构建于早期的传统型数仓难以支撑数据激增,在数据处理性能上出现瓶颈
数据生产来源繁多,大量异构数据难以整合,存在数据孤岛问题
行业数据因为具有金融属性,对于用户信息以及交易信息等敏感数据需要提供更好的安全保障机制
从营销、投研、运营、投顾等需求侧对数据时效性要求增高,离线式数据加工无法满足场景需求
在传统应用向智能化应用转型过程中,传统技术难以深挖数据价值来支撑基金行业的智能化转型
构建于分布式系统之上的大数据平台,能够支撑PB及以上数据量的计算与交换
批流一体化数据同步系统,支持海量异构数据的打通、融合、沉淀
统一的数据管理、资源管理、权限体系、数据审计,隔绝数据泄露风险,保护敏感数据
利用流式同步系统与实时计算平台,对基金交易产生的实时交易行为等数据进行实时应用分析
通过科学平台的可视化建模与模型发布的算法服务能力,赋能实现对新业务模式、新业务场景的创新支持
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