在本文中，我們將介紹DataStax Enterprise是如何助力澳大利亞最大的投資銀行麥格理銀行的數(shù)字銀行，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分析和自然語(yǔ)言搜索等多項(xiàng)功能，并為用戶提供了個(gè)性化的用戶體驗(yàn)。

"DSE使我們能夠?qū)Ｗ⒂谔峁┳吭降氖褂皿w驗(yàn)和價(jià)值，同時(shí)持續(xù)受益于DataStax對(duì)平臺(tái)創(chuàng)新的持續(xù)投入。"

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　——Rajay Rai，麥格理數(shù)字架構(gòu)師

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一分鐘案例速讀

行業(yè)

銀行業(yè)

機(jī)會(huì)

基于對(duì)用戶需求的貼切理解來(lái)改進(jìn)數(shù)字銀行，使其比傳統(tǒng)的線下銀行網(wǎng)點(diǎn)更加人性化和易于使用

在如今的數(shù)字化世界中，向用戶提供具有創(chuàng)新意義的數(shù)字化體驗(yàn)變得越來(lái)越值得重視

將線上移動(dòng)銀行的體驗(yàn)打造得易于使用且有吸引力，從而使用戶能夠在線上掌控個(gè)人財(cái)務(wù)情況，繼而達(dá)到個(gè)人目標(biāo)

解決方案

DataStax Enterprise (DSE)提供具有彈性的線性伸縮能力、可調(diào)的一致性級(jí)別和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的性能，以及對(duì)等(peer-to-peer)的架構(gòu)

DSE Search和DSE Analytics提供接近實(shí)時(shí)的串流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和搜索能力

DSE OpsCenter（運(yùn)維中心）提供監(jiān)控和報(bào)警功能，從而助益于平臺(tái)的穩(wěn)定性和開(kāi)銷管理

成果

DSE的特性使麥格理可以專注于對(duì)精致的個(gè)性化推薦、建議及使用體驗(yàn)的執(zhí)行層面

為麥格理的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和顧客們提供更短且效率更高的價(jià)值實(shí)現(xiàn)速度(time to value)

簡(jiǎn)便地升級(jí)到最新的DSE版本且沒(méi)有宕機(jī)時(shí)間，這使得麥格理可以更快捷地使用到絕大多數(shù)最新的技術(shù)功能

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01 關(guān)于麥格理銀行

麥格理銀行是一個(gè)跨國(guó)的投資銀行和多元化的金融服務(wù)集團(tuán)，向全世界的機(jī)構(gòu)、企業(yè)和零售客戶提供銀行服務(wù)、財(cái)務(wù)咨詢和投資基金。麥格理是澳大利亞最大的投資銀行，其總部設(shè)在悉尼。

麥格理使用DataStax Enterprise Max來(lái)為他們數(shù)字化旅程中的多項(xiàng)計(jì)劃賦能。麥格理銀行和金融服務(wù)集團(tuán)的數(shù)字架構(gòu)師Rajay Rai深入描述了他們是如何使用DSE的。

02 選擇正確的平臺(tái)支持?jǐn)?shù)字化旅程

我們的客戶對(duì)于科技的需求和期望一直在不斷變化，我們隨之改變才能真正提供世界級(jí)且創(chuàng)新的數(shù)字體驗(yàn)——這對(duì)我們來(lái)說(shuō)非常重要。我們認(rèn)為應(yīng)該基于對(duì)用戶需求的貼切理解來(lái)改進(jìn)數(shù)字銀行，使其比傳統(tǒng)的線下銀行網(wǎng)點(diǎn)更加人性化和易于使用。

麥格理有一個(gè)無(wú)實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的銀行網(wǎng)絡(luò)，以及扎實(shí)的金融服務(wù)業(yè)務(wù)——這些業(yè)務(wù)基于與多個(gè)澳大利亞的領(lǐng)先品牌的強(qiáng)大合作關(guān)系。這些基礎(chǔ)讓我們有能力為用戶提供他們?cè)趧e處得不到的用戶體驗(yàn)。

為了幫助我們向顧客提供創(chuàng)新的數(shù)字體驗(yàn)，我們需要考察能夠支撐我們的雄心壯志的架構(gòu)基礎(chǔ)，從而確保我們可以在當(dāng)今的數(shù)字世界占有一席之地。

03 需要什么來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)字化能力？

當(dāng)我們?cè)谶x擇能夠幫助我們開(kāi)啟數(shù)字化旅程的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，我們必須真正了解我們需要什么。首先，合適的數(shù)字化架構(gòu)必須能在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中不間斷運(yùn)行，捕獲迅速出現(xiàn)的事件和數(shù)據(jù)流。隨著客戶們已經(jīng)開(kāi)始習(xí)慣全天候且個(gè)性化的數(shù)字體驗(yàn)，我們自己的系統(tǒng)也需要個(gè)性化并隨時(shí)待命。

我們希望用戶可以擁有像Facebook和Apple一類的數(shù)字化公司為他們所提供的用戶體驗(yàn)，所以構(gòu)建一個(gè)易于使用且有吸引力的線上移動(dòng)銀行體驗(yàn)對(duì)我們來(lái)說(shuō)非常重要，因?yàn)檫@可以使用戶能夠在線上掌控個(gè)人財(cái)務(wù)情況以達(dá)到他們的目標(biāo)。

個(gè)性化在我們的整體解決方案中是第一位的——讓客戶們理解他們的金錢支出如何、財(cái)務(wù)狀況如何以及他們可以作何改進(jìn)。這意味著我們不僅需要利用實(shí)時(shí)分析，還需要批處理分析方案。

要快速為客戶們提供反饋信息，我們需要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。數(shù)據(jù)在手，推薦和個(gè)性化功能都要求數(shù)據(jù)分析必須幾乎在用戶交互、交易動(dòng)作或事件發(fā)生的同時(shí)完成。

我們要為用戶提供的一項(xiàng)重要的數(shù)字化功能就是讓他們能用自然語(yǔ)言搜索他們的賬戶和交易，這樣他們才會(huì)更關(guān)心他們的財(cái)務(wù)狀況并能夠真正獲得深入的理解。這意味著我們需要從客戶那里獲取更多數(shù)據(jù)，并輔以企業(yè)級(jí)來(lái)源的信息，從而提供有意義且可搜索的分析——也就是說(shuō)，你不止能夠按商品類型（比如咖啡、服飾）搜索你的支出記錄，你還能按商店或者消費(fèi)地點(diǎn)來(lái)進(jìn)行搜索。

另外，為了提供良好的客戶體驗(yàn)，交易數(shù)據(jù)、事件和行為的量不得不非常之大，再加上還需存儲(chǔ)很長(zhǎng)時(shí)間，以及非常重要的是必須要能高速讀取。這意味著那個(gè)理想的架構(gòu)必須得能響應(yīng)未來(lái)客戶和技術(shù)的不斷變化的需求——實(shí)際上，快速且靈活的平臺(tái)變化在如今的技術(shù)市場(chǎng)是必要且有意義的。

04 打造數(shù)字化可信度的解決方案

為了支持我們的數(shù)字銀行的轉(zhuǎn)型，我們選擇了Cassandra，因其具有彈性的線性伸縮能力、可調(diào)的一致性級(jí)別和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)性能，以及對(duì)等(peer-to-peer)的架構(gòu)。

來(lái)自DataStax的DataStax Enterprise(DSE)平臺(tái)集成了Spark，不僅提供近乎實(shí)時(shí)的串流處理，還基于機(jī)器學(xué)習(xí)和Solr的搜索和索引能力提供了在內(nèi)存中的分布式計(jì)算能力。

使用DSE中的這些技術(shù)的關(guān)鍵益處在于：它是數(shù)據(jù)、Cassandra與Solr結(jié)合而來(lái)的搜索能力以及Cassandra與Spark結(jié)合而來(lái)的分析能力的交匯之處。因?yàn)樗械臄?shù)據(jù)在集群中的復(fù)制是透明的，結(jié)果就是實(shí)時(shí)節(jié)點(diǎn)可以立即取得數(shù)據(jù)，而無(wú)需經(jīng)過(guò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的在系統(tǒng)間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程。

擁有混合事務(wù)分析處理(Hybrid Transactional / Analytical Processing，即HTAP)的架構(gòu)的愿景已經(jīng)通過(guò)工作負(fù)載分離(workload segregation)實(shí)現(xiàn)，這讓數(shù)據(jù)中心可以被獨(dú)用于分析和搜索。

DataStax提供了必要的培訓(xùn)，幫我們開(kāi)啟了項(xiàng)目的第一階段。除此之外，DataStax還在零宕機(jī)時(shí)間的前提下簡(jiǎn)便地升級(jí)到了最新版的軟件，這使我們可以更快捷地使用到絕大多數(shù)最新的技術(shù)功能。

DSE OpsCenter（運(yùn)維中心）提供監(jiān)控和報(bào)警功能，從而助益于平臺(tái)的穩(wěn)定性和開(kāi)銷管理。警報(bào)會(huì)在沒(méi)在平臺(tái)中遵守最佳實(shí)踐時(shí)響起，為平臺(tái)提供了穩(wěn)定性。警報(bào)再加上適當(dāng)?shù)淖詣?dòng)化，也有益于管理平臺(tái)的開(kāi)銷。

在使用Spark自動(dòng)推送通知以及執(zhí)行分布式批量處理時(shí)，這些技術(shù)讓我們能夠降低串流處理的復(fù)雜性。建立在Solr的索引能力之上，我們可以向用戶提供基于位置的信息和自然語(yǔ)言搜索功能。通過(guò)這些功能，我們能夠用鄰近搜索(proximity search)提供豐富多彩的用戶體驗(yàn)。

Cassandra提供的低延遲的讀的性能，讓我們可以做到高速地向不同的設(shè)備提供數(shù)據(jù)——我們需要使用Cassandra的in-memory特性在內(nèi)存中存儲(chǔ)引用數(shù)據(jù)(reference data)，從而在串流處理時(shí)加速數(shù)據(jù)充實(shí)(data enrichment)。

這些技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它們開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)原則是易用、低延遲、分布式和容錯(cuò)。這些技術(shù)讓我們可以專注于提供卓越的使用體驗(yàn)和價(jià)值，同時(shí)持續(xù)受益于DataStax對(duì)平臺(tái)創(chuàng)新的持續(xù)投入。

舉一個(gè)能說(shuō)明問(wèn)題的例子：DSE的圖技術(shù)(graph technology)進(jìn)一步強(qiáng)化了平臺(tái)的多模型(multi-model)功能。這些功能將會(huì)讓我們可以專注于對(duì)成熟的個(gè)性化推薦、建議及使用體驗(yàn)的執(zhí)行層面。　　　

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的麦格理银行借助DataStax Enterprise (DSE) 驱动数字化转型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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