IDC發(fā)布的《銀行數(shù)字科技五大趨勢》報告顯示，截至2023年6月底，中國手機銀行APP月活用戶數(shù)達5.1億。如今，人們通過手機銀行可以隨時隨地進行金融操作，無需前往銀行網(wǎng)點，極大地提高了金融服務(wù)的便捷性和效率。
從日常消費支付到資金管理、投資理財?shù)龋絹碓蕉嗳碎_始高頻、深入使用銀行業(yè)務(wù)，這也對銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)造成極大挑戰(zhàn)。一方面，銀行業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)體量大、來源多，不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式不同，導致數(shù)據(jù)管理成本高；另一方面，業(yè)務(wù)發(fā)展帶來日志數(shù)據(jù)體量激增，對銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)高并發(fā)、高吞吐的要求也進一步提升。
某銀行底層的數(shù)據(jù)系統(tǒng)涉及儲蓄、信用卡、貸款等多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，每日產(chǎn)生大量客戶交易日志，包括文本格式、數(shù)據(jù)庫等多種格式。為了更好為客戶提供定制化服務(wù)，銀行內(nèi)部需要根據(jù)日志進行多維數(shù)據(jù)分析，了解客戶行為模式和特征，但現(xiàn)有系統(tǒng)從性能、易用性等方面無法支持這種復(fù)雜、靈活的分析場景。
作為火山引擎推出的一款云原生數(shù)據(jù)倉庫，ByteHouse因其在大規(guī)模數(shù)據(jù)下強大的復(fù)雜查詢能力進入該銀行的視野。
據(jù)介紹，ByteHouse支撐海量的實時數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)離線分析，同時具備極強的彈性擴縮容能力、極致分析性能和豐富的企業(yè)級能力，對內(nèi)已經(jīng)服務(wù)于字節(jié)跳動內(nèi)部大量數(shù)據(jù)分析場景，對外也已在多個金融場景落地。
ByteHouse解決方案
首先，依托于ByteHouse存儲引擎的能力，該銀行能將所有日志數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總存放，避免日志數(shù)據(jù)孤島，降低維護成本，提升運營效率。其次，針對高吞吐的要求，ByteHouse支持單點高吞吐量寫入，其分布式架構(gòu)特性進一步讓寫入能力線性提升；最后，為了解決數(shù)據(jù)格式雜亂的問題，ByteHouse 采用 Map 數(shù)據(jù)類型對接，在保障寫入及查詢性能不降低的同時，更靈活應(yīng)對日志這類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
除此之外，在性能方面，ByteHouse支持實時分析，在復(fù)雜查詢下能提供快速響應(yīng)，并具備良好的可擴展性。比如在點查場景中，該銀行系統(tǒng)存在響應(yīng)時間慢等情況，ByteHouse則通過采用短鏈路的執(zhí)行方式、建立unique table 點查索引、提升讀鏈路效率等方式進行優(yōu)化。
引入ByteHouse有效解決了實時運營數(shù)據(jù)入庫瓶頸和延遲的問題，實現(xiàn)了萬億數(shù)據(jù)規(guī)模下的真實數(shù)據(jù)分析，在該銀行的某些營銷活動場景中，實現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù) 5 秒內(nèi)推送，保障運營人員第一時間獲取信息，并調(diào)整策略。
銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，從基礎(chǔ)業(yè)務(wù)、風險評估、趨勢分析到精準營銷，對數(shù)據(jù)處理和分析的需求越來越強。未來，ByteHouse也會持續(xù)為銀行等金融領(lǐng)域提供高性能、高可用的分析服務(wù)，助推數(shù)據(jù)價值進一步釋放。
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