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大连银行

客户需求

经过数据堆栈的建立,冲破数据孤岛、构成数据协力、建立数据质量系统,支持全行数据使用。办理数据加载耗时越来越长,无法满意目的体系对数据的时效性要求;办理只能处置布局化数据,无法满意多样化(半布局、非布局化)款式数据处置需求。

办理方案

基于大数据盘算引擎举行信息统计,同时利用及时处置东西举行线上日记的及时剖析比对及处置;完成大数据的批量处置和疾速检索,大大增加数据加载耗时,经过散布式盘算制止I/O瓶颈,支持线性扩展,支持非布局化数据的存储和处置,对数据举行一致整合,完成多租户办理;利用流程东西挪用天天的批处置商业,提供波动高效的批处置功能,以及高并发,且支持全文索引下的毫秒级盘问。

使用结果

数据堆栈从传统Oracle库迁徙到大数据数仓后,并行入库义务功能提拔7.34倍,并行义务最多提拔46.6倍;在中心存储历程功能方面,总体中心作业功能提拔了5.7倍;大数据量批处置功能从小时级低落到分钟级乃至秒级;对内数据堆栈将全行数据举行归集并整合,为全行商业使用提供数据办事;对外提供了触及营销与风控的代价数据,好比客户画像、敲诈名单等。