2024工商银行大数据技术及应用白皮书-工商银行_36页_1mb

工商银行大数据技术及应用白皮书总结

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大数据技术发展历程

• 萌芽期（2002-2012）：传统数仓一体机架构。
• 发展期（2012-2016）：离线大数据架构兴起，开源技术普及。
• 爆发期（2016-2021）：Lambda/Kappa架构推动实时化演进。
• 转型期（2021-2025）：云原生实时架构满足复杂数据需求。
• 变现期（2025+）：数据价值变现成为核心目标。

未来大数据技术将向云原生化、实时化和智能化方向发展。

大数据产业发展现状

大数据产业分为四大核心领域：数据存储与计算、数据管理、数据应用、数据安全。

• 数据资产化：推动数据确权与流通交易。
• 智能增强分析：结合AI提升数据分析效率。
• 云原生数据库：存算分离架构成为主流。
• 内生安全技术：强化数据安全防护能力。

工商银行大数据发展现状

工商银行构建了企业级大数据平台，提供以下核心能力：

• 平台产品：包括批量计算、流式计算、实时数仓、对象存储等统一基础设施。
• 数据中台：通过数据分层体系、资产管理和智能工具，实现数据从“可用、可懂”到驱动业务创新的全链路赋能。
• 面向业务场景：
  1. 个人储蓄存款准实时计算方案。
  2. 基于实时数仓的账户信息准实时报送。
  3. 内外部数据融合的风险控制模型。
  4. 数据驱动的“码上赢”营销模式。
  5. 地理空间信息助手助力精准营销。

总结与展望

未来演进方向包括：

• 大数据平台云原生化演进。
• 离线数仓向实时数仓演进。
• 云、数、智融合趋势加速推进。

工商银行正以数据中台为核心，推动数字化转型，实现业务敏捷与稳健的平衡。