[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的銀行零售存款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710800148.7
• 申請日: 2017-09-07
• 公開（公告）號: CN107526836A
• 公開（公告）日: 2017-12-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 寇少敏;陳凱;李霞;曹書凱
• 申請（專利權(quán)）人: 山東省城市商業(yè)銀行合作聯(lián)盟有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q40/02
• 代理公司: 濟南誠智商標專利事務(wù)所有限公司37105
• 代理人: 趙玉珍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體的說是基于大數(shù)據(jù)的銀行零售存款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著二十一世紀的到來，人們已經(jīng)進入了信息化的時代。計算機技術(shù)水平越來越先進，給人們的生活帶來了極大的便利。在信息化的時代，人們每天接觸的信息量成千上萬。獲取有用的數(shù)據(jù)，不僅可以有效縮短時間，而且可以滿足具體需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)正是適應(yīng)現(xiàn)代社會的發(fā)展，從數(shù)據(jù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)中，快速獲取有價值的信息。大數(shù)據(jù)是繼互聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)后世界又一熱議的信息技術(shù)，近幾年來發(fā)展十分迅速。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，促進各個領(lǐng)域朝著智能化、科技化的方向發(fā)展。

傳統(tǒng)的銀行零售業(yè)務(wù)分析方式，多是基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計的方法，無法對海量的數(shù)據(jù)進行處理和挖掘，表現(xiàn)形式單一且數(shù)據(jù)處理的效率低下，不能再滿足迅速發(fā)展的信息化時代的需求。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，提供了基于大數(shù)據(jù)的銀行零售存款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和行內(nèi)的數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)了對銀行的零售存款業(yè)務(wù)進行全面深入的分析。

本發(fā)明實施例提供了銀行零售存款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，所述的系統(tǒng)包括：

預(yù)處理模塊，用于獲取分析數(shù)據(jù)并對分析數(shù)據(jù)進行脫敏操作；

存儲模塊，用于將脫敏后的數(shù)據(jù)進行存儲；

處理模塊，利用存儲模塊內(nèi)的數(shù)據(jù)建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型表和分析模型表；

分析模塊，用于對處理后的數(shù)據(jù)進行可視化處理。

進一步的，所述的存儲模塊還用于將脫敏后的數(shù)據(jù)備份到外部系統(tǒng)服務(wù)器。

進一步的，所述的處理模塊還用于生成網(wǎng)點的零售業(yè)務(wù)評分卡。

本發(fā)明實施例還提供了銀行零售存款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法，所述的方法包括：

S1：預(yù)處理模塊獲取生產(chǎn)源數(shù)據(jù)并進行脫敏處理；

S2：存儲模塊將脫敏后的數(shù)據(jù)進行分區(qū)存儲；

S3：處理模塊利用存儲模塊內(nèi)的數(shù)據(jù)建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型表和分析模型表；

S4：分析模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行可視化處理。

進一步的，步驟S1中對生產(chǎn)源數(shù)據(jù)進行脫敏處理的具體過程為：預(yù)處理模塊檢索生產(chǎn)源數(shù)據(jù)中包含客戶姓名、客戶證件號以及客戶號的數(shù)據(jù)，并對檢索到的數(shù)據(jù)進行遮蔽或刪除。

進一步的，步驟S2中，存儲模塊將脫敏后的數(shù)據(jù)進行分區(qū)存儲之前，還包括以下步驟：存儲模塊將獲取的生產(chǎn)源數(shù)據(jù)備份到外部系統(tǒng)服務(wù)器上。

進一步的，所述步驟S3的具體實現(xiàn)過程為：

S31：處理模塊利用數(shù)據(jù)篩查功能實現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)刪除并處理異常數(shù)據(jù)；

S32：處理模塊利用分層模塊對分析指標進行結(jié)構(gòu)分層；

S33：處理模塊利用數(shù)據(jù)整合模塊對不同表中的數(shù)據(jù)進行整合處理。

進一步的，所述的步驟S33的具體實現(xiàn)過程為：

S331：數(shù)據(jù)整合模塊從存儲模塊中提取不同表中的數(shù)據(jù)；

S332：數(shù)據(jù)整合模塊根據(jù)提取的源數(shù)據(jù)創(chuàng)建存儲過程并生成ANS表存入數(shù)據(jù)庫；

S333：數(shù)據(jù)整合模塊提取ANS表中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建存儲過程并生成VIS表存入數(shù)據(jù)庫。

進一步的，所述步驟S4的具體實現(xiàn)過程為：

S41：分析模塊利用評分模塊計算各網(wǎng)點的指標得分和排名。

S42：分析模塊提取VIS表中的數(shù)據(jù)，封裝指標可視化模塊并生成相應(yīng)圖表；

S43：分析模塊將封裝完成的指標可視化模塊聯(lián)接為任務(wù)工作流；

S44：分析模塊將不同的任務(wù)工作流整合為項目工作流。

發(fā)明內(nèi)容中提供的效果僅僅是實施例的效果，而不是發(fā)明所有的全部效果，上述技術(shù)方案中的一個技術(shù)方案具有如下優(yōu)點或有益效果：

1、本發(fā)明利用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，可以實現(xiàn)對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，彌補了傳統(tǒng)分析模式下分析維度少、力度輕的不足。

2、本發(fā)明中的數(shù)據(jù)分析模型，基于全面的、完整的維度分析，精準衡量網(wǎng)點各零售業(yè)務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀，科學(xué)標定網(wǎng)點在全行的業(yè)務(wù)排名，為行方的網(wǎng)點轉(zhuǎn)型和戰(zhàn)略發(fā)展提供詳實的、科學(xué)的指導(dǎo)。

3、本發(fā)明于大數(shù)據(jù)分析，可以實現(xiàn)可視化代碼模塊的完整封裝，可滿足多機構(gòu)的可視化同步操作，并可實現(xiàn)分析報告的自動生成。

附圖說明

圖1是本發(fā)明系統(tǒng)原理圖；

圖2是本發(fā)明的方法流程圖。

具體實施方式