大數據到底有多熱?從春運大數據、春晚大數據到“兩會”上對大數據國家戰(zhàn)略的熱烈討論，就這樣，大數據從一個技術市場的熱詞，恍然間“似如一夜春風來，飛入尋常百姓家”。

技術市場中，關于大數據究竟是“新瓶裝舊酒”還是“顛覆式創(chuàng)新引擎”的討論從未停歇。實際上，當蘊含在數據生命周期中的信息價值得以充分釋放時，沒有人會關心其背后的技術究竟是“大數據”抑或是其他�，F實生活中人們所經歷的是各種看得見或看不見的“大數據果實”，例如購物網站上的各種關聯(lián)推薦、商場中的貨品陳列、基于數據的個性化服務衍生品等，甚至包括“哪里的啤酒與炸雞最好?”這樣的潮流趨勢。

互聯(lián)網金融的實質—大數據

2014年春節(jié)，“微信紅包”與支付寶“讓紅包飛”一時瑜亮，其風頭一定讓人們淡忘了當年瘋狂濫炸的“收禮只收腦白金”，成功占領各種信息渠道的頭條位置。與再一次被推到輿論風口浪尖的“互聯(lián)網金融”一道，傳統(tǒng)金融業(yè)的服務創(chuàng)新再次成為所有人熱議的焦點。畢竟，以微信紅包為例，它交出了這樣的答卷：從除夕至大年初一16時，參與搶紅包用戶過500萬，總計搶紅包7500萬次以上;總領取數超2000萬個，平均每分鐘領取達9.4萬個……

交易數據、信用數據、社交數據、移動數據等，蘊藏在這些數據資產背后的，是想象無邊界的、巨大的“信息寶藏”。誰能夠更好地掌握、分析這些數據，誰就能更好地挖掘數據背后的商業(yè)價值，實現點數成“金”。在這方面，互聯(lián)網公司是“探路者”也是“先行者”，傳統(tǒng)行業(yè)的產品、服務創(chuàng)新將緊隨其后，說到底，大數據是背后的推手。

作為我國最早完成信息化建設的行業(yè)，金融業(yè)多年來積累了相當龐大的數據。近年來，金融行業(yè)自身客戶數據、交易數據、風險管理數據以及來自于網絡的數據呈爆發(fā)式增長，大數據應用前景十分廣闊。

然而，如何借鑒互聯(lián)網金融的成功之處，利用大數據技術創(chuàng)新金融業(yè)務和模式，是眾多金融機構一直在思考的問題。傳統(tǒng)金融行業(yè)業(yè)務鏈長、業(yè)務環(huán)節(jié)多，帶來了數據量大、分散、異構的現狀。一方面，通過采用虛擬化、分布式計算、存儲技術，跨越組織架構、業(yè)務體系局限，用大數據實現業(yè)務轉型和服務創(chuàng)新已勢在必行;另一方面，大數據技術市場上存在眾多技術流派，帶來硬件、軟件等各方面的技術兼容性問題，導致在大數據的部署、業(yè)務開發(fā)和運維等環(huán)節(jié)，用戶面臨建設周期長、自行調試、二次開發(fā)難度高等問題。

銀行大數據內力不足

鄔賀銓院士表示：“實際上所有銀行本身都是大數據的企業(yè)。”據統(tǒng)計數據表明，銀行的平均數據存儲量是各行業(yè)中最高的，國內銀行結構化數據平均年增長量約100TB，接近國外的二十分之一，非結構化數據約1PB。其中，工行的企業(yè)級數據倉庫存儲量超過350TB，積累的數據超4.5PB;中行、建行、銀聯(lián)、交行、華夏、郵政等等也有很大的數據量。

銀行可以利用這些海量數據來做些什么呢?麥肯錫公司認為，基于大數據，銀行可以把貸款客戶份額增加一倍，貸款損失減少四分之一。目前，大數據在銀行業(yè)的風險管理方面有很廣泛的應用，如交行太平洋信用卡中心采用了自動信貸審批決策引擎，優(yōu)質賬戶平均余額和利息收入增加20%和10%，審批效率提高30%;工行在采用大數據進行風險管理后，全行日均手工監(jiān)督工作量由859.8萬筆降低到5.4萬筆，全行釋放了5900余名業(yè)務監(jiān)督人員。

大數據也能有效降低銀行的客戶流失率。招行通過數據分析識別出招行信用卡高價值客戶經常出現在星巴克、DQ、麥當勞等場所后，通過“多倍積分累計”、“積分店面兌換”等活動吸引優(yōu)質客戶;通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前 20%的客戶發(fā)售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15 %和 7%。

不過，銀行業(yè)的大數據收集與分析能力仍需加強，特別是在語音分析、視頻分析、流分析以及位置分析等方面，銀行與其他行業(yè)的平均水平還存在著較大差距。

從傳統(tǒng)結構化數據的分析應用，到行業(yè)內部整合的多結構類型大數據處理，再到未來的跨部門、跨行業(yè)的數據整合分析，“我們正處于行業(yè)內異構數據共享和價值釋放的階段，并在未來相當長的時間都會處在這個階段。”浪潮集團高級副總裁王恩東指出，“這個階段，會有大量的新技術和新產品涌現，無論是硬件還是軟件。對于產業(yè)鏈上下游的系統(tǒng)廠商、行業(yè)ISV來說，這都是難得的‘歷史新機遇’。”

當通用技術不足以支撐行業(yè)業(yè)務流程再造和價值釋放時，結合行業(yè)需求特點，進行技術和產品的整合和優(yōu)化不啻為一種比較現實可行的做法。日前，浪潮集團與國內領先的金融信息化解決方案供應商南天信息聯(lián)合推出浪潮云海金融大數據一體機，這是國內市場第一款面向金融行業(yè)大數據應用的一體化產品。據了解，目前該系統(tǒng)已經在某國有商業(yè)銀行完成歷史查詢業(yè)務的實測，測試結果表現優(yōu)異。

大數據行業(yè)應用接“地氣”

針對大數據市場的定位和分析，浪潮的策略可謂“兩手抓，兩手都要硬”。一方面，浪潮在基礎軟硬件平臺上持續(xù)加大研發(fā)投入，并將一些關鍵技術移植到一體機產品上。另一方面，不斷建立和深化與國內大型ISV的合作，完善產業(yè)布局，已經成為浪潮大數據戰(zhàn)略的重要策略。開放、靈活的基礎平臺與行業(yè)應用相結合，形成一體化方案，能夠有效幫助用戶跨過大數據應用的“門檻”，進而創(chuàng)造新的業(yè)務價值。

據了解，基于分布式開放架構的浪潮云谷系統(tǒng)軟件，云海金融大數據一體機采用了Share Nothing架構設計，具有彈性擴展、即付即用、性能強勁、安全可靠四大特點，其應用了FPGA加速技術、SSD加速緩存技術等多項優(yōu)化技術實現了整體性能的大幅提升，數據導入速度可達到每秒百萬條，隨機查詢速度更是高達每秒百億條，比業(yè)界平均性能水平提升了20%。而Share Nothing架構設計，則讓系統(tǒng)能夠靈活擴展到4000節(jié)點，達到了頂級互聯(lián)網企業(yè)的大數據技術實現能力。

同時，云海金融大數據一體機應用了諸多基于浪潮天梭K1的主機安全技術，擁有自主研發(fā)的50多項發(fā)明專利和2項軟件著作權，RAS特性超過20項，而模塊化的安全體系設計和操作系統(tǒng)安全增強系統(tǒng)，則確保產品符合國家信息安全等級保護第三級認證標準。

大數據一體機、一體機系統(tǒng)軟件、大數據行業(yè)定制機，作為最早推出大數據平臺化解決方案的國產廠商，浪潮的大數據策略脈絡清晰，產品足夠“接地氣”。當基礎平臺與行業(yè)應用充分嫁接時，數據流轉和價值變現將從真正意義上脫離“紙上談兵”的階段，大數據應用走向行業(yè)縱深，“以數據為中心，推動行業(yè)應用從數據向服務轉型”的夢想將照進現實。