事實上,在大數據應用的成熟度上,大型股份制商業銀行普遍走在了行業前列,而從他們的經歷也可以看出,這些銀行無一不是在早期的數據大集中和信息化建設上早早布局的先行者。

金融大數據應用要選好伙伴

配套系統也要跟上

在交通銀行建設大數據平臺的實踐中,童蕙說到了一個小細節,此前,交通銀行已經建設了集數據倉庫、ODS操作性數據存儲、數據托管等于一體的數據平臺,這是一個混合的異構模式平臺。但由于數據倉庫和ODS操作性數據存儲來自兩個不同的廠商,連著的側重點不同,因此很難滿足業務持續發展的需要。

相比較而言,華為金融大數據解決方案是在傳統數據庫和數據倉庫(第一數據層面)的基礎上,通過FusionInsight來構建金融機構的第二數據層面,并針對金融行業的運行維護、應用開發等需求打造了高可靠、高安全、易使用的運行維護系統和全量數據建模中間件,讓企業可以更快、更準、更穩地從各類繁雜無序的海量數據中發現價值,及時洞察和決策新的機會與風險。

此外,FusionInsight也是一個完全開放的大數據平臺,可運行在開放的x86架構服務器上,它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心,并針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平臺軟件、建模中間件及OM系統。

截至今年2月,華為FusionInsight大數據解決方案已經贏得全球55個國家、1000多家客戶的信賴,擁有300多家商業合作伙伴,并在全球多個地區設有OpenLab來支撐與客戶和合作伙伴在云和大數據方面的聯合創新,廣泛應用于金融、運營商、政府、能源、醫療、制造、交通等多個行業。

不過,對于股份制商業銀行來說,他們在大數據應用上的領先優勢不僅僅得益于早期在數據方面的積累,以及選擇了合適的合作伙伴,同時也得益于在其他配套技術和系統上的持續投入和應用。比如云計算、人工智能等新技術的應用,以及IT治理、智簡網絡等應用上的升級。IT治理更大限度地提高IT能力,使得大數據應用更加高效便捷;智簡網絡則進一步提升了數據傳輸的速度和效率。

《孫子兵法》有云:“多算勝,少算不勝。”對于金融企業來說,若想實現“多算勝”,就必須掌握盡量多的數據,并獲取足夠強的數據管理能力;對于華為來說,則是在深入理解金融業務特點和需求的基礎上,為金融行業提供包括咨詢規劃、IT運維管理、網絡、金融云、大數據、人工智能等全方位的服務,真正“授之以漁”,幫助他們實現“多算勝”。