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金融解決方案

實時數倉

項目咨詢

構建極致性能、安全可靠、靈活演進的新一代金融級實時數倉,加速金融機構打造全域數據能力。

行業需求

  • 數據分析實時性差

    對金融交易、行為等海量重要數據的實時分析能力不足(T+1)
  • 復雜查詢效率低

    在海量數據多維分析查詢、多表聯合復雜查詢場景下響應慢
  • 自主研發安全可靠

    要求對關鍵信息基礎設施形成自主研發能力,保障系統安全可靠
  • 技術成本高

    系統兼容差,技術棧復雜,研發、運維、擴展等技術成本高

解決方案

針對傳統數據倉庫在大規模數據復雜分析場景下存在的性能、并發和智能化瓶頸,采用全內存分布式OLAP計算引擎、機器學習建模平臺等自研產品,構建金融級實時數倉,實現分析查詢實時性、并發性、智能性的指數級提升,滿足銀行實時業務應用、實時風險監測、實時決策等業務需求。

方案價值

  • 全域數據無縫集成

    從源頭對接實時/批量/增量數據流,實現數據采集的事件驅動;20+多源異構數據統一集成
  • T+0高性能

    數據快速讀取、壓縮,秒級加載,智能化全流程建模,實現復雜OLAP場景下的實時分析
  • 安全可靠

    獨立自主知識產權的存儲計算引擎,代碼自主率高達99.32%;完整的ACID事務能力,保障數據準確可靠
  • 技術生態靈活演進

    完全兼容ANSI SQL、Hadoop生態系統,通過豐富的API集合與BI等應用工具平滑對接

成功案例

大型國有銀行:新一代金融級實時數倉助力普惠金融業務創造新價值

隨著金融科技賦能實體經濟持續深化,某國有頭部銀行基于柏睿全內存分布式數據庫RapidsDB,打造行內關鍵的金融級大數據分析平臺,助力數字普惠金融服務發展,促進“融資難、融資貴、融資慢”問題的解決。

該行不僅完成了對國外數據庫的平滑替代,還實時高效支撐了全行5萬多名客戶經理的業務開展,千億行數據量、大并發的多表復雜查詢,做到秒級響應。有力解決了業務原系統查詢響應時間長、總體擁有成本高等問題,同時實現了普惠金融服務質效、信貸風險管理等能力的提升。項目實施效果獲得行方高度評價。

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