元大銀行副總經理陳秀美認為:目前「首要之務,就是先提升硬體效能,把既有資料倉儲的應用,完全無痛轉移到新平臺之後,下一步才會與業務端結合,一起往巨量資料的應用延伸。」

巨量資料處理的需求,往往因為企業的核心業務不同就有所差異。在金融業,元大銀行的出發點就是為了縮短資料處理時間。目前正在使用的資料倉儲系統,在3年前上線之後,由於資料量快速成長,使得硬體效能出現瓶頸,元大銀行為了一次解決後續擴充問題,決定轉移到可橫向擴充的MPP架構平臺。

對於元大銀行來說,「首要之務,就是先提升硬體效能,把既有資料倉儲的應用,完全無痛轉移到新平臺之後,下一步才會與業務端結合,一起往巨量資料的應用延伸」。元大銀行副總經理陳秀美指出,原本的資料倉儲是SMP架構,預計概念驗證完成後,將會轉移到MPP架構。

在MPP的架構下,除了可以提升資料倉儲的硬體效能之外,後續也可以隨著資料成長速度以及非結構資料的分析需求,在既有基礎上平行擴充,持續發展元大銀行的巨量資料處理平臺。然而,要從SMP轉換到MPP架構,原本所開發的應用程式要如何無痛轉移,將是元大銀行現階段評估新一代巨量資料平臺的關鍵。

陳秀美指出,以往礙於成本考量,在建置資料倉儲時,往往必須與業務單位詳細訪談、有所取捨,彙整各單位需求後,才建立模型與分析維度,整個過程,雖然是去蕪存菁,但是,有些資料的分析價值就因此被排除在外,例如:影像資料的應用等,類似這樣的情況,現在因為資訊硬體成本逐漸下滑,資料壓縮技術持續演進的情況下,元大銀行將會重新思考資料的價值,資料分析可以在成本不變的情況下,納入更多的資料源來分析。

因應巨量資料處理需求,元大銀行著重的是快速回應使用者需求,因此概念驗證階段,就以實際的帳務資料以及交易資料,模擬出數10億筆資料,再從客戶屬性與商品行銷通路等不同分析維度去查詢,進而驗證各資訊廠商的I/O以及資料處理速度等。針對資料處理速度方面,確實可以看到同樣的資料處理,在新系統的資料處理效能提升了數10倍。

除此之外,對於元大銀行來說,資料處理的評估關鍵,還涉及多個資料排程的處理能力,例如:計算某位客戶對元大銀行的營收貢獻度,就必須彙整多個不同應用系統的資料源,包括財富管理系統、存款系統、放款系統、保險業務系統等等,所有相關應用系統的資料匯集之後才能進行加總,否則只要缺少一個系統的一個明細,都會影響到這筆資訊處理的運算作業。


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