由業(yè)務(wù)驅(qū)動的金融大數(shù)據(jù)

為什么在官方的健康組織還沒有發(fā)布健康趨勢之前,Google就能利用它的搜索引擎準確地預測流行病的爆發(fā)? 大數(shù)據(jù)給我們所有人上了一課，也讓我們更加堅信，數(shù)據(jù)本身是有價值的，關(guān)鍵看你如何處理、分析和使用它。

2013年，中國金融界熱議最多的或許是互聯(lián)網(wǎng)金融。確實，第三方支付、P2P、網(wǎng)貸、眾籌融資、余額寶、微信支付等發(fā)展迅速。互聯(lián)網(wǎng)金融如火如荼所依靠的不僅是簡單的“通道”,背后隱藏的是大數(shù)據(jù)時代的鮮明特征：數(shù)據(jù)的積累和挖掘分析。

如阿里金融，通過數(shù)據(jù)化的平臺開展征信操作，將商戶的信貸風險控制在較低的程度，從而能夠?qū)崿F(xiàn)日均100萬左右的利息收入;如淘寶運費險“秘密”，根據(jù)統(tǒng)計，淘寶用戶運費險索賠率在50%以上，也就是說，10個淘寶用戶購買運費險，5個以上將會退換貨，保險公司需要賠付，僅從保險產(chǎn)品設(shè)計的角度，這個產(chǎn)品并不是很成功，該產(chǎn)品僅能帶來5%的利潤，但是保險公司仍然堅持在做，并且不斷有新的保險公司向淘寶“加盟”，其秘密在于，客戶購買運費險后保險公司就可以獲得該客戶的個人基本信息，包括手機號和銀行賬戶信息等，并能夠了解該客戶購買的產(chǎn)品信息，從而實現(xiàn)其他保險產(chǎn)品的精準推送，保險公司看中的正是5%利潤背后更大的數(shù)據(jù)價值，假設(shè)該客戶購買并退貨的是嬰兒奶粉，那么保險公司就可以估計該客戶家里有小孩，可以向其推薦關(guān)于兒童疾病險、教育險等相關(guān)產(chǎn)品，這比5%的利潤更有吸引力。這一思路可以繼續(xù)延伸到金融產(chǎn)品銷售、VIP客戶挖掘、消費貸款等領(lǐng)域。

不光是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)看到了大數(shù)據(jù)背后的價值，傳統(tǒng)銀行也在加速對大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。例如工商銀行、建設(shè)銀行、招商銀行、民生銀行等都在自建電商平臺或已經(jīng)完成其平臺建設(shè)，部份銀行正在跟京東、蘇寧等大型電商平臺聯(lián)手，“躺著賺錢”的傳統(tǒng)銀行為何要進入這個微利甚至完全是“燒錢”的領(lǐng)域，其背后都是希望通過掌握大數(shù)據(jù)，來提升銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的利潤。

在企業(yè)內(nèi)部，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供更科學的決策依據(jù);在企業(yè)外部， 大數(shù)據(jù)還是收集客戶信息，建立360°客戶視圖，讓企業(yè)實現(xiàn)精準化營銷的工具。從表面看，大數(shù)據(jù)帶來的是一種技術(shù)上的變革，它有效地提高了企業(yè)和社會的生產(chǎn)力，而在這種技術(shù)變革的背后是業(yè)務(wù)需求使然，是人們對提高效率的不斷追求在推動這種變革的發(fā)生。

縱向打穿“4V”

在大數(shù)據(jù)分析工具出現(xiàn)前，商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)進行了多年，為什么數(shù)據(jù)的價值沒有得到企業(yè)充分的重視呢?以前的數(shù)據(jù)挖掘是對抽樣數(shù)據(jù)進行分析，而且數(shù)據(jù)分析是離線的，數(shù)據(jù)的價值沒能得到全面、實時的展現(xiàn)。

那么構(gòu)建一個可用的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，應(yīng)該從何處入手呢?

華為拋出了金字塔型“4V”理論，展現(xiàn)了從Volume到Velocity 再到Variety，最終到Value的層次化的遞進式的創(chuàng)造大數(shù)據(jù)價值的方法論。

第一步，企業(yè)需要建立一個能夠高效處理海量數(shù)據(jù)的存儲架構(gòu)平臺，它既能處理大量的小文件，也能處理單體較大的文件。

第二步，這個存儲架構(gòu)平臺要具備極高的處理性能，因為大數(shù)據(jù)對實時處理的要求非常高。

第三步，這個存儲架構(gòu)平臺要能處理多樣化的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

只有通過前面三步打下的基礎(chǔ)，企業(yè)用戶才能進入最后一步，在一個高效的專門為大數(shù)據(jù)構(gòu)建和優(yōu)化的平臺上進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，并最終獲得所需的價值。

大數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)過程是一個遞進的逐層深入的過程，但是建立高效的存儲架構(gòu)平臺是前提，它是大數(shù)據(jù)落地的基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)存儲平臺是大數(shù)據(jù)分析的前提

現(xiàn)在人們一談到大數(shù)據(jù)，首先會想到Hadoop。其實，Hadoop只是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)與上層應(yīng)用分析之間的一個橋梁，而不是大數(shù)據(jù)的全部。在廣電等很多領(lǐng)域， 大數(shù)據(jù)處理并不一定要用到Hadoop。現(xiàn)在，使用Hadoop 更多的是一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。然而除了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以外，行業(yè)大數(shù)據(jù)同樣重要，甚至價值密度更高。因此，將Hadoop與大數(shù)據(jù)劃等號，這是一個認識上的誤區(qū)。業(yè)內(nèi)一位大數(shù)據(jù)專家指出，大數(shù)據(jù)不是一個分析工具，而是新的基礎(chǔ)架構(gòu)。

華為認為，大數(shù)據(jù)分析的一個重要前提是，必須先建立一個高效的大數(shù)據(jù)存儲平臺。那么，高效又是如何來衡量的呢?

高效的第一個衡量指標是就是性能。性能是大數(shù)據(jù)存儲平臺的基石之一。比如，中央電視臺每晚7：30要準時播出天氣預報，如果氣象分析要經(jīng)過24小時才能得到最后的結(jié)果，就會錯過天氣預報播出的時間，即使得到的預測結(jié)果再準確也是無用的結(jié)果。不僅是在大數(shù)據(jù)方面， 在整個IT領(lǐng)域，企業(yè)用戶對性能的追求都是無止境的， 只不過大數(shù)據(jù)對實時處理的要求非常高，所以高性能對于大數(shù)據(jù)來說顯得尤為重要。

其次，大數(shù)據(jù)強調(diào)的是簡化使用，提高效率。如果不具備專業(yè)技能和人員，Hadoop的實施將非常困難。簡化大數(shù)據(jù)的使用，其核心是在同一個平臺之上針對數(shù)據(jù)的全生命周期進行管理，盡量避免異構(gòu)環(huán)境下的數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)丟失帶來的風險等問題。

最后，高效的大數(shù)據(jù)存儲平臺應(yīng)該采用融合的技術(shù)架構(gòu)，即在同一個系統(tǒng)內(nèi)，實現(xiàn)存儲、備份、歸檔和分析的所有功能，完成對數(shù)據(jù)的管理，并提供開放的分析接口，與BI軟件和應(yīng)用軟件更好的連接，進一步提高查詢效率。

此外，在這樣一個一體化的結(jié)構(gòu)之上，用戶還可以根據(jù)業(yè)務(wù)的情況靈活添加相關(guān)的功能模塊。而華為大數(shù)據(jù)存儲平臺就具備了上述功能。

大數(shù)據(jù)帶來的改變從基礎(chǔ)架構(gòu)層面一直延伸至業(yè)務(wù)層面。企業(yè)的管理者應(yīng)該意識到，業(yè)務(wù)的創(chuàng)新需要底層創(chuàng)新的架構(gòu)來支撐。從業(yè)務(wù)的角度看，企業(yè)的核心訴求是簡化應(yīng)用，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，提高業(yè)務(wù)的效率，而這些業(yè)務(wù)目標的實現(xiàn)必須建立在一個合理的、高效的架構(gòu)之上，只有這樣才能更好地發(fā)揮IT的作用，獲得更大的數(shù)據(jù)價值。