实时数仓

针对传统数据仓库在大规模数据复杂分析场景下存在的性能、并发和智能化瓶颈，采用全内存分布式OLAP计算引擎、机器学习建模平台等自研产品，构建金融级实时数仓，实现分析查询实时性、并发性、智能性的指数级提升，满足银行实时业务应用、实时风险监测、实时决策等业务需求。

大型国有银行：新一代金融级实时数仓助力普惠金融业务创造新价值

随着金融科技赋能实体经济持续深化，某国有头部银行基于柏睿全内存分布式数据库RapidsDB，打造行内关键的金融级大数据分析平台，助力数字普惠金融服务发展，促进“融资难、融资贵、融资慢”问题的解决。

该行不仅完成了对国外数据库的平滑替代，还实时高效支撑了全行5万多名客户经理的业务开展，千亿行数据量、大并发的多表复杂查询，做到秒级响应。有力解决了业务原系统查询响应时间长、总体拥有成本高等问题，同时实现了普惠金融服务质效、信贷风险管理等能力的提升。项目实施效果获得行方高度评价。