大資料應用接行業地氣 金融一體機破題

本文講的是<b>大資料應用接行業地氣 金融一體機破</b>,大資料到底有多熱？從春運大資料、春晚大資料到“兩會”上對大資料國家戰略的熱烈讨論，就這樣，大資料從一個技術市場的熱詞，恍然間“似如一夜春風來，飛入尋常百姓家”。

　　技術市場中，關于大資料究竟是“新瓶裝舊酒”還是“颠覆式創新引擎”的讨論從未停歇。實際上，當蘊含在資料生命周期中的資訊價值得以充分釋放時，沒有人會關心其背後的技術究竟是“大資料”抑或是其他。現實生活中人們所經曆的是各種看得見或看不見的“大資料果實”,例如購物網站上的各種關聯推薦、商場中的貨品陳列、基于資料的個性化服務衍生品等，甚至包括“哪裡的啤酒與炸雞最好？”這樣的潮流趨勢。

　　網際網路金融的實質-大資料

　　2014年春節，“微信紅包”與支付寶“讓紅包飛”一時瑜亮，其風頭一定讓人們淡忘了當年瘋狂濫炸的“收禮隻收腦白金”,成功占領各種資訊管道的頭條位置。與再一次被推到輿論風口浪尖的“網際網路金融”一道，傳統金融業的服務創新再次成為所有人熱議的焦點。畢竟，以微信紅包為例，它交出了這樣的答卷：從除夕至大年初一16時，參與搶紅包使用者過500萬，總計搶紅包7500萬次以上；總領取數超2000萬個，平均每分鐘領取達9.4萬個……

　　交易資料、信用資料、社交資料、移動資料等，蘊藏在這些資料資産背後的，是想象無邊界的、巨大的“資訊寶藏”.誰能夠更好地掌握、分析這些資料，誰就能更好地挖掘資料背後的商業價值，實作點數成“金”.在這方面，網際網路公司是“探路者”也是“先行者”,傳統行業的産品、服務創新将緊随其後，說到底，大資料是背後的推手。

　　然而，如何借鑒網際網路金融的成功之處，利用大資料技術創新金融業務和模式，是衆多金融機構一直在思考的問題。傳統金融行業業務鍊長、業務環節多，帶來了資料量大、分散、異構的現狀。一方面，通過采用虛拟化、分布式計算、存儲技術，跨越組織架構、業務體系局限，用大資料實作業務轉型和服務創新已勢在必行；另一方面，大資料技術市場上存在衆多技術流派，帶來硬體、軟體等各方面的技術相容性問題，導緻在大資料的部署、業務開發和運維等環節，使用者面臨建設周期長、自行調試、二次開發難度高等問題。

　　銀行大資料内力不足

　　邬賀铨院士表示：“實際上所有銀行本身都是大資料的企業。”據統計資料表明，銀行的平均資料存儲量是各行業中最高的，國内銀行結構化資料平均年增長量約100TB,接近國外的二十分之一，非結構化資料約1PB.其中，工行的企業級資料倉庫存儲量超過350TB,積累的資料超4.5PB;中行、建行、銀聯、交行、華夏、郵政等等也有很大的資料量。

　　銀行可以利用這些海量資料來做些什麼呢？麥肯錫公司認為，基于大資料，銀行可以把貸款客戶份額增加一倍，貸款損失減少四分之一。目前，大資料在銀行業的風險管理方面有很廣泛的應用，如交行太平洋信用卡中心采用了自動信貸審批決策引擎，優質賬戶平均餘額和利息收入增加20%和10%,審批效率提高30%;工行在采用大資料進行風險管理後，全行日均手工監督工作量由859.8萬筆降低到5.4萬筆，全行釋放了5900餘名業務監督人員。

　　大資料也能有效降低銀行的客戶流失率。招行通過資料分析識别出招行信用卡高價值客戶經常出現在星巴克、DQ、麥當勞等場所後，通過“多倍積分累計”、“積分店面兌換”等活動吸引優質客戶；通過建構客戶流失預警模型，對流失率等級前 20%的客戶發售高收益理财産品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分别降低了15 %和 7%.

　　不過，銀行業的大資料收集與分析能力仍需加強，特别是在語音分析、視訊分析、流分析以及位置分析等方面，銀行與其他行業的平均水準還存在着較大差距。

　　從傳統結構化資料的分析應用，到行業内部整合的多結構類型大資料處理，再到未來的跨部門、跨行業的資料整合分析，“我們正處于行業内異構資料共享和價值釋放的階段，并在未來相當長的時間都會處在這個階段。”浪潮集團進階副總裁王恩東指出，“這個階段，會有大量的新技術和新産品湧現，無論是硬體還是軟體。對于産業鍊上下遊的系統廠商、行業ISV來說，這都是難得的‘曆史新機遇'.”

　　大資料行業應用接“地氣”

　　針對大資料市場的定位和分析，浪潮的政策可謂“兩手抓，兩手都要硬”.一方面，浪潮在基礎軟硬體平台上持續加大研發投入，并将一些關鍵技術移植到一體機産品上。另一方面，不斷建立和深化與國内大型ISV的合作，完善産業布局，已經成為浪潮大資料戰略的重要政策。開放、靈活的基礎平台與行業應用相結合，形成一體化方案，能夠有效幫助使用者跨過大資料應用的“門檻”,進而創造新的業務價值。

　　據了解，基于分布式開放架構的浪潮雲谷系統軟體，雲海金融大資料一體機采用了Share Nothing架構設計，具有彈性擴充、即付即用、性能強勁、安全可靠四大特點，其應用了FPGA加速技術、SSD加速緩存技術等多項優化技術實作了整體性能的大幅提升，資料導入速度可達到每秒百萬條，随機查詢速度更是高達每秒百億條，比業界平均性能水準提升了20%.而Share Nothing架構設計，則讓系統能夠靈活擴充到4000節點，達到了頂級網際網路企業的大資料技術實作能力。

　　大資料一體機、一體機系統軟體、大資料行業定制機，作為最早推出大資料平台化解決方案的國産廠商，浪潮的大資料政策脈絡清晰，産品足夠“接地氣”.當基礎平台與行業應用充分嫁接時，資料流轉和價值變現将從真正意義上脫離“紙上談兵”的階段，大資料應用走向行業縱深，“以資料為中心，推動行業應用從資料向服務轉型”的夢想将照進現實。

作者：陶然

來源：IT168

原文标題：大資料應用接行業地氣 金融一體機破題