白学余-实时金融数据湖-美化ty-已定稿pptx_compressed.pdf

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1、实时金融数据湖中原银行数据银行部 / 白学余中原银行业务发展概况蝉联五年金融时报“年度十佳城市商业银行” 2020年银行家全球1000大银行排186名，位列国内上榜银行第31名 2020年财富中国500强，在入围的商业银行中排名第23名数字化转型实践入选央行金融电子化杂志评选的“2019年金融信息化 10件大事”，全国首家中小银行入选案例。分行 18家营业网点 472个员工总数 1.4万资产总额 7238亿河南省唯一省级法人银行香港联交所主板挂牌上市科技银行，数据银行体系架构 #2 背景概况 #1 场景实践 #3 背景概况 #1 数据湖的诞生的业务背景：决策方式变迁 #

2、01 业务分析决策由传统的财务分析逐步转向面向“KYC”；单纯业务人员做决策转变为越来越多的机器智能来决策。数据湖的诞生的业务背景：问题分析离线数据分析（财务）离线数据分析数字化营销客户画像实时风险决策多模数据加工机器学习与人工智能银行的数据分析面临较大变迁，从传统面向财务、面向离线分析逐步转向面向客户、面向实时分析。数据驱动数据湖诞生的技术背景：数仓的变迁 #02 在银行体系下，面向规范化、精准加工的传统数仓体系，能够较好的解决财务分析等场景，在很长时间内仍会是主流方案。应用加工层大众数据应用数据湖诞生的技术背景：传统数仓架构公共整合层公共明细层公共

3、汇总层基础贴源层接入层（SDS）私财数据应用公司数据应用场景数据应用业务集市层零售业务集市公司业务集市风险业务集市财务管会集市内部数据（ODS）外部数据（ODS）技术特点精准、规范多层数据加工口径统一 T+1数据处理具备较高的性能经过长时间积累沉淀适合财务分析变更困难单位存储成本较高不适合海量日志、行为等变更频繁，实时性高的数据；半结构化数据和非结构化数据兼容差数据湖诞生的技术背景：数仓的变迁 #03 面向KYC、机器智能的分析，需要支持多类型数据、多时效数据、更加敏捷的使用、因此需要新的与数据仓库互补的架构体系。开放性支持多类型场景，如AI、非结构化、历史数据，所谓海纳百川。时效性具备有效的支持实时分析与实时决策的体系架构。融合性与银行数据仓库具备架构融合，统一数据视图。实时金融数据湖的特点数据汇聚的融合各种海量、多样数据

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