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大数据|如何挖掘银行外部数据价值（零编码接入，分钟级服务化）

人工智能大数据接口编程语言数据分析

大数据|如何挖掘银行外部数据价值（零编码接入，分钟级服务化）
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银行业不仅是典型的数据密集型行业，从业务应用层面来看，更是数据需求密集型行业，基于更庞大客群的个性化趋势、日趋碎片化的金融服务场景，其大数据风控、对公业务获客、场景创新、效能提升等业务能力都高度依赖于大量外部数据支持，以某股份行为例，每季度需要新接入的第三方接口20+。

但是很多银行误以为购入大量外部数据后，就代表基础数据层已经打好，可以顺其自然地为应用部门的业务运用提供数据基础，然后赋能经营决策层基于数据进行智能分析和追踪数据，犹如建立了一座华丽的宫殿。

事实上，在传统的管理方式下，这座宫殿的地基是上百家供应商的上千种接口、维护难度相当大，三通是购入后长期未共享、难以落地盘活的数据存储，截然不同的接入标准、技术适配方式多样是宫殿的主体结构，装修效果则是良莠不齐的数据质量，需要漫长的接入周期后才能等到“可居住”。

金融科技的浪潮如波涛汹涌的江水滚滚而来，对银行业的外部数据管理提出了更高的要求，各家银行机构也将金融科技上升至战略层面，持续锻造数字化竞争力，以提升金融服务质效。当银行的新应用和新业态层出不穷，则更需要脱离传统和低效的管理，打开外部数据的全局视角，挖掘到真正的数据宝藏，实现数据服务的降本增效。

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普遍问题，外部数据应用难
1 应用开发的难点

◆接入周期长，开发效率低
◆接口重复接入 ，代码维护难，运维成本高
◆外部数据接口不能与行内数据标准做映射，需频繁开发数据映射关系
2 数据驱动业务落地的难点
◆数据源多且分散各处，无法共享和二次利用
◆数据需求场景多样，无法及时响应
◆缺乏统一的数据标准、请求鉴权与安全插件管理，无法快捷的将数据分发给应用系统
3 外部数据质量监控的难点
◆数据源类型多样、存储混乱，质量评估难
◆不能实时落地联机接口返回的数据，无法动态监控数据质量与评估报告
◆查询数据，质量良莠不齐
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外部数据，关键3招破解3难
中数智汇结合多年在金融科技与大数据服务方面的技术沉积，精心打造外部数据管理平台，从数据服务、数据工厂、智慧运营三个功能模块为银行业提供外部数据服务的最佳实践，助力应用部门提升外部数据资产价值的挖掘和应用能力，实现高效、高质。
为帮助银行解决应用开发、数据驱动业务落地、外部数据质量监控的难题，产品研发团队输出关键三招破解三难。
大数据|如何挖掘银行外部数据价值（零编码接入，分钟级服务化）
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分钟级服务化
?内置接口计入模板，开箱即用
内置近60家外部数据厂商的超500个接口计入模板，实现开箱即用。
?数据迁移一键完成，导入即可
过去至少需要3~5天的数据迁移时间，通过一键导入Swagger、Postman、DaaS等平台的接口描述文件，快速完成迁移。
?统一接入标准，实现内外数据标准映射
实现标准化接口的入参与返回值，解放传统方式下因标准不同而导致的内外标准映射关系开发工作量。
?全流程管理，便捷省事。
提供统一的供应商管理、数据在线测试、采购及付款记录等管理支持，全流程可追踪，清晰可查。
零编码编排
?内置编排模板，减少开发量
提供串行、并行、树型调用等多种配置模板，拖拽点选，简单易用，可以快速发布为数据服务，及时响应不同业务需求。
?支持负载均衡、主备源切换
支持对接口负载均衡配置，灵活设置调用比例和主备源进行分发，主备源提供一主多备服务模式，当主接口发生故障，备接口自动处理请求。
?支持逻辑分支判断，实现路由智能分发
针对请求参数不同、调用不同接口的复杂场景，只需通过Groovy脚本对接口请求逻辑判断。
本地化存储
?流式作业本地化存储。
实时查询的数据自动持久化存储到本地库。
?批式作业本地化存储。
离线文件数据自动化存储到本地库。
?计算组件灵活扩展
预置多种数据源，大幅提升外部数据集成与存储的自动化能力，降低数据格式转换、数据加工等复杂处理技术难度。
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划重点，客户反馈如何?
通过外部数据管理平台，将原来需要大量开发工作的传统数据理处理方式，转换成了零代码化、分钟级的配置接入，而且可以将原来的接口进行灵活的排列组合，将多个api接口封装成一个数据服务，并通过在线的配置将数据本地化存储。功能如此强大，我们服务过的客户，他们怎么说？
某国有银行——外部数据管理平台
“以前的外部数据接入比较慢，现在我们行落地了外部数据管理平台之后，从30天的外部数据接入周期进化成分钟级的接入，可以说是质的飞跃，这才是高效！”
某股份银行——API管理平台
“如果早点使用服务编排功能就好了，现在我们接入外部数据非常快捷，只需要根据我们的应用场景，调用适合的DAG模板即可，基本零编码，降低了非常多的开发成本，和我们行本身的业务场景实现紧密贴合。举两个例子：
比如我们要看企业的行政处罚情况，那就直接把企业基本信息与行政处罚两个接口合并一个服务，就可以同时输出企业基本信息和行政处罚信息。

或者，当我们的应用部门需求是查询企业涉案信息时，我们就可以将汇法、法海这两家供应商的接口设置按比例或主备源模式即可。”
某城商银行——外部数据开放平台
“以前接入外部数据都是从应用系统一次性查询，没有进行本地化存储，造成了数据重复请求的同时，我们也没有办法快捷地查询与维护相关的数据，质量无法追踪，往往是通过业务部门反馈某个接口返回数据空值、不准确。

现在通过在线编排数据集成工作流的工具，不管是实时查询的数据，还是离线文件数据，都可以实现自动化本地存储，而且大大简化了数据格式转换、数据加工等复杂处理的技术难度。同时，基于本地仓库的外部数据，可以持续追踪数据质量。”
中数智汇是一家信用科技与大数据服务提供商，外部数据管理作为内部数据服务运营的核心系统，通过标准化技术与产品能力输出银行客户，助力搭建全行统一的“外部数据管理平台”，能够为银行的高速发展提供强有力的科技支持。
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智汇｜外部数据管理平台解决方案自推出以来，已为大型国有银行、股份制银行、证券公司等多家金融机构提供技术咨询、平台搭建、定制化开发、数据迁移等服务，帮助金融机构打通外部数据接入与应用服务的最后一公里。
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【大数据|如何挖掘银行外部数据价值（零编码接入，分钟级服务化）】老胡科技说

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运营人：老胡，知名互联网评论人士，观察家。沉积科技领域13年，历任《IT时代周刊》主笔，腾讯科技首席采访人员，迅雷、滴滴公关总监；写过大型书籍《黑马首富王传福》；他是中国科技自媒体top 10，2016自媒体人百强；【具备创造：10万+阅读，文章能力】；文章见今日头条、界面、钛媒体、新浪科技、搜狐、腾讯、网易、艾瑞等60余家顶级专栏，单篇文章曝光量百万，整体文章阅读量超过10亿；文章转载与商务合作请加个人微信号：taiyangfeixue。

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