行业背景

随着智能手机及相关技术的发展,以移动支付为代表的互联网金融已迅速覆盖市场,传统金融业面临全方位的挑战,同时也有着巨大的机遇,行业对数据技术依赖性强,无论传统金融或新式金融,数据技术能力已成为金融业企业运营和发展的核心竞争力

场景丰富
场景丰富
互联网技术与金融业务的融合,产生了极为丰富的应用场景,使得对数据分析的需求更加多样且多变
人员负荷重
人员负荷重
技术人员储备不足,传统的数据分析方式涉及到多方人员的参与及长周期的建设过程,难以及时响应需求变化
数据量大
数据量大
大数据时代,数据呈现爆炸式增长,加上金融业自身的行业特性,使得对数据处理能力有更高的要求
安全要求高
安全要求高
用户信息、交易数据等十分敏感,因数据的金融属性,企业的数据管理和分析平台需要更高的安全性

我们解决的重大问题

为金融业客户提供端到端的整体解决方案,帮助金融机构实现海量多源异构数据的采集、整合,并运用大数据分析和数据挖掘技术,深入挖掘客户特征与需求

可视化敏捷开发
可视化数据开发、敏捷可视化数据分析,极大地减轻了开发人员工作量,迅速响应需求变化及业务调整
异构数据整合
支持结构化、半结构化、非结构化的数据接入、整合、分析过程,一套平台应对各种数据应用需求
动态水平扩展
面对互联网时代用户数据的爆炸性增长,平台具备极强的横向扩展能力,可迅速拓展集群以承载更多业务
顶级数据安全保障
统一的数据管理、资源管理、权限体系、数据审计,配合项目生命周期管理机制,隔绝数据泄露风险,保护敏感数据

我们创造的价值

提升业绩
提升业绩
相比传统数据应用方式更多高效快捷,新业务迅速上现,提升业绩
降低成本
降低成本
统一的数据管理、应用开发、数据分析,带来时间及人力成本的极大缩减
业务洞察
业务洞察
产品运营、市场舆情、用户行为、风险管理,多种视角透析业务状态,提供全方位的决策支持

利用数据分析来应对当今最严峻的金融业挑战

发现一种新方式