由業務驅動的金融大數據

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

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

如阿里金融，通過數據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，從而能夠實現日均100萬左右的利息收入;如淘寶運費險“秘密”，根據統計，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，僅從保險產品設計的角度，這個產品并不是很成功，該產品僅能帶來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品信息，從而實現其他保險產品的精準推送，保險公司看中的正是5%利潤背后更大的數據價值，假設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，可以向其推薦關于兒童疾病險、教育險等相關產品，這比5%的利潤更有吸引力。這一思路可以繼續延伸到金融產品銷售、VIP客戶挖掘、消費貸款等領域。

不光是互聯網企業看到了大數據背后的價值，傳統銀行也在加速對大數據平臺的建設。例如工商銀行、建設銀行、招商銀行、民生銀行等都在自建電商平臺或已經完成其平臺建設，部份銀行正在跟京東、蘇寧等大型電商平臺聯手，“躺著賺錢”的傳統銀行為何要進入這個微利甚至完全是“燒錢”的領域，其背后都是希望通過掌握大數據，來提升銀行傳統業務的利潤。

在企業內部，大數據可以為企業提供更科學的決策依據;在企業外部， 大數據還是收集客戶信息，建立360°客戶視圖，讓企業實現精準化營銷的工具。從表面看，大數據帶來的是一種技術上的變革，它有效地提高了企業和社會的生產力，而在這種技術變革的背后是業務需求使然，是人們對提高效率的不斷追求在推動這種變革的發生。

縱向打穿“4V”

在大數據分析工具出現前，商業智能、數據挖掘已經進行了多年，為什么數據的價值沒有得到企業充分的重視呢?以前的數據挖掘是對抽樣數據進行分析，而且數據分析是離線的，數據的價值沒能得到全面、實時的展現。

那么構建一個可用的大數據系統，應該從何處入手呢?

華為拋出了金字塔型“4V”理論，展現了從Volume到Velocity 再到Variety，最終到Value的層次化的遞進式的創造大數據價值的方法論。

第一步，企業需要建立一個能夠高效處理海量數據的存儲架構平臺，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，這個存儲架構平臺要具備極高的處理性能，因為大數據對實時處理的要求非常高。

第三步，這個存儲架構平臺要能處理多樣化的數據，包括結構化數據和非結構化數據。

只有通過前面三步打下的基礎，企業用戶才能進入最后一步，在一個高效的專門為大數據構建和優化的平臺上進行數據分析和挖掘，并最終獲得所需的價值。

大數據價值的實現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平臺是前提，它是大數據落地的基礎。

大數據存儲平臺是大數據分析的前提

現在人們一談到大數據，首先會想到Hadoop。其實，Hadoop只是大數據基礎架構與上層應用分析之間的一個橋梁，而不是大數據的全部。在廣電等很多領域， 大數據處理并不一定要用到Hadoop。現在，使用Hadoop 更多的是一些互聯網企業。然而除了互聯網大數據以外，行業大數據同樣重要，甚至價值密度更高。因此，將Hadoop與大數據劃等號，這是一個認識上的誤區。業內一位大數據專家指出，大數據不是一個分析工具，而是新的基礎架構。

華為認為，大數據分析的一個重要前提是，必須先建立一個高效的大數據存儲平臺。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。性能是大數據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，如果氣象分析要經過24小時才能得到最后的結果，就會錯過天氣預報播出的時間，即使得到的預測結果再準確也是無用的結果。不僅是在大數據方面， 在整個IT領域，企業用戶對性能的追求都是無止境的， 只不過大數據對實時處理的要求非常高，所以高性能對于大數據來說顯得尤為重要。

其次，大數據強調的是簡化使用，提高效率。如果不具備專業技能和人員，Hadoop的實施將非常困難。簡化大數據的使用，其核心是在同一個平臺之上針對數據的全生命周期進行管理，盡量避免異構環境下的數據遷移、數據丟失帶來的風險等問題。

最后，高效的大數據存儲平臺應該采用融合的技術架構，即在同一個系統內，實現存儲、備份、歸檔和分析的所有功能，完成對數據的管理，并提供開放的分析接口，與BI軟件和應用軟件更好的連接，進一步提高查詢效率。

此外，在這樣一個一體化的結構之上，用戶還可以根據業務的情況靈活添加相關的功能模塊。而華為大數據存儲平臺就具備了上述功能。

大數據帶來的改變從基礎架構層面一直延伸至業務層面。企業的管理者應該意識到，業務的創新需要底層創新的架構來支撐。從業務的角度看，企業的核心訴求是簡化應用，實現可持續發展，提高業務的效率，而這些業務目標的實現必須建立在一個合理的、高效的架構之上，只有這樣才能更好地發揮IT的作用，獲得更大的數據價值。