中国农业银行数据采集手段单一的表现

　农业银行紧跟时代发展的方向，以建设“让数据说话、用数据治行”的生态环境为目标，依托大数据平台整合全行数据，持续完善数据管控机制，逐步开创出一条农业银行的数据共享服务之路。

创新共享 特色大数据平台

农业银行自2013年启动大数据平台建设以来，遵循“统筹规划、顶层设计、共享复用、分步实施”的建设思路，搭建了强大、稳定、可扩展的基础运行环境，入库了海量数据，为数据融合共享提供了数据基础。

第一，搭建了自主可控的大数据平台。在信息技术“自主可控”的战略背景下，农业银行在国内首次实现了大型金融商业公司大数据平台基础软硬件的全部国产化，在同业中率先采用开放式PC Server集群为硬件基础，以“MPP数据库+Hadoop平台”混搭结构的方式构建了企业级大数据平台。

依托近千节点的MPP+Hadoop集群环境，农业银行已经具备了PB级结构化数据处理、EB级非结构化数据处理以及实时流数据处理的能力，在业界处于领先地位；基于MPP数据库大规模分布式并行计算的优势，1000亿行以上的大数据量表做复杂分析运算达到了分钟级响应；在每日1TB数据增量、月末2TB数据增量的压力下，大数据平台可以稳定保持T+1的批量处理能力，为大数据的共享应用提供了强大系统保障。

第二，入仓、整合了海量数据。银行的数据主要来自于核心业务系统、账务核算系统、渠道交易、客户营销和流程审批等系统，但单独一个系统的数据称不上数据资产，必须再整合所有的数据，形成统一的业务和客户视图才可称之为资产，其整体才能构成大数据。农业银行由管理信息部牵头，统筹了对公、零售、yhk、电子银行、金融市场、风险管理、经营分析等各条线，以及各分支机构、子公司的数据来源系统、业务规则、应用需要。经过近四年的努力，入仓源系统135个，源表7883张，仅行内结构化裸数据就已达18PB，并且形成了数据持续入仓的常态化机制。

在紧抓行内数据入仓的同时，农业银行也不断积极拓展外部数据来源。目前已经入仓了客户风险共享数据、公安部经侦局全国经济犯罪信息、最高法院失信被执行人信息，以及行外互联网新闻、主流论坛、社交媒体相关的Web非结构化数据；司法、工商、海关、农业，以及Wind、Bloomberg等外部资讯平台的数据也在持续采集积累中；基于和百度合作开展的联合实验室项目，农业银行也在积极研究相关外部数据的共享使用方式。

质量安全 保障共享服务

第一，数据质量管理是创造数据价值的前提。农业银行在大数据平台建设之前，数据分布散、质量差、管理弱、共享难的问题比较普遍，数据质量管理工作的职责也不清晰，数据低质量导致应用低效能的问题很突出。为了解决应用中的痛点问题，从数据共享使用的实际需求出发，农业银行先后开展了客户信息完整性、信贷业务跨系统一致性、同业业务一致性等主题相关的140多项专题数据问题整改工作，涉及一级部门33个，修正客户及业务记录5000余万条，将个人客户9要素平均合格率、对公客户12要素平均合格率提高至90%以上，数据治理的持续推进为数据共享服务打下坚实基础。

在数据问题治理工作中，农业银行逐步探索形成了“监测-整改-跟踪-评价”的闭环管理模式。质量定期监测是抓手，收集实际工作中遇到的数据问题，并基于此设置检查点、检查规则来收集数据问题的整体情况是质量管理工作的切入点；问题整改是核心，对发现的数据问题实行“清单制”管理，沿着“发现问题-分析原因-落实整改”的路径，持续推进落实；问题持续跟踪是关键，质量管理不是一次性工作，加强过程管理，持续反复的对数据问题考察，才能有效推进数据问题的彻底解决；考评机制是推动力，农业银行建立了“横向评价、纵向考核”机制，横向上以质量报告为抓手，定期通报各部门主管数据的质量管理工作进展，纵向上以分行数据质量考核为抓手，将质量问题的责任逐级落实到经办行和个人。同时，农业银行非常重视质量管控工作的信息化，建设了数据质量管控平台，将数据质量管控的四个环节内嵌固化到平台中，实现了数据质量监测、问题分发确认、整改任务跟踪、考核评价查询一站式服务。目前数据质量管控平台已经积累质量检查规则上千条，发布数据质量监测报告十余期，成为农业银行开展数据质量管控的有力抓手。

回顾农业银行数据质量管理的工作实践，我们有两点体会。一是该工作是一项全行性的基础工作，关系到总分行各条线各项业务的客户、产品、系统和流程，需要高管层支持，从全行层面出发，发动全行力量来共同开展；二是数据质量管理不能为了质量而抓质量，在工作开展时以营销、风控、监管统计、数据分析等具体应用工作为切入，寻找同数据主管各业务部门的价值契合点，变“要你管”为“你要管”，提高了各数据主管业务部门的积极性。

第二，安全防护体系构成了数据共享服务的底线。为了确保大数据平台数据服务的安全合规，守住数据服务的底线，农业银行规划构建矩阵式的数据安全防护体系，横向贯穿事前、事中、事后全流程，纵向覆盖管理、技术、法纪三道防线。

管理防线是第一道防线，通过建立严格的用户准入和授权机制、明确敏感数据的范围和责任主体、建立常态数据安全检查和审计机制来降低数据泄露风险；技术防线是第二道防线，采用数据云存储、敏感数据漂白加密、敏感 *** 作实时预警等手段，发挥技术规则刚性约束作用，封堵数据泄露漏洞；法纪防线是第三道防线，依托安全规范、保密协议、合规培训的落地实施，明确保密责任和违法惩罚措施，起到威慑作用。基于矩阵式安全管理的工作思路，农业银行进一步细化落实了18大类的具体工作措施以便依照执行，并在后续不断优化完善。

创新数据服务体系

第一，一个平台。数据服务平台是提供统一服务的窗口。农业银行数据服务平台为日常经营管理和数据分析挖掘提供一站式服务。日常经管类服务以权威性、一致性、时效性、易用性为导向，面向中高级管理层、各领域业务管理和营销用户提供业务看板、常用指标、多维查询、定制查询等场景化服务，大幅提升用户体验和数据共享服务水平；分析挖掘服务定位为大数据分析创新服务，为总分行初、中、高级分析师提供定制分析、自助分析、深度挖掘等专业分析能力，充分发挥分析师的创造力，深度挖掘数据共享服务的价值。

第二，一套机制。为保障数据服务的开放、共享、便捷、安全，需要一整套数据运营管理的制度、机制和流程。农业银行通过数据服务地图和数据服务流程管理，方便用户接触数据、理解数据、使用数据；通过数据资产和数据质量管理，实现对数据的全生命周期管理，提高数据的可用性；通过管理手段和技术措施联动，加强数据安全管理，确保在数据服务和应用过程中数据不泄露。

第三，一支队伍。跨条线的分析师队伍结构是数据价值发挥的关键。农业银行的分析师队伍包括数据分析师和专业分析师，组织方式采用“适度集中+重点领域”的方式，即在管理信息部和科技部门设置一定数量的数据分析师，在营销、风控等条线及分行设置专业分析师。数据分析师统筹全行数据服务和支持，承担全行综合性分析、跨领域专题分析、深度数据挖掘等；专业分析师承担本领域数据分析工作，推动分析成果在业务活动中的落地。

下一阶段，农业银行将以大数据平台为基础，以数据分析示范项目为抓手，驱动数据服务体系建设滚动前进，实现海量数据资源的充分共享，挖掘大数据的深度价值，向建设“让数据说话、用数据治行”生态环境的目标迈进。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。

包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

并行数据库分为分布式并行数据库和集群式并行数据库，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统。

并行数据库系统（ParallelDatabaseSystem）是新一代高性能的数据库系统，并行数据库系统的目标是高性能（HighPerformance）和高可用性（HighAvailability），通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性。

问题一：大数据中心是什么？中国最大的大数据中心在哪里？ 你好！大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

目前，国内新建了许多大数据中心，规模不一。其中，百度和阿里巴巴的大数据中心名气较大，此外，罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势，建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心，是目前亚洲最大的云计算中心。

问题二：大数据是什么意思？目前具体有些什么应用？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，**里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：中国的大数据中心有哪些 没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，ITjob网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。

大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。

而美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。

Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的1487亿美元增长至4634亿美元。

问题五：什么是大数据服务中心？ 我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据帮助 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，**，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部**需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；

社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；

能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；

……

目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统，主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。

问题六：数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器）也需要放置到机房。

云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。

大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。

问题七：现在说的大数据是什么意思 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。

数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

问题八：中国大数据中心在哪个城市 你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。

这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。

听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你

问题九：大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机，然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ，接入交换机的数量不确定，对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头，里面放接入交换机。

问题十：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

云计算与大数据概述

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

云计算与大数据的关系

简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。

而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

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