随着大丰银行业务不断发展，数据积累日益增多，海量的历史数据得不到有效利用，金融业务和服务创新缺乏IT技术支撑。如何利用海量数据资源进行价值和商业变现，成为提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。随着数据量的增长及业务场景的变化，取数和计算范围不断扩充，整个ETL过程的调度也日益复杂，这不仅带来运维成本的增加，也让数据生产质量难于保障。

大丰银行数据平台使用DB2，存量数据达TB级以上，数据库性能和稳定性都遇到挑战，急需保证数据平台系统在高并发和高负荷下进行查询分析的快速响应能力和系统稳定性。在扩展性方面，需满足未来业务对系统扩展的要求。另外在成本方面，系统需要具有较高的性价比，避免后期建设由于成本过高导致的不可持续维护和扩容。

为了满足大丰银行数据查询分析的用户需求，采用GBase 8a MPP Cluster大规模分布式并行数据库集群系统替代DB2建设新的数据平台以满足用户的预期，并带来更高的价值。

数据平台采用数节点GBase 8a集群支撑TB级数据量。通过GBase 8a的列存储、智能索引、高压缩等技术，有效减少磁盘I/O访问量，在查询统计分析方面较原有系统有很大幅度的提升；支持即席查询和多维分析；支撑各种复杂的BI应用分析展示。作为数据调度平台的基础平台，实现模型、指标、ETL的统一管理，为金融行业其他用户提供方案级复用。

大丰银行数据平台架构图

大丰银行原来的数据平台系统是DB2，目前已全面迁移到GBase 8a集群中运行，对大丰银行的数仓报表出数性能有了明显提升。

海量存储高速加载：实现集群加载TB级数据，性能高达数十TB/小时。同时提供高压缩比入库，从而提升性能；

即席查询：在大数据量的前提下，实现快速高效即席查询和秒级响应，为调度系统提供稳定支撑；

统计分析：针对行业大幅提升快速分析性能，比原有系统有2~10倍的性能提升，复杂统计分析秒级响应；

统一管理：作为数据调度平台的基础平台，实现模型、指标和ETL的统一管理；

数据备份：提供了用户数仓平台重要数据的周期导出备份，包括实例级备份、库级备份和表级备份。