银行大数据平台建设多少钱？

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关银行大数据平台建设多少钱的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：

业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。

说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。

数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：

现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？

增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？

以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。

先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。

公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。

3、如何搭建大数据平台

建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。

涉及到：

技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？

团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？

对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。

商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。

数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：

开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建

数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题

数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向

数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化

数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率

主要特点有：

1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。

2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。

3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。

4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

金融大数据平台应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?

金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。

一、大数据平台

大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：

从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：

一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。

二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这里的Kettle只是ETL的其中一种。

三、数据存储：指的就是数据仓库的建设了，简单来说可以分为业务数据层（DW）、指标层、维度层、汇总层（DWA）

四、数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。Web Service和Web API ，代表的是一种数据间的连接方式，还有一些其他连接方式，可以按照自己的情况来确定。

五、数据分析层：分析函数就相对比较容易理解了，就是各种数学函数，比如K均值分析、聚类、RMF模型等等。

列存储让磁盘中的各个Page仅存储单列的值，并非整行的值。这样压缩算法会更加高效。进一步说，这样能够减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。

而分布式计算能够把一个需要非常大的算力才能解决的问题分成很多小部分，接着把这些部分给到许多计算机同时处理，然后把这些计算结果综合起来，得到最终的结果。

综合这两种技术，就能够大幅度提高分析环节的效率。

Yonghong MPP可以说是目前在这两方面做的最出色的了。

六、数据展现：结果以什么样的形式呈现，其实就是数据可视化。这里建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能通过简单的拖拽就生成报表，学习成本较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，像银行这类的企业级需求推荐Yonghong BI 。

七、数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。

二、银行数据分析体系如何搭建？

搭建一个数据平台可能是项目制的工作，在一段时间内会完成，但是搭建数据分析体系这件事却任重而道远。但是如果有人能在做产品的同时，将金融行业同类的数据应用经验也分享给你，帮助你去搭建数据分析体系，那就是真正的“良药”了。

下面分享一个YonghongTech帮助某大型银行数据服务平台建设的案例。

以客户在银行办理业务的行为路径，可以有这样几个主题，不同主题有对应的场景及其指标。

1.一个客户

客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表

2.做了一笔交易

交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。

3.使用哪个账户

账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表

4.通过什么渠道

渠道主题：

渠道属性、维度、限额组成宽表

5.涉及哪类业务产品

产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表

三、案例

鉴于篇幅问题，此处可以参考这篇文章：

华夏银行：大数据技术服务业务需求，实现销售高速增长

架设一个网站建设一个网站需要花费多少

针对这个疑问，很多人张口就来：域名、空间、程序、工具，很简单。其实这个回答倒也没错，对于一个初出茅庐的建站新手，作为SEO行业的老人，一般我也是那么回答新手的咨询，因为说的简单可以让新手更有学习的热情，同时也可以省去不少的麻烦，如果你说的太深奥，可能阻止了一个新人学习的热情。但是也正是因为大家都懒得解释造成了很多客户意识上就认为建站的成本是极低的。于是今天对于“你建站为什么收费那么贵”我给出正面的回应：一个早餐，路边飞尘摊位5元，店铺里面10元，普通酒店50元，而五星级酒店可以达到上万元！

企业网站建设

建网站需要的材料从硬件上来说确实是域名、空间、程序、工具，一个顶级域名一般不超过100元，特价虚拟主机空间基础设置完善的也不过600，程序是免费的，如若需要好看一点的源码程序也就400-500元，如果是会员可能更加便宜，而工具可以免费下载。因此在硬件上来说，一个优质的网站需要的费用也就1000块钱左右。

但是你似乎忘记了你需要为别人的劳动和知识付费，这就好像去医院动个手术，材料费大概消毒液，点滴，手术刀等，不过几百元，为什么要收费上万甚至上百万手术费用？ 对网站开发员而言，你既不是他亲戚，也不是他的恋人或者基友，他不可能花上一个星期甚至长达几个月，为你辛辛苦苦的修改源代码，进行各种程序开发及外观模板的删减、修改；图片、LOGO、banner的设计，修改上传，也不可能为你免费上传你的产品加上修饰性的文字，以及为产品加上利于后期优化的SEO标题、将插图的大小调到正好，更不可能找编辑或者为你编写原创文章在新闻资讯栏目上，甚至是后续网站维护，优化推广的培训等。

网站烦劳交给我们

因此建站需要什么？当然还有：我脑袋里的建站知识、代码知识、ps知识、视频知识，编辑能力以及我所花费的时间和精力，所以你要说我建一个网站收费3000以上贵了，那么你可以去找你认为那些便宜、优惠的甚至是0元免费建站的，但是我希望你能做好被挖坑套路的准备。

几百甚至0元建站挖坑陷阱总结

响应式网站建设

生活中有一句话：一分钱一分货。常见某品牌商家降价打折处理的情况下，作为一个有经验的人你就会理解一分钱一分货，但是也需要你本身具备识别能力。你看就算品牌商家打折处理产品也是过季的、断码的，还需要你满多少送多少优惠券，需要继续购买，让你深陷在便宜的购物区不能自拔，而不是直接的打折进行变现。何况是可以几百甚至0元自助建站，不要钱的便宜事，那岂不是更充满里诱惑力。那么我想说如果你不能抵挡低价甚至免费的诱惑力，那么你要做好被套路的准备。

1.域名陷阱：一般几百甚至0元建站的域名都是二级域名，基本上不会出现xxxx.com的顶级域名，且能够给你选择的二级域名大多都是少见的不利于优化的，这个时候你利用免费建站系统需要换域名可以，给钱就行，这是收费的第一步，并且你会发现此时的域名收费价格高于专业的域名提供服务商价格,一般会从几百起步。。。

2.空间陷阱：流量限制、速度限制、大小限制等等基础功能的限制，打开速度慢是最要命的，当然要换，换可以给钱就OK，随便换，价格上我想就不用说了，比正常的高出几倍，且针对每一个限制都需要分别收费。

3.程序陷阱：几百甚至0元免费建站正常都是傻瓜式的操作，你不要具备一点知识直接拖拽完成即可，当然网站结构并不是你能随心所欲的，你不能删减，不能修改，如果你想添加模块同样的套路还是给钱，比如增加QQ客服系统是必须的吧，要加，给钱；如果你想添加手机插件、工具，SEO优化模块，怎么办? 当然是分别给钱！最后又比正常网站高出不知几倍的费用。

4.续费陷阱：最后的一步当然就是续费，在你辛辛苦苦从几百甚至0元建站到修改或者增加每一个内容都给钱，一年后将网站SEO上去了，也不太想放弃这个网站了，那么续费的价格一下上涨了，就把你架在那里了，想想一年的努力不能白费，咬咬牙狠狠心续费吧，打碎了牙往肚子里咽。

5. 其它限制：内容条数限制，图片大小限制，SSL网站安全认证限制，https支持限制，SEO优化推广功能限制，无售后服务，无客服，有客服无态度。。。。。。。。。。。此处省略1万字，充分诠释着一分钱一分货的道理。

当然如果你有强大的内心，并且你认为你坚定不移的只会使用建站公司免费提供模板、域名，且网站你就留着给自己看，或者自己发给客户看，那么我无话可说，因为对你而言网站需要优化，也根本不用考虑网站是否有利于SEO优化。

总结：建网站需要什么？真的有几百甚至0元免费建站那么好的事吗？作为一个聪明人我们内心心里都是清楚的，无利润无售后更无生存，早就已经灭亡了，只要看清楚这一点本质，当然就能够洞悉商家背后的陷阱，自然也能够领会一个早餐的价格可以从几元到上万的区别。

网站建设一般需要多少钱？

网站建设的费用在几百至几万元不等。

网站的需求决定了网站费用的高低，功能全，跳转子页面多，和IE兼容性好，多级筛选等等都是会影响到网站的制作价格。

网站建设是指使用标识语言(markuplanguage)，通过一系列设计、建模、和执行的过程将电子格式的信息通过互联网传输，最终以图形用户界面(GUI)的形式被用户所浏览。

网站建设是一个广义的术语，涵盖了许多不同的技能和学科中所使用的生产和维护的网站。不同领域的网页设计，网页图形设计，界面设计，创作，其中包括标准化的代码和专有软件，用户体验设计和搜索引擎优化。

如何做好银行金融大数据治理平台建设？

大数据、云计算、互联网等技术，将人类带入了一个以PB为单位的大规模生产、分享和应用数据的新时代。当治理的对象发生变化时，治理体系也应进行改进以适应大数据的发展变化。

（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力

大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。

（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力

海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。

一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。

另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。

亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

结语：以上就是新媒号为大家整理的关于银行大数据平台建设多少钱的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

以上内容为新媒号(sinv.com.cn)为大家提供！新媒号，坚持更新大家所需的百科知识。希望您喜欢！