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编程问答

智多星大数据分析云平台实践

發(fā)布時(shí)間:2023/12/8 编程问答 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 智多星大数据分析云平台实践 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

2014年10月,江蘇銀行夏平董事長(zhǎng)確立了利用 ** 大數(shù)據(jù) ** 實(shí)現(xiàn)彎道超車的發(fā)展戰(zhàn)略,將
** 大數(shù)據(jù) ** 應(yīng)用提升到全行發(fā)展的戰(zhàn)略層面。2015年上半年,江蘇銀行完成了
大數(shù)據(jù)平臺(tái) 選型和建設(shè),選擇發(fā)布版hadoop進(jìn)行底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)加工。接著,進(jìn)行內(nèi)外部數(shù)據(jù)整合。

三個(gè)階段的完成,意味著大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作已完成,如果把大數(shù)據(jù)建設(shè)工作看做一顆大樹,前兩個(gè)階段完成意味著樹干和樹枝已長(zhǎng)成,接下來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用像樹枝上的樹葉一樣,熱點(diǎn)頻出,精彩紛呈。業(yè)務(wù)的創(chuàng)新帶來大量新增的大數(shù)據(jù)分析需求,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具和報(bào)表工具遭遇瓶頸。

傳統(tǒng)的取數(shù)模式是業(yè)務(wù)用業(yè)務(wù)語言提出需求,科技人員和業(yè)務(wù)部門就業(yè)務(wù)語言如何轉(zhuǎn)換成科技語言進(jìn)行口徑確認(rèn),之后開發(fā)報(bào)表提供業(yè)務(wù)測(cè)試,測(cè)試中常常發(fā)現(xiàn)報(bào)表實(shí)現(xiàn)和業(yè)務(wù)需求有差距,還要反復(fù)溝通,從業(yè)務(wù)提出報(bào)表需求到最終投產(chǎn),快則三五天,慢則個(gè)把月,而且做出的報(bào)表,到了分支行,還會(huì)有口徑上的調(diào)整,分支行人員還要導(dǎo)出excel再自行加工。

傳統(tǒng)方式的缺點(diǎn)顯而易見,因此,我們希望對(duì)于業(yè)務(wù)口徑一次性的加工成主題包,將定制好的主題包以可視化的方式、業(yè)務(wù)的語言提供給業(yè)務(wù)部門,業(yè)務(wù)人員根據(jù)自己的需要拖拉拽即可自由探索數(shù)據(jù),不僅總行人員可以探索,分支行的人員都可以自由探索,這就是江蘇銀行智多星的由來。

周期/節(jié)奏

2015年9月到12月,針對(duì)業(yè)務(wù)自助分析進(jìn)行需求探討、廠商交流、測(cè)試,最終定下適合江蘇銀行當(dāng)前形勢(shì)的產(chǎn)品finebi,并且由江蘇銀行數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)全權(quán)負(fù)責(zé)自助查詢、分析的項(xiàng)目建設(shè)推廣;

2015年12月到2016年3月,針對(duì)業(yè)務(wù)部門需求,提供出第一批主題分析包,面向計(jì)財(cái)進(jìn)行試點(diǎn),通過溝通、培訓(xùn)等方式完成了ERP多維盈利分析主題,針對(duì)ftp、成本分?jǐn)傔M(jìn)行多維度自助分析,得到計(jì)財(cái)部領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)同,開始進(jìn)入小步快跑階段;

2016年3月到2016年6月,逐步完成了計(jì)財(cái)部理財(cái)、中收檢測(cè)、資產(chǎn)負(fù)債等模塊,同時(shí)針對(duì)營(yíng)運(yùn)部設(shè)計(jì)并完成了電話客服、在線客服、智能語義、集中作業(yè)等主題;

2016年6月到2016年底,逐步推廣總行風(fēng)險(xiǎn)部、公司部、卡部、零售部、網(wǎng)金部、小企業(yè)金融部等部門,總行層次業(yè)務(wù)部門認(rèn)可參與度不斷提高,達(dá)到千人千創(chuàng)意的雛形;

2016年底至2017年4月份,針對(duì) 帆軟
進(jìn)行了升級(jí)處理,改變以往純粹index模式,index+direct的方式,協(xié)同處理,優(yōu)化了響應(yīng)時(shí)間,提高業(yè)務(wù)滿意度。同時(shí)平臺(tái)用于輔助串串盈業(yè)務(wù)的推廣分析,并及時(shí)發(fā)現(xiàn)了惡意刷豆行為,降低了行內(nèi)的無效損失;

2017年4月至今,將智多星逐步推廣至分行科技、計(jì)財(cái)、營(yíng)運(yùn)、公司部門,消除以往集中式響應(yīng)的低效弊端,同時(shí)上線了計(jì)財(cái)部門微信推送及直銷銀行實(shí)時(shí)大屏監(jiān)控。

客戶名稱/所屬分類

江蘇銀行/大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)

目標(biāo)及任務(wù)

銀行定制一張報(bào)表分析某個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)模式,主要通過業(yè)務(wù)部門提出需求,科技部門編寫程序?qū)崿F(xiàn)的。從提出需求到科技部最終開發(fā)完報(bào)表,中間存在反復(fù)的口徑溝通、試驗(yàn)取數(shù)的過程。一張報(bào)表,從考慮排期問題,提出需求,到最終完成快則一兩周,慢則幾個(gè)月。

先進(jìn)的數(shù)據(jù)方式主要是科技人員和業(yè)務(wù)人員共同定制好業(yè)務(wù)可理解的主題包,由業(yè)務(wù)人員自行設(shè)計(jì)報(bào)表。其先進(jìn)性主要體現(xiàn)在平臺(tái)、工具和理念三個(gè)方面。如果通過這種方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,在定制數(shù)據(jù)包的基礎(chǔ)上由業(yè)務(wù)人員自主查詢數(shù)據(jù),所見即所得,在數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計(jì)的過程中分析,可以大大提高工作效率。

在推出系統(tǒng)之外,還需在各個(gè)業(yè)務(wù)條線培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)分析挖掘能力的人才,才能發(fā)揮智多星平臺(tái)的作用,真正解決日常工作中數(shù)據(jù)分析和報(bào)送的難題。

智多星平臺(tái)的建設(shè)目標(biāo)主要有以下三個(gè)方面:

1、降低數(shù)據(jù)挖掘分析的門檻

智多星平臺(tái)提供各類智能化的分析工具,并且將技術(shù)的語言翻譯成了業(yè)務(wù)語言,使得數(shù)據(jù)分析的門檻大為降低, **[ 數(shù)據(jù)分析

](http://www.fanruan.com/) **
工作可以下沉到最基層。不需要了解數(shù)據(jù)庫,甚至不需要懂太多數(shù)理統(tǒng)計(jì)的專業(yè)知識(shí),只要了解業(yè)務(wù)的人員,都可以根據(jù)自己的一個(gè)關(guān)注點(diǎn)自定義分析和挖掘,并可以分享給其他員工。

2、實(shí)現(xiàn)離散式管理

傳統(tǒng)模式的報(bào)表開發(fā)維護(hù)和管理都集中在部分開發(fā)和管理人員身上,面對(duì)日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)分析需求,這種模式顯露出響應(yīng)能力的不足和資源的瓶頸。智多星平臺(tái)打破原來總行定制固定報(bào)表,分支機(jī)構(gòu)只能查詢的集中式管理模式,變?yōu)榱巳巳硕伎梢允菆?bào)表開發(fā)員的離散式管理模式,實(shí)現(xiàn)千人千創(chuàng)意,讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價(jià)值。

3、數(shù)據(jù)安全和便捷的平衡

提升數(shù)據(jù)分析便捷性的同時(shí),數(shù)據(jù)安全問題也是銀行關(guān)注的重點(diǎn)。智多星平臺(tái)在權(quán)限管理中也需做到智能化。

首先,對(duì)敏感字段,如客戶名稱、地址、手機(jī)等,在定義報(bào)表的同時(shí)就可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)脫敏;

其次,數(shù)據(jù)權(quán)限有報(bào)表和機(jī)構(gòu)兩個(gè)維度,不同分支機(jī)構(gòu)的用戶,即使獲得了同一張報(bào)表的權(quán)限,也僅能查看自己機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),避免了數(shù)據(jù)的任意傳播。

挑戰(zhàn)

1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析門檻高的挑戰(zhàn)

需要將技術(shù)語言翻譯成業(yè)務(wù)語言,降低數(shù)據(jù)分析門檻,將數(shù)據(jù)分析工作下沉到最基層。業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)庫,甚至不需要懂太多數(shù)理統(tǒng)計(jì)的專業(yè)知識(shí),只要了解業(yè)務(wù)的人員都可以自定義分析。

2、分支行日常報(bào)表、分析需求響應(yīng)疲累的挑戰(zhàn)

都可以根據(jù)自己的一個(gè)關(guān)注點(diǎn)自定義分析和挖掘,并可以分享給其他員工。將原來總行定制固定報(bào)表,分支機(jī)構(gòu)只能查詢的集中式管理模式,變?yōu)榱巳巳硕伎梢允菆?bào)表開發(fā)員的離散式管理模式,實(shí)現(xiàn)千人千創(chuàng)意,讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價(jià)值。

3、數(shù)據(jù)安全和便捷的挑戰(zhàn)

在權(quán)限管理中也需要做到智能化。對(duì)敏感字段,如客戶名稱、地址、手機(jī)等,在定義報(bào)表的同時(shí)就可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)脫敏;同時(shí)數(shù)據(jù)權(quán)限有報(bào)表和機(jī)構(gòu)兩個(gè)維度,不同分支機(jī)構(gòu)的用戶,即使獲得了同一張報(bào)表的權(quán)限,也僅能查看自己機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),避免了數(shù)據(jù)的任意傳播。下載報(bào)表需要申請(qǐng)授權(quán)、并且有水印。

實(shí)施過程

平臺(tái)架構(gòu)

(一)技術(shù)先行,做好架構(gòu)設(shè)計(jì)

1、大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè):

對(duì)于大體量?jī)?nèi)外部數(shù)據(jù)的高度自由的實(shí)時(shí)查詢,需要有可靠的底層數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的支撐。從經(jīng)濟(jì)成本和未來數(shù)據(jù)的非線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的角度分析。我們?cè)O(shè)計(jì)的架構(gòu)時(shí),傳統(tǒng)的交易系統(tǒng)運(yùn)用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理OLTP事務(wù)操作,產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)通過異構(gòu)數(shù)據(jù)的批量復(fù)制方式或消息隊(duì)列的準(zhǔn)實(shí)時(shí)方式更新至Hadoop平臺(tái),Hadoop平臺(tái)可以進(jìn)行大體量數(shù)據(jù)的分析和挖掘,并提供基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢索的模式。

2、數(shù)據(jù)資源整合:

持續(xù)整合核心系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)、信用卡系統(tǒng)、個(gè)貸系統(tǒng)等幾十個(gè)業(yè)務(wù)的交易數(shù)據(jù)、賬戶數(shù)據(jù)和客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)治理體系,開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市、資產(chǎn)負(fù)債管理集市、監(jiān)管報(bào)送集市等多個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)集市。行外引入包括監(jiān)管部門的客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息、人行客戶征信報(bào)告數(shù)據(jù)、工商總局企業(yè)注冊(cè)信息數(shù)據(jù)、企業(yè)納稅信息、海關(guān)進(jìn)出口交易數(shù)據(jù)、法院客戶涉訴信息、失信被執(zhí)行人信息、環(huán)保不達(dá)標(biāo)信息、欠稅信息、工商處罰信息、公民身份證信息、個(gè)人學(xué)歷學(xué)籍信息、公共媒體負(fù)面信息等19項(xiàng)外部數(shù)據(jù)源,幾千項(xiàng)外部數(shù)據(jù)字段,并運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和命名實(shí)體識(shí)別技術(shù),抓取公共網(wǎng)絡(luò)媒體輿情信息,形成海量的外部數(shù)據(jù)集市;

通過在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上整合行內(nèi)與行外數(shù)據(jù),線上與線下數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),有效解決了傳統(tǒng)銀行普遍面臨的“信息孤島”問題。在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上,利用智能化大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析、查詢和建模成為可能。

3、工具選型:

調(diào)研了市場(chǎng)上各類數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,針對(duì)不同需求不同數(shù)據(jù)分析能力的人集成了多種工具提供使用:

數(shù)據(jù)挖掘和建模人員:提供SAS和分布式R語言工具,可以使用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行挖據(jù)和建模;

具有數(shù)據(jù)庫操作能力的人員:提供類SQL方式的自定義快速報(bào)表開發(fā)工具,所有報(bào)表設(shè)計(jì)和菜單控件均通過瀏覽器可視化配置;

對(duì)于了解業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)人員:提供智能BI多維分析工具FineBI,通過拖拽方式即可實(shí)現(xiàn)各類復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和圖表功能;

對(duì)于普通一線員工:可以方便的查詢平臺(tái)上已設(shè)計(jì)好的各類模板,并且可以使用客戶關(guān)系圖譜、互聯(lián)網(wǎng)輿情分析等可視化查詢工具。

(二)分步建設(shè),快速發(fā)揮效用

智多星平臺(tái)于2015年7月開始建設(shè),為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速上線,采用迭代開發(fā)模式,分沖刺階段制定開發(fā)目標(biāo)和投產(chǎn)功能,從同年10月起開始至次年2月,快速報(bào)表、固定報(bào)表集成、多維分析、關(guān)系圖譜、互聯(lián)網(wǎng)語義等主要功能模塊陸續(xù)投產(chǎn),在新一輪功能開發(fā)期間,同步對(duì)上一輪的功能進(jìn)行培訓(xùn)和推廣,在極短時(shí)間內(nèi)完成應(yīng)用的普及。

(三)以點(diǎn)帶面,逐步推廣應(yīng)用

初期首先選取有需求、專業(yè)人員較充裕的分行和條線進(jìn)行試點(diǎn);

業(yè)務(wù)部門則選擇計(jì)劃財(cái)務(wù)部,因?yàn)槠淙粘P枰獙?duì)全行經(jīng)營(yíng)、成本、業(yè)績(jī)等數(shù)據(jù)進(jìn)行多種維度的分析和挖掘;

分行選擇蘇州、南通、北京三家基層業(yè)務(wù)分析需求較多、科技實(shí)力較強(qiáng)的分行進(jìn)行試點(diǎn)。

計(jì)財(cái)部首先在智多星平臺(tái)上自主實(shí)現(xiàn)多維盈利分析,無錫、南通、北京三家分行分別開發(fā)了《公私理財(cái)?shù)狡诿骷?xì)》、《柜員客戶信息未維護(hù)日?qǐng)?bào)表》、《企業(yè)網(wǎng)銀可拓展客戶明細(xì)》等一系列貼近一線訴求的快速報(bào)表。

在試點(diǎn)過程中,我們聽取用戶使用意見,不斷優(yōu)化和完善系統(tǒng)功能,在單位取得一定成效后,開始從條線橫向覆蓋,從分行縱向延伸,逐步覆蓋全行的各個(gè)層面。

主題設(shè)計(jì):包括各個(gè)部門實(shí)際業(yè)務(wù)包及對(duì)應(yīng)指標(biāo)設(shè)計(jì),以業(yè)務(wù)看得懂的方式提供數(shù)據(jù),并用于業(yè)務(wù)自助取數(shù)、自助多維分析。

數(shù)據(jù)脫敏:

1)針對(duì)每一張報(bào)表,業(yè)務(wù)部門在一體化平臺(tái)提出數(shù)據(jù)需求并指定一名業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員。如果需對(duì)該報(bào)表開放下載權(quán)限,需在數(shù)據(jù)需求中勾選:

□PDF下載權(quán)限:【如需分配請(qǐng)?zhí)顚懝ぬ?hào),并說明原因】

□EXCEL下載權(quán)限:【如需分配請(qǐng)?zhí)顚懝ぬ?hào),并說明原因】

2)數(shù)據(jù)需求經(jīng)審批后,信息科技部門按照需求定制開發(fā)數(shù)據(jù)報(bào)表,將開發(fā)好的報(bào)表交付業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員,交付前報(bào)表需根據(jù)安全管理要求,對(duì)如下字段進(jìn)行默認(rèn)脫敏設(shè)置:

? 后段脫敏-客戶名稱

? 中段脫敏-證件號(hào)碼、地址、聯(lián)系方式電話、賬號(hào)(卡號(hào))等

3)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員有權(quán)向其他普通用戶下發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)的查詢權(quán)限,并可針對(duì)部分使用人員解除脫敏。信息科技部門默認(rèn)提供脫敏后的數(shù)據(jù),如有解除脫敏的要求,請(qǐng)?jiān)谛枨笾忻鞔_要求并說明理由。

4)報(bào)表的下載權(quán)限由信息科技部門報(bào)表開發(fā)員扎口管理,由需求人員提出書面申請(qǐng)并由其主管審批后提交信息科技部門,開發(fā)員根據(jù)需求進(jìn)行分配。

5)信息科技部門需定期梳理相關(guān)業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)下載的使用狀況,控制數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。如轄內(nèi)發(fā)生從智多星平臺(tái)中下載數(shù)據(jù)對(duì)外泄漏的問題,各級(jí)信息科技部門需承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。

多終端推送:

為深入挖掘?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值,充分運(yùn)用數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性特點(diǎn),我行在智多星平臺(tái)上繼續(xù)引入了FineReport,該工具可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的統(tǒng)計(jì)分析,并將分析結(jié)果以圖表化、可定制化的方式呈現(xiàn)在用戶的移動(dòng)終端或大屏幕上,實(shí)時(shí)為使用者提供智慧化的決策依據(jù),進(jìn)一步體現(xiàn)智多星平臺(tái)的建設(shè)初衷。

智多星實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)處理模塊建立在hadoop平臺(tái)的流處理引擎之上,利用StreamSQL處理kafka上的消息隊(duì)列,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)的需求,并且支持分布式擴(kuò)展。另外相對(duì)于編程方式的流處理應(yīng)用,如Spark
Streaming、Storm等,StreamSQL通過類SQL語句進(jìn)行流計(jì)算,具有易用性高、遷移成本低等優(yōu)勢(shì)。

1)
微信推送:只需在智多星平臺(tái)上簡(jiǎn)單配置,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)就可以通過手動(dòng)或定時(shí)的方式以微信的方式推送至移動(dòng)客戶端,為用戶提供更實(shí)時(shí)、便捷的交互方式。后續(xù)分析工具還將實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端移動(dòng)縮放、鉆取聯(lián)動(dòng)等功能。

2)數(shù)據(jù)大屏:利用智多星實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析工具,用戶可以構(gòu)建強(qiáng)大、全面的“管理駕駛艙”,簡(jiǎn)單拖拽就可以將企業(yè)的數(shù)據(jù)管理信息完美地投放在任何屏幕,比如生產(chǎn)運(yùn)維中心等地的LED大屏上,單塊或拼接LED屏幕,不論大小,均可以自適應(yīng)。同時(shí)大屏可視化組件可實(shí)時(shí)刷新,可以及時(shí)監(jiān)控、及時(shí)預(yù)警。

效果總結(jié):

平臺(tái)上線至今,日均分析量在300左右,參與分析人員30人次。

(一)手工報(bào)表線上化,釋放生產(chǎn)力

在使用智多星平臺(tái)之前,總行信科部開發(fā)的固定報(bào)表針對(duì)的是全局性的統(tǒng)一數(shù)據(jù)查詢,分行、網(wǎng)點(diǎn)的特色化需求只能依靠線下統(tǒng)計(jì),或?qū)潭▓?bào)表結(jié)果手工再篩選加工。智多星在分行推廣使用后,分行科技部運(yùn)用其將大量手工統(tǒng)計(jì)遷移至線上,釋放了基層的生產(chǎn)力。

(二)業(yè)務(wù)自主分析,讓理解業(yè)務(wù)的人分析業(yè)務(wù)

業(yè)務(wù)部室通過多維分析工具,可以自由分析各類業(yè)務(wù)指標(biāo),目前有計(jì)財(cái)、營(yíng)運(yùn)、卡部、網(wǎng)金、公司等部門在使用,并自定義了總共約100張報(bào)表,內(nèi)容涵蓋對(duì)標(biāo)上市銀行分析、ERP多維盈利分析、重點(diǎn)客戶利潤(rùn)分析、客服中心話務(wù)信息分析、集中作業(yè)分析、理財(cái)客戶分析、網(wǎng)貸客戶信息分析等。

計(jì)財(cái)部定制了幾十張ERP多維分析模型,可以從產(chǎn)品、網(wǎng)點(diǎn)、部門、財(cái)務(wù)管理等不同維度挖掘分析數(shù)據(jù),如多維盈利分析,可以分析撥備前利潤(rùn)超1億的產(chǎn)品,可以利用各類圖形形象展現(xiàn)某產(chǎn)品在各分行機(jī)構(gòu)的分布情況及由哪些客戶貢獻(xiàn)及該客戶的明細(xì)數(shù)據(jù)等。

業(yè)務(wù)人員積極利用該平臺(tái)獲取大量有價(jià)值的信息,提升了數(shù)據(jù)需求的響應(yīng)速度,減少了手工報(bào)表工作量,增加了基層網(wǎng)點(diǎn)的精細(xì)化管理。

企業(yè)介紹

江蘇銀行

江蘇銀行是在江蘇省內(nèi)無錫、蘇州、南通等10家城市商業(yè)銀行基礎(chǔ)上,合并重組而成的現(xiàn)代股份制商業(yè)銀行,開創(chuàng)了地方法人銀行改革的新模式。江蘇銀行于2007年1月24日正式掛牌開業(yè),是江蘇省最大的法人銀行。

江蘇銀行秉承“融創(chuàng)美好生活”的使命,以“融合創(chuàng)新、務(wù)實(shí)擔(dān)當(dāng)、精益成長(zhǎng)”企業(yè)文化為引領(lǐng),致力于建設(shè)“特色化、智慧化、綜合化、國際化”的一流商業(yè)銀行,已成長(zhǎng)為一家綜合實(shí)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的現(xiàn)代股份制銀行。截至2016年末,資產(chǎn)總額達(dá)15983億元,各項(xiàng)存款總額達(dá)9074億元,各項(xiàng)貸款總額達(dá)6494億元。

江蘇銀行下轄13家省內(nèi)分行、4家省外分行,服務(wù)網(wǎng)絡(luò)輻射長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海三大經(jīng)濟(jì)圈,實(shí)現(xiàn)了省內(nèi)縣域全覆蓋。營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)541家,員工1.4萬人。發(fā)起設(shè)立了蘇銀金融租賃公司和丹陽保得村鎮(zhèn)銀行。2016年8月2日,江蘇銀行首次公開發(fā)行A股在上海證券交易所成功上市,股票代碼600919。

江蘇銀行的發(fā)展得到了社會(huì)各界的肯定,獲得江蘇省委省政府“江蘇省優(yōu)秀企業(yè)”、銀監(jiān)會(huì)“全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)金融服務(wù)先進(jìn)單位”、《金融時(shí)報(bào)》“最具競(jìng)爭(zhēng)力中小銀行”等多項(xiàng)榮譽(yù)稱號(hào)。在英國《銀行家》雜志2016年度全球1000強(qiáng)銀行排名中,按一級(jí)資本列126位,是中國排名提升最快的銀行之一。被美國《環(huán)球金融》雜志評(píng)為中國最佳城市商業(yè)銀行。

帆軟軟件

帆軟軟件有限公司(以下簡(jiǎn)稱帆軟)成立于2006年,帆軟軟件是中國國內(nèi)商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供商,沉淀數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域十余年,致力于為全球企業(yè)提供一站式數(shù)據(jù)分析解決方案;同時(shí)也是行業(yè)優(yōu)質(zhì)交流平臺(tái)的組織者。經(jīng)過10余年的發(fā)展,帆軟在數(shù)據(jù)分析行業(yè)的品牌領(lǐng)導(dǎo)力和品牌影響力上已遙遙領(lǐng)先。

企業(yè)客戶企業(yè)客戶總計(jì)超過6000家,增量、總量均為業(yè)內(nèi)第一。用戶開發(fā)者超20萬,每天有超過100萬人使用帆軟產(chǎn)品。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的智多星大数据分析云平台实践的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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