## 客户背景

深耕银行 IT 建设领域 26 的年， 宇信科技服务超数百家金融机构，覆盖核心系统、渠道平台、风控中台等关键业务场景。其数据条线团队专注经营分析场景 20 余年，为城商行、农商行提供从报表系统到智能决策的全栈解决方案。随着银行业数字化进程步入深水区，宇信科技面临双重挑战：一方面，市场节奏的加快，让客户对 "分钟级数据响应" 需求迫切，传统数据平台的处理效率与扩展能力已显滞后；另一方面，决策者不再满足于 "工具即报表" 现状，需要一种能够实现 "智能归因 - 闭环决策" 的深度分析能力，以应对复杂多变的市场环境。
## 挑战与探索

- **银行业经营分析的演进：** 纵观银行业数据分析的发展可以看到一条从 "专有" 到 "普惠" 的演进路径，大致经历了三个时代：

![挑战与探索.PNG](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/9192aa30031cb85d8f56b80c1db27c82.webp)
- **数据分析 1.0：** 分析工作高度依赖定制开发，其产出物是定期生成的静态报表。数据的生命周期以 "月" 甚至 "年" 为单位，决策信息链条长、响应迟缓。它仅仅是少数高层管理者的专属工具。
- **数据分析 2.0：** "拖拉拽" 式的分析和看板大屏，将数据时效性从 "月" 提升至 "周" 的粒度，并将使用权下放给了数据分析师等专业岗位，用户规模也相应扩大至十万级。
- **数据分析 3.0：** 数据调取时间压缩至 "秒"，通过将复杂分析能力封装于产品之中，工具的使用门槛被降至最低，开启了服务亿万级用户的可能。

![挑战与探索-2.PNG](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/657eed9e47e3bfc4f1d7f55d659cf7d0.webp)
- **现代化的经营分析架构详见上图，当前经营分析所面临的挑战如下：**- **缺少即时性分析：** 临时探索性分析需求难以即时响应，仍依赖 "提需求 ------ 等开发" 的传统模式，响应周期长、时效性低。
	- **实时场景需丰富：** 现有技术能力不足以支撑实时营销、预警、风控等高要求场景。
	- **归因分析不灵活：** 由于杜邦分析、迁徙分析、漏斗分析等灵活分析方法缺失，业务结果易察而深层动因难溯。其根源在于数据、技术与业务间的 "断点" 导致分析路径割裂，深度归因探索受阻。
	- **自助分析门槛高：** 现有平台对业务人员而言使用门槛仍较高。

宇信在服务高管决策中发现， BI 工具虽然能提供精准的 "数据洞察"，但普遍缺乏与业务执行流程的联动，导致洞察无法高效转化为行动，形成了 "决策断点"。
为解决这一核心难题，宇信自 2023 年开始与 Apache Doris 合作，目标构建一个**将数据洞察无缝融入业务执行**的全新平台。具体而言，平台不再是简单的 "问题工单"，而是围绕 "业务目标" 进行驱动：系统基于数据分析自动生成处置建议，并将其转化为可追踪、可量化的行动项，下发至执行层。
双方合作以来，已在多个项目中成功落地。新平台不仅解决了以往数据与业务脱节的长期痛点，其实际成效也远超项目预期。
## Apache Doris 构建高效、智能的分析平台

宇信科技与 Apache Doris 的深度融合，是构建现代化银行经营分析平台的关键。Apache Doris 作为核心加速引擎和数据存储组件，在提升数据处理效率、实现流批一体化以及打破数据孤岛方面发挥了决定性作用 。
### 01 升级分析平台：实时动态指标高效查询 **

通过与 Apache Doris 能力打通，将常态化的指标加工变成了动态的指标加工，宇信科技经营分析平台实现指标实时高效查询，业务效率提升 30%，极大提升了业务敏捷性与竞争优势。业务用户获取洞察时间大幅缩短，可快速响应市场变化并优化资源利用，有效解决 "缺少即时性分析" 痛点。
![01 升级分析平台：实时动态指标高效查询.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/f1bb1b8a829235de89bdbaaf27032e42.webp)
### 02 解除数据枷锁：实现流批一体指标加工

Apache Doris 在宇信科技经营分析平台中构建了流批一体指标加工架构，轻松统一了 Kafka 实时数据流与批量历史数据源，从根本上解决了传统 Lambda 架构中常见的时效性延迟与数据不一致问题，突破传统实时分析与历史报告分离的局限。统一数据源简化了治理流程，减少冗余，使银行能构建复杂应用（如实时欺诈检测、个性化营销），同时支撑长期趋势分析与战略规划。
![02 解除数据枷锁：实现流批一体指标加工.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/4c8574cb2203545b631d021426f5c046.webp)
### 03 突破数据孤岛：从烟囱式到数据中台的转

在传统的 "烟囱式" 数据架构中，各个应用系统独立建设，导致数据孤岛普遍存在，数据难以复用，效率低下 。宇信科技基于 Apache Doris 构建了湖仓一体的数据中台，高效支撑了新一代经营分析平台，银行能够实现指标的快速生产与分析，加快了对市场变化的响应。
![03 突破数据孤岛：从烟囱式到数据中台的转型.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/a81c10fc6b91c63498d4b82786df5fa7.webp)
### 04 精准业务洞察：迁徙分析与血缘拆解的应用

在 Apache Doris 的支撑下，宇信科技实现了**迁徙分析** 和**血缘拆解分析**等高级功能，能直接解决 "归因分析不灵活" 的痛点，促使银行对业务绩效和客户行为获得更深入、更具可操作性的理解。
**客层变化分析**能够帮助银行精准定位客户群体和业务变化 。通过理解客户为何在不同细分市场之间迁移，银行可以制定有针对性的保留策略，或识别高绩效分支机构的成功实践。
具体支持能力包括：
- **圈选历史客群：** 以时间为节点，圈选某一时间点 / 区间的客户，分析这些客户在某个时间段的变化情况；
- **进行客群比对：** 支持选择不同客群进行对比，分析同一周期内不同客户明细，联动 CRM 过程指标，同时比较各个分支行经验策略优劣；
- **下钻到客户明细：** 重要客户迁徙变化，如私行迁徙到白金，可点击展示客户明细，联动 CRM 过程指标，挖掘迁徙变化原因；

Apache Doris 在处理大量时间序列数据上的复杂多维查询能力，对于这些复杂分析至关重要，使银行能够增强客户忠诚度并改善其竞争地位。
**维度归因分析**能支持业务的精准定位问题。能够帮助银行快速排查规模变动问题、理解关键指标波动及根因分析：
**自动 / 配置拆解逻辑：** 通过拆解，将复杂的指标拆解为更细粒度的原子指标，快速定位影响指标的深层原因；
- **快速识别重点关注项：** 对于整个血缘分析中占主要影响因素的项或需要重点关注的项，可通过高亮的形式进行呈现；
- **给出分析结论下发用户：** 指标支持下钻进行分析，并给出相应的分析结论；

**Doris 作为底层高性能分析引擎，高效处理和查询多层分解所需的粒度数据，为平台的强大诊断能力提供支撑。**
## 某银行业务场景的成功实践

宇信科技与 Apache Doris 为某银行的零售业务打造了全新的经营分析平台。其中 Apache Doris 作为核心分析引擎，为项目成功提供了关键的数据支撑能力，重点聚焦其零售业务场景。
项目的顶层设计遵循模块化与结构化两大核心原则。前者负责将复杂的业务场景（如存款、贷款、财管）清晰解耦；后者则确保所有分析工作都围绕核心业务目标（OSM），以终为始。二者均依托 Apache Doris 强大的实时分析能力和快速响应能力。为实现 "全渠道触达，分层经营" 的业务目标，平台还基于 Apache Doris 构建了覆盖多维度、多层次的指标体系。
Apache Doris 的真正价值在于其协同效应：其支撑的各项能力（极速查询、流批一体、数据融合、灵活归因、智能自助）深度融合，这种集成化的解决方案可以放大整体业务的价值。
![某银行业务场景的成功实践.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/5773e8772df088230a046eedc11ec060.webp)
## 未来展望：AI x Apache Doris

**结合大模型打造人人可用的 ChatBI：**
深度融合大模型能力，实现对话问数、自动归因、关联应用和多轮对话，显著降低分析门槛。Apache Doris 作为底层高性能分析引擎，需支撑自然语言交互所需的动态、低延迟查询。
![未来展望：AI x Apache Doris-1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/cbc0d3b55a449d29ecbd79264b2432bb.webp)
**全域数据的融合打通，智能应用：**
许多 BI 工具止步于 "看指标"，却未能引导管理者 "用指标去思考"。所以，出发点不再是指标本身，而是其背后完整的分析逻辑闭环。借助 Apache Doris 将技术 "隐于形"，构建整合银行内部管理职能的统一门户，结合实时标签能力，只让一条清晰、专注的业务思考路径最终呈现在管理者面前，最终实现数据驱动业务增长的目标愿景。
![未来展望：AI x Apache Doris-2.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/ea1e2bf5a8e41fa3ef9ca9b27ddf763e.webp)
为此宇信未来将：
- **纵向信息流同源一致：** 以全面的技术底座和数据支持，保障系统信息一致性，打造一体化企业级全领域管理与运营门户；
- **横向管理域融合贯通：** 通过各模块能力的深度整合与协同，打造企业经营、数据运营、人力财资等若干企管场景，提高跨领域部门间的协作效率；
- **敏捷迭代、全域覆盖管理需求：** 实现作业协同，敏捷迭代应用，流程化运营，不断打磨管理策略，并可分享应用到其他管理系统，提升管理效率和先进性；

Apache Doris 正在构建面向 AI 的智能数据平台，其 MPP 架构与向量化引擎能支撑 Agent 单一请求在数秒内触发的数万次查询，角色将扩展至企业数据设施的关键部分。

深耕银行 IT 建设领域 26 的年， 宇信科技服务超数百家金融机构，覆盖核心系统、渠道平台、风控中台等关键业务场景。其数据条线团队专注经营分析场景 20 余年，为城商行、农商行提供从报表系统到智能决策的全栈解决方案。随着银行业数字化进程步入深水区，宇信科技面临双重挑战：一方面，市场节奏的加快，让客户对 "分钟级数据响应" 需求迫切，传统数据平台的处理效率与扩展能力已显滞后；另一方面，决策者不再满足于 "工具即报表" 现状，需要一种能够实现 "智能归因 - 闭环决策" 的深度分析能力，以应对复杂多变的市场环境。

宇信科技基于 SelectDB & Apache Doris 构建实时智能的银行经营分析平台

深耕银行 IT 建设领域 26 的年， 宇信科技服务超数百家金融机构，覆盖核心系统、渠道平台、风控中台等关键业务场景。其数据条线团队专注经营分析场景 20 余年，为城商行、农商行提供从报表系统到智能决策的全栈解决方案。

数据库

大数据

宇信科技深耕银行IT建设26年，携手ApacheDoris打造新一代智能经营分析平台，实现秒级数据响应、流批一体处理和智能归因分析。该方案突破传统数据孤岛，提升30%业务效率，支持实时营销、风控等高要求场景，助力银行数字化转型。平台融合AI技术，实现自然语言交互，降低分析门槛，推动银行业从数据洞察到业务执行的闭环决策。

数据存储

数据架构

数据流

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Agent

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宇信科技基于 SelectDB & Apache Doris 构建实时智能的银行经营分析平台-腾讯云开发者社区-腾讯云

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