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        對話交通銀行:中國金融數據倉庫的重要趨勢?

        2022-12-14 04:40

        文 / 大數據在線   編輯 / 莊梅

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          數字經濟時代,金融機構的核心競爭力是什么?作者采訪了交通銀行軟件開發中心總經理劉雷。劉雷指出:“數據和數據能力是金融機構發展的核心競爭力”。

          目前,金融機構的數字轉型正進入深度階段,使兩個核心需求更加清晰:一是通過數字轉型重塑核心競爭力,使營銷、風險控制、管理等傳統業務充滿活力,實現高效;二是利用數字技術拓展新的業務領域,實現商業模式的創新和突破。

          無一例外,這兩個核心需求的基礎是數據。隨著主要金融機構數據量的持續爆炸性增長,新業務場景的井噴和數據元素的加速,金融行業數據分析平臺的核心數據倉庫逐漸融入各種核心業務,其價值和作用越來越突出。

          劉雷提到:“數據作為數字經濟時代的一個新的生產要素,應不斷流動、交換和共享土地、人力、資本、技術等因素,促進經濟和社會的發展。在此過程中,一方面,通過制定數據標準,加強數據管理和管理能力,提高數據質量,提高數據生產服務能力;另一方面,利用安全計算、人工智能、大數據等技術建立跨平臺、跨企業、跨領域的數據倉庫系統,實現數據交換和共享?!?/p>

          那么,中國金融業數據倉庫的應用現狀如何?中國金融機構在數據倉庫中遇到了哪些新的挑戰?重要的新趨勢是什么?

          近日,由金融信息化研究所聯合交通銀行在內的多家金融機構及華為云正式發布了《金融數據倉庫發展報告(白皮書)》(以下簡稱:阿白皮書),從政策、全球、技術、歷史五個維度全面分析了我國金融數據庫技術的發展現狀和問題,提出了金融數據倉庫的七大關鍵技術和十大發展趨勢。

          如何應用數據倉庫?

          金融業是眾多行業中最早部署數據倉庫的行業之一。

          早在信息時代,數據倉庫就在主要金融機構的業務中發揮著關鍵作用;進入數字時代,數據驅動已成為金融機構的轉型目標,業務運營和創新與數據密切相關。數據就像金融機構的血液,流入每個組織和業務,帶來它“養分”數據倉庫承載著數據的存儲和分析,自然成為金融機構數字化轉型建設的剛性需求。

          白皮書研究數據證實了這種情況:目前,銀行、證券、保險等不同領域的金融機構普遍建立了數據倉庫。其中,銀行業建設數據倉庫的比例最高。除了一些地區性城市商業銀行尚未建設的機構外,大型國有銀行和股份制銀行都建立了數據倉庫;證券業和保險業建設數據倉庫的比例接近90%。

          具體來說,中國數據倉庫產品在金融機構尤其是銀行業中的比例在不斷增加。白皮書數據顯示,大型國有銀行基本上使用中國數據倉庫產品或采用自主研發的數據倉庫模式,占83.33%;股份制銀行使用中國數據倉庫產品的比例也高達66.67%。

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          另一個主要現象是金融機構的數據倉庫數據規模差異很大。白皮書數據顯示,它有PB金融機構占15.96%,如大型國有銀行和股份制銀行。近年來,由于業務規模的不斷擴大,數據倉庫的數據規模也在上升;數據量為50TB下列金融機構約占45.75%,如農村商業銀行、證券業、保險業等,基本處于TB級別。

          在投資方面,金融機構86.75%的數據倉庫投資占所有數據庫投資的50%以下。從側面反映,未來很多金融機構的數據倉庫建設還有很大的改進空間。

          白皮書還研究了不同類型金融機構目前使用數據倉庫的痛點和需求。在痛點方面,由于數據量大,國有銀行帶來了容量瓶頸;與國有銀行相比,其他金融機構的數據管理系統并不完善,面臨著數據質量等一系列問題。在使用需求方面,不同類型的金融機構也有所不同,主要集中在T+0分析、數智集成、湖倉集成、存算分離、數據共享等。

          這些關鍵技術和趨勢不容低估

          “未來的金融服務無處不在,即不在銀行網點?!?-《Bank 4.0》這本書大膽預測了未來的金融。

          真實情況正如預測的那樣。如今,移動支付、電子貨幣、互聯網保險、大數據信用調查、智能投資、智能客戶服務、云柜臺等新金融業務正在出現,對金融機構傳統網點、渠道、產品、流程產生了巨大的影響和變化,加快金融業務后端和全鏈滲透,導致金融業整體形式的變化。

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          交通銀行軟件開發中心總經理劉雷表示:“數據驅動現在是金融業關注的焦點。對于金融業來說,以數據為核心意味著:一是數據處理快,實時計算場景越來越多,大數據需要更高的計算能力;二是數據處理范圍廣,除金融機構內部結構化數據外,還需要整合更復雜的數據源,對數據倉庫等技術能力要求更高;三,數據需要共享,打破金融機構各部門的數據障礙,避免數據重復處理;四,數據需要形成資產系統,使數據具有可持續的價值?!?/p>

          新場景、新技術和新需求正在推動金融數據倉庫的加速變化。傳統數據倉庫軟硬封閉結構、成本高、實時處理能力不足等弱點不斷突出,不僅不能實現跨部門、跨系統、跨渠道、跨場景數據共享和應用集成,使數據無法充分挖掘和分析;更無法幫助金融機構建立完善的數據資產體系。

          “經過描述性數字倉庫、探索性數字倉庫和運營型數字倉庫三個階段,金融數據倉庫正在加速向智能型數字倉庫邁進,從只支持批量報表服務到支持數據探索、實時分析、數字智能集成,支持業務的長期發展和持續創新?!比A為云EI服務產品部總經理尤鵬說。

          白皮書還指出,經過金融業的探索和實踐,圍繞分布式和云本地架構主體,構建數字智能集成數據倉庫已成為《紐約時報》的趨勢,具體包括七項關鍵技術:大規模并行處理滿足大量數據計算能力、高可用性和災難性技術實現數據永遠在線、動態負載管理滿足多元化負載統一管理、數據安全技術保證數據合規訪問、集成分析技術開放結構化和非結構化數據分析邊界、彈性擴展技術滿足系統在線按需擴展和控制智能運維釋放運維壓力。

          例如,“人人用數”這是許多金融業目前關注的方向。以大型股份制銀行為例,以其為例“零售之王”稱為行業,超過2W知名員工屬于重度數據消費者,需要從全渠道獲取、精準營銷到客戶精細運營、風險控制、日常業務中的數據決策?!叭巳擞脭怠彼鼛砹烁鞣N大規模的并行操作,對數據倉庫的大規模并行處理能力、彈性擴展能力和操作維護能力具有巨大的挑戰。

          事實上,白皮書還對全國100多家金融機構進行了充分調查,提出了金融業數據倉庫的十大發展趨勢,主要包括“融合”和“普惠”?!叭诤稀敝饕蠺+0分析,湖倉集成,數智集成,存算分離,高維分析,HTAP等;“普惠”它包括數據共享、數據網格(Data Mesh),數據編織(Data Fabric),現代數據棧(Modern DataStack)等。

          目前,金融機構的數據量、數據類型和數據來源遠遠優于以往,數據分布在數據倉庫或數據湖中,導致數據重復存儲,數據管理和分析面臨巨大挑戰。因此,金融數據倉庫的一個非常重要的趨勢是整合湖倉庫,相互合作,互相學習,幫助企業建立統一的元數據、數據管理和訪問入口數據平臺,以滿足各種業務的數據需求。

          “湖倉集成等技術的目的是讓數據和數據模型自由流通,讓數據供給側和使用側的對接更容易?!眲⒗渍f。

          另一個例子是,許多金融機構在智能營銷、智能風險控制、智能投資面,OCR業務場景開始增加AI應用技術、數據平臺和AI平臺融合正在開啟,形成互補能力。

          劉雷認為,“數據倉庫數據管理能力AI平臺流程將結合生命周期管理。數據倉庫向關系數據開放AI,并作為AI數據準備、特征工程等強數據處理負載的分析引擎;非結構化數據(如圖像、視頻、語音、文本)的處理和模型培訓AI平臺承載、培訓生成的模型可以直接部署在數據倉庫中,通過數據倉庫進行推理,并可以直接分析數據倉庫中的關系數據?!?/p>

          再比如數據倉庫也在加速“普惠”?!捌栈荨边@意味著降低使用閾值和廣泛使用的人自然會帶來靈活性和統一性的問題。隨著數據源的訪問和數據量的增加,數據倉庫等數據平臺需要在統一元數據的基礎上采取更靈活、更敏捷的數據處理,促進數據倉庫到數據網格(Data Mesh),數據編織(Data Fabric)等方向發展。

          “金融業的業務場景本身也在普遍化、實時化、智能化,數據規模每年保持30%以上的增長速度。因此,基于開放平臺和云原分布式架構的數據倉庫將成為主要金融機構數據倉庫演變的方向”尤鵬總結道。

          白皮書對金融數字化轉型有幾何意義

          《金融科技發展規劃》(2022-2025年)“激活金融數據要素的潛能”,“加強數據能力建設”等待內容。在未來,建立強大的數據能力是所有中國金融機構的必修課。

          中國金融機構在業務發展和科技能力方面一直深受歡迎IBM,Oracle,Teradata它受到國際頂級制造商的影響。近年來,在新場景、新需求、新技術等多種因素的交織下,產業變化加劇。許多中國金融機構都渴望了解數據倉庫未來的建設方向、技術趨勢和產業現狀。

          眾所周知,目前數據倉庫的建設正成為金融機構數字化轉型的剛性需求,與數據倉庫相關的技術正處于爆發期,從數據處理、數據處理到數據分析、數據智能等技術,許多國內金融機構普遍存在一定程度的混亂,對行業現狀和技術趨勢了解不夠,導致產品選擇普遍困難。

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          為此,白皮書從技術、歷史等維度對中國金融數據庫技術的發展進行了綜合分析,真正為國內金融機構結合自身情況建設未來數據倉庫提供了見解。

          其次,我國金融機構分布廣泛,類型多樣,導致數據倉庫和數據平臺建設差異較大,嚴重缺乏行業參考。例如,重缺乏行業參考。例如,大型國有銀行和股份制銀行多年來一直在建設數據倉庫,現在正在加快向數字和智能集成的智能數據倉庫邁進。它的許多實踐經驗和方法值得省級聯盟和城市商業銀行的理解和學習。

          白皮書通過對全行業數百家金融機構的研究,提取了數據倉庫建設和寶貴意見,通過典型案例形成行業參考,為不同類型的金融機構提供有價值的參考。

          第三,白皮書揭示了中國數據倉庫產品的興起。華為云等公司的數據倉庫產品在國有銀行中最復雜、最苛刻的場景中得到了充分的驗證和測試。事實上,實時分析和邏輯數字倉庫,HTAP,一系列企業級的關鍵特點,如湖倉一體化和數智融合,也能滿足復雜金融場景的演變需求,為中國金融業數據倉庫建設和數字化轉型帶來新的視角和思路。

          總的來說,在新場景和新技術的雙輪驅動下,數據倉庫在金融業的應用正處于一個變革時期?!督鹑跀祿}庫發展報告(白皮書)》很好地分析了中國金融業當前數據倉庫的建設和未來發展趨勢,對中國金融業的數字化轉型有很大的好處。未來,隨著中國數字經濟的可持續發展,中國金融業的數字化轉型對支持經濟的長期發展至關重要,數據倉庫必將發揮更大的價值和作用。

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