金融科技大数据实时与多维分析应用
2018年6月30日
大数据/数据驱动
谈恩华
量化派大数据部副总裁

俄亥俄州立大学计算机博士学位、中国科学院计算所硕士学位、中国科学技术大学少年班计算机学士学位,已获得两项数据科学领域美国专利。负责大数据存储与计算平台、用户风控数据系统、贷后管理系统等核心业务平台;曾在滴滴出行负责数据质量监控和测试;曾任Linkedin主任软件工程师,负责Zephyr App、Sales Navigator在线推荐系统、社交销售指数(SSI)的研发,在数据技术方面有多年丰富经验。

  • 分享简介

    金融科技大数据实时与多维分析应用:

    1)和互联网其他领域不同,金融科技领域需要使用大数据技术主要解决两个问题:a.用户多维度信用相关数据的在线存储和访问: 单用户可能有多达上万行数据;b.用户行为/交易数据的高可用OLTP + OLAP处理:对于实时监控+运营的强需求。

    2)问题a的常见解决办法:Hbase/MongoDB。问题b的可能解决趋势:MySQL -> NewSQL。

    3)实时数仓 vs准实时应用vs 数仓/BI报表

  • 分享提纲

    1. 金融科技:消费金融领域的成长与挑战

    2. 实时增长/运营:用户增长/运营周期:天->小时

    3. OLAP: Spark + OLAP引擎+ 报表服务

    4. 爬虫/三方数据:三方数据的重要性加强

  • 分享收益

    1.目标:分享金融科技领域面临的独特问题和解决思路

    2.成功要点:技术只是手段,项目成功最终还是看是否解决问题。

    3.启示:运营人员渴望强大的中后台。

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