传统的低成本存款来源和广大客户优势正在受到挤压的侵蚀，利用科技重塑金 融服务模式是当务之急。为满足业务发展需要，国内某资金清算中心需要提升数据仓库的 应用价值，整合信息孤岛，通过大数据挖据及时掌握客户需求和流动情况，提高营销水平。
关注问题
客户维护混合数据中心环境的代价非常高昂，IT预算的很大一部分用于确保所有这 些不同组件之间良好协作，更重要的是要确保每个组件在其生命周期内都能正常工作。维护不同的服务器和存储孤岛还会导致效率显著降低。通常会为每个系统过量供应一些多余 的处理和存储容量，这会导致整个数据中心存在大量未能充分利用的资源。为提供期望的 性能、可用性和安全性而对每个系统进行单独管理，不但效率低下，而且成本高昂。
建设要求
为了解决问题，客户采购新数据库产品需要满足以下要求：
/能够处理多种数据并与各类上层应用整合
/能够进行多维数据处理，支持常用的星型、雪花型模型
/支持标准化查询接口
/具有一定的扩展能力和潜力
/技术符合目前数仓大数据发展需要，具有一定先进性
数据仓库技术指标要求如下：
/支持海量数据；
/支持在线的横向扩展、支持超大规模的集群
/每天3小时内完成复杂作业处理；
/具备高数据压缩、并行加载等特性；
/ 7x24小时不间断服务，具备备份和容灾能力，无故障数据丢失；
/ 支持 x86、Linux;
/标准统一，满足SQL92及JDBC、ODBC接口；
解决方案
客户在北京市基于南大通用的GBase 8a MPP Cluster数据库软件搭建了数据仓库
系统，其上运行了数据统计和风控等数据类应用，该项目共搭建了近10个节点的集群。系
统架构如下：
主要技术说明如下：
＞数据挖掘集市
数据挖掘集市包含总计近10个节点的集群，包括对贴源层资金、交易、台账等各个系 统的数据挖掘、查询、分析，源系统通过ETL将数据汇集至挖掘集市进行分析挖掘，提取 重点信息内容。
＞共性加工层
针对集市共性指标维度等进行整理和整合，对数据进行标准化处理，统一口径、统一 维度、统一指标，为后续数据整合提供标准基础。
＞基础整合层
对所有分析类指标维度进行基础整合，对目标结果进行计算与整合，完成复杂计算， 对结果数据进行存储，完成星型模型的构建和处理。
＞数据查询支持
以大规模并行查询和列存储的优势对数据进行展示，负责复杂关联查询、统计类查询 需求，保证系统查询响应时间和结果正确性。
应用效果
实施情况
本项目共完成规模化集群安装部署，汇聚了大规模业务数据，支持客户审计、风控、数据统计等各类业务的数据支持和分析查询支持。
效果及价值
主要效果及价值体现有：
/满足了业务支撑，包括：审计、统计、风控等业务的需求，提升客户营销水平；
系统支持包括线性回归、聚类等高级分析算法，提升客户数据分析技术水平。
/响应速度明显加快，复杂查询秒级响应。每天批处理时间大大缩减，原有系统系
统批处理分析需要T+1才能完成，应用GBase 8a MPP后复杂业务最长处理时间不 超过3小时，时效性分析可以实时完成；
/支持基于X86的横向扩展,极大节省了原有单机数据库扩容依靠纵向扩展的模式。
通过横向扩展，将系统总建设成本降低50%；
/实现全行资金清算基础软件IT架构统一，节省30%原技术组件的协调同成本，
使系统更加稳定可靠；
/由于整合分散系统，打通全行数据孤岛，将原有碎片化资源得到充分利用，统一 分析、统一处理，提升客户数据价值，大大节省计算和存储成本。
