隨著交通銀行的手機(jī)銀行業(yè)務(wù)迅速發(fā)展,生產(chǎn)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長,傳統(tǒng)的數(shù)倉分析方法和豎井式架構(gòu)已無法滿足業(yè)務(wù)需求。
隨著數(shù)字社會建設(shè)步伐加快,新一輪的金融市場開放再次換擋加速,交通銀行在金融行業(yè)率先進(jìn)行測試驗(yàn)證工作,對基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行改造,對業(yè)務(wù)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)進(jìn)行下沉。
數(shù)字業(yè)務(wù)運(yùn)營成本逐步提高,亟需更優(yōu)化的方法和工具,要求供應(yīng)商提供穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品,同時(shí)具備給予客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)和系統(tǒng)的規(guī)劃能力,達(dá)成監(jiān)管機(jī)構(gòu)的目標(biāo)要求。
交通銀行搭建了1000+節(jié)點(diǎn)的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群,重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系,通過實(shí)時(shí)引擎,實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新,在國產(chǎn)化的趨勢下,需要高性能、國產(chǎn)化的服務(wù)器來提供充足的國產(chǎn)化算力資源。
協(xié)助客戶搭建了1000+節(jié)點(diǎn)的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群,對現(xiàn)有多個(gè)數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行整合重構(gòu),并借助產(chǎn)品的新版本能力,重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系,通過湖倉融合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同宗同源;通過實(shí)時(shí)引擎,實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新。
交通銀行數(shù)據(jù)倉庫(DWS)采用神州鯤泰R722服務(wù)器作為數(shù)據(jù)底座,采用MPP(Massive Parallel Processing)架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供PB(Petabyte,2的50次方字節(jié))級別數(shù)據(jù)量的處理能力。
利用從各種數(shù)據(jù)源提供的數(shù)據(jù),管理人員將不再需要憑著有限的數(shù)據(jù)做出商業(yè)決策。此外數(shù)據(jù)倉庫及智能BI可直接用于市場細(xì)分、庫存管理、財(cái)務(wù)管理、銷售這樣的業(yè)務(wù)流程中。
通過數(shù)據(jù)倉庫,可以建立交通銀行數(shù)據(jù)模型,這對于交通銀行的銷售、成本控制與收支分配有著重要的意義,極大的節(jié)約了企業(yè)的成本,提高了經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí),用數(shù)據(jù)倉庫可以分析企業(yè)人力資源與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,可以用于反饋分析,保障IT系統(tǒng)的最大化利用。
數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施包括將數(shù)據(jù)從眾多的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換成共同的格式,便于數(shù)據(jù)的處理,提高準(zhǔn)確性。