第1篇 大数据战略规划

1 背景

1.1大数据是什么

1.2大数据关键推动事件

1.3国家相关政策意见

1.4金融大数据应运而生

1.5金融大数据的现状与前瞻

1.6金融大数据的衡量标准

2 金融大数据的战略定位

2.1必要性

2.2可行性

2.3主要问题

2.4大数据价值所在

2.5大数据思维转变

2.6大数据战略行动

3 金融企业大数据应用规划构建

3.1制定规划原则

3.2选择规划方法

3.3制定目标蓝图

3.4识别规划风险

3.5明确数据规划

3.6制定目标计划

3.7明确组织规划

3.8选择技术方案

3.9确定人才规划

3.10回顾实施风险

4 大数据的技术解决方案

4.1应对场景

4.2当前主要的大数据技术模型

4.3深入分析Hadoop

4.4大数据硬件技术规划

4.5未来推荐技术模型

4.6数据资产治理

5 大数据可视化

5.1背景

5.1.1发展历程

5.1.2可视化分析的能力要素

5.1.3可视化分析与传统分析的差异

5.2可视化分析的过程及方法

5.3可视化分析应用场景

5.3.1社交网络分析

5.3.2矢量地图分析

5.3.3词云分析

5.3.4流量流向（桑基图）分析

5.3.5客户全网画像

第2篇 场景实例详解

6 客户大数据实例：客户全景视图应用

6.1客户全景视图的互联网基因

6.2客户全景视图是金融大数据应用的基础

6.3关键技术设计

6.3.1 NoSQL数据库的选择

6.3.2 HBase的模型设计

6.3.3源表数据的增量导出

6.3.4数据写入HBase的方法

6.4主要技术实现

6.4.1架构设计

6.4.2环境搭建

6.4.3数据的抽取和整合

6.4.4保单视图查询

6.5扩展分析

6.5.1回顾

6.5.2扩展

6.5.3风险防范

7 网站大数据实例：点击流分析与应用

7.1点击流分析的业务目标

7.2关键技术

7.2.1数据的获取

7.2.2数据的预处理

7.2.3用户行为数据的建模

7.3案例：某保险公司电商网站点击流分析

7.3.1数据获取及预处理

7.3.2会话识别

7.3.3网页基本情况分析

7.4舆情分析应用简介

7.4.1确定挖掘算法

7.4.2网络爬虫技术

7.4.3主要实现过程

8 健康大数据实例：医疗费用监控应用

8.1国内外医疗保险欺诈和监管情况

8.2医保欺诈类型介绍

8.3医保欺诈监控技术介绍

8.4基于数据分析风险审核实现

8.4.1日平均医疗费用合规度分析

8.4.2单病种治疗方法分析

8.4.3单病种非常规治疗方法筛选

8.5数据分析监控技术挑战

9 语音大数据实例：电销中心质检应用

9.1呼叫中心业务现状

9.2语音识别与语音分析

9.3语音分析业务模型

9.3.1自动质检

9.3.2业务分析

9.4技术实现过程

9.4.1逻辑架构设计

9.4.2项目实施指引

9.5效果和风险总结

9.5.1预期效果

9.5.2实施风险

10 影像大数据实例：影像数据迁移应用

10.1企业内容管理的概念及应用

10.2基于大数据技术的内容管理平台

10.3内容管理平台的应用案例：影像系统

10.3.1业务背景

10.3.2技术关键

10.3.3实现过程

10.3.4案例的业务价值分析

11 日志大数据实例：日志备份查询应用

11.1日志数据的类型

11.2日志数据管理

11.2.1日志的记录和产生

11.2.2日志的采集和传输

11.2.3日志的存储

11.2.4日志的应用

11.3关键技术设计

11.3.1日志数据的存储技术

11.3.2采集传输技术

11.3.3数据分析技术

11.4日志管理系统的案例

11.4.1系统建设目标

11.4.2使用Flume建立日志传输管道

11.4.3日志文件的保存和HBase日志索引的创建

11.4.4关于日志规范

11.5日志管理的价值分析

11.5.1系统运行监控

11.5.2违规分析

11.5.3用户行为分析

第3篇 常见问题与应对机制

12 大数据安全

12.1数据安全事件回顾

12.2安全体系

12.2.1架构安全

12.2.2服务器安全

12.2.3数据安全

12.3法律安全

12.4可用性

13 大数据来源

13.1内部数据源

13.2政府数据源

13.3外部大数据

13.4现状与趋势

14 关乎胜负与生死的决战

14.1客户价值之战

14.2企业利润之战

14.3管理平台之战

14.4人才队伍之争

14.5决战场景推演一

14.6决战场景推演二

15 大数据的人才需求与培育路线

15.1人才需求

15.2选人

15.2.1人员类型

15.2.2人员水平

15.3育人

15.4用人

15.5留人

16 大数据的合作资源

16.1产业链整体情况

16.2专业领域划分

16.3合作商近况

16.3.1基础平台提供商

16.3.2 Hadoop提供商

16.3.3可视化分析软件

16.3.4数据中心提供商

16.3.5集成服务提供商

16.3.6系统安全提供商

16.3.7多媒体识别与分析

16.3.8数据分析提供商

16.3.9数据管理提供商