导读: 海量数据处理是金融业大数据技术领域的关键难点,对金融业海量数据进行高效的存储、计算、分析和运营,将有效帮助金融机构深度挖掘数据的潜在业务价值,实现降本增效。
现阶段金融业在海量数据处理方面呈现出“五化”的技术趋势,即云数一体化、存算分离化、湖仓一体化、计算融合化与研发运营一体化。其中一些新的关键技术已在部分金融机构进行了较深入的实践应用,取得了可观的成果。
但是,作为一项复杂的课题,海量数据处理还面临着技术、产品、应用等多方面的挑战和痛点,且这些难题当前尚未进行全面的研究和分析。因此,本报告对海量数据处理的技术、应用、建设等方面进行系统的分析,从行业发展、应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开研究,结合我国金融业多个典型案例,论证这些关键技术和实施路径的有效性和可行性,并对一些诸如人工智能、数据湖仓、数据网格等前沿数据技术应用进行初步分析,探讨金融业未来的数据技术发展趋势。
现阶段金融业在海量数据处理方面呈现出“五化”的技术趋势,即云数一体化、存算分离化、湖仓一体化、计算融合化与研发运营一体化。其中一些新的关键技术已在部分金融机构进行了较深入的实践应用,取得了可观的成果。
但是,作为一项复杂的课题,海量数据处理还面临着技术、产品、应用等多方面的挑战和痛点,且这些难题当前尚未进行全面的研究和分析。因此,本报告对海量数据处理的技术、应用、建设等方面进行系统的分析,从行业发展、应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开研究,结合我国金融业多个典型案例,论证这些关键技术和实施路径的有效性和可行性,并对一些诸如人工智能、数据湖仓、数据网格等前沿数据技术应用进行初步分析,探讨金融业未来的数据技术发展趋势。
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