在互聯網金融的崛起和消費者對金融服務的需求日益個性化和多元化的背景下，銀行必須不斷創新服務方式以滿足市場需求。大數據技術作為新一代信息技術的核心組成部分，正在逐漸滲透到銀行的各項業務之中，成為推動銀行轉型升級的關鍵力量。

一、銀行業大數據系統應用現狀

大數據通常是指那些在體量、速度、多樣性、真實性上超出傳統技術處理能力的數據集。銀行每天都會產生和收集大量的數據，包括客戶的交易數據、行為分析、市場數據等。這些數據需要通過先進的技術系統處理，從中提取出有價值的信息。

（一）銀行業引入大數據系統的背景與動因

面對日益激烈的市場競爭和客戶需求的變化，銀行需要更加精準地理解市場、客戶和業務。大數據系統的引入，能夠幫助銀行從海量數據中提取有價值的信息，優化決策過程，提升服務質量和效率。

（二）大數據技術的演進及應用現狀

大數據平臺是在傳統數據庫的基礎上演進而來的，是指新一代的分布式數據庫。隨著互聯網時代的到來，數據庫軟件加硬件的升級趕不上業務的需求，于是以Hadoop為核心的分布式“大數據平臺”和以Greenplum為代表的MPP架構數據庫先后崛起并走向成熟。Hadoop以其擴展性強、成本低、開源生態等優勢迅速搶占數據庫的市場，同時也出現了兼容性差、查詢性能不足、架構復雜的問題。MPP架構數據庫隨后登上舞臺，既繼承了傳統數據庫的ACID特性和Hadoop的分布式特性，避免了Hadoop的復雜性，被市場廣泛看好。目前國內各大商業銀行均采用“MPP+Hadoop”混搭架構構建自主可控的大數據平臺。

二、銀行應用大數據系統面對的挑戰

（一）數據加載和處理效率低

銀行業務數據種類繁多，且數據量大，Greenplum等系統在批量數據加載和復雜查詢時易出現性能瓶頸。當大量數據需要分布式存儲到各節點時，網絡帶寬、磁盤I/O等問題可能導致加載速度較慢，延遲分析，影響風控和實時營銷等對時效性要求高的業務。分布式架構雖提升了處理能力，但同時也引入了數據同步和資源調度的額外負擔，進一步降低了數據處理效率。

（二）實時處理能力不足

銀行的風控等業務需要迅速處理大量數據并快速響應，但Greenplum等傳統數據倉庫系統主要適用于批量分析，對高并發和實時處理支持不足。這導致銀行在異常交易檢測等需要迅速反應的場景中，難以實時識別潛在風險。并發處理能力的不足，還可能引發資源爭用，加劇系統延遲，影響業務穩定性。

（三）數據分布不均與存儲管理問題

基于分布式架構的大數據系統，其查詢總體響應時間取決于所有節點的完成時間。銀行業務數據結構復雜，更新頻繁，易導致“數據傾斜”問題，即某些節點的存儲和處理負載遠高于其他節點，導致查詢負載不均。頻繁的更新和刪除操作則可能導致表膨脹，產生冗余數據，進一步增加存儲空間占用。表膨脹不僅影響查詢效率，還會導致管理復雜化，增加運維成本。

（四）運維和管理復雜

Greenplum在多節點環境下的運維管理較為復雜，銀行IT團隊在日常操作中面臨較高的管理成本。集群監控、節點健康檢查、數據分區優化等運維操作較為繁瑣，特別是多用戶并發時，資源分配和任務隔離的復雜性也隨之增加，增加了運維的工作量和技術難度。此外，缺乏自動化的監控和預警機制，團隊需手動監控和優化系統性能，進一步加重了維護負擔。

三、應對思路

（一）多角度突破系統性能瓶頸，提升數據高效處理能力

明晰影響大數據系統性能的關鍵因素，多角度提升系統性能。一是大數據系統的性能很大程度上取決于基線硬件性能，I/O瓶頸、內存問題以及網絡故障會顯著降低系統性能，因此提升部署系統所在的硬件平臺的基線性能是突破瓶頸的良策。二是構建合理的大數據系統資源分配機制，錯開各部門數據資源需求高峰時斷，減輕系統工作負載，對系統資源進行最有效的規劃。

（二）構建基于實時計算框架的大數據系統，實現批處理到流處理的創新變化

引入流式處理技術，打造企業級實時數據倉庫，適應越來越高的實時性數據分析需求。傳統的批處理方式按照預定時間啟動處理進程，在低延遲、高實時性要求的風控和實時營銷場景反應遲滯，構建基于Spark Streaming、Flink等實時計算架構的流處理引擎能夠大幅提升數據倉庫的吞吐量和響應速度。

（三）完善全流程數據管理機制

一是強化數據加載至系統前的數據預處理工作，利用數據分桶、分區和分片技術將數據合理切分或合理選擇分布鍵，使數據均勻分布到大數據系統的每個節點上。二是全行數據文化普及，定期開展查詢語句性能優化技巧學習，普及數據局部性原理、合理的表連接、聚合函數操作和使用VACUMM命令去除頻繁更新導致的表膨脹等知識。三是持續監控大數據系統性能情況，定期優化和調整數據分布和存儲策略。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊