銀行大資料庫是什麼意思

A. 徵信大數據是什麼意思

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。

目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

(1)銀行大資料庫是什麼意思擴展閱讀

大數據出現不良信用記錄的原因

徵信大數據黑了，就是出現了不良信用記錄，當出現不良信用記錄，只能繼續保持良好的信用，使用5年以後就不會再展示了。不能停用，停用後信息就不再更新了。

根據《徵信業管理條例》的規定，不良信息自不良行為或者事件終止之日起展示5年。

對於賬戶處於正常開立期間的信貸業務，徵信中心每個月都會進行更新。但是，信貸業務在銷戶或結清後，其信息就不會再更新了。

B. 各大銀行都使用什麼資料庫

網上的信息，僅供參考： 中銀：SYBASE，ORACLE 農行：SQL Server，SYBASE 工商：ORACLE 建行：informix，ORACLE 中信：DB2 光大：ORACLE

C. 銀行的大數據是什麼意思

七七八八··只要是名下所有的關於錢的東西都能看到·包括水電費·手機話費之類的··所有···

D. 銀行用的是什麼資料庫

吉林某家銀行(朋友在裡面工作,但我不知道說出銀行名字來是不是合適)
oracle

E. 銀行大庫是什麼

就是庫管，很苦逼蛋碎乳酸的一個崗位。

F. 銀行可以查個人大數據嗎

銀行是無法查詢個人大數據的，銀行授權查詢的是有個人徵信，而並非大數據。
如果想要查詢個人大數據，其實也非常簡單。
只需要微信查找：力優數據。即可查詢個人大數據。
該數據對接的是網貸資料庫，非常詳細，任何違約信息或者是法院判決信息都會顯示出來。

G. 資料庫是什麼意思

資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。由於資料集中管理，電腦的資源便可由使用者共享，而且資料的保密及處理的一致性更容易達成。

資料庫將相關數據的集合存儲在一起的，這些數據是結構化的，無有害的或不必要的冗餘，並為多種應用服務；數據的存儲獨立於使用它的程序；對資料庫插入新數據，修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。

(7)銀行大資料庫是什麼意思擴展閱讀：

資料庫一般具備具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能的資料庫管理系統。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，或依據所支持的計算機類型來作分類，或依據所用查詢語言來作分類，或依據性能沖量重點來作分類。

而且擁有有數據索引的功能。像是一本書前面幾頁都有目錄，目錄也算是索引的一種，只是它的分類較廣，例如車牌、身份證字型大小、條碼等，都是一個索引的號碼，可以從號碼中看出其中的端倪，若是要找的人、車或物品，也只要提供相關的號碼，即可迅速查到正確的人事物。

H. 什麼是銀行的數據大集中，為什麼要數據大集中呢

簡單地講，大集中就是將分布在各個分支機構和營業網點的業務數據及其他一些相關的數據實現集中。事實上，大集中是依靠科技手段，實現數據的集中和數據的整合，並通過對數據深層次的挖掘，對銀行的客戶數據、業務數據進行系統分析和評價，推動商業銀行向決策科學化方向邁進，提高銀行的管理水平和工作效率。

60年代，自IBM發明了第一台商業計算機系統後，IT開始從無到有，以一種置於玻璃房的主機掛終端的形式起步發展。從80年末期到90年代初期，由於較低的附加開銷、較低的勞工費用，使整個工業界的趨勢走向分布式及部門式管理。為了加快對市場的響應時間，對IT應用系統開發的速度提出了更快的要求，因此IT的體系結構從原來單一集中式模式，走向分布式模式。並且逐步演變成難以控制的分散式架構。經過幾年實踐證明，在這種分散式模式下，帶來許多負面效果：
1)降低了IT的效率
＊分散的數據
＊分散的技術力量
＊機器，軟體系統資源不可共享
＊管理水平的不平衡
2)支持及管理人員的增加
＊艱難的整體規劃
＊艱難的整體管理
3)缺乏標准化
4)增加數據安全性、完整性的風險
5)軟體需要分散的重復投資，軟體及維護費用急劇上升
6)計算機硬體資源利用率低，眾多的計算中心均需自備備份主機及相應設備，無法公用機器的「白色空間」(及空置的CPU資源)
7)更困難的財政及固定資產管理
8)企業內部無法形成數據集中及應用集中，因此無法快速有效地為企業整體的經營管理者提供管理輔助信息。
9)無法承受災難備份的投資，在眾多的分散中心的條件下，實施相互災難備份的費用非常龐大，其管理及運作是及其艱難的。
面對這些挑戰，IT的管理者自然要問：
＊怎樣更好地支持、管理網路、軟體及伺服器？
＊怎樣更好地控制投資回報？
＊怎樣有效快速地分析業務數據？
＊怎樣集成分布式應用及數據？
＊怎樣將傳統的應用面向電子商務的同時，又能保證關鍵應用的高可用性及安全性？
大集中就是在這種背景下產生的。總結國外IT業的集中方式，無非可以分為以下四種形式的集中：
1)管理運作的集中：即將分散式的IT體系結構，用集中式管理模式進行運作。
2)物理集中：即不改變任何應用體系結構，僅僅將運作在多個伺服器上的應用集中在一台或多台集群式系統內，從而減少了伺服器的數量及種類，可共享系統資源，但客戶數據可能依然是分散的。
3)數據集中：可以使用存儲技術，實施數據的集中存儲及管理；或通過一定的共享軟體機制，實施數據的集中共享。
4)應用的集中：真正可以做到與業務集中相匹配的應用集中，及客戶關鍵業務信息的數據集中。
不同程度的集中，會產生不同的效果，投入及工程的復雜程度也不盡相同。在大集中項目中要考慮許多技術因素，但最最關鍵的是高層領導的重視及支持，及業務部門的介入。
大集中可能會引進對當前IT體系結構的重組(reengineering)，因此需從以下幾個方面考量其系統的設計：
首先集中決不是單純IT的技術問題，為IT集中而集中是無效之舉。集中必源於業務的改革，必帶來業務流程的改變。其最終目的是提高企業整體的運作及管理效率並帶來最大利潤。
次之，集中必帶來對應用體系結構的重新評估，可能帶來應用的調整甚至結構重組。
在設計大中心系統時，要有端到端的全局體系結構設計觀念。即從客戶端經由底層網路到前端機，經由骨幹網路到大中心伺服器，其整體結構要具有端到端的高可用性及可管理性。
大中心的整體設計考量因素為以下幾個方面：
1)應用的考量：
在多層次的系統架構中，各類應用在何層伺服器上運行，應用的功能如何分布。要不斷評估何種應用要進行集中，何種應用具有地區的特性，需要分布式運作。
2)企業核心信息資料庫的考量：
核心企業信息如何存放。只有形成了一個邏輯的統一的企業信息資料庫，才可以充分享受到集中的優勢。
3)整體系統性能考量：
由於集中將所有的核心業務運行在一個集中的系統上，客戶的服務業務量呈爆炸式增長，雖著電子商務的發展，BTB、BTC系統的建立，將每天都需要面對大量來自外界的數據訪問和互動式操作，所有這些需要大中心系統具有持續且穩定的響應性能。
4)系統的可擴展性的考量：
大中心系統必須具有很好的可擴展性及成長的能力。中國是一個人口眾多的國家，因此大型企業的客戶數量是驚人的。中國許多大型企業所服務的客戶數大於任何一個北美或歐洲的大型企業。以銀行為例，中國四大商業銀行的客戶帳號數均達上億，因此其企業客戶核心信息數據量將達到幾十個GB甚至為幾十個TB的數據量。因此資料庫、中間件、伺服器及存儲系統均需要具有優秀的可擴展性。除了應付爆發式的數據存儲需求，基礎設施還需要應付短時間內訪問高峰的沖擊，並提供足夠的靈活性對信息有效的管理。
5)高可靠性及高可恢復性的考量：
企業需要考慮為客戶提供每周7天、每天24小時的不間斷服務。同時，基礎設施必須為以不同方式接入的用戶提供同樣的易用性，以及在異構系統之間進行快速的信息查找和交換的應用靈活性，並保持系統能夠以很快的速度得到擴展。
6)冗災備份及恢復能力考量：
災難備份方案絕不是一個單純的技術方案，並且災難備份也決不是一個數據遠程拷貝的方案。它必須基於應用的考量，並外加業務備份規劃。從技術角度考慮，級別越高則備份的能力越高。方案的選擇必須立足於業務的需求，級別越高的備份方案，其項目實施總成本則越高，因此必須基於商務的承受能力進行方案的選擇。
7)端到端的系統管理：
集中後的系統管理將比分布式小中心的運作顯得尤其重要。在小型中心中，通常靠個體的手工管理，當實施大集中後，手工的、無系統化的管理將無法提供所需要的服務水準。因此必須建立可以集中觀測、集中管理的系統，但同時又可以分級進行控制、維護的體系結構。由於應用的集中運作，因此建立幫助平台及嚴格的變更管理體系尤為重要。
8)系統安全性考量：
企業需要保證系統和數據的安全性。需要考慮安全性的不僅是系統設備，還有設備提供商的實際能力。企業需要選擇可信賴的合作夥伴和供應商，在基礎設施系統的管理能力和數據安全方面都要有出色表現。安全可靠的系統不僅能保證前端與後端的系統安全，還需要確保伺服器與應用程序的防攻擊能力。
9)投資保護及降低業務風險：
大集中體系結構是在現有的IT體系結構之上進行再造的過程。體系結構方案必須考慮對現有的IT技術、設備的投資加以保護。甚至包括對應用投資及技術人員投資的保護。在設計和構建基礎設施的過程中，大中心方案不僅僅要著眼於當前的需求，更要放眼於未來的業務發展需求，本著節約成本、保護投資的原則，優化、整合和利用舊系統的資源，使大中心體系結構具有前瞻性。
大集中項目是一個逐步演變的過程，我們不可能在一日之間廢棄舊的體系結構，建立新的體系結構。在建設過程中需要保證與原有系統的成功整合，保證公司和顧客數據的安全性，降低整體風險。在由多種平台和技術組成的異構環境中，大集中項目必須實現新系統結構與原有系統的平滑轉換，這要求有嚴格的項目規劃和項目管理。
10)總體成本考量：
成本效益永遠是要考量的因素之一。與分布式環境相比，數據中心集中可以節省總體IT成本。但是要注意的是，在向集中過渡的過程中，必須重視新型應用的投資。所有IT的投資都不應偏離未來集中的大方向，以避免投資浪費。
分布式的信息技術結構是歷史的原因造成的，它在當時是最佳的選擇，並且也是中國IT發展必經之路。面對未來WTO的挑戰，許多企業開始重視規模化經營。為了在競爭中生存並超越對手，IT也必然需要採用高度的集中和可管理的結構。它也是內部業務集中管理的必然要求，大集中不只是一個技術上的項目，除了它的高科技含量外，它是一個強有力的、策略性的業務項目，它是中國銀行業發展所面臨的一個挑戰。

I. 大數據究竟是什麼 中國究竟有多少銀行和銀行員工

大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模版巨大到無法通過人腦甚權至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

J. 資料庫的問題，比如各大銀行的資料庫，都是什麼做的

ORICAL DB2 SQL-SERVER sybase informix DBMS
這些大型資料庫開發程序做的！！！