客戶需求

通過數據倉庫的建設，打破數據孤島、形成數據合力、建設數據質量體(tǐ)系，支通下撐全行數據應用。解決數據加載耗時越來(lái)越長，無法滿足目标系統用用對數據的時效性要求；解決隻能處理結構化數據，無法滿足多樣化公到（半結構、非結構化）格式數據處理需求。

解決方案

基于大數據計算引擎進行信息統計，同時使用實都子時處理工(gōng)具進行線上日志的實時解析比對及處理；實現大件鄉數據的批量處理和快速檢索，大大減少(shǎo)數據加載耗時我年，通過分布式計算避免I/O瓶頸，支持線性擴展，支持非結構化數據的存儲和處理，金資對數據進行統一整合，實現多租戶管理；使用流程工(gōng)具調用每天從體的批處理業務，提供穩定高效的批處理性能，以及高并發，區這且支持全文索引下的毫秒級查詢。

應用效果

數據倉庫從傳統Oracle庫遷移到大數據雨友數倉後，并行入庫任務性能提升7.34倍，并行任務最多提升46.6倍；件房在核心存儲過程性能方面，總體(tǐ)核心作(zuò)業性錯道能提升了5.7倍；大數據量批處理性能從小(xi視唱ǎo)時級降低到分鐘(zhōng)級甚至秒級；南書對内數據倉庫将全行數據進行歸集并整合，為全行業務應用提供數據服務；對外提供了涉作上及營銷與風控的價值數據，比如客戶畫(huà)像、欺我地詐名單等。