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基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)的農(nóng)村普惠金融系統(tǒng)

2016-03-30 20:26楊雨鋒四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院四川廣元628017
電子制作 2016年8期
關(guān)鍵詞:普惠數(shù)據(jù)庫分析

楊雨鋒 四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川廣元 628017

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基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)的農(nóng)村普惠金融系統(tǒng)

楊雨鋒 四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川廣元 628017

【文章摘要】

近年來農(nóng)業(yè)在我國經(jīng)濟體系中重要性逐漸提高。而農(nóng)業(yè)發(fā)展急需大量資金注入,銀行貸款是一種典型應(yīng)用。本系統(tǒng)主要在業(yè)務(wù)分析上考慮如何進行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用,數(shù)據(jù)服務(wù)模型,綜合分析農(nóng)村普惠金融系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程和功能性分析。為新農(nóng)村建設(shè)提供相關(guān)的技術(shù)支持。

【關(guān)鍵詞】

大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)模型;Hadoop;功能分析

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介

大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達到擷去、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)不用隨機分析法[抽樣調(diào)查]這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)的方法)大數(shù)據(jù)的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(真實性)。

大數(shù)據(jù)是一個概念,也是一種技術(shù),也是一種應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是云計算技術(shù)、軟件技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、市場營銷技術(shù)、電子商務(wù)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的綜合應(yīng)用,通過對互聯(lián)網(wǎng)上海量數(shù)據(jù)的跟蹤、分析,智能化的給人們提供決策依據(jù),科學(xué)決策,從而提高成功率,創(chuàng)造價值。

2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)介紹

數(shù)據(jù)庫(Database)是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫。如何處理的SOA-數(shù)據(jù)關(guān)系的三個不同模型來管理大數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)。

SOA的三個數(shù)據(jù)中心模型分別是數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)模型、物理層次結(jié)構(gòu)模型和架構(gòu)組件模型。DaaS數(shù)據(jù)存取的模型描述了數(shù)據(jù)是如何提供給SOA組件的。物理模型描述了數(shù)據(jù)是如何存儲的以及存儲的層次圖是如何傳送到SOA數(shù)據(jù)存儲器上的。最后,架構(gòu)模型描述了數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)管理服務(wù)和SOA組件之間的關(guān)系。

常用的數(shù)據(jù)庫為MySql、SQLerver、Oracle等,與開發(fā)工具、Windows、Android、Linux、IOS等操作系統(tǒng)結(jié)合,即可開發(fā)出農(nóng)村普惠金融服務(wù)的管理軟件(平臺)。

數(shù)據(jù)庫效率問題可采用一個解決方案是現(xiàn)代分層存儲模式。數(shù)據(jù)庫不是磁盤,而是一組相互連接的高速緩存點,其存儲于本地內(nèi)存中,也可能轉(zhuǎn)向固態(tài)硬盤,然后到本地磁盤,最后到云存儲。緩存算法處理這些緩存點之間的活動,從而來平衡存儲成本(同時也是平衡同步地更新成本)和性能。

對于大數(shù)據(jù),它也是經(jīng)??梢詣?chuàng)建適用于大多數(shù)分析的匯總數(shù)據(jù)。

3 Hadoop介紹

Hadoop旨在通過一個高度可擴展的分布式批量處理系統(tǒng),對大型數(shù)據(jù)集進行掃描,以產(chǎn)生其結(jié)果。Hadoop項目包括三部分,分別是Hadoop Distributed File System(HDFS)、HadoopMapReduce編程模型,以及Hadoop Common。

Hadoop平臺對于操作非常大型的數(shù)據(jù)集而言可以說是一個強大的工具。為了抽象Hadoop編程模型的一些復(fù)雜性,已經(jīng)出現(xiàn)了多個在Hadoop之上運行的應(yīng)用開發(fā)語言。Pig、Hive和Jaql是其中的代表。

4 農(nóng)村普惠金融系統(tǒng)功能分析

a.依權(quán)限等級提供讀寫修改功能。確保安全性。

b.提供多個客戶關(guān)系圖。直面形象的了解客戶之間關(guān)系。

c.提供各種類搜索引擎,可以快速搜索使用者需要的信息。

d.采用分布式云存儲,可以儲存更多的數(shù)據(jù)。

e.兼容并整合各種金融工具在數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用中。

f.顯示編輯功能,可調(diào)節(jié)字體,背景等選項。

g.導(dǎo)出數(shù)據(jù)功能,在合法權(quán)限下可從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

h.提供簡單的分析功能,可初步分析客戶情況,給出參考建議。

i.個人備注功能,依靠帳號可寫入僅該用戶可看到的備注。

j.關(guān)注功能,需要關(guān)注客戶可收藏在關(guān)注欄。

5 軟件實現(xiàn)過程

第1步:收集數(shù)據(jù)

要查找數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)以及根據(jù)數(shù)據(jù)作出決策,您需要實現(xiàn)一個分布式系統(tǒng)。因為設(shè)備基本上在不停地發(fā)送數(shù)據(jù),您需要能夠以較小的延遲加載數(shù)據(jù)(收集或獲取數(shù)據(jù))。這項工作在收集點完成,這里也是為實時決策而評估數(shù)據(jù)的位置。稍后我們再回到收集點。

來自收集點的數(shù)據(jù)流入 Hadoop 集群(在本例中,即大數(shù)據(jù)機)??赡苓€會將其他數(shù)據(jù)提供給此設(shè)備。例社交信源將來自分擇相關(guān)哈希標記的數(shù)據(jù)聚合者(通常是一家公司)。然后使用 Flume 或 Scribe 將數(shù)據(jù)加載到 Hadoop。

第2步:整理和移動數(shù)據(jù)

下一步是添加數(shù)據(jù)(社交信源、用戶個人信息和使結(jié)果與分析相關(guān)所需的任何其他數(shù)據(jù))和開始整理、解釋和理解數(shù)據(jù)。

例如,將用戶個人信息添加到社交信源和添加位置數(shù)據(jù)以建立對各用戶以及用戶相關(guān)模式的全面了解。通常,這使用 Apache Hadoop MapReduce來完成。用戶個人信息通過 Hadoop InputFormat接口從 Oracle NoSQL 數(shù)據(jù)庫批量加載,因此被添加到MapReduce數(shù)據(jù)集。

為了將所有這些與 POS 數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)數(shù)據(jù)以及各種其他交易數(shù)據(jù)結(jié)合,您可能會使用 Oracle Big Data Connectors將精簡的數(shù)據(jù)高效地移動到 Oracle 數(shù)據(jù)庫。然后您可以使用 Oracle 商務(wù)智能云服務(wù)器(Exalytics)或業(yè)務(wù)智能(BI)工具或者(這是比較有趣的地方)通過數(shù)據(jù)挖掘之類的工具,對您所跟蹤的數(shù)據(jù)有一個全面的了解。

第3步:分析數(shù)據(jù)

最后一個階段(這里稱為“分析”)是創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型和統(tǒng)計模型以便用于產(chǎn)生合適的優(yōu)惠券。這些模型真正是皇冠上的明珠,因為它們讓您能夠基于非常精確的模型實時進行決策。模型進入收集點和決策點以作用于實時數(shù)據(jù)。該模型描述和預(yù)測客戶個人的行為并基于這些預(yù)測確定要采取的行動。

第4步:開發(fā)、測試、運行系統(tǒng)

針對農(nóng)戶、銀行雙方的需求分析,按照軟件開發(fā)的流程,選擇合理的開發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng),組建團隊完成軟件開發(fā),并且實現(xiàn)與現(xiàn)有郵儲銀行系統(tǒng)軟件的兼容、安全。

6 結(jié)束語

農(nóng)村普惠金融系統(tǒng)是根據(jù)農(nóng)業(yè)發(fā)展資金業(yè)務(wù)需要,結(jié)合銀行金融業(yè)務(wù)流程,開發(fā)采用主流技術(shù)形成的。在應(yīng)用過程過大量采用大數(shù)據(jù)技術(shù),及時高效準確解決現(xiàn)實問題,具有一定應(yīng)用于推廣價值。

【參考文獻】

[1]陳志菲.大數(shù)據(jù)背景下提升高職研究水平的若干思考.邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報.2015,32

[2]劉承良.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與展望.中國管理信息化.2015,18(12)

[3]曾凌靜.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)及技術(shù)發(fā)展研究.石家莊學(xué)院學(xué)報.2015,17(6)

【作者簡介】

楊雨鋒 男,畢業(yè)于成都信息工程學(xué)院,現(xiàn)在四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院任教,研究方向:網(wǎng)絡(luò)工程,linux應(yīng)用。

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