近年来,在新一轮技术发展和产业变革的背景下,多数商业银行利用信息系统建设使金融业务与大数据、云计算等新兴技术深度融合,为银行的经营与业务的蓬勃发展提供了持续的创新动力。吉林省农村信用社（以下简称“吉林农信”）是吉林省最大的地方性金融机构。随着业务快速发展,数据积累越来越多,为了解决全行数据存储与计算能力不足的问题,吉林农信于2019年依托Hadoop架构搭建大数据平台,通过大数据平台搭建统一报表、监管报送、风险控制、资产监测等数据集市,满足吉林农信的日常管理需求。随着大数据平台系统逐步参与吉林农信的管理经营,在大数据平台的使用中也出现了一些问题,主要包括:业务人员提取数据周期长,响应时效慢;业务人员获取数据方式单一,数据服务能力弱,数据利用程度不高;缺失数据资产管理,业务人员不能通过数据准确掌握吉林农信的实际经营水平等。本文通过对吉林农信大数据经营管理中遇到的问题进行分析,发现吉林农信大数据平台存在的问题包括:集群资源规划能力不足、缺乏统一数据加工流程、数据应用架构缺失、数据组织架构不完善、数据管理制度缺失。为了解决吉林农信大数据平台现存问题,本文给出吉林农信大数据平台在集群资源管控、统一开发流程、数据团队建设、缺失制度建立等方面的优化设计方案。通过结构化系统分析方法对大数据平台现有的应用架构进行整体设计,提出了数据采集、数据模型、统一调度、统一数据开发、统一数据服务、统一监控模块的优化设计方案,以提升吉林农信数据应用能力。通过建立沟通协调、细节管控、资源保障机制对大数据平台优化设计方案的落地实施进行保障。大数据平台优化设计方案的实施可以帮助吉林农信打通数据孤岛、统一数据指标口径、形成数据资产、提升数据加工质效、提高数据服务能力。通过对大数据平台的优化,可以让数据服务更好地融入吉林农信业务流程之中,辅助管理层快速有效地分析决策,从而帮助吉林农信实现卓越运营,提升企业综合竞争能力。吉林农信在大数据平台建设过程中遇到的问题,我国其他中小银行可能也会遇到,本研究沉淀出的大数据平台优化设计方案对这些银行的大数据应用探索具备一定的参考价值。