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金融大数据中间件产品及服务

当前的大数据热潮席卷了各行各业,金融行业首当其冲,金融行业对数据驱动和决策有着巨大的需求,但是由于大数据技术的飞速发展使相关业务开发人员无法集中精力进行大数据业务的探索实践,而是将很多时间浪费在了大数据相关技术的学习,如何释放业务开发人员的生产力使其聚焦于大数据业务本身而不是技术细节是一个亟待解决的问题。

金融行业大数据中间件产品是公司在大数据领域倾力打造的一个一站式大数据场景开发平台,封装了当前主流的大数据技术框架的技术细节(例如Hive,Hbase,HDFS,Spark等),并且向用户提供了可视化的操作方式,便于用户快速使用大数据技术构建,运行及监控大数据场景,同时平台还对开发出的场景提供了丰富的管理功能,可以为企业提供一个直观的大数据场景视图。

大数据中间件平台的定位是大数据IT系统的中间件,其设计目标是作为大数据体系中的数据操作平台隔离应用层和大数据基础平台层, 用户只需要将注意力放在数据业务梳理和建设而不用关心底层大数据相关技术的实现, 降低了用户的学习成本, 并且大大简化了上层应用的复杂度,实现了应用和大数据后台处理逻辑的分离。

大数据中间件平台涵盖了大数据分析业务中的三大模式:批量分析、实时分析、机器学习(预测分析),并且以场景及任务组合的形式为用户提供了灵活的场景定制和扩展能力,具有很大的通用性,能够胜任诸如银行、保险、交通、政务等行业的大多数分析业务,原理流程图如下:

  • 1)产品核心功能

  • ①数据操作

    平台为用户提供可视化的数据采集,处理,存储,查询,转换。

  • ②数据源管理

    平台为用户提供可视化方式管理现有数据源,为企业提供统一的数据源视图,用户可以在数据分析中直接对管控中的数据源进行操作。支持主流的大数据数据源,包括Hive,Hbase,Spark SQL,HDFS, Kafka等,同时也可以通过JDBC支持传统关系型数据库及数据仓库系统。

  • ③元数据管理

    通过对数据源的统一管理,平台可以提取企业的元数据信息从而向用户提供直观的企业数据视图,并且能够以可视化的方式对异构数据进行数据集成,帮助企业快速整合分散的数据资源,以便进行进一步的大数据分析。

    平台同时支持逻辑元数据管理,帮助企业梳理业务数据流转逻辑,剔除重复无用的干扰数据,使大数据场景具有更高的复用性。

  • 2)大数据中间产品个性化组件

    基于公司在银行领域积累的实践经验,大数据中间件平台可以根据数据量大小或者变量多少以及使用场景推荐适合的大数据相关服务组件,帮助用户零起点搭建大数据业务场景,或者优化现有数据管理方案。同时平台对大数据服务组件提供了高层抽象,统一了大数据服务组件的调用接口,通过实现一系列接口及配置文件可以集成新的大数据基础服务组件,为企业大数据业务的定制化开发提供了技术层面的扩展能力,保证企业大数据业务的个性化及技术先进性。

  • 3)大数据中间件产品优势

  • ①易用:可视化大数据开发环境

    平台针对大数据集群中不同的服务提供了相应的可视化开发环境,例如创建Hive表,编写并且执行HQL查询语句,编写并且执行Spark shell脚本等。

  • ②高效安全:面向应用场景的快速定制开发

    利用可视化集成开发环境,开发人员不用直接面对Hadoop或Spark集群及学习相关工具集或API,而是将重点放在利用集群中的各种大数据处理能力开发大数据应用并且映射到相应的业务场景,提升大数据应用开发的效率,减少开发人员由于对大数据技术不熟悉所产生的错误,保证应用的可用性。

  • ③灵活:基于需求定制业务分类及应用场景

    平台支持对大数据场景的定制管理,可以有效的帮助企业梳理大数据业务及应用场景,并且可以将一组应用场景组合成一个新的应用场景,提高应用场景及关联应用的复用性。

  • ④资产库:统一的大数据应用仓库

    用户可以将开发并且测试后的大数据场景保存在平台提供的版本库中,便于使用,维护和管理,并且随着企业大数据业务的不断实践,该仓库会成为企业大数据业务的核心资产。

  • 解决方案

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    公司积累多年在银行领域的经验,拥有丰富的银行业解决方案。

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    公司以在移动互联网应用技术、业务流程管理技术、数据管理技术等领域的技术研发能力,基于Unix/Java/AS400/BPM/规则引擎/Hadoop/分布式架构/内存数据库系统等技术平台/架构的熟练技能,为中国保险行业客户和证券客户提供了人寿保险核心业务、财产保险核心业务、移动展业渠道、电子商务渠道、财务管理、数据管理、流程管理、风险管理、企业级基础开发架构等领域的技术开发服务,在保险核心业务领域、保险渠道业务领域、保险管理业务领域、证券流程平台等分别积累了众多的解决方案。

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