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商業(yè)銀行大數據治理研究與實踐

商業(yè)銀行大數據治理研究與實踐

定 價:¥89.00

作 者: 邵理煜,黃登璽,潘學芳 等 著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項: 銀行業(yè)信息科技風險管理高層指導委員會銀行業(yè)信息化叢書
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111663263 出版時間: 2020-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 216 字數:  

內容簡介

  本書詳細闡述了大數據的基本概念、商業(yè)銀行大數據應用的各類場景等內容,列舉了當前商業(yè)銀行普遍使用的各類大數據相關技術,數據治理的方法論、框架和成果,以及大數據治理體系。同時,本書結合商業(yè)銀行自身特點,指出了商業(yè)銀行大數據治理能力提升的重點方向,結合大數據成熟度模型構建數據治理能力評價方法,探討了數據資產估值的現狀及可行性。 本書既有較為全面的理論知識,又有豐富的商業(yè)銀行實踐與案例,可以作為商業(yè)銀行數據管理者和大數據應用及開發(fā)人員的入門參考用書,也適合銀行業(yè)務人員閱讀以了解大數據應用對銀行業(yè)務發(fā)展的意義和大數據治理對數據應用的支撐作用。

作者簡介

  銀行業(yè)信息科技風險管理高層指導委員會(簡稱高層指導委員會) 是20家主要銀行業(yè)金融機構自愿參與建立的行業(yè)性、專業(yè)性高層組織。高層指導委員會的宗旨是:以全面風險管理為導向,提升銀行業(yè)信息科技核心競爭力和自主創(chuàng)新能力,提升銀行業(yè)信息化建設和信息科技風險管理整體水平,推動銀行業(yè)信息科技持續(xù)、健康發(fā)展,維護金融穩(wěn)定和國家安全。高層指導委員會的主要任務是對銀行業(yè)信息化建設與信息科技風險管理工作進行研究、指導,并提供咨詢、建議,研究銀行業(yè)信息化建設重大發(fā)展問題,深入傳導貫徹信息科技監(jiān)管政策,開展專業(yè)指導和風險分析,開展信息科技課題研究,推動銀行業(yè)信息科技領域新興技術研究,促進銀行業(yè)信息科技領域的交流合作。高層指導委員會自2011年成立以來,相繼建立了風險分析、課題研究、專業(yè)指導等常態(tài)化工作機制,編印內部刊物《金融科技治理與研究》,組建銀行業(yè)信息科技發(fā)展與風險管理專家?guī)欤M織編著銀行業(yè)信息化叢書,開展“銀行業(yè)信息化高級人才提升計劃”,有效提升了銀行業(yè)信息化工作的整體性、科學性和前瞻性,為銀行業(yè)信息科技領域的經驗交流、知識分享和資源互補提供了有效的平臺。

圖書目錄

目錄│
前言
基礎部分
第1章 什么是大數據 / 2
1.1 數據及大數據發(fā)展史 / 2
1.2 大數據的概念 / 3
第2章 大數據成為銀行業(yè)核心競爭力 / 7
2.1 銀行業(yè)IT建設發(fā)展歷程 / 7
2.2 銀行業(yè)創(chuàng)新轉型的突破口 / 14
2.3 大數據思維 / 20
2.4 數據挖掘能力 / 22
2.5 業(yè)界的關鍵觀點 / 24
技術部分
第3章 大數據技術概述 / 28
3.1 數據采集相關概念介紹 / 28
3.2 大數據的數據源與數據類型 / 29
3.3 大數據的采集方法和工具 / 33
第4章 大數據平臺 / 36
4.1 MPP / 37
4.2 Hadoop / 45
4.3 NoSQL / 55
4.4 國內銀行大數據平臺的應用 / 61
4.5 大數據技術的云平臺化 / 63
4.6 數據湖的介紹 / 64
第5章 大數據科學技術 / 68
5.1 相關概念介紹 / 68
5.2 數據挖掘算法 / 71
5.3 數據科學工具 / 78
5.4 數據可視化技術 / 81
5.5 數據挖掘的應用 / 83
治理與實踐部分
第6章 數據治理概述與理論研究 / 88
6.1 銀行業(yè)數據治理的發(fā)展 / 88
6.2 監(jiān)管數據治理體系及要求 / 89
6.3 銀行業(yè)標準體系 / 92
6.4 大數據時代的數據治理 / 94
6.5 數據治理理論研究 / 99
第7章 銀行大數據治理實踐 / 113
7.1 銀行大數據治理體系框架 / 113
7.2 銀行大數據治理實施策略與推進模式 / 115
7.3 銀行提升大數據應用能力的關鍵舉措 / 122
7.4 大數據治理組織機制 / 124
7.5 數據資產管理 / 129
7.6 數據安全及隱私 / 139
第8章 銀行大數據應用實踐 / 142
8.1 大數據應用體系構建 / 142
8.2 大數據挖掘 / 146
8.3 大數據運營 / 147
8.4 大數據應用場景 / 165
第9章 銀行大數據評價 / 184
9.1 銀行大數據能力評價 / 185
9.2 大數據應用價值評價 / 193
9.3 數據資產估值與交易 / 195
結語 誰將引領未來的潮流 / 199
參考文獻 / 203

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