一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
时间也过了很久了，最近看到圈里一些东西，发现当时的这套架构并未落伍，依然具有很大的参考价值，所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建，主要来源是来自于我工作的时候的实践，以及跟行业里的很多大佬交流的实践，算是集小成的一个比较好的实践。
这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺诈，后来也看过电商的架构，也看过金融大数据的架构，发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路，只是在各个环节都有不同的细节。
大佬说的，能用图的，尽量不要打字，那我就打少点字，多做点图。其实大数据不外乎这么几个步骤。数据源开拓、数据抽取、数据存储、数据清洗和处理、数据应用，且听我一个一个说。
数据源
数据源是一个比较重要的点，毕竟如果连数据源都是垃圾，那么毫无疑问可以预见，最终产出的一定是垃圾，所以挑选数据源和对接数据源的时候都要中医白癜风医院在哪云南治疗儿童白癜风