事实上,在大数据应用的成熟度上,大型股份制商业银行普遍走在了行业前列,而从他们的经历也可以看出,这些银行无一不是在早期的数据大集中和信息化建设上早早布局的先行者。

金融大数据应用要选好伙伴

配套系统也要跟上

在交通银行建设大数据平台的实践中,童蕙说到了一个小细节,此前,交通银行已经建设了集数据仓库、ODS操作性数据存储、数据托管等于一体的数据平台,这是一个混合的异构模式平台。但由于数据仓库和ODS操作性数据存储来自两个不同的厂商,连着的侧重点不同,因此很难满足业务持续发展的需要。

相比较而言,华为金融大数据解决方案是在传统数据库和数据仓库(第一数据层面)的基础上,通过FusionInsight来构建金融机构的第二数据层面,并针对金融行业的运行维护、应用开发等需求打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护系统和全量数据建模中间件,让企业可以更快、更准、更稳地从各类繁杂无序的海量数据中发现价值,及时洞察和决策新的机会与风险。

此外,FusionInsight也是一个完全开放的大数据平台,可运行在开放的x86架构服务器上,它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心,并针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平台软件、建模中间件及OM系统。

截至今年2月,华为FusionInsight大数据解决方案已经赢得全球55个国家、1000多家客户的信赖,拥有300多家商业合作伙伴,并在全球多个地区设有OpenLab来支撑与客户和合作伙伴在云和大数据方面的联合创新,广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个行业。

不过,对于股份制商业银行来说,他们在大数据应用上的领先优势不仅仅得益于早期在数据方面的积累,以及选择了合适的合作伙伴,同时也得益于在其他配套技术和系统上的持续投入和应用。比如云计算、人工智能等新技术的应用,以及IT治理、智简网络等应用上的升级。IT治理更大限度地提高IT能力,使得大数据应用更加高效便捷;智简网络则进一步提升了数据传输的速度和效率。

《孙子兵法》有云:“多算胜,少算不胜。”对于金融企业来说,若想实现“多算胜”,就必须掌握尽量多的数据,并获取足够强的数据管理能力;对于华为来说,则是在深入理解金融业务特点和需求的基础上,为金融行业提供包括咨询规划、IT运维管理、网络、金融云、大数据、人工智能等全方位的服务,真正“授之以渔”,帮助他们实现“多算胜”。

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