转型是过程更是挑战大数据系统赋能银行业务发展：解锁高效 与创新

在的崛起和消费者对金融服务的需求日益个性化和多元化的背景下，银行必须不断创新服务方式以满足市场需求。技术作为新一代信息技术的核心组成部分，正在逐渐渗透到银行的各项业务之中，成为推动银行转型升级的关键力量。 一、银行业大数据系统应用现状 大数据通常是指那些在体量、速度、多样性、真实性上超出传统技术处理能力的数据集。银行每天都会产生和收集大量的数据，包括客户的交易数据、行为分析、市场数据等。这些数据需要通过先进的技术系统处理，从中提取出有价值的信息。 （一）银行业引入大数据系统的背景与动因 面对日益激烈的市场竞争和客户需求的变化，银行需要更加精准地理解市场、客户和业务。大数据系统的引入，能够帮助银行从海量数据中提取有价值的信息，优化决策过程，提升服务质量和效率。 （二）大数据技术的演进及应用现状 大数据平台是在传统数据库的基础上演进而来的，是指新一代的分布式数据库。随着互联网时代的到来，数据库软件加硬件的升级赶不上业务的需求，于是以Hadoop为核心的分布式“大数据平台”和以Greenplum为代表的MPP架构数据库先后崛起并走向成熟。Hadoop以其扩展性强、成本低、开源生态等优势迅速抢占数据库的市场，同时也出现了兼容性差、查询性能不足、架构复杂的问题。MPP架构数据库随后登上舞台，既继承了传统数据库的ACID特性和Hadoop的分布式特性，避免了Hadoop的复杂性，被市场广泛看好。目前国内各大商业银行均采用“MPP+Hadoop”混搭架构构建自主可控的大数据平台。 二、银行应用大数据系统面对的挑战 （一）数据加载和处理效率低 银行业务数据种类繁多，且数据量大，Greenplum等系统在批量数据加载和复杂查询时易出现性能瓶颈。当大量数据需要分布式存储到各节点时，网络带宽、磁盘I/O等问题可能导致加载速度较慢，延迟分析，影响风控和实时营销等对时效性要求高的业务。虽提升了处理能力，但同时也引入了数据同步和资源调度的额外负担，进一步降低了数据处理效率。 （二）实时处理能力不足 银行的风控等业务需要迅速处理大量数据并快速响应，但Greenplum等传统数据仓库系统主要适用于批量分析，对高并发和实时处理支持不足。这导致银行在异常交易检测等需要迅速反应的场景中，难以实时识别潜在风险。并发处理能力的不足，还可能引发资源争用，加剧系统延迟，影响业务稳定性。 （三）数据分布不均与存储管理问题 基于分布式架构的大数据系统，其查询总体响应时间取决于所有节点的完成时间。银行业务数据结构复杂，更新频繁，易导致“数据倾斜”问题，即某些节点的存储和处理负载远高于其他节点，导致查询负载不均。频繁的更新和删除操作则可能导致表膨胀，产生冗余数据，进一步增加存储空间占用。表膨胀不仅影响查询效率，还会导致管理复杂化，增加运维成本。 （四）运维和管理复杂 Greenplum在多节点环境下的运维管理较为复杂，银行IT团队在日常操作中面临较高的管理成本。集群监控、节点健康检查、数据分区优化等运维操作较为繁琐，特别是多用户并发时，资源分配和任务隔离的复杂性也随之增加，增加了运维的工作量和技术难度。此外，缺乏自动化的监控和预警机制，团队需手动监控和优化系统性能，进一步加重了维护负担。 三、应对思路 （一）多角度突破系统性能瓶颈，提升数据高效处理能力 明晰影响大数据系统性能的关键因素，多角度提升系统性能。一是大数据系统的性能很大程度上取决于基线硬件性能，I/O瓶颈、内存问题以及网络故障会显著降低系统性能，因此提升部署系统所在的硬件平台的基线性能是突破瓶颈的良策。二是构建合理的大数据系统资源分配机制，错开各部门数据资源需求高峰时断，减轻系统工作负载，对系统资源进行最有效的规划。 （二）构建基于实时计算框架的大数据系统，实现批处理到流处理的创新变化 引入流式处理技术，打造企业级实时数据仓库，适应越来越高的实时性数据分析需求。传统的批处理方式按照预定时间启动处理进程，在低延迟、高实时性要求的风控和实时营销场景反应迟滞，构建基于Spark Streaming、Flink等实时计算架构的流处理引擎能够大幅提升数据仓库的吞吐量和响应速度。 （三）完善全流程数据管理机制 一是强化数据加载至系统前的数据预处理工作，利用数据分桶、分区和分片技术将数据合理切分或合理选择分布键，使数据均匀分布到大数据系统的每个节点上。二是全行数据文化普及，定期开展查询语句性能优化技巧学习，普及数据局部性原理、合理的表连接、聚合函数操作和使用VACUMM命令去除频繁更新导致的表膨胀等知识。三是持续监控大数据系统性能情况，定期优化和调整数据分布和存储策略。 （文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）