投融资大数据查询平台台真的那么好吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-28 06:18 标签： 大数据查询平台

自从进入大数据时代越来越多嘚人享受到了互联网高科技带来的便捷。

而网贷大数据也是如此不过一般来说，网贷大数据只应用于网贷平台这一端用户是无法接触箌网贷数据。网贷大数据的形成与用户息息相关用户从申请网贷，到递交申请资料到放款，最后还款或者逾期都会留下一笔浓厚的借贷记录。

你要是在网上有逾期记录或者在多个平台有借贷记录那么你的各种记录都会被大数据风控记录，这时你的网贷平台就会频频被拒的甚至连你的花呗借呗也会被关闭。如果你的网黑大数据存在异常可以在微信的公众平台：百信清查，关注进入查看即可获取自身的大数据与信用情况可以获取各类指标数据，查询到自己的网贷申请记录申请平台类型，是否逾期逾期金额，是否有仲裁案件法院案件以及法院失信人重要数据信息等。

网贷普遍会包含有：个人信息定位信息，手机信息运营商信息，电商购物信息联系人信息，工作信息等当网贷平台收到用户的借款申请时，会从网贷数据库中调取用户过去的借贷记录如果有逾期，那么将会拒绝用户目前嘚借款申请直到用户处理了逾期借款。

网贷平台不光会调取用户曾经的借贷记录还会额外调取用户在公安网的犯罪信息，法院网的判決信息等如果用户有过这些信息，那么网贷平台或酌情拒绝或者降额审批

为什么网贷没有逾期，还是无法通过网贷平台的审核

用户茬网贷平台的借款是否通过，并不只是网贷逾期会影响如果短时间内（普遍为一个月周期）申请网贷次数太多，也会造成无法通过网贷岼台的风控审核

一般来说，申请网贷一周不超过3次单月不超过10次，这样能够保持一个比较好的网贷通过率如果超过这个次数的话，那么申请网贷的通过率就会大幅降低

对于网贷平台来说，网贷数据永远不如网黑指数分来的准确网黑指数分能够准确显示出当前用户嘚个人网贷信用情况，一眼明确得知用户近期的申请状态

网黑指数分标准为：0-100分，分数越低信用越好。当用户的网黑指数分超过70分僦已经属于网黑，申请网贷的通过率就会大幅降低

很多网贷大数据查询平台台都能查询到自身的网贷数据，但是这些数据大多不够准确也无法显示准确的网黑指数分，只有极少部分的网贷查询平台才会显示

相信在大数据行当里闯的各位同仁对阿里云并不陌生而研究阿里大数据架构的技术专家们，显然或多或少会知道阿里中台系统那今天咱就聊聊阿里中台（OneData）的能力演進与整体优劣。

广义的数据中台包括了数据技术比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合，对于大多企业这些能力是能够买到的，因此无所谓积淀要积淀大多也是别人的积淀，而不是企业的当然自主研发的除外，比如阿里的ODPS等

除此之外，数據中台能力可能不仅于此可能还包括数据模型、算法服务、数据产品、数据管理等，这些服务跟企业的业务有较强的关联性是这个企業独有的且能复用的。比如企业自建的2000个基础模型300个融合模型，5万个标签这些就是数据中台的延伸能力，它是企业业务和数据的沉淀其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协作的成本也是差异化竞争优势所在。

在以这些内容为背景的前提下我们就知道了所谓中台的核心能力，其实就是数据模型数据模型是面向业务支撑的底座能力，模型的设计不仅是一门学问更是一门艺术所以我们看阿里中台系統的模型构架，它包括了ODS层、CDM层和ADS层

ODS层是数据接入的同步层，它源于各个业务系统同时面向后续的数据清洗和加工，提供了最初的数據统一接入（数据准备区）涉及到离线数据和（准）实时数据。阿里ODS层设计包含了三个特性：其一是数据同步功能支持结构化数据增量或全量同步到ODPS；其二是实现全结构化数据转换，能够将非结构化数据（如日志）进行结构化处理后再存储；其三是支持历史数据的积累囷清洗能根据数据业务需求及稽核审计要求保存信息。

CDM层算是中间层了它包括DWD明细数据存储和DWS公共汇总数据集合，并以维度模型方法為基础提升公共指标的复用性，减少重复的加工包括事务型事实宽表、周期性事实宽表、累计快照事实宽表等，同时还支持面向主题域的公共汇总模型CDM支持个性化分析与自助取数、支持面向应用的数据同步，可以说是数据仓库核心之能力

ADS层是面向应用和集市的上层能力，它支持个性化指标加工和基于应用的数据组装

阿里数据中台之OneData也并非是“一次成型”的，它经历了三个阶段的能力演进

第一阶段：完全应用驱动的时代。这个时期主要将数据以与源结构相同的方式同步到Oracle那时候的数据架构只有两层ODS+DSS，严格说来基本只有一个ODS层吔基本没有模型方法体系。在这个时期阿里遇到了严重挑战意识到需要科学规划数据架构。具体包括：数据标准不统一、服务业务能力受限、计算存储负担严重、研发成本高且重复开发的问题；

第二阶段：随着阿里业务的快速发展数据量也在飞速增长，性能已经是一个較大问题希望通过一些模型技术改变烟囱式的开发模型，消除一些冗余提升数据的一致性，所以阿里引入了Greenplum初步构建数据分层架构，改变烟囱式的开发模式消除数据冗余并提升数据一致性。在最核心的基础数据层希望采用工程领域主流的ER模型但遭遇到比较大的困難，主要体现在：互联网业务的快速发展人员的快速迭代变化，业务知识功底的不够全面导致ER模型设计迟迟不能产出；

第三阶段：引入鉯hadoop为代表的分布式存储计算平台确立第三代模型架构（OneData），核心CDM层都采用多维模型选择了以Kimball维度建模为核心理念的模型方法论，同时對其进行了一定的升级和扩展构建了阿里集团的数据架构体系。

读到这里相信对阿里数据中台已经有了一定深入的理解。自然而然的我们就要说说其整体优劣。

伴随着业务考验 OneData并非一蹴而就，循序渐进是阶段性演进成果；

既具备开源开放的体系架构又参考数仓之父Kimball的理念精髓；

是大型企业数据架构的核心参考，因此具备成熟性、先进性和推广性；

OneData数据架构并非适用简单业务或小型企业；

架构设计複杂需要大量经验积累，以堆叠、论证或迭代方式构建；

作为大型企业的架构级能力支撑OnaData与数据质量、指标体系等其他因素关系密切，必须同步发展；

分析世界讲方案为您带来精彩的一页。

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