
2019
11/25
随着互联网金融的迅猛发展,金融行业的竞争日趋白热化,各大金融机构除了日常交易信息意外,由于竞相对基础架构云化、容器化,并推出智能化柜台、无纸化柜台、智能化信贷审核等金融科技项目,还产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据,文件个数和数据量都呈现爆发性增长,对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。依据金融行业相关法规要求,这些文件需长期保存,以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。
应用广泛的分布式数据库、大数据技术,已经实现了历史数据的在线统一存储和查询,而PB级甚至EB级的非结构化数据的存储规模,要实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询和未来的大数据分析,对存储智能化提出了更高的要求。
从数据源接入,到数据采集、数据处理,再到数据分析和挖掘,如何打通数据生命周期的各个环节,实现数据填报、处理、分析一体化,为用户提供一站式数据服务,既能支持对分析表进行数据回填设置,又能完成数据融合,提升数据质量,服务数据分析?
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