银行业务快速增长带来的激增数据对业务洞察能力不断提出新的要求。传统粗放式的客户营销策略已经不足以帮助银行实现更快速的业务增长。银行亟需充分整合客户数据，通过精准的营销设计降低客户流失率，提高忠诚度;以用户为中心，对用户金融行为及金融状态等数据进行更全面的数据分析;借助大数据技术对不同渠道来源的提供商、客户的交易行为进行全面分析，实现链式反应;搭建有效的数据模型，为客户提供全方位管家式的非金融服务，从大数据中掘金。

　　大数据技术的出现对金融行业来说，既是挑战，也是机遇。目前通过互联网几乎可以提供全部类型的银行信贷、证券交易、保险理财等服务，而大数据的出现进一步改变金融业的创新和服务模式。互联网利用灵活的网络平台和相关用户数据，为用户提供信贷、支付结算等金融服务，在服务对象和贷款技术等方面取得突破，并对传统金融体系形成了挑战，也促使传统金融机构越来越重视互联网和大数据的运用。

　　中信银行是中国改革开放中最早成立的新兴商业银行之一，经过20多年的发展，中信银行已成为国内资本实力最雄厚的商业银行之一，是一家快速增长并具有强大综合竞争力的全国性商业银行。

　　面对互联网金融的冲击，2013年伊始，中信银行提出“再造一个网络银行”的规划，启动互联网金融战略，以期通过建立在大数据和新技术基础上的支付方式、数据管理和财务管理的变革产生新的经营模式和盈利模式。

　　中兴通讯依托强大的研发团队、深厚的技术积累和对于新技术发展的敏锐理解，自主研发具有完全自主知识产权的云平台和大数据平台。就中信数据银行大数据项目，中兴通讯和中信银行进行了数10次的深入交流，提供了完整的解决方案，并在北京顺利完成了中信银行组织的云平台和大数据平台的PoC测试，主动加测金融业务相关的云平台功能，并在大数据性能测试中取得超出业界水平的优异成绩。

　　2014年3月26日，中兴通讯独家中标中信银行总行“数据银行”大数据平台项目。

　　金融大数据解决方案

　　大数据是一个开放的平台，当前大部分系统是基于互联网公司的开源产品而生，银行业不能完全照搬互联网原生技术模式。银行业在安全性、稳定性上有其特殊要求，对可用性、安全私密性有更高的需求，新的大数据技术平台必须与传统行业的企业级特性相融合。

　　成熟的系统架构

　　中兴通讯大数据平台产品基于成熟的自研软件基础架构，同时吸收优化Hadoop等开源先进的大数据软件框架，自主研发的集海量结构化和非结构化的数据采集、存储、管理、分析挖掘及展现等功能为一体的大数据平台，提供完善的管理、监测、运维、调度工具及Web服务接口;具有NoSQL数据平台所共有的海量存储、线性扩展、高并发读写、低成本使用等优点，同时可以便捷地与Hadoop生态系统中其他组件交互数据。中兴通讯大数据平台在银行业务系统中的位置如图1所示。

　　中兴通讯大数据平台以X86服务器为硬件基础，通过软件系统实现高性能和海量数据的存储。同时，系统还提供基于海量数据存储的数据分析、查询与计算功能。系统具有高可靠性、高可扩展性。

　　目前银行主要业务是建立在关系型数据上的，其交易类的应用都是基于OLTP的在线事务处理，大数据解决方案为基于OLAP的海量离线关联分析应用提供了有效的支撑，是在现有关系型数据库基础上的有效补充。

　　丰富的数据挖掘工具

　　银行业的主要数据源比较多，包括：关系型数据库DB2/Oracle、数据仓库GreenPlum、业务日志文件，以及第三方数据等结构化或半结构化数据。

　　平台提供ETL、数据挖掘、分析、MR作业编排等专业化处理分析工具，通过对各种数据的清洗，并存储在大数据核心引擎，为大数据上层应用提供完善的支撑。

　　与现有IT系统无缝集成

　　对上层应用，平台完全兼容标准SQL、WebService等接口，可与现有IT系统无缝集成，减少应用层的修改，降低对接IT系统的开发工作量，实现平滑过渡。

　　超大规模集群管理

　　具备集群管理工具，提供全自动系统安装程序，可自动计算参数配置;提供高效的运维管理，自动化和智能化程度高;维护设计方便，支持多版本混用和在线扩容功能，存储容量扩展配置可在分钟级时间内完成，确保系统的快速上线、运维。

　　数据应用的开发支持

　　屏蔽Hadoop底层技术，提供标准API接口，降低上层应用的开发难度。

　　数据安全隔离

　　中兴通讯大数据平台提供增强的Kerbos安全机制，能够保证只有受信的用户才能访问使用数据和服务，同时在服务端进行了有效的数据隔离， 保证不同的用户对于数据使用的权限严格受限。

　　负载均衡及数据缓存机制

　　中兴通讯大数据平台提供的REST服务，通过内置的软件负载均衡服务，能将用户请求均匀地发送到多个REST服务。负载均衡服务提供有效的数据缓存机制，对于重复内容的请求能够利用缓存内容直接返回，而不需要多次向Hadoop集群提交相同的计算请求源。

　　灵活的横向伸缩，线性扩展

　　支持在线动态、横向扩容能力，增加存储容量和计算能力的同时不中断业务运行，避免传统扩容方式带来的风险，存储容量和系统性能近似线性增长。

　　高可用性和高可靠性

　　采用分布式架构，通过对等的处理节点(计算力冗余)，对数据采用多副本存储的机制，在个别机器宕机时实现其功能由其他正常节点自动接管，不影响整个系统对外服务，具有高可用性和高可靠性。

　　客户利益

　　通过GoldenData大数据解决方案，中信银行不仅能进行银行内部数据的整合，更重要的是获得和大数据链条上其他外部数据整合的能力。采用大数据解决方案，中信银行可以对内外部海量的结构化、半结构化、非结构化数据进行快速的分析及查询，颠覆了传统解决方案只能对结构化数据进行分析的局限。

　　基于金融大数据平台可扩展的业务很多，目前，中信银行已经将一些离线应用逐步移植到大数据平台上来，如：历史交易记录快速查询、综合对账单等。随着平台的进一步完善和成熟，小额信贷、精准营销等创新应用也将依托大数据平台搭建。

　　作为新兴的信息技术，大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式，借助大数据在信息挖掘、分析和预测上的强大功能，金融大数据在加强风险管控、精细化管理、业务创新等业务转型中将起到重要作用，与大数据相关的应用及创新也正在快速逐步增加。随着大数据时代的来临，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。个人已经成为大数据链条中不可或缺的一环，而对数据的依赖将改变人类的生活方式，围绕大数据的应用将激发前所未有的金融业务创新浪潮。