金融企业大数据技术选择策略

互联网技术、移动计算技术、传感器网络技术将地球变成一个连通的“地球村”;电子商务、电子政务等服务将实体社会的个人行为模式转换为电子化虚拟社会的信息流;经济全球一体化进程的发展推动大型企业、跨国企业进行深刻的信息化改造。随着人类与经济实体越来越多地依赖于信息技术,数据爆炸带来的大数据远远超过过去几十年的总和。

金融企业大数据技术选择策略口文/中国人民大学王珊张延松

北京人大金仓信息技术股份有限公司冷建全

术、数据管理技术、并未发生本质的变化，但由于数据量 数据处理技术、数据的增长超过了构建数据仓库的传统数

分析与挖掘技术等方据库技术的管理能力，传统数据仓库面均难以实现从传统技术因为难以适应大数据管理能力的的企业级大数据到互需求而转向 Haop和 N S L解决方 do oQ联网时代大数据的案。但 H d o a op和 N S L技术相对于 oQ技术跨越。虽然以数据库在安全性、存储效率、处理性G ol oge为主导提出

能等方面还有较大的差距，因此更适

的云计算 MaR dc合于互联网上的低安全性级别的大数 p e ue技术被大型互联网企据处理。对于高安全性级别的金融等国家基础行业的大数据处理来说，其

和风险评估中需要高性能的实时分析生 10多名。 0出曦数据库方面的著作 2 0余本。其中《数 do oQ据库系统系统概论》2次获国家级优秀教材奖。先后负率为主导的金融企业处理能力，这对 Haop和 N S L技 责5 0多项国家科研项目发表论文 3 0余篇。科研成的需求。大数据在不术是一个重要的性能瓶颈。 0果曾获j京市科技进步一等奖、国家科技进步二等奖等同的应用行业和领域匕多项奖励 0

业所广泛采用，但其王珊。中国入民大学信息学院教授。t - .￣,信息学院学以扩展性和容错性为 q术委员会主任。数据I程与知识I程教育部重点实验室主导的技术路线并不学术委员会主任。自 1 8 9 1年以来一直从事数据库方能很好地满足以高性向的教学、科研稻系统开发 I作。已培养博士硕士研究能、高安全性、高效

软硬件成本、人力成本、管理成本、

安全性成本、效率与性能成本都是不可忽视的重要因素。尤其是金融分析

另一个解决方案是继承数据仓

具有不同的特征和需库的特性，将非结构化数据作为其扩

求，云计算 M p e展的维度或细粒度数据下层的原始数 aR—ue 联网技术、移动计算技术、传 d c技术并不是放之四海皆准的唯一据层，将数据仓库在功能上进行

横向一

=1 器网络技术将地球变成一个技术路线。=感

和纵向扩展，在数据管理和分析处理

连通的“球村”;电子商务、电子地政务等服务将实体社会的个人行为模式转换为电子化虚拟社会的信息流； 经济全球一体化进程的发展推动大型 i n n在 2 l n 0世纪 8 0年代提出企业、跨国企业进行深刻的信息化改师 Bl[io一

能力上提高其对高可扩展性和高性能、

大数据仓库

的支持，从而使传统的数据仓库成为支持大数据的新的数据仓库 ( r Wa— e

被称成“据库之父”的一代宗 h ue。数 os) 从实现技术的角度看，BgD t i aa

rhue在造。随着人类与经济实体越来越多地了数据仓库的概念，把数据仓库定义 Waeo s细节数据层扩展了对非结构化 ky vle数据的支持，并且 e— au依赖于信息技术，数据爆炸带来的大为一个面向主题的、集成的、随时间

数据远远超过过去几十年的总和。

变化的、非易变的用于支持管理的决继承结构化数据的抽象表述能力，将结构化数据作为 sp r e与非结构化 u e y k

与此相对，信息技术的发展滞后策过程的数据集合。于大数据的发展速度，无论在存储技

ae u在大数据时代，数据仓库的内涵数据 vl相结合，实现结构化数据

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