项目背景

　　近年来，中国券商主营业务收入结构逐渐向综合金融服务、多样化机构交易、国际化及科技金融等方向转变，客户需求演变向涉及面广、需求点多、需要长期服务发展。在此背景下，中小券商需要通过业务差异化和金融科技创新实现弯道超车。成立于2001年的联储证券基于大数据技术实现数字化转型，为中小券商提供了重要参考。

　　大数据应用痛点

　　通过大数据平台的建设满足更多需求，实现在营销、投资、风控、应用等方面长足发展。

　　内部数据待整合

　　证券公司内部集中交易系统、客户关系管理、呼叫中心、清算、融资融券、资管、风控、财务等系统每时每刻都在产生各种数据，这些数据的数量多、类型多，亟待进行数据整合。

　　外部数据的及时更新

　　在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色无时无刻不在产生大量网络数据，例如用户购物行为、媒体资讯浏览、上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也受大市场环境的影响，例如政策法规、国内外金融形式、重大事件等。

　　营销服务类应用间的数据关联

　　PC端、移动端作为用户数据触点，股票、投资、理财、投顾服务等各个业务，涉及交易、清算、风控等系统数据都是用户各个触点，场景痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握该用户在券商的生命周期，从而对用户精准运营。

　　解决方案

　　建立标准化及统一的逻辑模型，将内部数据进行物理整合和逻辑整合

　　实现各类数据标准化和规范化,并按照统一的、唯一的逻辑模型,实现渠道整合与业务流程整合。制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准。根据业务需求，数据类型，范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，保证原始数据完整性，整合数据一致性。星环科技通过企业级数据资产目录Data Catalog解决了企业数据资产管理混乱的问题，同时也为企业数据治理提供可靠、便捷、智能的全流程工具支撑，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值

　　对数据进行管控、调度、ETL、监控，实现不同数据源的匹配映射及用量计费管理

　　星环科技Transporter将业务人员从定义ETL作业的工作中解放出来，让业务人员自主的实现自己的想法，业务员应该更注重数据的分析而不是工程的实现，从而对客户和产品进行精准分析，标签化处理并应用于智能投顾等财富与投资应用。

　　建立科学的管理指标体系，全面的风控平台，通过数据可视化为业务赋能，为管理赋能，实现决策数据化，提升业务工作效率

　　应用效果

　　通过内部、外部海量数据的采集、加工、存储、挖掘，到基于细分场景的应用，通过实施客户画像、用户行为分析、精准营销、运营优化、资产配置和业务改造等应用规划和项目落地实施：

　　帮助联储证券聚焦业务和应用，产品易用性的特点极大降低了开发难度和对人员要求：用户有机会用SQL来实现流处理业务逻辑，极大地降低用户的入门门槛。用户在选择使用编程接口的时候可以使用星环的JobServer提交、监控流处理应用，降低部署的运维成本，大大降低学习成本。

　　提升业务工作效率，更高效的支撑业务发展，进而降低了成本和周期：针对各种复杂的部署环境，总结出一套能适配各种复杂环境的优化参数和最佳配置，能最大程度地发挥集群性能。

　　利用大数据和人工智能算法，打造专业智能的客户投资工具，为客户赋能，通过大数据平台建设，实现业务、客户、管理方面的智能化、数字化，提升业务价值。

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