案例介绍

某股份制银行随着业务和需求的不断增长，在大数据的数据治理和平台建设过程中遇到了不少困难；

业务需求迫切，但是软件交付的时间与业务的预期存在较大差异；

已有的系统架构的逻辑比较复杂，难以快速扩展满足业务高峰期的要求；

新技术的层出不穷，对团队协作和人员技能的要求越来越高；

为解决这些问题，银行分别从系统架构、交付模式等方面入手优化。

解决方案

将系统架构拆分为应用架构和数据架构：数据架构以数据为主体7*24小时进行加工、数据工厂的模式，处理完之后最终的数据结果直接通过中间层传给应用架构作输入；应用架构作微服务化和容器化的改造，提升应用服务的灵活性和交付效率；

交付模式应用持续集成和持续交付，构建包括代码管理，基线控制，自动构建审查，自动化测试还有环境部署的交付流水线。

客户价值

在风控场景下，通过大数据分析和数据关系挖掘可以找到之前无法联系上的客户，同时提高客户还款率；

系统的运维分析可通过数据分析发现风险交易、入侵检测和探测密码等异常。也可通过大数据技术查看网络包发现敏感交易、敏感数据进而发现风险。