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摘要： 烟囱式的数据平台建设导致“数据孤岛”，“一湖两平台”的金融数据湖让大数据施展最大的业务价值。
大数据技术通过近几年的疾速倒退，在企业数据中心的基础设施上已不鲜见，尤其是金融行业，大数据技术利用始终走在其它行业后面，它们在以数据湖、交融数仓、湖内数仓（Data LakeHouse）等一些典型的技术场景中，逐渐将大数据生态技术利用到金融企业的危险管制、经营治理、信贷查问、信用卡征信和财务剖析等畛域。
另一方面，大数据云服务化曾经提了很多年，然而目前少数大数据平台的服务能力仍旧很弱，很多企业的大数据平台仅承当跑批业务，除了 IT 岗位的用户之外，其它的业务岗位基本感触不到大数据的存在，更谈不上通过从大数据技术设施失去业务的收益。
其本质起因是大数据根底平台软件并不具备云服务化的根底能力。
大数据云化，晋升数据投资回报率
大数据的各个组件成为一种服务化的状态，次要是将一个大数据中心的服务能力进行虚拟化，多个用户群体可共用服务能力，单个用户群体有相似独占的应用体验，而且随着用户群体规模和类别的减少，资源能够轻量化弹性伸缩，主动发放与回收，底层基础架构的耦合比拟轻，甚至解耦。
在这种架构下，用户的需要，能够更快地被响应和实现。
因为云原生技术能够无效地缩短利用交付的周期，让需要更快落地，最终为用户服务，动静实现价值。
所以，一个本地建设的大数据中心往往须要大量的资金、人力的投入，为单个用户群体建设专用核心是不事实的，因而大数据服务的云化在这些场景很有价值，也可能是必须的抉择。
在以后的云计算产业商业模式下，将来金融企业的大数据基础设施向私有云或者混合云部署模式转变成为必然，随之而来的是用户对云服务提供商的合规和信息安全的要求会进一步提高。
当大数据被赋予云原生的含意后，大数据的真正业务价值才会逐渐绽开，大数据固定资产投资能力真正变现，从而让更多的畛域从大数据中获益，全面晋升大数据的投资回报率。
某行大数据服务云 BDSP 案例
烟囱式的数据平台，导致“数据孤岛”
全行各业务线数据量一直减少，业务侧对数据需要十分迫切，旧有的模式是业务提需要给开发核心，开发核心安顿开发资源管道，大量的需要积压，甚至因为开发周期太长导致需要曾经没有了实际意义。
另外行内烟囱式的数据平台建设导致“数据孤岛”，给开发人员带来大量的数据拉取和整合的工作量。消耗了大量的人力物力以及工夫，还导致了业务侧的投诉和埋怨，工作效率重大滞后。从投资老本来看，业务倒逼 IT 的烟囱式的数据平台的投资建设，消耗了宏大资金和人力投入，协同效力的晋升问题凸显。
数据依照业务纳入“一湖两库”
通过引入华为云 EI 智能数据湖 FusionInsight 提供的 MRS+DWS 大数据云服务化产品，将行内的根底数据需要依照业务划分为数据湖、数据仓库和团体信息库，即“一湖两库”为外围，通过不同的数据处理伎俩将数据长久化；通过华为 MRS 和 DWS 产品提供的组件将支流的数据处理引擎集成在大数据服务云平台中；再将这些数据服务以租户渠道形式作为接口凋谢，例如“数据集市”、“损益预查问”，最初用户通过自助或者固定的应用服务渠道来取得大数据服务，如“分析师工作台”。
平台全副尝试采纳全国产化技术，基于 ARM 技术服务器和华为 MRS 产品构建了 1000+ 节点的大数据云化服务集群。
在行内的大数据服务云场景中，真正提供服务外围的是一个全行共用的大数据根底平台（MRS+DWS），应用服务的是多个不同的用户群体，各用户群体以租户模式相互隔离（租户渠道层），单个租户在限定的范畴内应用大数据的服务。
如上图，大数据服务云平台提供用户自服务的渠道，例如危险计量或者分析师工作台。用户自行治理租户资源池内可用的资源、数据等内容。在应用过程中平台提供用户的验证、拜访的管控、审计，对资源应用的计费等衍生问题的解决。
最初
将大数据根底平台在云化基础设施上的部署，使得大数据系统升高了建设、部署、运维等环节的投入，体现在在多个租户间平摊大数据中心的建设、运维老本，进步大数据中心的应用效率。
而且基于存算拆散的架构部署，无效的节约了存储老本，真正做到资源的“按需分配”。
对于单租户，省去了保护大数据系统带来的宏大资金和人力投入，使得大数据系统升高了建设、部署、运维等环节的应用门槛，助力普通员工轻松应用大数据利用。
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