【⼯商银⾏】2024年工商银行大数据技术及应用白皮书_36页_1mb

工商银行大数据技术及应用白皮书总结

核心内容

本白皮书系统梳理了大数据技术的发展历程、当前产业发展现状、未来演进趋势，以及工商银行在大数据平台建设、数据中台构建和具体应用案例方面的实践与成果。

主要观点

大数据技术发展历程

1. 萌芽期：以传统数仓为核心，主要用于企业全局经营分析。
2. 发展期：大数据进入开源时代，以离线架构为主，处理能力逐步增强。
3. 爆发期：Lambda/Kappa架构的出现，推动大数据向实时化演进。
4. 转型期：云原生实时架构成为主流，融合AI等技术提升智能化水平。
5. 变现期：数据作为核心生产要素，实现数据价值快速变现成为重点。

大数据产业发展现状

当前大数据产业已形成四大核心领域：数据存储与计算、数据管理、数据应用、数据安全。各领域技术不断成熟，行业应用逐步深化。

• 数据存储与计算：存算分离架构成为主流，支持高并发、高弹性、高可用性。
• 数据管理：数据研发运营一体化（DataOps）技术得到广泛应用，提升研发效率与质量。
• 数据应用：智能增强分析（Augmented Analytics）推动数据分析向自动化、智能化方向发展，人机交互分析成为新趋势。
• 数据安全：内生安全技术逐步落地，通过全密态、权限控制、零信任等方式提升数据安全性。

大数据产业演进趋势

1. 云原生化：大数据平台向云原生架构演进，实现资源池化、弹性计算、智能运维。
2. 数字技术外贸化：中国大数据企业加快出海步伐，参与全球市场竞争。
3. 数据要素资产化：数据作为新型生产要素，逐步实现确权、流通、交易，形成数据资产。
4. 人机交互分析：AI驱动的交互式数据分析（如ChatBI）成为主流趋势。
5. 行业场景融合化：大数据技术在医疗、教育、金融等领域深度融合，提升行业智能化水平。
6. 运维治理智能化：借助机器学习与AI技术，实现数据库的智能调优、自动防护与运维自动化。

关键信息

工商银行大数据平台产品视图

• 用数领域：涵盖即时BI、自助式BI、数据分析、流式计算、联机分析、批量计算等能力。
• 通用领域：包括数据交换、数据安全等基础服务。
• 大数据工作站：分为总行通用服务和分行特色服务，提供低代码、可视化、自动化等能力，支持全流程数据研发与运营。

大数据平台总体架构

• 大数据服务：包括离线数仓、实时数仓、流式计算、联机分析等，提供多样化数据处理能力。
• 大数据底座：涵盖引擎层（如Hive、Spark、Flink等）和资源层（支持ARM与x86设备混部、弹性资源调配）。
• 大数据运营工作站：实现资源申请线上化，提供可视化运维界面，支持资源、服务、作业的统一管理。

企业级数据中台建设

• 数据中台以API数据服务为核心，实现“数据到价值”（D2V）的转化。
• 构建了贴源层、聚合层、萃取层的分层体系，提升数据可用性与可理解性。
• 建设了数据资产运营管控体系，实现数据资产的统一管理与共享。

应用案例

1. 流批一体个人储蓄存款准实时计算方案：通过统一数据服务实现分钟级数据更新，提升存款监测与市场响应能力。
2. 实时数仓报送解决方案：将报送时效从40分钟缩短至1~5分钟，满足监管与业务的实时需求。
3. 内外部数据融合的风控业务模式：构建风险预警模型，提前预警债券违约，成功减退投资金额约17亿元。
4. 数据驱动的码上赢营销模式：基于客户行为数据，提升客户触达效率与营销转化率。
5. 地理空间信息助手：融合内外部空间数据，为营销与运营提供可视化、精准化的决策支持。

总结与展望

未来，工商银行大数据平台将向以下方向演进：

1. 存算分离：提升系统稳定性与资源利用率。
2. 实时数仓：实现分钟级数据处理，减少资源争抢问题。
3. 云数智融合：云计算与大数据、AI技术深度融合，推动算力资源优化与智能化。

通过持续的技术创新与业务融合，工商银行将不断提升数据驱动能力，为数字化转型和智能化发展提供坚实支撑。