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隨著交通銀行的手機銀行業(yè)務迅速發(fā)展，生產系統(tǒng)和管理系統(tǒng)產生的數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長，傳統(tǒng)的數(shù)倉分析方法和豎井式架構已無法滿足業(yè)務需求。

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隨著數(shù)字社會建設步伐加快，新一輪的金融市場開放再次換擋加速，交通銀行在金融行業(yè)率先進行測試驗證工作，對基礎架構進行改造，對業(yè)務系統(tǒng)和管理系統(tǒng)進行下沉。

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數(shù)字業(yè)務運營成本逐步提高，亟需更優(yōu)化的方法和工具，要求供應商提供穩(wěn)定可靠的產品，同時具備給予客戶進行業(yè)務和系統(tǒng)的規(guī)劃能力，達成監(jiān)管機構的目標要求。

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交通銀行搭建了1000+節(jié)點的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構體系，通過實時引擎，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實時更新，在國產化的趨勢下，需要高性能、國產化的服務器來提供充足的國產化算力資源。

協(xié)助客戶搭建了1000+節(jié)點的FusionInsight+DWS大數(shù)據(jù)集群，對現(xiàn)有多個數(shù)據(jù)平臺進行整合重構，并借助產品的新版本能力，重新規(guī)劃“一湖一倉”的數(shù)據(jù)架構體系，通過湖倉融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)同宗同源；通過實時引擎，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實時更新。

交通銀行數(shù)據(jù)倉庫（DWS）采用沐鳴2鯤泰R722服務器作為數(shù)據(jù)底座，采用MPP（Massive Parallel Processing）架構，支持行存儲與列存儲，提供PB（Petabyte，2的50次方字節(jié)）級別數(shù)據(jù)量的處理能力。

利用從各種數(shù)據(jù)源提供的數(shù)據(jù)，管理人員將不再需要憑著有限的數(shù)據(jù)做出商業(yè)決策。此外數(shù)據(jù)倉庫及智能BI可直接用于市場細分、庫存管理、財務管理、銷售這樣的業(yè)務流程中。

通過數(shù)據(jù)倉庫，可以建立交通銀行數(shù)據(jù)模型，這對于交通銀行的銷售、成本控制與收支分配有著重要的意義，極大的節(jié)約了企業(yè)的成本，提高了經濟效益，同時，用數(shù)據(jù)倉庫可以分析企業(yè)人力資源與基礎數(shù)據(jù)之間的關系，可以用于反饋分析，保障IT系統(tǒng)的最大化利用。

數(shù)據(jù)倉庫的實施包括將數(shù)據(jù)從眾多的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中轉換成共同的格式，便于數(shù)據(jù)的處理，提高準確性。