商业银行利用大数据实现精准营销方案

商业银行可以通过大数据分析客户基本信息和金融行为，精准描绘客户画像，深度理解客户产品需求。 基于精准的客户需求洞察，银行可以将产品精准推销给目标客户，并设计出更受欢迎的产品，推动产品迭代和创新。

汽车行业的朋友看过来！大数据+RTB广告+运营商 DMP，这三板斧凑一块，做精准营销还真挺带劲的。用户爱看啥、搜啥、聊啥，运营商都有点门道能摸得着，结合上实时竞价，广告就能砸在对的人脸上，效果别提多直接了。电信运营商的用户数据，不只是手机号那么简单。比如，用户常刷汽车资讯、搜索车型，甚至是在 4S 店附近晃悠得比较频繁，这些行为都能当信号。平台能把这类人群细分成高端车、经济型车或者新能源车的潜在买家。你可以用RTB技术，直接投给这些人，系统还能边投边学，优化投放策略，省钱又高效。比如有人常看特斯拉 Model Y的测评视频，那给他推试驾预约，是不是比纯打品牌广告更有意思？，大数据不是瞎用的，数

数据仓库的三层架构思路挺清晰的，抽取、管理、一条龙搞定，适合银行这种数据量爆炸的业务场景。ETL 那块讲得蛮细，尤其是增量更新和调度监控，做得不好的话，光是数据同步就能把你拖死。数据存储用了经典的ODS-DW二层结构，支持多维，查询也快，像Oracle、Teradata这些老牌数据库都在用这套思路。主题清晰、数据稳定，做 BI 再合适不过了。和展示层用了OLAP和数据挖掘配合，像SAS那套行为计分和申计分机制，用数学模型动态调整授信额度，还能找出高价值用户，这操作可以说是“懂业务+懂技术”的典范。工具方面也挺全，ETL 有Informatica、DataStage；这块有Business Ob

商业银行的系统技术栈，还真挺有年代感的，但也有不少技术现在依然吃香。像J2EE和COBOL，在银行核心业务系统里，至今还活跃着。嗯，虽然听起来有点老派，但稳定性和吞吐量是真顶。搞报表、OA 那一块，多时候就上了.NET、VBA甚至NOTES这种轻量级技术，响应快、开发也省心，适合非交易类的轻量系统。要说未来几年银行 IT 里比较火的，应用整合肯定是主角。像ESB、SOA、TIBCO这类构件化平台，用来打通各类业务子系统，效果还不错。你在搞系统对接或者老系统改造，基本都得碰。BPM和工作流也越来越刚需了，是在信贷、审批这些流程里，配个像Biztalk、FileNet这种平台，流程走得顺，改规则也

商业银行IT系统架构复杂，技术应用广泛。在业务和交易系统层级，J2EE、C、COBOL（大机）、PRG（400平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术扮演着关键角色。而在OA、报表展示等低端应用场景，NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等也占据一席之地。 展望未来，以下技术将成为商业银行IT系统发展的重要趋势： 应用整合与构件化: ESB、EAI、SOA、TIBCO等技术推动系统互联互通，提升业务敏捷性。 流程化与自动化: 影像工作流、BPM、内容管理技术优化信贷审批、作业中心等业务流程，提高效率。 智能化与数据驱动: 规则引擎技术应用于信用卡反欺诈、反洗钱

大数据的精准营销，其实早就不是什么新鲜事儿了，但这篇 2014 年的文章《大数据技术在精准营销中的应用》，到现在看依然挺有参考价值的。里面讲了不少干货，比如**MPP 数据库**、**Hadoop 平台**还有**ETL 流程**这些关键架构，说得挺系统。还有像**语义引擎**、**数据挖掘算法**这类进阶技能，结合了实际的应用场景，适合做数据或者做营销系统相关开发的你看看。 MPP 架构的优势比如扩展性强、并行快，在大批量结构化数据时表现稳。如果你在搭建企业数据仓库，这部分内容能帮你少踩不少坑。 还有**Hadoop**那块，讲得比较清楚，尤其是HDFS和MapReduce怎么配合跑批任务，

数据仓库的一套原版资料，内容挺全，逻辑结构也清晰。基于银行 IT 系统场景，把 ETL、DW、OLAP、数据挖掘这些知识点串得比较顺，适合你深入理解数据流怎么走，怎么存，怎么。哦，对了，还有真实案例，比如广发银行怎么用 SAS 做行为计分和信用评估，蛮实用的。 ETL 的 ET部分讲得细，增量抓取、转换调度、监控点都有提，基本能还原你做一个数据加载系统的全过程。Informatica、Datastage这种老牌工具也有提，拿来对比现代工具也挺有意思。 DW 存储结构是走 ODS-DW 两层，老方案但还蛮经典的。面向主题、集成、不可删改这类特性都写得明明白白。内容还提到了结构化和非结构化数据的混

商业银行IT系统中的数据仓库涵盖了数据的抽取、存储和管理、以及数据的分析和展现三个关键技术层面。数据抽取层负责ETL过程的设计和实施，确保数据加载和更新。存储和管理层采用ODS-DW结构，支持多维查询和包括业务数据和元数据的稳定存储。数据分析和展现层提供OLAP和数据挖掘技术，利用人工智能和统计分析发现并预测隐藏在历史数据中的规律。

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