腾讯云副总裁胡利明说：Big Data product upgrade wave is coming.
"В этом году рост продуктов в области больших данных в облаке Tencent превысил 100%", - сказал вице-президент Tencent Cloud Ху Лимин в ходе прессконференции на Глобальной цифровой экосистеме Tencent в 2024 году.
Быстрый рост применения продуктов больших данных в финансовой отрасли — это действительно неожиданно. Ранее, когда речь шла о инновациях и слиянии в финансовых учреждениях, самой обсуждаемой темой был переход от реляционной базы данных, например, от Oracle и DB2, к облачной базе данных TDSQL от Tencent Cloud. Почему в настоящее время продукты больших данных так быстро набирают популярность в финансовых учреждениях?
Перевод: Перед ответом на этот вопрос, необходимо прояснить разницу в возможностях между большими данными и базами данных. Возможности по работе с большими данными более подходят для анализа огромных объемов неструктурированных данных и извлечения из них ценной информации, тогда как возможности баз данных более подходят для управления и работы со структурированными данными, поддерживая основные бизнес-приложения и потребности в управлении данными предприятия.
Эволюция продуктов больших данных может быть разделена на три этапа. Первый этап – до 2010 года, когда все использовали хранилища данных для предоставления отчетов, анализа и других данных для предприятий, помогая им в принятии управленческих решений. Второй этап пришел с 2010 по 2015 год, когда быстрое развитие мобильного интернета привело к появлению огромного объема данных, и начал появляться распределенные вычислительные фреймворки, такие как Hadoop. На третьем этапе, вместе с развитием облачных технологий, появилась концепция единой структуры хранения и обработки облака (Cloud Data Warehouse) и другие новые технологии.
In recent years, financial institutions have increasingly applied big data platforms, covering aspects such as their strategic direction in operational management, customer marketing and acquisition, full customer lifecycle operation, risk control, regulatory reporting, and backend operational models. However, the existing big data products are no longer able to fully meet the current big data analysis needs. Hu Liming stated that when the number of nodes in CDH expands to 400, its performance will encounter significant bottlenecks.
Помимо спроса, другим фактором, мотивирующим развитие, является инновационный подход. Ху Лимин отметил, что ранее множество финансовых учреждений приобретали продукты больших данных, такие как CDH, но в марте 2022 года Cloudera объявила прекращение технической поддержки для CDH. Для предотвращения проблем с продуктами больших данных, местные инновации в области продуктов больших данных теперь активно развиваются.
Третий фактор - это движущая сила искусственного интеллекта (ИИ). Финансовые учреждения в настоящее время ускоряют развертывание больших моделей, например, на конференции компания 水滴科技 сообщила, что ее разработанный интеллектуальный голосовой консультант уже способен обеспечить предприятия выполнением полного цикла продаж страхования автомобиля. А данные являются материалом для обучения ИИ: если не провести тщательную предварительную обработку данных, дальнейшее обучение ИИ будет затруднительно.
Under various factors, financial institutions have triggered an upgrading wave for big data platforms. This trend can also be seen from data provided by many analytical organizations. According to the IDC report, the size of China's big data market will reach 179.3 billion yuan in 2023, representing a growth of 24.6% compared to 2022.
В настоящее время многие финансовые учреждения уже начали видеть результаты от модернизации своей большие данные платформы. Согласно информации, страховая компания Great Wall Life начала строить "1+1+2+N" централизованную систему обработки данных с 2023 года. На базе технологий TBDS для больших данных от Tencent Cloud и платформы управления разработкой данных WeData также создана единая платформа для хранения данных и их разработки и управления. Она способна удовлетворить запросы на анализ данных в любой ситуации и обеспечить всеэтапное управление данными. В настоящее время уже 28 бизнес-систем компании Great Wall Life имеют данные, поступающие в озеро в реальном времени, объем данных составляет 22 терабайта. При необходимости объем данных в озеро может быстро увеличиваться для использования в различных сценариях. Кроме того, благодаря анализу данных доступность услуг клиентам, связанных с страховыми выплатами и административными процедурами, значительно улучшилась благодаря пониманию данных. Например, время рассмотрения заявления на индивидуальное страховое возмещение увеличилось на 30%.