本书从大数据兴起的背景和国家大数据战略开始，分析商业银行面临的机遇与挑战。然后讨论大数据技术的支撑体系，包括系统架构、关键技术、平台管理要点。
接着，给出了一些经典的大数据应用，如历史数据查询、客户关系管理、风险管理应用、精准营销、运维分析监测。
最后探讨银行应用大数据的战略意义，如何从人才角度保证大数据建设的可持续发展。
本书适合商业银行等金融机构的大数据建设与管理决策者、系统开发与运维专业人员、大数据系统应用人员阅读。本书也可供大数据公司、高等学校、科研机构的专业人员参考。
随着科技的飞速发展，银行业迫切需要依托大数据计算，拓展针对海量数据的加工、存储、计算、分析等能力。
《银行大数据应用》从宏观国家战略到落地实践路径，全面系统地阐述大数据在银行业的应用点与关键技术，主要内容包括总体技术架构、主要技术能力、主流大数据应用点以及大数据在银行业应用的人才战略。其中主流的应用点有历史数据管理、大数据营销与风险、大数据运维等内容。
前言
第一篇 基础篇
第1章 绪论 / 3
1.1 时代背景 / 3
1.2 大数据应用的意义 / 7
1.3 挑战和目标 / 10
1.4 本章小结 / 17
第2章 大数据基础 / 18
2.1 大数据的概念与特征 / 18
2.2 技术支撑 / 20
2.3 银行大数据初步实践 / 26
2.4 本章小结 / 32
第二篇 技术篇
第3章 技术架构 / 35
3.1 架构的一般理论 / 35
3.2 典型大数据系统的技术架构 / 36
3.3 开源技术平台架构问题探讨 / 49
3.4 本章小结 / 54
第4章 关键技术 / 55
4.1 数据采集与生成 / 55
4.2 海量数据存储技术 / 65
4.3 大数据分布式计算框架 / 81
4.4 数据挖掘平台与工具 / 103
4.5 本章小结 / 111
第5章 平台管理 / 113
5.1 大数据系统的监控 / 113
5.2 运维 / 132
5.3 元数据管理 / 138
5.4 本章小结 / 147
第三篇 应用篇
第6章 海量数据查询方法论 / 151
6.1 数据查询系统 / 151
6.2 业务交易明细数据管理 / 156
6.3 票据扫描与监控视频信息管理 / 157
6.4 本章小结 / 158
第7章 客户关系管理应用 / 159
7.1 客户分析方法论 / 159
7.2 对私客户画像模型 / 164
7.3 对公客户画像模型 / 167
7.4 银行客户画像实践 / 170
7.5 客户画像应用系统的实现 / 172
7.6 本章小结 / 180
第8章 风险管理应用 / 182
8.1 风险评估与预测方法论 / 182
8.2 对私客户的风险控制 / 186
8.3 对公客户的风险控制 / 191
8.4 本章小结 / 195
第9章 精准营销应用 / 196
9.1 精准营销方法论 / 196
9.2 对私客户的精准营销 / 205
9.3 对公客户的精准营销 / 214
9.4 本章小结 / 220
第10章 故障分析监测与应用 / 221
10.1 日志分析方法 / 221
10.2 系统监控应用的扩展 / 233
10.3 本章小结 / 236
第四篇 战略篇
第11章 战略规划 / 239
11.1 大数据战略的基本目标和关键因素 / 239
11.2 银行大数据建设目标 / 241
11.3 银行大数据实施过程中应遵循的原则 / 242
11.4 建设规划 / 244
11.5 本章小结 / 247
第12章 银行大数据人才培养 / 248
12.1 企业应用大数据的核心能力 / 248
12.2 银行大数据核心人才及其能力要求 / 249
12.3 银行大数据人才培养战略 / 252
12.4 本章小结 / 253
参考文献 / 255
