标签：学习 维度建模 批量 处理 内部数据 趋势 场景 数字化 社会
理解现在--挖掘规律--预测未来
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精准营销
智能风控
运营优化
多维分析
挖掘预测
敏捷BI
分析展示
数据挖掘
语音识别
人脸识别
数据仓库
Hadoop
数据集市
数据采集-数据存储-数据查询-数据分析
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大数据建模：
-风险建模能力：理赔欺诈
-用户画像能力：精准营销
-疾病预测能力：病历分析
保险社交营销
---保险社交图谱
---客户社交保险
大数据核保
---首个信用评分系统
---个性化核保服务，差异化定价
大数据理赔
---智能风险评估
---海量历史数据学习
---40个风险评估纬度
---个性化风险评分
---差异化服务流程
大数据审计
---审计模型
---数据驱动
数据：
---内部数据
智能核保的应用
---业务量足够大、运营成本、快速发展
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流程
取数：筛选、过滤、导出
分析：多维查询探查、交叉透视、钻取、跳转、关联、同比还比、自定义分组、随意切片、可视化
报表：Excel、WPS
报告：Word、PPT
页面：大屏、手机、系统
自助分析
数据产品
数据答疑：支持工作平台化
Hadoop/Hive
HBase/
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MPP、Hadoop、传统数据库、数据仓库架构
实时信息服务体系
技术、特性、场景、思维方式完整清楚清晰
农业：全时产业、农耕监测
工业：智能生产、资源分配
金融：实时客户全景、全面风险智能分级、信息资产自驱型变现
制造：智能智造、内控风险
流通领域：资源前置调配、储备智能消解、渠道实时有效性评价
分析系统：
日志分析
用户画像
工艺算法优化
推荐系统
人工智能系统：
智能机械
智能交互
智能策略
实时分析系统：
实时生产监控
实时渠道分析
实时风险评估
实时场景推荐
过去、现在、将来：开仓
技术更迭、产业洗牌、社会变革
范式建模、元组建模、维度建模
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FaceBook：Vertica、Hive
金融业务发展趋势：
数字化、全渠道、分析渠道、个性化
价值实现：
批量：整合层、统计报表
灵活查询和数据分析
机器学习和分析预测
业务实时支撑
Kafka、Hadoop Hive、HDFS、Spark、HBase、PIG
Vertica产品
MPP：大规模并行处理
I/O：12.5硬盘速度-1956年
列扫描机制提升性能
数据可视化
Qlik、Tableau、OBIEE、Pantaho
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记录关键字，有待深入学习
标签：学习 维度建模 批量 处理 内部数据 趋势 场景 数字化 社会
原文地址：http://www.cnblogs.com/defineconst/p/7041052.html
