2024年工商银行大数据技术及应用白皮书

第一章 概述

• 大数据技术发展历程：经历了传统数仓（2002-2012）、离线大数据架构（2012-2016）、Lambda/Kappa架构（2016-2021）、云原生实时架构（2021-2025）以及未来的用数智能阶段。
• 大数据产业发展现状：产业内部细化形成数据存储与计算、数据管理、数据应用、数据安全四大核心领域，每个领域都有其关注点和代表性技术，如存算分离架构、湖仓一体、数据研发运营一体化、智能增强分析、内生安全技术等。
• 大数据产业演进趋势：包括大数据云原生化、数字技术外贸化、数据要素资产化、人机直接交互分析、行业场景融合化、运维治理智能化等六个方面。

第二章 工商银行大数据发展现状

• 大数据平台产品视图：分为用数领域和通用领域，用数领域包括大数据工作站、即时BI平台、垂直领域、批量计算、流计算、联机分析、对象存储等；通用领域包括数据交换、数据安全等。
• 大数据平台总体架构：分为大数据服务、大数据底座、大数据运营工作站三大块。大数据服务包括离线数仓、实时数仓、流式计算、联机分析、数据分析（自助式BI、智能BI、大数据开发工作站）等；大数据底座包括引擎层和资源层；大数据运营工作站实现了资源申请的线上化流转，完成全链路数据采集及展示，并提供平台内部的设备、集群、服务、资源的可视化维护操作界面。
• 基于大数据平台打造企业级数据中台：数据中台“承技术启业务”，通过数据资产运营管控体系和用数赋智工具，将数据抽象成服务，推动业务数据化向数据业务化进阶发展，提升企业数据价值变现的能力（D2V）。

第三章 工商银行大数据应用案例

• 基于流批一体的个人储蓄存款准实时计算方案：通过“结算即动账”思路，实时获取结算交易日志数据，并结合批处理的日终储蓄存款时点余额，推出个人储蓄存款准实时计算模型，将存款变化数据的更新时效提升至分钟级，提升银行个人储蓄存款指标监测能力。
• 基于实时数仓的报送解决方案：通过引入业界新技术，提供实时采集、实时计算、实时分析三大服务，打造分钟级数据入湖能力，提升数据加工时效，拓展了各类复杂实时分析场景的支撑能力。
• 内外部数据融合的风控业务模式：借助企业级数据中台，融合内外部数据，构建风险预警模型，提供预警结果提示、风险视图查询等多种用户服务，形成内外部数据融合的风控业务模式，驱动业务风险防控。
• 数据驱动的码上赢新型营销模式：获取码上赢微信渠道上的海量客户从扫码到办理业务的行为数据，利用数据中台统一的数据服务能力提供客户转化情况给客户经理，帮助客户经理实时掌握营销转化率，定位需要协助办理业务的客户，并为后续描绘客户群体画像，制定营销策略提供数据支持。
• 面向营销经理/运营经理的地理空间信息助手：基于工行大零售领域海量数据，融合百度空间数据、工商企业信息等外部数据，构建全方⽅的大零售空间数据服务体系，面向客户营销经理、客户运营经理，提供以点识客、以点知客、以点圈客、以点触客等服务，支撑商⾏/代发单位/代发个人等GBC联动营销与运营、网点经营决策等专业场景拓展。

第四章 总结与展望

• 大数据平台演进趋势：存算一体逐步向存算分离演进；离线数仓逐步向实时数仓演进；云数智常态融合。