金融解决方案

实时数仓

项目咨询

构建极致性能、安全可靠、灵活演进的新一代金融级实时数仓,加速金融机构打造全域数据能力。

行业需求

  • 数据分析实时性差

    对金融交易、行为等海量重要数据的实时分析能力不足(T+1)
  • 复杂查询效率低

    在海量数据多维分析查询、多表联合复杂查询场景下响应慢
  • 自主研发安全可靠

    要求对关键信息基础设施形成自主研发能力,保障系统安全可靠
  • 技术成本高

    系统兼容差,技术栈复杂,研发、运维、扩展等技术成本高

解决方案

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。

方案价值

  • 全域数据无缝集成

    从源头对接实时/批量/增量数据流,实现数据采集的事件驱动;20+多源异构数据统一集成
  • T+0高性能

    数据快速读取、压缩,秒级加载,智能化全流程建模,实现复杂OLAP场景下的实时分析
  • 安全可靠

    独立自主知识产权的存储计算引擎,代码自主率高达99.32%;完整的ACID事务能力,保障数据准确可靠
  • 技术生态灵活演进

    完全兼容ANSI SQL、Hadoop生态系统,通过丰富的API集合与BI等应用工具平滑对接

成功案例

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。

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