商业银行拥有大量的金融交易数据，具备成为数字化转型的先天优势。大数据已经成为银行业创新的一把利器，“用数据驱动转型发展”已经成为行业共识。随着新技术的快速进步，金融行业的数据应用开始流动融合，变得活跃而有生命力。移动互联网的发展，使得每天都会产生大量结构化和非结构化数据。以银行业为例，中国银联涉及43亿张银行卡，超过9亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。具备大数据驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管理决策、服务运营、风险管理及产品创新等的智能化转型与变革。金融行业大数据的应用需求主要包括：　

由于金融业务每天的数据量大，数据来源多样化，金融机构就面临如何管理海量数据 以及如何提取有用的数据的问题。通过数据的收集、分析，将原本孤立的数据汇入数据仓库，通过数据挖掘技术对数据进行管理，建立客户分析模型，风险分析模型，和销售分析模型，能有效提升金融客户价值，抗风险能力和销售利润。

互联网时代的银行在互联网的冲击下，迫切的需要通过对形式多样的用户数据进行挖掘、 追踪、分析，将不同客户群体进行聚类，有助于获取用户的消费习惯、风险收益偏好等特征信息， 即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。例如，银行针对不同的客户分类推 荐相应的理财产品，根据客户的购买习惯和风险偏好进行产品组合营销；根据客户的产品清单和浏览记录进行路径分析，主动推送关联产品营销等，真正做到个性化的主动营销服务。

随着银行业务的快速发展，银行经营者必须有效地甄别风险、防范风险和控制风险。大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性，结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况等信息，可以实时分析欺诈行为，也可以统一管理金融企业内部多源异构数据与外部征信数据，建立完善的风险防范体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

华为金融大数据解决方案，基于企业级大数据存储、查询、分析的统一平台 FusionInsight，为金融机构快速构建海量数据信息处理系统，通过对各类海量数据信息实时和非实时的分析和挖掘，帮助企业从海量数据信息中获取到真正的价值，及时洞察和决策新的机会与风险。

如图 1 所示，FusionInsight是完全开放的大数据平台，可运行在任意标准的 x86 服务器和云平台上，无需任何专用的硬件或存储。

华为的金融大数据平台是在传统数据库和数据仓库（第一数据层面）的基础上，通过 FusionInsight 来构建金融机构的第二数据层面，并针对金融行业的运行维护、应用开发等需求打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护系统和全量数据建模中间件，让企业可以更快、更准、更稳的从各类繁杂无序的海量数据中发现价值。金融机构利用大数据平台的典型业务场景主要有：新数据仓库，实时反欺诈、日志分析、查询负载下移、影像大集中和历史数据归档等。第一数据层面的传统关系型数据库、数据仓库适合面向结构化数据查询、分析和处理，而对非结构化数据、半结构化数据就无能为力了。而 FusionInsight 大数据平台则可以针对大数据量的结构化数据和非/半结构化数据提供快速的数据查询、分析和处理能力。

传统数仓业务挑战

当前大型银行的数据仓库主要使用传统厂商软硬件绑定的专用设备，一般是单机版。软硬件绑定，开放性差，只能处理结构化数据，不同集群之间无法打通。扩容需要停机，无法满足频繁扩容，无法进行并发计算。普遍存在如下问题：

Teradata：专用硬件，成本高，一体机封闭架构；软硬件绑定，开放性差，只能处理结构化 数据，不同集群之间无法打通。扩容需要停机，无法满足频繁扩容。Oracle：无法进行并发计算，性能严重不符合发展；传统共享存储架构，无法线性扩容。

而且当前的分散数据集市采用 Oracle 数据库，扩展性无法满足大数据时代的分析加工需求 , 只能承载 集市的联机查询部分负载，批量加工和联机处理分离，存在数据冗余以及重复加工的问题。因此，就需要一种扩展性好、具备成本优势、性能高而且支持与 Hadoop 融合的新型数据仓库。华为 大数据平台FusionInsight中子产品FusionInsight LibrA和FusionInsight HD Elk 统一架构采用X86服务器， 统一 SQL 接口以及支持在线线性扩容的优势，成为金融数仓卸载和建设新数仓的已经商用成功部署的满足 未来 IT 架构云化的演进的分布式数据仓库即新金融数仓的解决方案。

应用场景简介： 面对互联网化 + 移动金融的大发展，银行数据爆发式的增长，华为新一代融合数据仓库能够支持复杂 业务场景下的高性能高时效性数据计算要求。在 3-9 点的银行夜间短时间窗口内，完成所有的数据计算， 满足银行业务对数据的需求，极大的提高其竞争力。 华为融合数据仓库，在新的数据分析型业务（用户画像、征信服务、反欺诈等）场景下，对结构化和 非结构化数据的实现高效精准的处理。 贴合客户需求，以传统架构继承发展和新架构创新变革相结合，实现大数据分布式改造，满足客户整 体 IT 架构云化改造的目标。

可容纳金融机构的全部数据，支持各种多种数据类型的导入和导出。单点故障不影响整体运行，系统稳定，运维预警工具齐全。

夜间批量任务，能够在指定时间内完成所有计算；支持实时计算，可视化管理界面，一目了然。

软硬件成本仅仅相当于一体机/小型机的 1/2。24小时不停机扩容，线性扩容。业务部署快速，开发敏捷，快速完成对标数据仓库的迁移和替代。

一个平台提供多个数据处理引擎，免除建设多个平台的烦恼；提供一流的算法、建模分析能力，支持 混合数据的深度挖掘分析；公司战略投入深度研发，平台性能卓越。

提供完备的企业级管理工具；提供安全授权和访问控制机制、支持加密、以及资源隔离能力；华为联合业界领先的ISV（如：中软国际、宇信、Diasoft 等）提供成熟商用的金融行业大数据解决方案，已成功实施多家全球知名金融机构，并获得客户高度认可，如中国工商银行，招商银行，太平洋保险等；提供系统性能优化和平台规划、业务模型和专业咨询实施。

支持与SAS，Oracle，IBM等应用和工具无缝集成；提供丰富的 API 接口和 SDK 开发包，行业应用开发商易集成；持续加大 Hadoop 社区投入，社区贡献名列前茅，促进生态系统更开放、更完善；华为开源数据格式CarbonData项目，进入全球最大开源社区Apache。