中国银行造了个“湖”！

大数据时代，数据被视作金矿。

但要想从矿石中炼出真金，面临的困难包括但不限于：

• 数据量大且类型多样，如何存储、管理以及分析？

• 数据孤岛现象严重，如何互联互通？

• ……

为了解决这个问题，数据湖成为了不少企业和机构发掘数据价值的新探索。

近日，中国银行UDP-Dlake数据湖平台正式投产上线，基于腾讯云大数据套件TBDS打造。

这个“湖”，帮助中国银行首次实现了全行数据资产汇集一处，能够为中国银行统一数据分析层、展现层、数据沙箱等探索提供平台支撑，也为沉淀和深度挖掘全行数据资产打下了坚实技术基础。

目前，该系统已经实现了对中行核心、信贷、渠道、信用卡、中间业务、反欺诈、支付、手机银行等278个源系统数据文件的全面覆盖。

等等，我们先科普一下数据湖：

简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的架构。

数据湖能够存储任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

同时，数据湖还具备完善的数据管理能力，多样化的数据分析能力以及数据生命周期管理能力。

数据湖的出现，与数据类型和数量越来越多，人们对数据的需求越来越复杂有关。传统的数据库和数据仓库只能够处理结构化数据，二者相互配合的数据存储分析模式逐渐吃力。

中国银行UDP-Dlake数据湖平台，是中国银行为了探索发挥金融业数据要素价值，推进科技创新和数字化转型的一项重要举措。

平台以数据资产为核心，聚焦数据的接入、半结构化数据解析、数据清洗和数据存储四大能力，将为中国银行搭建离线文本接入、文件湖、缓冲区和贴源层为主体的数据治理体系。

在这个“湖”的建设中，中国银行继续深化了与腾讯云大数据套件TBDS产品的合作：
一、利用其大数据分布式文件系统技术栈，提升数据存储及加工计算的横向扩展能力；
二、实现行内数据统一采集，形成全面、准确的数据底座，为全行数据资产“通、全、准、用”打下坚实基础；
三、获得集数据集成、开发、处理、挖掘、可视化的“一站式的数据湖开发”能力和体验

未来，依托UDP-DLake数据湖平台，中国银行将持续构建数据层、分析层、展现层以及数据字典和协同平台等三横两纵数据治理统一数据平台，持续推行全行数据同源出、全行数据全行用。

这也是腾讯与中国银行签署《全面战略合作协议》以来，双方又一个合作里程碑。在此之前，双方在云计算、大数据、分布式数据库、智能风控、移动协同办公、智能客服等金融科技领域都进行了深入合作。

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