應用背景
客戶個性化服務：隨着金融對外開放提速，資管競爭加劇，資管機構以數字化轉型爲核心，重塑核心競爭力，對客戶個性化服務、用戶體驗越來越關注。
資管行業監管趨嚴：資管新規、監管報送一系列舉措及監管科技應用實踐的提出，表示資管行業未來監管會日趨嚴格，這倒逼資管機構提升自己的監管科技水平。
金融科技變革：大數據、人工智能技術等金融科技高歌猛進，正在推動資管行業營銷、投資、風控、運營業務傳統模式，高效便捷成爲王道。
在此背景下，資管行業發展迎來了新的格局，即以數字化轉型爲核心，重塑核心競爭力。這就對數據服務提出了新需求，資管數據從後臺走到中臺，要求數據歸一，服務歸一。
產品全景
數據中臺可實現各類源系統的數據歸一，按統一標準形成企業數據資產層，進而爲各類業務應用提供高效的數據服務。這些數據服務與企業業務有較強的關聯性，是企業獨有的且能複用的，它是企業業務和數據的沉澱，可以降低重複建設、減少煙囪式協作的成本，同時也是未來企業差異化競爭優勢所在。
BOBTY综合資管數據中臺創新性提出資管行業的標準數據模型，完成數據標準化、數據存儲，形成大數據資產層，爲客戶實現應需而變的高效數據支撐和服務。
• 覆蓋10個業務主題域 • 提供1000+指標 • 支持100+對外服務接口 • 對接10+業務系統 • 服務3大業務場景：投研、營銷、運營
BOBTY综合軟件資管數據中臺架構圖
主要模塊
大數據中心
- 大數據中心基於CDH大數據平臺構建，按照資管基礎數據模型標準存儲來自各業務系統的業務數據，其數據爲標準化的數據存儲。
- 大數據平臺基礎數據區域對外不可見，其數據來源於源系統，並在大數據平臺形成“數據湖”，而各業務系統來源數據再按資管數據標準模型清洗、整合落地“數據整合層”後，再分批次對外發布數據到“發佈數據”區和“數據探索”區。
指標集市
- 指標集市基於Oracle(或MPP架構關係型數據庫)構建，分爲基礎指標和派生指標兩層，指標集市數據對外提供企業基礎業務指標和業務專題指標數據支撐，可支持的前臺應用形式包括固定報表、管理駕駛艙、Excel插件、指標API等。
- 指標集市採用“維度模型+寬表模型”最佳的數據模型，維度模型的核心是維度+度量，主要用於滿足多維分析需要，而寬表模型是預先進行了表拼接並做了粒度彙總的模型表，用於滿足特定專題應用，比如：監管報送。
- 企業指標集市遵循一致性維度和一致性度量原則，按照業務分析場景或部門構建，並在數據中臺進行對外數據服務發佈。
內存數據庫
- 引入Ignite內存數據，存放企業指標應用需求中對訪問時延要求較高的部分，實現數據指標的高性能訪問。
- 內存數據庫中的指標數據主要來源於指標集市指標區，從集市數據庫通過數據同步程序推送到Ignite內存數據庫 。
- 對於大數據平臺“發佈數據”區由於包含了企業全局公共基礎數據，因此按照業務時效考慮是否同步到內存數據庫，同步技術方案與關係型數據庫同步方案一致。
指標管理平臺
- 指標管理平臺基於SpringCloud微服務框架實現，它具有指標標準口徑定義、指標目錄管理、指標API服務發佈、指標數據訂閱服務、數據服務監控等功能。
應用價值
技術層面
通過強化數據資產管理，形成標準的、可配置的數據服務開發模式，實現數據服務化，提供統一的Data API。其技術價值體現在：數據服務化
所有數據均可按指標定義，所有指標均可快速服務化。
服務標準化
數據服務可按數據質量等級、技術訪問路徑進行標準化交付。
服務可配置化
數據服務通過配置即可實現，無需定製開發。
分佈式服務化
數據服務支持應用訪問、內存數據庫、數據分佈三個層面的分佈式部署，支持雲端部署。
業務層面
實現業務指標沉澱，數據服務抽象， 集合指標庫和數據服務集，爲企業業務系統賦能，具體體現在：服務交付快捷化
數據服務可快速迭代交付。
服務集中管控
數據服務可以實現集中管控。
服務共享化
基礎技術工具、業務指標體系可以實現服務共享。
