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背景介绍

随着金融科技创新的高速发展,金融机构与客户的互动正在加强,海量数据带来前所未有的机遇。如何深挖银行数据资产、加速业务创新、提升客户体验服务,成为近几年来招商银行探索和实践的重要方向。招商银行使用华为云FusionInsight MRS云原生数据湖,构筑了招行金融大数据平台,基于大数据技术打造业界最佳零售银行。

随着金融科技创新的高速发展,金融机构与客户的互动正在加强,海量数据带来前所未有的机遇。如何深挖银行数据资产、加速业务创新、提升客户体验服务,成为近几年来招商银行探索和实践的重要方向。招商银行使用华为云FusionInsight MRS云原生数据湖,构筑了招行金融大数据平台,基于大数据技术打造业界最佳零售银行。

业务挑战

对于招商银行来说,金融大数据业务支撑了信用卡业务、理财服务、市场营销、客户洞察等领域,在使用传统大数据方案时面临着以下挑战:

传统系统建设存在数据孤岛,涉及跨源协同分析效率低,例如在信用卡发卡环节需人工参与且环节多,导致发卡周期长。

传统大数据组件多、语言多、迭代快,金融分析师使用大数据门槛高。

数据量随着业务增长迅猛,传统大数据扩容时面对海量数据需拆集群,存在扩容瓶颈。

解决方案

华为云FusionInsight MRS云原生数据湖助力招商银行构筑金融大数据平台

招商银行基于华为云FusionInsight MRS云原生数据湖构筑了金融大数据平台,支撑大数据实时分析、交互式分析、离线处理、实时查询等场景,让企业从各类繁杂无序的海量数据中发现提高客户粘性的价值,及时洞察和决策新的机会与风险。


使用MRS 提供的HetuEngine交互式分析引擎,实现多数据源融合分析,减少数据搬迁,提高跨源数据分析效率。


HetuEngine提供统一访问入口,屏蔽了传统复杂的访问接口;并统一使用SQL接口,降低大数据使用门槛。


MRS支持超大规模21K单集群且可通过集群联邦无限扩容;支持在线滚动升级,单点故障隔离,确保升级过程平稳进行。