（7）数据管控层包括数据管控平台，数据管控平台包括数据标准、数据质量、元数据和数据安全，可从多项指标对数据进行管控，便于提高数据的整体质量。
（8）数据管控层包括管理分析平台，管理分析平台包括安全管理系统，可保护管理分析平台的安全性，不易发生信息泄露。
（9）平台所有服务器均采用标准X86 PC服务器，系统划分为WEB服务VLAN、应用服务VLAN和数据服务VLAN，WEB服务VLAN包括两台服务器构成的Tomcat集群，应用服务VLAN包括两台服务器构成的MicroStrategy集群，数据服务VLAN包括基础计算平台、73台服务器构成的Hadoop集群、数据集市平台、30台服务器构成的集群流程调度平台、7台服务器构成的Task Automation集群、数据交换平台、5台服务器和云数据推送平台接口，可分别实现不同业务系统的数据获取。
（10）源系统数据交换质量日报汇总了报告生成当天源系统的数据接口校验结果，包括针对每个接口单元的表及记录级校验错误的统计数据和指标日平均值，数据质量汇总日报依照每日各源系统数据交换评价指标的平均值及当天的贴源数据、汇总数据和数据集市质量检查结果汇总生成，数据质量汇总月报依照当月的日报结果，取各项指标的平均值和数据统计的汇总值生成，便于对数据的管理和分析，便于管理层依据数据指定相关的战略方向。
附图说明
图1为本发明的分析平台总体构架图；
图2为本发明的数据管控体系内部运转机制图；
图3为本发明的安全管理结构原理图；
图4为本发明的数据交换层结构原理图；
图5为本发明的数据质量管理分析报告生成服务系统原理图；
图6为本发明的数据分析平台物理架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图；对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然；所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例；而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例；本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例；都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1：
请参阅图1-2，一种金融数据分析的平台风险控制方法，包括如下步骤：
S1、由数据产生层产生数据；
数据产生层包括企业内外部板结构化和非结构化数据、电商系统、供应链金融、网贷系统、基金系统或其他系统，可涵盖几乎所有环节产生的数据。
其中数据产生层包括源数据内容和源数据增量，源数据内容包括内部业务系统产生的结构化数据；商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水等；金融集团日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水等；企业内部非结构化数据，日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评等；企业外部数据，企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息等。
源数据增量将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据，商城和金融集团业务系统的数据，包括增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现；对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量；初始数据加载均采用全量模式。
S2、数据产生层将数据传输至数据交换层；
请参阅图4，数据交换层包括数据交换平台，数据交换平台包括大数据交换组件、数据库数据交换组件和数据区数据交换组件，可实现全面的数据交换。
S3、数据交换层将数据传输至数据计算层；
数据计算层包括实时数据区、历史归档数据区、大数据区、应用集市数据区、沙盘演练数据区、增值产品数据区、主题数据区和贴源数据区，可对所有的数据按照功能和类型分类计算处理。
S4、数据计算层将数据传输至数据应用层；
数据应用层包括与实时数据区对应的实时数据查询、与历史归档数据区对应的历史数据查询、与应用集市数据区对应的内部管理分析、与沙盘演练数据区对应的业务沙盘演练和与增值产品数据区对应的数据增值产品，每个数据应用层均有相应的数据计算层作为支撑。
S5、数据应用层将数据传输至用户访问层；
用户访问层包括IT人员、内部用户和外部用户，其中IT人员可访问流程调度层，流程调度层包括流程调度和监控告警，内部用户可访问实时数据查询、历史数据查询、内部管理分析和业务沙盘演练，外部用户可访问数据增值产品，可是相关的人员便于直接访问所需的信息，同时可保护信息不被无关人员非法利用。
S6、S1-S5共同组成数据管控层；
数据管控层包括数据管控平台，数据管控平台包括数据标准、数据质量、元数据和数据安全，可从多项指标对数据进行管控，便于提高数据的整体质量。
S7、由组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对数据管控层各信息系统数据的管控；
请参阅图2，组织架构明确了数据管控过程中的组织结构、角色、职责等。管控组织除了要负责制定数据标准、质量、安全等要求外，还需要负责制定管控的相关流程和评价考核指标等内容；评价与考核通过建立一些定性或定量的数据管控评价考核指标，去评估及考核数据相关责任人职责履行情况、数据管控标准及数据政策的执行情况等；管控平台采用专门的技术平台支撑管控流程的自动化，发布管控组织制定的一些相关标准和规范，及时反映管控过程中存在的一些问题等；管控流程规范了数据管控过程中，各个环节日常任务处理的运作模式，例如数据定义如何变更、数据冲突如何协调等。
S8、由分析报告生成服务系统生成源系统数据交换质量日报、数据质量汇总日报和数据质量汇总月报，三者共同组成数据质量评价报告，数据质量评价报告上包括异常数据的明细；
请参阅图5，分析报告生成服务是部署在ETL服务器上的ETL任务，按照任务流程被TaskAutomation统一调度执行，源系统数据交换质量日报汇总了报告生成当天源系统的数据接口校验结果，包括针对每个接口单元的表及记录级校验错误的统计数据和指标日平均值，数据质量汇总日报依照每日各源系统数据交换评价指标的平均值及当天的贴源数据、汇总数据和数据集市质量检查结果汇总生成，数据质量汇总月报依照当月的日报结果，取各项指标的平均值和数据统计的汇总值生成，便于对数据的管理和分析，便于管理层依据数据指定相关的战略方向。
S9、由相关人员对每日和每月的数据质量评价报告进行分析查看，并依据平台的运营情况，作出相应的决策。
请参阅图6，平台所有服务器均采用标准X86 PC服务器，系统划分为WEB服务VLAN、应用服务VLAN和数据服务VLAN，WEB服务VLAN包括两台服务器构成的Tomcat集群，应用服务VLAN包括两台服务器构成的MicroStrategy集群，数据服务VLAN包括基础计算平台、73台服务器构成的Hadoop集群、数据集市平台、30台服务器构成的集群流程调度平台、7台服务器构成的Task Automation集群、数据交换平台、5台服务器和云数据推送平台接口，可分别实现不同业务系统的数据获取。
请参阅图3，数据管控层包括管理分析平台，管理分析平台包括安全管理系统，首先建立平台安全管理信息库，包括账户信息、权限信息和日志信，认证管理、授权管理、账户管理和审计管理均从平台安全管理信息库获取相应的信息，其中分别有不同的安全管理员，通过相应的职能分别对平台安全管理信息库进行授权管理、身份管理和审计管理，平台安全管理信息库同时可向个人客户信息管理、企业客户信息管理、金融业务经营分析和金融业务规模预测提供信息，其中认证管理和平台安全管理信息库均符合LADP协议，同时可与BI应用门户之间进行认证管理，便于用户对相应信息库信息的获取，可保护管理分析平台的安全性，不易发生信息泄露。
数据质量管理的规则执行服务作为ETL任务部署在ETL服务器上，在整个数据处理过程中，设置4类检查点，在不同的检查点由Task Automation工作流统一调度执行，检查结果统一存入数据质量管理资料库。
数据质量汇总日报生成任务内容说明：
任务类型：ETL任务——汇总日报生成；
ETL阶段：分析报告生成阶段；
执行频率：每日；
执行方式：由Task Automation工作流引擎根据工作流定义统一调度，在数据质量管理元数据库上执行；
评价指标：记录正确率；
实现技术：MySQL SQL命令；
依赖任务：源系统数据交换质量日报生成；
触发任务：数据质量汇总月报生成任务；
数据质量汇总月报生成任务内容说明：
任务类型：ETL任务——汇总月报生成；
ETL阶段：分析报告生成阶段；
执行频率：每月月初；
执行方式：由Task Automation工作流引擎根据工作流定义统一调度，在数据质量管理元数据库上执行；
评价指标：记录正确率；
实现技术：MySQL SQL命令；
依赖任务：数据质量汇总日报生成任务；
触发任务：N/A。
本方案可以实现通过数据分析平台的建设，金融集团或企业将搭建统一的大数据共享和分析平台，使得各个部分均可安全的使用大数据，保证了信息的安全，同时提供了360度视图，便于各个部门和人员各司其职，同时通过对数据的自动检查和分析，用日报和月报的形式可及时将存在的潜在问题暴露，便于通过金融数据及其他数据分析平台的风险，不仅仅是金融数据，也包括其他数据，可增大分析材料的完整性，增加了决策的准确性，即便及时采取相应的措施，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，便于提升数据共享与流转能力。
以上所述；仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此；任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内；根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变；都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、由数据产生层产生数据；
S2、数据产生层将数据传输至数据交换层；
S3、数据交换层将数据传输至数据计算层；
S4、数据计算层将数据传输至数据应用层；
S5、数据应用层将数据传输至用户访问层；
S6、S1-S5共同组成数据管控层；
S7、由组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对数据管控层各信息系统数据的管控；
S8、由分析报告生成服务系统生成源系统数据交换质量日报、数据质量汇总日报和数据质量汇总月报，三者共同组成数据质量评价报告，数据质量评价报告上包括异常数据的明细；
S9、由相关人员对每日和每月的数据质量评价报告进行分析查看，并依据平台的运营情况，作出相应的决策。
2.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据产生层包括企业内外部板结构化和非结构化数据、电商系统、供应链金融、网贷系统、基金系统或其他系统。
3.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据交换层包括数据交换平台，所述数据交换平台包括大数据交换组件、数据库数据交换组件和数据区数据交换组件。
4.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据计算层包括实时数据区、历史归档数据区、大数据区、应用集市数据区、沙盘演练数据区、增值产品数据区、主题数据区和贴源数据区。
5.根据权利要求1或4所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据应用层包括与实时数据区对应的实时数据查询、与历史归档数据区对应的历史数据查询、与应用集市数据区对应的内部管理分析、与沙盘演练数据区对应的业务沙盘演练和与增值产品数据区对应的数据增值产品。
6.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述用户访问层包括IT人员、内部用户和外部用户，其中IT人员可访问流程调度层，所述流程调度层包括流程调度和监控告警，所述内部用户可访问实时数据查询、历史数据查询、内部管理分析和业务沙盘演练，所述外部用户可访问数据增值产品。
7.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据管控层包括数据管控平台，所述数据管控平台包括数据标准、数据质量、元数据和数据安全。
8.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述数据管控层包括管理分析平台，所述管理分析平台包括安全管理系统。
9.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：平台所有服务器均采用标准X86 PC服务器，系统划分为WEB服务VLAN、应用服务VLAN和数据服务VLAN，所述WEB服务VLAN包括两台服务器构成的Tomcat集群，所述应用服务VLAN包括两台服务器构成的MicroStrategy集群，所述数据服务VLAN包括基础计算平台、73台服务器构成的Hadoop集群、数据集市平台、30台服务器构成的集群流程调度平台、7台服务器构成的TaskAutomation集群、数据交换平台、5台服务器和云数据推送平台接口。
10.根据权利要求1所述的一种金融数据分析的平台风险控制方法，其特征在于：所述源系统数据交换质量日报汇总了报告生成当天源系统的数据接口校验结果，包括针对每个接口单元的表及记录级校验错误的统计数据和指标日平均值，所述数据质量汇总日报依照每日各源系统数据交换评价指标的平均值及当天的贴源数据、汇总数据和数据集市质量检查结果汇总生成，所述数据质量汇总月报依照当月的日报结果，取各项指标的平均值和数据统计的汇总值生成。
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