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广发银行数据治理案例

案例介绍

广发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,广发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。

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