征信数据的形成渠道多样，并且数据种类和数据结构也非常复杂。从征信数据的渠道来源来说，有来自政府的公开信息，也有从市场采集的信息；从征信数据的数据种类来说，有金融交易数据、市场交易数据，也有不少社交行为数据；从征信数据的数据结构来说，有结构化的数据，如数据库里的行数据，也有非结构化的数据，如视频、图像、文本等。
1.征信大数据的数据加工过程
总体来说，征信行业大数据应用实施的演变过程可以分为四个阶段：第一个阶段是征信数据的积累，即对通过各种采集渠道获得的各类型的征信数据，进行收集和存储；第二个阶段是信息检索过滤，是将积累的数据进行分类检索和过滤筛选之后，变成有价值的信息的过程；第三个阶段是信息深度挖掘，从信息中发现知识；最后一个阶段是大数据的至高境界——智慧决策，即对未来的事件进行风险预测，从而采取相应的决策来防范风险。由此可见，征信大数据应用实施的演变过程就是把没有关联关系的大量数据通过一些分析和处理的技术手段转变成有用的信息最终形成决策，从而有效防范风险。
2.征信大数据的挖掘分析技术
由以上对大量数据的来源分析可知，由于与征信相关信息的数据采集渠道复杂、数据来源不可追溯、数据结构多样，于是针对不同的数据群体的不同特点，也要选取不同的处理和解决办法。征信大数据分析技术包括离线数据处理、实时数据处理和数据分析技术等。
（1）离线数据处理引擎——hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的并行计算框架MapReduce，可以对离线数据提供简单的并行计算处理。Hadoop适合处理几百T这个级别的数据量，并且适用于一次写入，多次读取的场景，也就是数据复制进去之后，长时间在这些数据上进行分析，从而实现了对离线数据进行长时间处理的功能。目前Hadoop主要可以用于用户行为分析、广告效果分析、产品设计分析、商业智能分析、报表统计等。
（2）实时数据处理引擎——Spark
ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，虽然它有与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是它在某些工作负载方面表现得更加优越，不仅优化了迭代工作负载，而且内存计算速度比Hadoop快100倍。构建在Spark上处理实时数据的Stream的框架，基本的原理是将实时数据分成小的时间片断（几秒），以批量处理的方式来处理这小部分数据，从而实现了实时计算与处理数据流的功能。
（3）数据分析技术——SPSS
SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。传统的征信理念试图通过已知的因果逻辑关系分析历史数据，征信大数据应用SPSS软件强大的数据分析技术，除了可以揭示信息主体的历史数据和行为之间的因果逻辑关系外，还努力发现事物之间的相关性、关联性，并对其加以广泛利用。
当然，用于数据挖掘与分析的软件还有很多，这里不在一一介绍，对于不同软件的选取与使用原则：一是要遵照数据挖掘与分析项目需求与实现功能，二是要结合数据分析师的分析理念和日常习惯。
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