柏睿数据：金融级实时数仓解决方案

本文来源于：2024年“鑫智奖”第六届金融数据智能优秀解决方案评选，作者：柏睿数据

柏睿数据：金融级实时数仓解决方案

2024-03-06 关键词：营销服务,数字化营销,智能营销3386

一、解决方案简介

柏睿数据金融级实时数仓解决方案是针对传统数据仓库在大规模数据复杂分析场景下存在的性能、并发和智能化瓶颈，采用全内存分布式OLAP计算引擎、机器学习建模平台等自研产品，构建****性能、安全可靠、灵活演进的新一代金融级实时数仓。方案可加速银行打造全域数据能力，实现分析查询实时性、并发性、智能性的指数级提升，满足银行实时业务应用、实时风险监测、实时决策等业务需求。

二、应用场景痛点简介

随着数字金融快速发展，金融业数据量爆发式增长，金融行业面临着海量的数据存储和处理需求。一方面，金融业务发展和管理决策对数据挖掘、分析的实时性要求非常高。任何延迟或错误都可能对决策产生重大影响。另一方面，金融数据还具有复杂性高、多样性强的特点，需要将各种类型的数据整合到同一个数据模型中，以提供全面的数据分析服务。

数据仓库可对异构源数据进行有效集成，面向数据分析场景，支持全局信息共享和决策分析处理，因此数据仓库成为越来越多银行数字化转型基础设施建设的核心工具。

然而通过实时数仓推动金融数据从“资产”通向价值创造的路上，仍需破解一系列难题：

1.数据分析实时性差：对金融交易、行为等海量重要数据的实时分析能力不足（T+1）；

2.复杂查询效率低：在海量数据多维分析查询、多表联合复杂查询场景下响应慢；

3.自主研发安全可靠：要求对关键信息基础设施形成自主研发能力，保障系统安全可靠；

4.技术成本高：系统兼容差，技术栈复杂，研发、运维、扩展等技术成本高。

三、解决方案亮点介绍

为更好地助力该银行构建以用户、场景为中心的智慧金融服务，为前端客户经理提供高效、全面、精准的业务策略支持，柏睿数据结合银行现有系统，以具有完全知识产权的全内存分布式数据库RapidsDB为核心，提供金融级统一的大数据分析平台技术方案，具备高性能、高可用、高可扩展、高可靠性等优势特性。

1.提供高性能分析数据库，保证高可扩展性，支持海量数据处理和高并发。RapidsDB不仅是完全自研、安全可控的国产数据库，还在查询性能方面远优于同类国内外MPP产品，1秒内可完成5表关联、每表1亿条数据量的多条件复杂查询，成功破解了传统数仓的性能瓶颈。

2．全域数据无缝集成。从源头对接实时/批量/增量数据流，实现数据采集的事件驱动，支持跨20+数据源，结构化、半结构化和非结构化数据的集成，提供全量信息的整体视图。

3.支持非实时的批处理和实时流数据处理功能的集成，实现批流一体化。

4.支持数据库内人工智能分析，以实验、构建、培训等方式实现机器学习模型，支持数据关联分析。

5.提供简洁、可靠的数据管理架构，简化技术栈，易管理、易运维，具有高可用性和灵活性，同时满足数据安全和数据治理要求。

6.对查询计划元素进行动态的即时编译和优化，实现优异的查询性能。

四、金融行业客户名单

某大型国有银行、某城市商业银行。

五、客户评价

某大型国有银行：

我行普惠金融项目依靠数据实时授信，要求实时数仓从数据接入、清洗、整合、加工到查询整个过程需控制在毫秒级完成。通过柏睿数据金融级实时数仓的应用，很好的完成了这个挑战，保证了金融级别的稳定可靠和高可用性。金融数据的每个环节都做到了****，尽量压缩时间，为业务人员和客户带来良好的体验。通过该项目，我刚不仅完成了对国外数据库的平滑迁移、无感替换，还有力解决了业务原系统查询响应时间长、总体拥有成本高等问题，为普惠金融业务高效开展提供了****的性能保障。更为重要的是，基于次我们构建了高性能、智能化、安全可控、灵活演进的金融信息化基础设施，夯实了金融数据要素有效释放的技术底座。

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