开通阿里数据银行有哪些作用

阿里网络银行实际上是虚拟银行，与传统银行相比，阿里网络银行的最大区别是没有实体网点，没有总分支组织，并大量使用互联网技术开展业务。拟成立的阿里网络银行注册资本为10亿元，提供小微金融服务，业务范围涉及存款、贷款、汇款等业务。

很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年，NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛，国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年，是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙，摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的，只有两条路：要么开启无限加量的PLUS模式，即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等，要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来，他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格，像阿里这样的富一代也吃不消哇！

那么，自研数据库，走起！

2010年后，云计算和开源社区兴起，国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年，众多国产数据库产品闯入了我们的视线，热度不断攀升；这一年，OceanBase登顶TPCC，并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠，国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下，国产数据库要想杀出重围，一是要付出多倍努力，二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然，国产数据库发展至今，已然是百花齐放。未来，国产数据库的发展趋势相对也比较明显，即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代，数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下，国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大，金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术（ *** 作系统、中间件、数据库）之一，数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过，在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下，这个核心变得又硬又难啃！

面对如今市场的需求变化，传统数据库系统呈现出一个通病：又笨重又贵。

再是，随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发，各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外，金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升，出于对长期IT建设的成本考虑，自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代，金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻，数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时，金融级分布式数据库云化已经在路上。

数据银行使用的比较多，其中很多的指标概念不是很了解，这里记录下，备忘

二级类目维度同行业TOP5品牌：所选二级类目中，其当前消费者总量排在TOP5的品牌，不排除当前品牌本身；

二级类目维度同行业TOP5品牌平均：对当前二级类目对应的同行业TOP 品牌分别计算指标值（如全链路分布-二级类目维度触点分布中各触点占比、资产概览-各二级类目消费者详情中的Benchmark），然后求平均；

品牌维度同行业TOP 5品牌：根据当前品牌所覆盖的每个二级类目中的消费者总量确定每个二级类目的权重。再对当前品牌每个二级类目维度的同行业TOP 5品牌，求其消费者总量对应二级类目权重，再对结果排序取TOP 5的品牌，不排除当前品牌本身；

品牌维度同行业TOP 5 品牌平均：对当前品牌对应的品牌维度同行业TOP 品牌分别计算指标值（如全链路分布-品牌维度触点分布中各触点占比），然后求平均。

问：自定义分析中创建新人群，会员的定义是什么？

答： 数据银行的会员指的是品牌授权店铺crm后台的会员，由于两个产品的统计逻辑不一样，数据银行统计的会员数会比crm后台的会员数略少一些，是属于正常的。

店铺crm后台会员的定义：用户主动授权加入会员（主动注册领卡）且满足商家设定的最低等级规则即是会员

预测GMV指标的定义

问：消费者总量、消费者品类购买力、消费者转化力是什么？

答：

“消费者总量”：品牌最近365天的认知、兴趣、购买、忠诚消费者去重人数，若品牌开通不足365天，则有几天算几天。

“消费者品类购买力”：未来3年内在品类下的人均消费金额预测值，也即单个消费者可能在这个品类花费多少。当选择全部类目时，预测的是消费者在品牌全部类目下的消费金额之和；当选择单一类目时，预测的是消费者在相应类目的消费金额。

“消费者转化力”：消费者选择消费该品牌的概率，当选择全部类目时，预测的是消费者在品牌全部类目下的综合转化概率；当选择单一类目时，预测的是消费者在相应类目的转化概率。

问：什么是无品牌倾向的搜索点击？

答：

消费者在淘宝或天猫进行不包含本品牌关键词的搜索，如：“口红”“运动鞋”“尿不湿”，搜索结果页中包含本品牌商品，用户点击该商品的行为叫做无品牌倾向搜索点击；相应的，如果搜索词含品牌关键词则称为品牌倾向搜索点击。

WPS成功上市代表了信息化企业软件国产化的趋势。在雷涛看来，WPS不是简单复制后替代Windows office，而是找到了下一代产品需求。

以往无论是运营商还是银行核心系统，大架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里。直到2008年阿里提出去“IOE”运动，开始助推信息化软件国产化浪潮。

天云数据就是其中最早一批入场者。2010年为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天云数据便由此孵化，初备雏形。

2015年，雷涛带领创始团队们正式成立天云数据，率先切入金融领域。天云提供了国内领先的国产HTAP数据库Hubble，完成了“去IOE”中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。此外，为了降低AI使用门槛，天云数据还推出AI PaaS平台MaximAI，逐步将数据价值逐渐扩展到能源、医药、军事等其它行业。

目前天云数据有70多家行业内大企业客户，单笔合同200-500万，纯软件年营收过亿。

融资方面，天云数据2018年曾获得曦域资本、华映资本B轮1亿人民币投资。

作为行业老兵，雷涛在北美跨国公司有20多年的技术管理经验， 2005年便入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，CCF中国计算机学会大数据专委会委员。

2011年在云基地时期，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责了众多运营商业务，如联通的数据魔方、移动总部、南方基地等，2015年天云数据正式独立后，雷涛为了避免同业竞争，选择先聚焦在金融领域。

“天云数据的目标是替代 Oracle 和 SAS ”。云基地时期的积累让天云数据一开始就有高起点，首单就接下了光大银行的核心系统——OLTP线交易系统。比如银行能在全国所有营业厅实时实现OOTD交易，实时查询存钱取钱数额，整个环节涉及的技术都是天云数据早期对Oracle的一些替代。

但之后在多次的项目 *** 作过程中雷涛发现，在几百万条交易规格的强一致性下，数据的移动性、计算框架的变化、联机事务同时要做大规模并行计算，这对计算场景的通用性、即时性和全量数据要求极高，传统 Oracle架构根本无法适应。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。

于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。与传统 IT 架构处理失误需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，避免在线与离线数据库之间大量的数据交互，为系统减负。

HTAP国产分布式数据库Hubble替代了Oracle一体机,核心表2000余张80T左右、400亿条交易数据、提供56只服务应用交易、满足500个用户并发、500ms交易服务响应、每天在线交易量超200万、占整个银行核心交易量的10%，让银行面向柜面系统可提供78小时A类实时核心交易，面向手机网银系统可提供724小时A类实时核心交易。

从集中式Oracle切换到分布式HTAP，也解决了数据库扩展性的问题。比如天云数据让光大银行解决了 历史 数据查询问题，以往 历史 查询只能查到2年前，但在分布式技术上线后，可以查询15年前所有交易数据，同时让银行柜面系统以及手机APP可以无数人同时查询。

而在BI逐步转向AI的过程中，复杂的商业流程经算法重构。过去要把数据拿到SAS平台先分析，一层一层地把数据提出来搭建。但现在通过分布式技术，流程趋于扁平化，可以实现毫秒级的服务响应。

天云数据一开始就撬动的是行业头部资源。目前天云数据有光大银行、兴业银行、中信银行、中泰证券、中国石油、国家统计局等70余家行业内大企业客户，分布在金融、能源、医药、政府军事等领域，单笔合同级别超百万

针对每个垂直行业，天云数据都会成立一个子公司来专注赛道。目前天云数据有160人，技术人员超六成。

在雷涛看来，如果一年600个项目，全是5万、15万等碎片化的订单，公司总是重复满足初级客户的简单需求，技术很难沉淀和深入。“在当下成长阶段，打造产品需要在用户想要什么和你想做什么中找到平衡”。

对于雷涛而言，专注头部大B发展有两大发展潜力。一方面，大B拥有机器学习的普遍能力和实验室，更容易接受新产品。另一方面，天云数据交付产品和交付服务的同时也在转移大B客户的数据价值。

“AI本身是一个知识生产过程，它能把大型企业规则、流程的经验价值快速地抽样出来进行复制，赋能行业内其它客户甚至类似的其它行业。”

但在头部客户更定制化、个性化的情况下，天云数据是否失去了很强的复制能力？

雷涛解释到，虽然每个企业要求不尽相同，但都在不大的池子里找数据库。企业从海量数据中对数据进行迁徙、清洗、去重，可以去找合适的AI方法让它产生业务的价值，此过程具有通用性。

谈到核心壁垒，雷涛认为天云数据壁垒就是数据的复制价值。

壁垒的构建可分为两个阶段。第一个阶段是前沿 科技 本身的壁垒，比的是效率和产品核心价值，谁能够扎得深和更好的交付，谁就能拔得头筹。而作为国内最早研发大数据和人工智能的团队，天云数据有一定的技术先发优势。

第二个阶段是推理端的服务。数据资源的价值需要通过机器学习进行提炼，形成知识，进而封装成推理服务服务于行业。比如某保险公司20年长周期发生的重疾赔付定价上学习出来的特征和内容能够快速地移植到保险行业，而头部大企业客户给天云数据带来很优质的训练数据库。

未来AI将引爆万亿级大市场，但目前渗透率不到1%，这给各企业留有众多机会和想象空间。但无论哪种圈地方式，最终比的是速度、服务的稳定性以及产品化的能力。

以上就是关于开通阿里数据银行有哪些作用全部的内容，包括:开通阿里数据银行有哪些作用、为什么只有阿里云和AWS拥有自研云数据库的能力、阿里数据银行中的常见指标定义等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！