近年来，各个行业的大数据应用显示出快速增长，进一步促进了许多行业的技术进步和利益增长。在金融领域，大数据技术被广泛用于识别欺诈交易，风险管理，精确的市场营销，支付和其他业务。分析和使用大数据的能力已成为大数据分析的重要因素。

　　然而，现有的传统批量数据处理方式在数据时效性等方面相对滞后，已无法满足金融机构大量的数据处理需求，流式大数据处理技术随之兴起。流式大数据又被称为实时大数据，能够极大限度地挖掘数据潜在价值，在复杂情况下可以满足金融机构对数据处理分析的及时性、准确性需求。作为国内领先的金融科技解决方案和服务提供商，文思海辉金融结合多个实时流式大数据处理项目建设经验，提炼出实时数据仓库的建设思路，成功开发了流式大数据处理平台解决方案。

　　金融行业因其具有严谨、客观性的特点，对流处理方式有严格的标准。文思海辉金融流式大数据处理平台解决方案采用了发展较为成熟的Lambda架构，可整合实时数据、准实时增量数据、批量数据，形成一份完整的实时数据仓库的源。该方案利用大数据技术，从各业务系统获取核心、账务、渠道、营销等全部源数据，通过对数据进行ETL加工过程，形成数据仓库主题层和汇总层数据，实现全数据实时统一的出入口，解决数据交互及数据一致性的问题;同时，通过大数据架构技术，接入行内各业务条线核心系统数据，实现每日实时和定时批量加工处理数据，充分发挥实时流式大数据处理优势，为下游集市和分析应用提供强有力的数据支撑。

　　流式大数据实时处理技术是大数据时代信息化的重要手段，为金融大数据发展奠定了基础。金融科技时代，大数据应用在金融行业拥有着广阔的发展前景，同样也面临着技术创新难、安全管控压力大、政策保障不完善等一系列挑战。为推动金融大数据更好地发展应用，需要从合作创新、数据管理能力提升等多方面入手，不断强化金融行业大数据应用的基础能力。文思海辉金融将持续探询新技术、新架构在行业应用中的可行性，实现大数据赋能金融科技，引领推动金融行业转型升级。

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