方案背景

大數(shù)據(jù)是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產業(yè)又一次技術變革。“大數(shù)據(jù)”是公司在日常運營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡行為的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模龐大，以至于不能用GB或TB來衡量。對金融行業(yè)而言，虛擬化及電子化交易將成為大數(shù)據(jù)時代金融行業(yè)發(fā)展的特征。因此，積極針對大數(shù)據(jù)布局，從戰(zhàn)略層面應對大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)，推進并建立起數(shù)據(jù)驅動型發(fā)展方式的金融機構將獲得比同業(yè)更高的效率。以有效提升交叉銷售、投資管理市場份額及能力，并由此培育出自己的信息核心競爭力。

方案目標

泓維明昊銀行大數(shù)據(jù)分析平臺圍繞運營優(yōu)化、管理提升、風險控制為三大建設目標，主要體現(xiàn)為:

1．以用戶數(shù)據(jù)為核心的運營優(yōu)化，通過客戶畫像、精準營銷、產品優(yōu)化、輿情分析、市場和渠道分析，全面提高運營效率。 

2．以投入產出與價值貢獻為導向的管理提升，通過績效考核、領導駕駛艙、管理會計平臺等應用真正實現(xiàn)精細化管理。 

3．利用多維度的安全判斷和更細粒度的建模及預判實現(xiàn)中小企業(yè)貨款評估、實時欺詐交易分析、反洗錢業(yè)務分析等應用加強對商業(yè)銀行風險的識別、評價和預答，有效防范金融風險。

方案價值

1.高性價比，低TCO

整個系統(tǒng)架構，摒棄了傳統(tǒng)系統(tǒng)常見的向上升級(Scale-Up)的思想，不管是數(shù)據(jù)集市還是BI前端，都支持橫向升級(Scale-Out)。隨著企業(yè)的業(yè)務增長，數(shù)據(jù)分析需求都會大幅增長，基于X86 PC Server集群的平臺架構十分關鍵。在這種架構下，我們不用采購昂貫的小型機去支撐高并發(fā)，去支撐海量數(shù)據(jù)計算，去支撐數(shù)據(jù)分析業(yè)務的發(fā)展，而是采購多臺普通的PC Server搭建集群，建設高性價比的分析平臺。

2.快速發(fā)布，持續(xù)迭代

數(shù)據(jù)層敏捷:數(shù)據(jù)層無需做數(shù)據(jù)的預先匯總計算。傳統(tǒng)的架構需要將數(shù)據(jù)提前按照能考慮到的所有維度的組合，以及所需的指標進行匯總，或者通過打Cube的方式預先計算好。但敏捷BI的方式是：只將數(shù)據(jù)關聯(lián)做好，導入的數(shù)據(jù)還是細節(jié)數(shù)據(jù)，所有的計算都是在用戶點擊時發(fā)起實時計算。因此，數(shù)據(jù)層只需再建立一個輕量模型，導入新需求的細節(jié)數(shù)據(jù)即可。

應用層敏捷:采用靈活的ROLAP機制，每個點擊發(fā)起的需求都會實時拼出SQL，送給計算層去計算，比較容易適應業(yè)務變化。模塊層次少，建模完就可以直接設計報表和Dashboard，或進行探索式分析。因此對于終端用戶來說也簡單易用。

3.自服務式和探索式多維分析

基于主題的集市，已經(jīng)將物理表結構在語義上轉義成便于理解的邏輯結構，終端用戶通過拖拉拽的方式可以輕松自定義報表或儀表盤。

前端系統(tǒng)的交互和分析能力:過濾、鉆取、縮放、關聯(lián)、變換、動態(tài)計算、鏈接等等。用戶通過發(fā)現(xiàn)問題，找到答案，做出商業(yè)決定，形成探索式的分析。

4.高可用性

離線分析平臺和在線分析平臺都是分布式架構。數(shù)據(jù)存儲是分布式的，數(shù)據(jù)的計算也是分布式的，還帶有備份機制和監(jiān)控機制。當某一臺機器宕機，其他機器會自動承擔所有計算。該分析計算平臺應用廣泛，有的電信級客戶的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達到了上百T，依舊運行穩(wěn)定可靠。該分布式數(shù)據(jù)集市支持對計算和存儲節(jié)點進行熱插拔擴展.可以從一個節(jié)點擴展到幾十個甚至上百個節(jié)點。

5.高并發(fā)性

在線分析平臺支持高并發(fā)。數(shù)據(jù)集市作為計算層，支持分布式計算，采用MapReduce架構來提高計算效率。BI前端可直接連Oracle或Hadoop，但是不建議采用Oracle或Hadoop來支撐高并發(fā)的OLAP系統(tǒng)。因為，Oracle是行式存儲的，在OLTP系統(tǒng)能支持好高并發(fā)，但支持不好高并發(fā)的OLAP系統(tǒng);而Hadoop系統(tǒng)作為高性價比的倉儲系統(tǒng)，也不適合于做實時分析系統(tǒng)。泓維明昊的分布式數(shù)據(jù)集市，是列式存儲的，采用良好的內存計算技術.可基于多臺存儲和計算節(jié)點并行工作.非常適合海最數(shù)據(jù)的實時數(shù)據(jù)分析。