近年来,互联网金融的崛起与发展,使得网络金融日渐渗透到社会经济的各个方面,而基于互联网的大数据技术的广泛应用,给我国的金融生态和金融格局,尤其是给商业银行的营销环境及方式带来了深刻的变化。目前,我国的商业银行业正处于改革发展的关键时期,以“质的提高”为改革发展的主旋律正日益确立,以客户为中心、以实现客户价值为导向的崭新经营理念正逐步树立。同时,银行间的激烈竞争迫使各银行亟需全面了解银行业务的发展情况,提高系统的运行效率,以便快捷、妥当地开展相关业务。就银行服务而言,他们渴望能破译银行报表中的“密码”,读懂银行各种交易渠道的运行情况,以便在合适的时间,通过正确的渠道和手段,为客户提供恰当的服务,贴心的产品和信息。为实现上述需求,商业银行在以往主要通过基于大型数据仓库的数据挖掘配合报表展示的技术手段来达到目的。但随着近年来互联网的迅速普及,越来越多的银行客户使用电子渠道进行资金交易,使得银行的电子银行数据量呈现出爆炸性的增长趋势,数据形式也更为多样化,传统的数据挖掘平台和技术已经无法高效地处理这些数据。因此,为了满足互联网金融时代下的数据分析需要,将传统报表平台与大数据技术相结合,建立基于大数据挖掘技术的商业智能平台,成为了商业银行的普遍选择。本论文结合某国有大型商业银行的电子银行支付业务,依据该银行提出的客户消费行为报表系统的业务需求,对大数据环境下的报表系统的设计与实现进行研究。本文首先针对系统进行总体架构设计,确立了由数据采集子系统、大数据分析子系统、报表子系统等三大子系统组成的总体系统架构。在功能流程上,系统首先进行线上线下的数据采集,然后基于采集的数据进行分析计算,最后把计算结果交给报表平台进行展示。在技术路线方面,选用页面插码+数据库导出技术来实现动态和静态数据的采集,保证采集的灵活性与规范性;选用底层基于Hadoop技术的商业版分布式计算引擎来构建大数据数据分析平台,满足海量数据的计算和存储的需要;选用轻量级的BIRT开源报表引擎并结合开源可视化框架Echarts来进行报表展现,提供一定的开发易用性和扩展性。