大資料應用需接行業地氣 金融一體機破題

大資料到底有多熱？ 從春運大資料、春晚大資料到「兩會」上對大資料國家戰略的熱烈討論，就這樣，大資料從一個技術市場的熱詞，恍然間「似如一夜春風來，飛入尋常百姓家」。

技術市場中，關於大資料究竟是「新瓶裝舊酒」還是「顛覆式創新引擎」的討論從未停歇。 實際上，當蘊含在資料生命週期中的資訊價值得以充分釋放時，沒有人會關心其背後的技術究竟是「大資料」抑或是其他。 現實生活中人們所經歷的是各種看得見或看不見的「大資料果實」，例如購物網站上的各種關聯推薦、商場中的貨品陳列、基於資料的個人化服務衍生品等，甚至包括「哪裡的啤酒與炸雞最好？ 」這樣的潮流趨勢。

互聯網金融的實質—大資料

2014年春節，「微信紅包」與支付寶「讓紅包飛」一時瑜亮，其風頭一定讓人們淡忘了當年瘋狂濫炸的「收禮只收腦白金」，成功佔領各種資訊管道的頭條位置。 與再一次被推到輿論風口浪尖的「互聯網金融」一道，傳統金融業的服務創新再次成為所有人熱議的焦點。 畢竟，以微信紅包為例，它交出了這樣的答卷：從除夕至大年初一16時，參與搶紅包使用者過500萬，總計搶紅包7500萬次以上;總領取數超2000萬個，平均每分鐘領取達9.4萬個......

交易資料、信用資料、社交資料、移動資料等，蘊藏在這些資料資產背後的，是想像無邊界的、巨大的「資訊寶藏」。 誰能夠更好地掌握、分析這些資料，誰就能更好地挖掘資料背後的商業價值，實現點數成「金」。 在這方面，互聯網公司是「探路者」也是「先行者」，傳統行業的產品、服務創新將緊隨其後，說到底，大資料是背後的推手。

作為我國最早完成資訊化建設的行業，金融業多年來積累了相當龐大的資料。 近年來，金融行業自身客戶資料、交易資料、風險管理資料以及來自于網路的資料呈爆發式增長，大資料應用前景十分廣闊。

然而，如何借鑒互聯網金融的成功之處，利用大資料技術創新金融業務和模式，是眾多金融機構一直在思考的問題。 傳統金融行業業務鏈長、業務環節多，帶來了資料量大、分散、異構的現狀。 一方面，通過採用虛擬化、分散式運算、存儲技術，跨越組織架構、業務體系局限，用大資料實現業務轉型和服務創新已勢在必行;另一方面，大資料技術市場上存在眾多技術流派，帶來硬體、軟體等各方面的技術相容性問題，導致在大資料的部署、 業務開發和運維等環節，使用者面臨建設週期長、自行調試、二次開發難度高等問題。

銀行大資料內力不足

鄔賀銓院士表示：「實際上所有銀行本身都是大資料的企業。 」據統計資料表明，銀行的平均資料存儲量是各行業中最高的，國內銀行結構化資料平均年增長量約100TB，接近國外的二十分之一，非結構化資料約1PB。 其中，工行的企業級資料倉儲存儲量超過350TB，積累的資料超4.5PB;中行、建行、銀聯、交行、華夏、郵政等等也有很大的資料量。

銀行可以利用這些海量資料來做些什麼呢？ 麥肯錫公司認為，基於大資料，銀行可以把貸款客戶份額增加一倍，貸款損失減少四分之一。 目前，大資料在銀行業的風險管理方面有很廣泛的應用，如交行太平洋信用卡中心採用了自動信貸審批決策引擎，優質帳戶平均餘額和利息收入增加20%和10%，審批效率提高30%;工行在採用大資料進行風險管理後， 全行日均手工監督工作量由859.8萬筆降低到5.4萬筆，全行釋放了5900余名業務監督人員。

大資料也能有效降低銀行的客戶流失率。 招行通過資料分析識別出招行信用卡高價值客戶經常出現在星巴克、DQ、麥當勞等場所後，通過「多倍積分累計」、「積分店面兌換」等活動吸引優質客戶;通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前 20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留， 使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15 %和 7%。

不過，銀行業的大資料收集與分析能力仍需加強，特別是在語音分析、視頻分析、流分析以及位置分析等方面，銀行與其他行業的平均水準還存在著較大差距。

從傳統結構化資料的分析應用，到行業內部整合的多結構類型大資料處理，再到未來的跨部門、跨行業的資料整合分析，「我們正處於行業內異構資料共用和價值釋放的階段，並在未來相當長的時間都會處在這個階段。 」浪潮集團高級副總裁王恩東指出，「這個階段，會有大量的新技術和新產品湧現，無論是硬體還是軟體。 對於產業鏈上下游的系統廠商、行業ISV來說，這都是難得的‘歷史新機遇’。 」

當通用技術不足以支撐行業業務流程再造和價值釋放時，結合行業需求特點，進行技術和產品的整合和優化不啻為一種比較現實可行的做法。 日前，浪潮集團與國內領先的金融資訊化解決方案供應商南天資訊聯合推出浪潮雲海金融大資料一體機，這是國內市場第一款面向金融行業大資料應用的一體化產品。 據瞭解，目前該系統已經在某國有商業銀行完成歷史查詢業務的實測，測試結果表現優異。

大資料行業應用接「地氣」

針對大資料超市的定位和分析，浪潮的策略可謂「兩手抓，兩手都要硬」。 一方面，浪潮在基礎軟硬體平臺上持續加大研發投入，並將一些關鍵技術移植到一體機產品上。 另一方面，不斷建立和深化與國內大型ISV的合作，完善產業佈局，已經成為浪潮大資料戰略的重要策略。 開放、靈活的基礎平臺與行業應用相結合，形成一體化方案，能夠有效説明使用者跨過大資料應用的「門檻」，進而創造新的業務價值。

據瞭解，基於分散式開放架構的浪潮雲谷系統軟體，雲海金融大資料一體機採用了Share Nothing架構設計，具有彈性擴展、即付即用、性能強勁、安全可靠四大特點，其應用了FPGA加速技術、 SSD加速緩存技術等多項優化技術實現了整體性能的大幅提升，資料導入速度可達到每秒百萬條，隨機查詢速度更是高達每秒百億條，比業界平均性能水準提升了20%。 而Share Nothing架構設計，則讓系統能夠靈活擴展到4000節點，達到了頂級互聯網企業的大資料技術實現能力。

同時，雲海金融大資料一體機應用了諸多基於浪潮天梭K1的主機安全技術，擁有自主研發的50多項發明專利和2項軟體著作權，RAS特性超過20項，而模組化的安全體系設計和作業系統安全增強系統， 則確保產品符合國家資訊安全等級保護第三級認證標準。

大資料一體機、一體機系統軟體、大資料行業定制機，作為最早推出大資料平臺化解決方案的國產廠商，浪潮的大資料策略脈絡清晰，產品足夠「接地氣」。 當基礎平臺與行業應用充分嫁接時，資料流程轉和價值變現將從真正意義上脫離「紙上談兵」的階段，大資料應用走向行業縱深，「以資料為中心，推動行業應用從資料向服務轉型」的夢想將照進現實。