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客户档案
交通银行首创于1908年，为中国六大银行之一，也是中国重要金融服务供给商之一，随着数字创新业务的持续发展，旧有的数据架构不胜使用，新增的业务数据持续增大，也必要更强的算力资源支持 。

业务挑战

随着交通银行的手机银行业务迅速发展，出产系统和治理系统产生的数据呈几何级数增长，传统的数仓分析步骤和竖井式架构已无法满足业务需要 。

 

随着数字社会建设措施加快，新一轮的金融市场盛开再次换挡加快，交通银行在金融行业率先进行测试验证工作，对基础架构进行刷新，对业务系统和治理系统进行下沉 。

 

数字业务运营成本逐步提高，亟需更优化的步骤和工具，要求供给商提供不变靠得住的产品，同时具备赐与客户进行业务和系统的规划能力，达成监管机构的指标要求 。

 

交通银行搭建了1000+节点的FusionInsight+DWS大数据集群，沉新规划“一湖一仓”的数据架构系统，通过实时引擎，实现海量数据实时更新，在国产化的趋向下，必要高机能、国产化的服务器来提供充足的国产化算力资源 。

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解决规划

协助客户搭建了1000+节点的FusionInsight+DWS大数据集群，对现有多个数据平台进行整合沉构，并借助产品的新版本能力，沉新规划“一湖一仓”的数据架构系统，通过湖仓融合，实现数据同宗同源；通过实时引擎，实现海量数据实时更新 。

交通银行数据仓库（DWS）选取神州鲲泰R722服务器作为数据底座，选取MPP（Massive Parallel Processing）架构，支持行存储与列存储，提供PB（Petabyte，2的50次方字节）级别数据量的处置能力 。

规划优势
神州鲲泰R722服务器将重要利用于以下业务
  • 详单查问：
    具备PB级数据负载能力，能够合用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查问业务 。内存分析技术满足海量数据边入库边查问 。
  • 数据仓库：
    具备百TB级数据支持能力，能够高效处置百亿行多表join，合用于操作数据存储ODS（Operational Data Store）、数据仓库EDW（Enterprise Data Warehouse）、数据集市DM（Data Mart） 。
  • 混合负载：
    基于海量数据查问统计分析能力与事务处置能力，行列混存技术同时满足OLTP与OLAP混合负载场景 。
  • 大数据分析：
    支持结构化数据PB级分析能力 。散布式并行数据库集群满足PB级结构化大数据的分析能力 。
客户价值
提供交通银行数据统一治理

利用从各类数据源提供的数据，治理人员将不再必要凭着有限的数据做出贸易决策 。此表数据仓库及智能BI可直接用于市场细分、库存治理、财政治理、销售这样的业务流程中 。

提高效能和节俭成本

通过数据仓库，能够成立交通银行数据模型，这对于交通银行的销售、成本节造与出入分配有着沉要的意思，极大的节约了企业的成本，提高了经济效益，同时，用数据仓库能够分析企业人力资源与基础数据之间的关系，能够用于反馈分析，保险IT系统的最大化利用 。

提高数据的质量和一致性

数据仓库的执行蕴含将数据从多多的数据源系统中转换成共同的体式，便于数据的处置，提高正确性 。

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