数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之外的新型生产要素，蕴含着巨大的经济和社会价值。银行是数据密集型的行业，数据资产在银行经营发展中具有基础性、全局性和引领性作用，基于此，某股份制银行基于科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse构建实时计算平台，挖掘数据价值，加快发展新质生产力。

以指标统一管控为导向，建设并落地实时平台

数据要素是数字经济时代加速构建创新主导、符合新发展理念、具有高科技、高效能、高质量的新质生产力的重要抓手。某股份制银行基于海量用户数据的增长以及分析处理数据需求，以指标统一管控为导向，建设并落地实时平台，要求大数据基础平台覆盖数据采集、存储、计算、管理、治理和应用全生命周期，构建全方位的数据安全体系，打造开放共享的数据生态环境，挖掘数据价值，释放新质生产力。

立足于解决数据时效性诉求以及数据实时处理等问题，某股份制银行基于科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，采用行业领先的数仓建设理论和实时技术，建设实时数据仓库。基于科杰科技在湖仓一体领域较多的技术积累，并在分布式计算、分布式一致性、分布式事务等技术领域做出较多创新，分布式一致性技术提高了分布式存储系统的可用性和扩展性，支持跨数据中心的部署和异地实时灾备，提供标准实时数据服务，支撑实时分析、实时数据看板、推荐、搜索、风控、广告等业务场景。

跨域数据融通，打造一体化的大数据基础平台

信息化技术发展，某股份制银行基础业务、核心流程、跨部门往来等事务和活动均已运行在信息化支撑载体之上，银行内部业务系统、风险系统、科技系统等相对独立，数据孤岛问题频发，数据流通不畅，使用效率低下。同时，某股份制银行业务众多“存贷汇”不同业务之间的数据标准、数据格式不一致，多样的非结构化数据以及分散在各个业务系统中的数据价值挖掘，成为某股份制银行数字化转型一大难题。

科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse产品已经覆盖数据治理、数据汇聚整合、数据管理、数据服务等数据细分领域，有效解决数据标准统一、数据孤岛、数据质量等银行业数字化难题，打造一体化的大数据基础平台。基于实时ETL能力，对ODS数据进行实时的解析、清洗、转化、扩维、解密、过滤等处理后，再接入平台DWD明细层，实现可复用的数据管理架构，提供高性能、低延迟，处理实时流式计算服务平台，在计算能力上轻松支持毫秒级别的处理延迟，用户可以通过简单的SQL开发高效实现数字化运营等复杂的实时场景应用。

基于湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse一个平台，有效解决客户画像、客户标签、智能营销、智能风控、智能推荐等多个应用场景。整合全端用户行为、地理属性等多种数据，帮助某股份制银行构建体系化用户标签库，输出用户画像应用到业务中，实现用户精细化风控管理和精准营销；帮助某股份制银行构建体系化标签体系，提供标签管理、群体圈选、画像分析、数据应用等系统功能，以及高性能接口服务；支持精准投放、用户识别、广告投放、智能客服、风险管控、内部审计等场景；通过强大的数据接入及管理能力、完善的策略全生命周期管理、灵活高效的多种变量计算等功能，能够对信贷准入、授信额度计算、风险定价、交易反欺诈、营销反欺诈、账户安全等多种应用场景进行支撑。