京东金融集团大数据分析平台总体架构PPT课件
京东金融分析资料
京东金融分析
西南财经大学
Southwestern University of Finance and Economics
2013届
服务营销报告
学生姓名： 石畑 胡博
所在学院： 工商管理学院
专 业： 市场营销
目录
一、研究京东金融的原因 ............................................ 6
二、京东金融简介 .................................................. 6
（二）、什么是京东金融? ....................................... 6
（二）、打造京东金融的原因 .................................... 7
三、京东金融产品布局 .............................................. 8
（一）、产品种类 .............................................. 8
（二）、产品服务创新不断 ..................................... 10
四、京东金融战略布局 ............................................. 10
（一）、总体布局 ............................................. 10
（二）、京东进入消费金融领域的基础和前提...................... 11
（三）、2015京东金融战略布局重点方向 ......................... 12
五、京东金融环境分析 ............................................. 13
京东金融集团介绍
京东金融集团介绍
京东金融集团于2013年10月开始独立运营，至今已建立起十大业务板块——企业金
融、消费金融、财富管理、支付、众筹众创、保险、证券、农村金融、金融科技、海外事业，
实现了公司金融和消费者金融的双重布局，并实现了国际化。
京东金融集团定位服务于金融机构的科技公司，坚持以数据、用户、连接为三大关键点，
坚持遵从金融本质，以数据为基础，以技术为手段，为金融机构在场景拓展、获客、运营、
风控、研发等核心价值环节提供服务，在提升效率、降低成本的同时增加收入，推动整个行
业全面跨进智能金融时代。
截至目前，京东金融累计为800万线上线下商户，3.6亿个人用户提供支付和金融服务。
2017年，京东金融前三季度各项业务交易总规模达3.6万亿元人民币，相比2014全年增
长24倍。京东金融目前是在全球范围内为白领、中产阶级提供金融服务最多的科技公司，
也是覆盖中国农村范围最广，服务农民数量最多的金融科技公司，是全球金融科技领域增速
最快的公司之一。
海量、多维、动态的大数据叠加最前沿的技术是京东金融作为科技公司的核心优势。过
去四年，京东金融持续加强在中国市场上的数据投入，在数据量、数据源、数据处理能力方
面处于世界领先水平。目前京东金融每天新增数据量200TB。
截至目前，京东金融集团依托京东体系内数亿用户以及数十万合作伙伴所积累的电商数
据、金融数据以及各类第三方数据，利用人工智能、生物识别、云计算、区块链等新兴科技，
开发出风险量化模型体系、精准营销模型体系、智能投顾模型体系以及用户洞察模型体系等
诸多前沿应用模型体系，并应用于金融场景之中。 其中，京东金融风控体系利用深度学习、图计算、生物探针等人工智能技术，已实现无
人工审核授信和放款，逾期率和资损水平低于行业平均值50%以上。此外,京东金融还实现
了智能风控能力的输出，帮助银行在信贷审核上效率提高10倍以上，客单成本降低70%以
上。
京东金融频频获得国际学术界的肯定。包括，企业金融服务能力享誉全球，是目前唯一
大数据平台基本架构
初识大数据（四. 大数据平台基本架构）
大数据开发，并不仅仅只是一两个组件的简单堆砌，而是需要按照实际的数据量、数据种类以及实际业务的需要进行大量的调优和二次开发，构成一个有机的整体，这样才能保证大数据平台的正常高效的运行。
一． 以下是一个大数据平台的基本组成图：
1． 硬件环境：
1） X86架构廉价服务器集群：hadoop技术栈是架构在这种服务器上的，所以价格低，横向可扩展性强。
2） GPU服务器集群：如果需要用到机器学习算法，可能使用GPU服务器集群。
2． ETL：对各种类型的数据采集与清洗，跟据不同的数据类型选择不同的组件或者数据采集方法，比如用Python编写采集或清洗数据。
3． 数据存储：将采集清洗或处理好的数据存储在大数据存储器中。
4． 数据计算：
1） 实时计算：对亿条流数据实时进行计算。比如志管理、消息队列等。
2） 离线计算：对海量数据进行计算，特点是：数据量巨大，维度多。
5． 数据分析：对处理好的数据进行交互式分析，主要是用SQL语言进行数据的分析。
6． 资源管理：对资源进行调度和管理，其中包括：内存、CPU、存储等资源。
7． 数据管理：对数据进行安全、质量、权限等的管理以及工作流的管理和元数据治理。
8． 运维监控：对hadoop集群、生态圈组件进行运维、管理和监控。
二．大数据开发应具备的基本技能：
1. 精通java、python、scala开发
2. 精通linux使用 3. 精通SQL开发
4. 具有开源代码的阅读能力
5. 熟悉各种组件的使用
大数据金融的优质PPT++
大数据金融的优质 PPT
一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广
泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家
对大数据的理解又存在巨大的差异。
成就大数据的不仅仅是传
统定义中的“大”即三个“V”（Volume – 量, Velocity – 速
度, Variety – 多样性），而是“大”所能带来的“价值”。当
人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内
嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。
毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7 亿的互联网
用户，3.5 亿的微信用户以及 8 亿的智能连接装置都使得数据作
为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。相较于欧美，
中国的用户更愿意分享个人信息，根据 BCG 最近完成的一份调研
结果来看。问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分
享你通过使用这一产品所产生的数据。93%的被调研客户会说
“我愿意”。而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享
家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。
这在很大程度上反映了当前的 80 和 70 后作为互联网人的张扬心
态。这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新
的发展契机。一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上
展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。但大数据
的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商
业模式的转变从而产生巨大的价值。
从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因
此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的
开发和利用。举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每 100
2
万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是 820G，远多
于其它行业。而银行在数据的应用和价值创造上，却非常有限。
实际上如果可用的数据是百分之百，最后真正能够用于创造价值
京东金融分析培训资料
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2013届
服务营销报告
学生姓名： 石畑 胡博
所在学院： 工商管理学院
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目录
一、研究京东金融的原因 ............................................ 6
二、京东金融简介 .................................................. 6
（二）、什么是京东金融? ....................................... 6
（二）、打造京东金融的原因 .................................... 7
三、京东金融产品布局 .............................................. 8
（一）、产品种类 .............................................. 8
（二）、产品服务创新不断 ..................................... 10
四、京东金融战略布局 ............................................. 10
（一）、总体布局 ............................................. 10
（二）、京东进入消费金融领域的基础和前提...................... 11
（三）、2015京东金融战略布局重点方向 ......................... 12
五、京东金融环境分析 ............................................. 13
大数据平台的架构
大数据平台的架构
大数据平台的架构是指为了支持大数据处理和分析而设计的系统结构和组件。随着数据量的不断增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对大规模数据的需求，大数据平台的架构应运而生。下面将介绍一种常见的大数据平台架构。
1.数据采集层：
数据采集层是大数据平台的第一层，用于从各种数据源（例如传感器、日志文件、数据库等）收集和捕获数据。在这一层，常用的工具包括Flume、Kafka等，它们能够以高效方式实时采集和传输大量的数据。
2.存储层：
存储层是用于存储大数据的关键组件。在大数据平台中，通常使用分布式存储系统来存储数据。常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、亚马逊的S3、谷歌的GFS等。这些系统具有高可靠性、高吞吐量和容错性，并且能够扩展以容纳大量数据。
3.计算层：
计算层是大数据平台的核心组件，用于对存储在存储层中的大量数据进行计算和分析。在该层中，通常使用分布式计算引擎进行大规模数据处理。常见的分布式计算引擎包括Hadoop的MapReduce、Spark等。这些引擎可以并行处理大规模数据集，并且具有高性能和可伸缩性。
4.数据处理层：
数据处理层是为了满足数据处理需求而构建的组件。在该层中，使用数据处理框架对数据进行清洗、转换和整合。常见的数据处理框架包括Apache Pig、Apache Hive等。这些框架提供了丰富的数据处理和转换功能，使用户能够以更高层次的抽象和简化的方式对大数据进行处理。
5.数据应用层：
数据应用层是大数据平台的最上层，用于构建各种具体的数据应用。在该层中，可以使用各种工具和框架来开发和部署数据应用程序。常见的工具和框架包括Apache Storm、Apache Flink等。这些工具和框架可以帮助用户构建实时数据流应用、机器学习应用、数据可视化应用等。
6.安全管理层：
安全管理层是大数据平台中不可或缺的一部分，用于确保数据的安全性和隐私性。在该层中，可以使用各种安全工具和技术来保护数据。例如，可以使用身份验证和授权机制来管理用户的访问权限，使用加密技术来保护数据的传输和存储，使用审计和监控工具来监控数据的使用和访问等。
没白来！阿里、京东、财付通、去哪儿网数据库架构图到手！
没白来！阿里、京东、财付通、去哪儿网数据库架构图到手！
随着IT架构的不断演进，云计算必定会成为未来所有IT应用的基石。作为公司数据存取的重要平台，数据库架构设计一直是众多架构师的痛点。随着众多数据库组件的诞生，这件事就变得愈发棘手了。因此，知名互联网企业的数据库架构设计参考图非常有参考性。
在SACC大会《数据库架构设计与实践的前世今生》专场中，来自阿里巴巴数据库存储技术专家吕建枢，京东云数据库技术负责人张成远，去哪儿网数据库架构师黄勇、财付通高级DBA成江东、京东金融数据库团队负责人高新刚分享了各自所在企业的大数据平台架构图。
京东金融多场景架构图：
京东金融数据库高可用架构设计： 去哪儿网QMHA基本架构：
财付通核心基本架构： 财付通核心架构——分布式管控系统：
阿里巴巴数据库架构设计： 京东云数据库架构设计：
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构
一、引言
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。为了更好地应对大数据分析的挑战，设计和构建一个高效可靠的数据分析系统架构至关重要。本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构的标准格式。
二、系统架构概述
基于大数据的数据分析系统架构主要由以下几个组件构成：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。每个组件都有其特定的功能和任务。
1. 数据采集
数据采集是系统架构中的第一步，它负责从各种数据源收集原始数据。数据源可以是传感器、日志文件、数据库等。数据采集组件需要具备以下特点：
- 支持多种数据源的接入，包括结构化和非结构化数据。
- 具备高吞吐量和低延迟的能力，以应对大规模数据的采集需求。
- 支持数据清洗和预处理，以确保采集到的数据的质量和准确性。
2. 数据存储
数据存储组件负责将采集到的原始数据进行持久化存储。常见的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库等。数据存储组件需要具备以下特点：
- 支持高可扩展性和高可用性，以应对大规模数据的存储需求。
- 提供高效的数据索引和查询功能，以便后续的数据处理和分析。 - 支持数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理
数据处理组件负责对存储在数据存储中的数据进行处理和转换。数据处理可以包括数据清洗、数据集成、数据转换和特征提取等操作。数据处理组件需要具备以下特点：
- 支持分布式计算和并行处理，以应对大规模数据的处理需求。
- 提供丰富的数据处理函数和算法库，以支持各种数据处理操作。
- 具备高性能和低延迟的能力，以确保数据处理的效率和实时性。
4. 数据分析
数据分析组件负责对经过处理的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和规律。数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模等技术。数据分析组件需要具备以下特点：
大数据平台架构设计
大数据平台架构设计
概述
大数据平台架构设计是指为了满足大数据处理需求而设计的系统架构。该架构应该能够有效地收集、存储、处理和分析大量的数据，以提供有价值的信息和洞察力。
设计原则
在设计大数据平台架构时，需要考虑以下原则：
1. 可扩展性：架构应该能够轻松地扩展以应对不断增长的数据量和用户需求。
2. 可靠性：平台应该能够在面临硬件故障或其他故障时保持稳定运行，不丢失数据。
3. 高性能：平台应该能够快速地处理和分析大量的数据，以尽快提供结果。
4. 安全性：平台应该有良好的安全机制，保护用户的数据免受未经授权的访问和恶意攻击。
架构组件 一个典型的大数据平台架构包括以下组件：
1. 数据采集层：用于收集各种数据源的数据，并将其转换为适合存储和处理的格式。常见的数据源包括传感器、日志文件、数据库等。
2. 存储层：用于存储大量的原始和处理后的数据。常用的存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）和NoSQL数据库（如Cassandra）。
3. 处理层：用于对数据进行处理和分析。常见的处理技术包括MapReduce、Apache Spark等。
4. 查询和分析层：用于提供用户界面和工具，使用户能够查询和分析数据。常见的工具包括Hive、Presto等。
5. 可视化层：用于将数据可视化并呈现给用户。常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
示例架构
下面是一个简单的大数据平台架构设计示例：
1. 数据采集层：使用Flume收集各种传感器和日志文件的数据。 2. 存储层：使用HDFS存储原始数据，使用Cassandra存储处理后的数据。
3. 处理层：使用Apache Spark进行数据处理和分析。
4. 查询和分析层：使用Presto提供用户界面和查询工具。
5. 可视化层：使用Tableau将数据可视化并提供丰富的报表和图表。
总结
大数据平台架构设计是一个复杂且关键的任务，需要综合考虑数据采集、存储、处理和分析等多个方面。通过遵循设计原则，并选择适合的组件和技术，可以构建出稳定、高效和可扩展的大数据平台。
大数据平台架构-巨衫
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页脚 1. 技术实现框架
1.1 大数据平台架构
1.1.1 大数据库是未来提升业务能力的关键要素
以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。
经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。
未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。
《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。
《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。
1.1.2 大数据平台总体框架
大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示： .
.
页脚
（此图要修改，北明）
数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；
数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；
平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行 处理？；
分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；