从“传统”到“敏捷”，证券行业完整大数据分析解决方案解析

在高速发展的中国证券业环境中，竞争日趋激烈，企业都在积极进行数据化转型，证券行业数据化运营已经成为刚需。通过准确采集数据，分析数据能够让企业决策者准确掌握公司状况，及时发现问题，解决问题。证券企业该如何建立一套能够充分利用海量的数据资产的应用平台？又如何使用平台来提高证券公司的管理水平和行业竞争力？

大多数证券公司的数据分析能力仍处于传统“数据分析”阶段，而传统的数据分析阶段主要有以下三方面的特点： 

那么如何从“传统型”数据分析转化为“敏捷型”数据分析？通过对企业现状进行分析后，我们可以看到：

1、目前证券企业的信息化建设已较完善，并且积累了大量的历史数据。过去传统的数据分析方式大多只是对粗粒的数据进行统计分析，而分析需求逐渐需要从粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 

2、新技术能够提升企业数据分析的准确性、及时性和灵活性，将过去零散单一的分析场景转变成标准成体系的分析场景，提升数据综合分析的创新能力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。

3、 企业运营在数字化时代，需要进行综合主题分析才能更好的从管理、营销方面提升综合运营能力，同时根据差异化的经营策略让运营更加精细化，让企业形成一种根据分支机构、客户、部门以及业务特性而打造专属的数据应用。 

4、证券公司需要充分利用数据分析和创新应用来提升风险管理、客户服务、业务运营等领域的效率和能力;积极促进行业数据生态建设，在企业经营管理各层面逐步建立量化指标体系，形成数据驱动的工作模式，实现数据资产价值变现。

要实现证券企业数据驱动业务的能力，首先需要对大量的历史数据做汇总和整理，集中存储，以便随时使用数据。

永洪提供了独一无二的高性能的大数据计算引擎MPP数据集市，支持亿级的数据在秒级内获取数据分析结果。

有了数据基础，打好了数据分析应用的地基，下一步就是构建数据驱动业务的主体。

数据应用主要通过四种形式实现：结果监控、问题诊断、决策支持以及智能预测建立，重点解决诸如缺少安全的数据分析平台、业务预测以及多维信息的快速分析能力等问题。建立一整套从风险管理、客户服务、业务运营等领域，基于标准化指标体系的业务监控和数据分析闭环应用，通过数据应用全面提升企业在管理、问题溯源、辅助决策方面的能力。

永洪提供了完整的证券行业解决方案，为企业提供一站式管理数据分析与展示平台，实现数据可视化、直观化，具备量化指标体系，实时反映企业运营状态，帮助管理层及时掌握集团整体管理状况。同时，也提供了全面的企业级数据权限管理体系，可以进行明细级别的数据权限控制。把大数据分析所需功能全部融入平台统一管控，提供灵活易用的大数据分析应用，发掘大数据价值，获取深度洞察力。

下面是证券零售业务指标体系。

行业案例

项目案例-海通证券公司 零售业务部

1、背景概述：

a）零售业务管理部当前需要纳入分析的数据将近5亿行，现有分析维度及指标约1300余个。

b）伴随着业务的发展，对业务数据与分析需求的量不断在提升，同时由于业务的变化，分析的维度、指标也复杂多变。

c）业务部门与信息中心配合的方式效率低下，不能满足业务时效性的需求。

2、解决方案整体架构

 指标体系梳理

3、项目成果

永洪帮助证券公司建立了数据应用体系，在统一的大数据分析平台中，活用历史数据、进行实时管理，以可视化数据的方式展现数据中所蕴藏的信息；实现从整体到部分的机构管理，对管理数据进行深层次描述和指标分析，挖掘出企业数据中深层次的信息并发现存在的问题，使企业数据得到有效地利用，提升企业数据分析质量，为决策者提供有价值的信息，使管理者能够多维度全面快速掌握经营状况，提升财务管理效率。满足不同领导层级的需求，更好的提供数据化的决策支持。

目前永洪科技已为中国证券行业十强中的四家公司，提供了一站式大数据分析解决方案，并顺利完成最佳的项目实施工作，配合永洪特色的客户成功服务，形成了一套完整的服务闭环，做到了对全方位的客户支持服务。

解决方案所带来的价值

1、高性价比，低TCO

整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)的思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贵的小型机去支撑高并发，去支撑海量数据计算，去支撑数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。

2、敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化

数据层敏捷：数据层无需做数据的预先汇总计算。传统的架构需要将数据提前按照能考虑到的所有维度的组合，以及所需的指标进行汇总，或者通过打Cube的方式预先计算好。但敏捷BI的方式是：只将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。

应用层敏捷：采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。因此对于终端用户来说也简单易用。

3、自服务式和探索式多维分析

基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。

前端系统的交互和分析能力：过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等等。用户通过发现问题，找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。

4、高可用性

离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，有的电信级客户的数据量已经达到了上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展。可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。

5、高并发性

在线分析平台支持高并发。数据集市作为计算层，支持分布式计算，采用MapReduce架构来提高计算效率。BI前端可直接连Oracle或Hadoop，但是不建议采用Oracle或Hadoop来支撑高并发的OLAP系统。因为，Oracle是行式存储的，在OLTP系统能支持好高并发，但支持不好高并发的OLAP系统；而Hadoop系统作为高性价比的仓储系统，也不适合于做实时分析系统。永洪科技的分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术。可基于多台存储和计算节点并行工作。非常适合海量数据的实时数据分析。

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