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阿里云数据湖:数据湖在互联网金融行业的场景实践

时间:2020-10-12 10:55:20 点击:

  互联网+金融业务互相结合,诞生出了多种互联网金融业务模式。尤其是2020年以来,由于疫情的影响,先下车金融机构被迫关闭,难以直接接触用户,使得传统理财业务在销售、售后等方面都受到一定的影响。而互联网金融,以“无接触”的特点,被大众广泛接受。

  线下金融行业疫情受挫,互联网金融强势崛起

  在近几年,互联网金融成为了市场新热点,互联网技术的发展,将无限种看似不可能达成的事,变成了现实。互联网金融也从单纯的“互联网+金融业务”的模式,转变为将互联网技术与金融相结合,让大数据推动金融业务发展的模式。

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  互金行业势头正盛,六大行加紧技术部署

  单单以互联网汽车金融市场举例,2018年,我国互联网汽车金融的市场规模为3566.3亿元。到了2019年,中国互联网+汽车金融市场规模更是达到4438.4亿元左右。

  根据中国互联网信息中心数据,截至2019年6,我国线上理财用户就已达1.69亿人。而根据2019年六大行年报披露,六大行也已经开始重金布局金融科技。从投资金额来看,六大行在19年对互联网金融方面的投资,高达634.96亿元。从招纳人才方面来看,2019年六大行招纳金融科技类人才共达到8.064万人。

  欲依托互联网技术应对冲击,但技术架构成难点

  近些年来,随着互联网金融,移动金融等新型金融形态的涌现,给金融传统IT架构带来了较大的冲击与挑战。

  由于互联网金融行业的逐渐成熟,以及各家金融巨头在技术方面的发力,在未来金融行业的核心竞争力将会依赖与大数据中提取信息和知识的速度与能力。通过数据资产的挖掘,讲数据资产转化为产品创新,精准营销和市场竞争力。

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  同时,因为市场的冲击和同业竞争,现在银行信用卡发卡时间从15天左右缩短到5分钟;再如招行现在已可以提供30万以下贷款的分钟级放款,这些都是对银行风控业务的重大挑战。

  随着互联网金融,移动金融等新型金融业态的涌现,强化以“用户为中心”因此如何同时为客户和业务提供更好的服务模式将成为金融业的重要发展方向。

  虽然互联网金融行业日渐成熟,市场也在逐步扩大,但是如果想要依托互联网的技术来为自己的业务添砖加瓦,却是有一定的门槛的

  首先,由于互联网金融行业涉及到的数据类型较多,在数据源采集的方式和存储方式方式上各不同,因此会形成数据孤岛的现象,同一用户的数据可能会有好几种表现和存储的方式。

  完成数据收集阶段后,就到了数据运算的阶段。由于数据类型众多,因此在进行运算时,就需要将不同类型的数据在孤岛间相互拷贝,并转换成相对应的数据形式,因此这也就大大减慢了数据处理的时间,造成了存储资源、计算资源以及时间上不必要的浪费。

  同时由于互联网具备高时效性与高度开放性,系统可能会在某个时间段内,收到大量的用户数据,如何高效地将这些数据加以筛选、留存、运算,成为了互联网金融企业需要解决的痛点之一,因此如何搭建一个高效自动化的平台,也就成为各家企业迫切需要解决的问题。

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  阿里云面向金融行业,基于对象存储OSS构建了一个统一的数据湖。阿里云数据湖解决方案能够从各种数据源沉淀数据,将数据进行统一治理,并且可通过阿里云EMR集群,无缝对接各类计算引擎,展现数据最大化的价值。

  首先基于云存储构建的数据湖天然具有很好的弹性伸缩能力,特别是在阿里云的节点及规模优势基础之上,能够轻松应对业务指数级的扩容需求,平滑应对业务各类型波动及峰值。

  其次,阿里云对象存储OSS支持标准、低频、归档三种存储类型,覆盖热、温、冷的数据场景,结合生命周期管理功能,可以自动实现对数据的冷热分层,很好实现对数据存储的成本的管理。

  同时阿里云对象存储OSS打通了阿里云日志服务,用户可一键将不同种类的日志服务投递到阿里云对象存储OSS上,将各种过程日志利用起来,让日志也发挥自己的价值。

  最后,在数据计算上面,阿里云数据湖解决方案采用EMR构建计算集群,同时结合包括Hadoop、Hive、Spark、Presto在内的多种大数据产品。由于数据湖的存储与计算解耦合架构,阿里云EMR集群创建的ECS弹性计算实例,可以在计算任务完成后,就直接释放,帮助互金企业能把更多的资源和精力放在搭建不同类型的业务数据模型上。


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