近年來，各個行業(yè)的大數據應用顯示出快速增長，進一步促進了許多行業(yè)的技術進步和利益增長。在金融領域，大數據技術被廣泛用于識別欺詐交易，風險管理，精確的市場營銷，支付和其他業(yè)務。分析和使用大數據的能力已成為大數據分析的重要因素。
流式大數據：實時的大數據處理技術
然而，現有的傳統批量數據處理方式在數據時效性等方面相對滯后，已無法滿足金融機構大量的數據處理需求，流式大數據處理技術隨之興起。流式大數據又被稱為實時大數據，能夠極大限度地挖掘數據潛在價值，在復雜情況下可以滿足金融機構對數據處理分析的及時性、準確性需求。作為國內領先的金融科技解決方案和服務提供商，文思海輝金融結合多個實時流式大數據處理項目建設經驗，提煉出實時數據倉庫的建設思路，成功開發(fā)了流式大數據處理平臺解決方案。
獨具優(yōu)勢的流式大數據處理平臺解決方案
金融行業(yè)因其具有嚴謹、客觀性的特點，對流處理方式有嚴格的標準。文思海輝金融流式大數據處理平臺解決方案采用了發(fā)展較為成熟的Lambda架構，可整合實時數據、準實時增量數據、批量數據，形成一份完整的實時數據倉庫的源。該方案利用大數據技術，從各業(yè)務系統獲取核心、賬務、渠道、營銷等全部源數據，通過對數據進行ETL加工過程，形成數據倉庫主題層和匯總層數據，實現全數據實時統一的出入口，解決數據交互及數據一致性的問題;同時，通過大數據架構技術，接入行內各業(yè)務條線核心系統數據，實現每日實時和定時批量加工處理數據，充分發(fā)揮實時流式大數據處理優(yōu)勢，為下游集市和分析應用提供強有力的數據支撐。
流式大數據實時處理技術是大數據時代信息化的重要手段，為金融大數據發(fā)展奠定了基礎。金融科技時代，大數據應用在金融行業(yè)擁有著廣闊的發(fā)展前景，同樣也面臨著技術創(chuàng)新難、安全管控壓力大、政策保障不完善等一系列挑戰(zhàn)。為推動金融大數據更好地發(fā)展應用，需要從合作創(chuàng)新、數據管理能力提升等多方面入手，不斷強化金融行業(yè)大數據應用的基礎能力。文思海輝金融將持續(xù)探詢新技術、新架構在行業(yè)應用中的可行性，實現大數據賦能金融科技，引領推動金融行業(yè)轉型升級。
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