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安信证券王环:安信证券数据中台建设历程

發(fā)布時(shí)間:2025/3/19 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 安信证券王环:安信证券数据中台建设历程 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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?2020 年 10 月 13 日,在以“數(shù)字化 正當(dāng)潮”為主題的「神策 2020 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶大會(huì)」現(xiàn)場(chǎng),安信證券信息技術(shù)中心數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人王環(huán)發(fā)表了《安信證券數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)歷程》的主題演講。(文末附 PPT 下載地址)

本文根據(jù)其現(xiàn)場(chǎng)演講整理所得,主要內(nèi)容如下:

數(shù)據(jù)中臺(tái)一詞現(xiàn)階段很熱,金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、制造行業(yè)等等都在討論數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè),但數(shù)據(jù)中臺(tái)到底是什么,大家對(duì)此是沒有共識(shí)的。我相信,在未來 2-3 年,關(guān)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的討論越來越少、行動(dòng)越來越多的時(shí)候,數(shù)據(jù)中臺(tái)的共識(shí)才會(huì)形成。

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)背景

1.我們?yōu)槭裁匆ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)?

從業(yè)務(wù)角度看,數(shù)據(jù)中臺(tái)在發(fā)展過程中,面臨著以下挑戰(zhàn):

第一,煙囪建設(shè)。雖然券商和銀行的體量差距較大,但日常運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)規(guī)模卻相差無幾,從安信證券來看,我們現(xiàn)有系統(tǒng)大概 200 多套,功能俱全。但從數(shù)據(jù)角度看,缺少共享數(shù)據(jù)模型和規(guī)范,包括指標(biāo)、口徑等,數(shù)據(jù)重復(fù)存儲(chǔ),導(dǎo)致資源浪費(fèi)。

第二,數(shù)據(jù)孤島。這個(gè)問題和煙囪建設(shè)密切相關(guān),因?yàn)閿?shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)內(nèi),無法有效整合打通,數(shù)據(jù)割裂嚴(yán)重,很難做統(tǒng)一的分析與統(tǒng)計(jì),難以發(fā)揮全域數(shù)據(jù)的價(jià)值。

第三,需求響應(yīng)慢。為滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求,需要從多個(gè)系統(tǒng)里進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,再做復(fù)雜的轉(zhuǎn)換加工,缺乏底層工具和平臺(tái)方面的支撐,疲于應(yīng)付臨時(shí)性提數(shù)分析需求,無暇顧及平臺(tái)級(jí)建設(shè)和數(shù)據(jù)治理,惡性循環(huán)。

第四,缺乏沉淀積累。大數(shù)據(jù)開源組件眾多,更新迭代快,安裝部署維護(hù)使用的技術(shù)門檻高,證券場(chǎng)景復(fù)雜,無法做到技術(shù)、業(yè)務(wù)、人才的積累。

2.從數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)的演變歷程來看,數(shù)據(jù)的發(fā)展有著清晰的脈絡(luò)。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫建立初始僅是底層數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)計(jì)算最基礎(chǔ)的一個(gè)部件,不管是數(shù)據(jù)分析還是報(bào)表功能,都是作為業(yè)務(wù)系統(tǒng)的附屬功能或者一部分而存在;九十年代數(shù)據(jù)倉庫概念提出之后,業(yè)務(wù)系統(tǒng)與管理系統(tǒng)逐漸分離,并陸續(xù)出現(xiàn)了專門為 OLAP 場(chǎng)景打造的專用數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

自 2005 年,互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)處理加工引發(fā)技術(shù)革命,以 Hadoop 開源生態(tài)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧興起,數(shù)據(jù)湖成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)加工的主要方式;直至近兩年,數(shù)據(jù)逐漸從業(yè)務(wù)過程的“副產(chǎn)品”轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨旧砑礃I(yè)務(wù),本身即服務(wù)”, 厚中臺(tái)、薄前端的理念才開始被業(yè)界認(rèn)可。?

3.數(shù)據(jù)中臺(tái)是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力抽離,由單獨(dú)的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)提供存儲(chǔ)和計(jì)算能力,抽象業(yè)務(wù)共性需求,提供共享復(fù)用的數(shù)據(jù)服務(wù)。

?在我的理解中,數(shù)據(jù)中臺(tái)包括 4 個(gè)部分的內(nèi)容:

第一,方法論。涉及大中臺(tái)、小前臺(tái)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化等一些概念,也包括現(xiàn)在常用的建模的理論等。

第二,組織。建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),若單純依附于業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是不靠譜的,如果一個(gè)企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)的團(tuán)隊(duì),那么這個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)一定是建不成的。

第三,工具鏈。如果只講方法論是沒有辦法落地的,因此,所有的方法論都需要有對(duì)應(yīng)的工具平臺(tái)做支撐推動(dòng)其落地,這里面包括最基礎(chǔ)的底層大數(shù)據(jù)平臺(tái),包括任務(wù)調(diào)度工具、數(shù)據(jù)服務(wù)、自助查詢分析工具等。

第四,運(yùn)營(yíng)。也就是數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng),偏向于數(shù)據(jù)治理、從源頭做全生命周期的數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)中臺(tái)發(fā)展歷史

安信證券是 2006 年 3 家券商合并組建的,相對(duì)于老品牌的證券公司歷史還是比較短的。在這 14 年間,經(jīng)歷了數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)劃到建設(shè)啟動(dòng),到數(shù)據(jù)倉庫的建成、升級(jí)擴(kuò)容,再到大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè),我們見證也被見證著數(shù)據(jù)平臺(tái)在安信證券的發(fā)展。??在 2018 年以前,我們的系統(tǒng)架構(gòu)還較為簡(jiǎn)單,采集工具包括商用的、開源的等,每個(gè)項(xiàng)目自行做技術(shù)選型,用各自的工具從業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù),然后存儲(chǔ)在我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)倉或資訊類的數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)內(nèi)容

1.在安信證券整個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)過程中,遵循著以下六大基本原則:

第一,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。數(shù)字化這個(gè)問題相對(duì)比較復(fù)雜,我們很多時(shí)候連信息化的過程都還沒有完成,線下業(yè)務(wù)很難記錄到線上系統(tǒng)中,因此,要匯聚全域、全部業(yè)務(wù)過程和結(jié)果數(shù)據(jù),統(tǒng)一存儲(chǔ),建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫。

第二,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。通過規(guī)范化的加工處理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),完成全流程數(shù)據(jù)治理。

第三,數(shù)據(jù)可視化。在建設(shè)系統(tǒng)的過程中,我們希望能夠把數(shù)據(jù)采集、開發(fā)、探索、分析、查詢?nèi)鞒炭梢暬?#xff0c;降低數(shù)據(jù)開發(fā)使用門檻,不僅可以支持?jǐn)?shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和 IT 團(tuán)隊(duì)使用,還能直接賦能業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。

第四,數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。這里我們的主要工作是規(guī)范完善元數(shù)據(jù)信息,提供數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)目錄等,幫助各部門高效便捷獲取數(shù)據(jù)信息,使得數(shù)據(jù)可見、可懂、可用。

第五,數(shù)據(jù)服務(wù)化。數(shù)據(jù)怎樣變成服務(wù)?怎樣降低數(shù)據(jù)使用成本?這就要求我們能夠提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù) API。

第六,數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)的一部分,提升客戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)價(jià)值是重要內(nèi)容。

2.從建設(shè)維度上來看,安信證券主要從技術(shù)體系、數(shù)據(jù)體系、數(shù)據(jù)治理與運(yùn)營(yíng)體系、數(shù)據(jù)應(yīng)用四方面入手。

?目前,安信證券的系統(tǒng)架構(gòu)在 2018 年版本的基礎(chǔ)之上做了具體組件的替換和補(bǔ)充,對(duì)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的同步采集做了統(tǒng)一規(guī)整:通過自研的批量同步工具(類似阿里的 DataX),輕松對(duì)接各類型數(shù)據(jù)源,實(shí)現(xiàn)可插拔的適配;通過 AR、OGG 等商業(yè)化工具做實(shí)時(shí)同步;通過神策數(shù)據(jù)埋點(diǎn)功能進(jìn)行 APP 行為數(shù)據(jù)的采集;通過 Flume 進(jìn)行服務(wù)端日志采集。以上數(shù)據(jù)在采集之后統(tǒng)一匯入到 CDH 集群里面,在此基礎(chǔ)之上,安信自研了任務(wù)調(diào)度系統(tǒng),包括所有采集和計(jì)算的任務(wù)的調(diào)度、任務(wù)的依賴等。

在數(shù)據(jù)平臺(tái)端,安信證券將其分為三類,分別是:數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、AI 服務(wù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)。??

關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫模型,安信在原來數(shù)倉模型基礎(chǔ)之上做了重構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)化分層,參考證券行業(yè)模型做了拆解和增補(bǔ),以此來適配安信證券的業(yè)務(wù)發(fā)展。

3.安信證券的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。

在數(shù)據(jù)治理上,安信證券針對(duì)專項(xiàng)任務(wù)和日常事件(包括用戶和業(yè)務(wù)的問題反饋)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量做系統(tǒng)性地梳理和排查,也會(huì)結(jié)合公司監(jiān)管和戰(zhàn)略層面的一些重大任務(wù)來推動(dòng),通過這兩個(gè)抓手推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和標(biāo)準(zhǔn)化。整體上來說,數(shù)據(jù)治理要從源頭做起,然后再滲透到全生命周期。

另外,傳統(tǒng)證券公司的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)更多承擔(dān)著經(jīng)營(yíng)分析、統(tǒng)計(jì)等脫離實(shí)際業(yè)務(wù)流程的、偏管理性質(zhì)的工作,因此在企業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)數(shù)據(jù)文化,強(qiáng)化公司、部門、員工的數(shù)據(jù)意識(shí),利用數(shù)據(jù)做決策、運(yùn)營(yíng),才能保證數(shù)據(jù)治理和運(yùn)營(yíng)達(dá)到預(yù)期效果。

在此過程中,安信重視數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的參與度,抽象共性場(chǎng)景提煉數(shù)據(jù)服務(wù),支撐業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)的需求,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的目標(biāo)。?

4.通過實(shí)時(shí)資產(chǎn)、投研云、用戶畫像三個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景介紹安信證券的數(shù)據(jù)平臺(tái)落地實(shí)踐:

第一個(gè),實(shí)時(shí)資產(chǎn),它重度依賴大數(shù)據(jù)平臺(tái)能力,特別是大數(shù)據(jù)的處理能力和流計(jì)算模式,是 APP 上用戶重度依賴的功能,DAU 可達(dá)數(shù)千萬。

第二個(gè),投研云平臺(tái),最初建立是基于量化部門的需求,他們?cè)谟脝误w服務(wù)器做研發(fā)時(shí)面臨著數(shù)據(jù)和算力的挑戰(zhàn),基于這兩個(gè)痛點(diǎn),安信證券通過 Spark 改寫量化策略,在大數(shù)據(jù)平臺(tái)做運(yùn)行與訓(xùn)練,并逐漸探索深度學(xué)習(xí)的模型,以此提升部門和企業(yè)的研發(fā)效率。

第三個(gè),用戶畫像,它完全構(gòu)建在大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上,對(duì)用戶的基本特征、資產(chǎn)收益、投資能力、投資風(fēng)格等進(jìn)行體系化畫像,是在應(yīng)用端所做的展示。

現(xiàn)階段,大數(shù)據(jù)平臺(tái)特別是 Hadoop 這個(gè)生態(tài)體系已經(jīng)完善和成熟;在未來,其基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)逐漸云原生化,實(shí)時(shí)數(shù)倉和流批融合驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)時(shí)效性增強(qiáng),數(shù)據(jù)和智能漸趨融合,數(shù)據(jù)治理等朝著更加智能化的方向發(fā)展。

?安信證券會(huì)持續(xù)關(guān)注數(shù)字化趨勢(shì),積極嘗試,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)!?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的安信证券王环:安信证券数据中台建设历程的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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