大數據平臺建設充分整合信息化資源，打破行業、部門之間的信息壁壘，運用大數據技術進行采集、加工、建模、分析，將數據價值融入到金融之中，從而提升創新能力和產品服務能力。主要包括以下三部分： 

    大數據分析基礎平臺
          按照功能劃分數據區，設計數據模型，在統一流程調度下，整合各類數據，同現有的企業級數據倉庫和歷史數據存儲系統一起，形成基礎數據體系，提供支撐經營管理的各類數據應用，支撐上層應用。

    大數據應用系統
          基于基礎數據平臺，持續建設各類數據應用系統，通過數據挖掘、計量分析和機器學習等手段，對豐富的大數據資源進行開發使用，并將數據決策化過程結合到風控、營銷、營運等經營管理活動，充分發揮大數據價值。

    大數據管控
           建立數據標準，提升數據質量，加強元數據管理能力，為平臺建設及安全提供保障。

    大數據平臺建設原則 
          大數據平臺是大數據運用的基礎實施，其設計、建設和系統實現過程中，應遵循如下指導原則： 

          ● 經濟性
          基于現有場景分析，對數據量進行合理評估，確定大數據平臺規模，后續根據實際情況再逐步優化擴容。  
        
          ● 可擴展性
          架構設計與功能劃分模塊化，考慮各接口的開放性、可擴展性，便于系統的快速擴展與維護，便于第三方系統的快速接入。 

          ● 可靠性
          系統采用的系統結構、技術措施、開發手段都應建立在已經相當成熟的應用基礎上，在技術服務和維護響應上同用戶積極配合，確保系統的可靠；對數據指標要保證完整性，準確性。         

          ● 安全性
          針對系統級、應用級、網絡級，均提供合理的安全手段和措施，為系統提供全方位的安全實施方案，確保企業內部信息的安全。大數據技術必須自主可控。 

          ● 先進性
          涵蓋結構化，半結構化和非結構化數據存儲和分析的特點。借鑒互聯網大數據存儲及分析的實踐，使平臺具有良好的先進性和彈性。支撐當前及未來數據應用需求，引入對應大數據相關技術。 

          ● 平臺性
          歸納整理大數據需求，形成統一的大數據存儲服務和大數據分析服務。利用多租戶, 實現計算負荷和數據訪問負荷隔離。多集群統一管理。

          ● 分層解耦
          大數據平臺提供開放的、標準的接口，實現與各應用產品的無縫對接