金融服务公司开始使用云进行大数据和AI处理
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-25
随着市场竞争的加剧，大多数人现在认识到需要存储和挖掘客户信息
并需要合并从Internet，人口统计信息和其他不一定以结构化数据记录格式到达的数据形式收集的非结构化大数据，金融机构将非结构化数据与传统的结构化数据结合在一起，以便它们可以对客户信息的组合执行分析和人工智能（AI），但是在这样做的过程中，他们必须找到扩展和存储数量增长的数据的方法，这些数据可以在一夜之间成倍增长，他们面临的难题是，大多数本地系统无法大规模扩展数据存储和处理，这可能需要一年或更长的时间来进行预算和购买，在这里使用更具扩展性的云服务可以带来价值。
每个拥有大规模数据的组织都可以从云的规模经济中受益
云已经成为金融机构每天使用的大量数据的自然归宿，与他合作的许多银行客户都是从与客户相关的数据的云数据托管开始的，这些数据集与CRM，广告技术和云原生的服务台应用程序中的数据一起使用具有天然的相似性，我们已经看到一旦这些公司为他们保存在云中的数据建立了必要的控制，安全性和治理，之后它们扩展到大范围的大数据类型，例如用于实时风险分析的交易信息，支持贷款发起决策的数据聚合和分析，以及提供个性化的客户和市场情报。
将更多的大数据迁移到云的关键因素包括数字化转型
其中云托管扮演着更大的角色，敏捷性和成本优化，使公司能够比其自己的数据中心更快地将数据移至云中，并以按使用量付费的方式进行，从而减少了运营和资本支出的开销，以及云提供商可以提供的越来越多的AI和机器学习（ML）服务以及专业知识，这些力量加在一起，使金融公司能够将大数据和AI应用程序更快地推向市场，而不必依靠自己完成。
大数据的关键备份和恢复也是一个问题
我们解决云中数据备份的一种方法是通过实时数据策略，采用这种策略，数据更改可以在发生时立即复制。这种方法使数据在多个环境中保持一致，并实现接近零的恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）目标，公司考虑采用实时数据备份策略，因为它可以降低传统数据迁移方法的风险和成本，并支持连续数据迁移，这在使用本地和云数据与应用程序的混合云计算环境中是必需的。
建议公司采用数据优先的方法将大数据迁移到云中
并需要合并从Internet，人口统计信息和其他不一定以结构化数据记录格式到达的数据形式收集的非结构化大数据，金融机构将非结构化数据与传统的结构化数据结合在一起，以便它们可以对客户信息的组合执行分析和人工智能（AI），但是在这样做的过程中，他们必须找到扩展和存储数量增长的数据的方法，这些数据可以在一夜之间成倍增长，他们面临的难题是，大多数本地系统无法大规模扩展数据存储和处理，这可能需要一年或更长的时间来进行预算和购买，在这里使用更具扩展性的云服务可以带来价值。
每个拥有大规模数据的组织都可以从云的规模经济中受益
云已经成为金融机构每天使用的大量数据的自然归宿，与他合作的许多银行客户都是从与客户相关的数据的云数据托管开始的，这些数据集与CRM，广告技术和云原生的服务台应用程序中的数据一起使用具有天然的相似性，我们已经看到一旦这些公司为他们保存在云中的数据建立了必要的控制，安全性和治理，之后它们扩展到大范围的大数据类型，例如用于实时风险分析的交易信息，支持贷款发起决策的数据聚合和分析，以及提供个性化的客户和市场情报。
将更多的大数据迁移到云的关键因素包括数字化转型
其中云托管扮演着更大的角色，敏捷性和成本优化，使公司能够比其自己的数据中心更快地将数据移至云中，并以按使用量付费的方式进行，从而减少了运营和资本支出的开销，以及云提供商可以提供的越来越多的AI和机器学习（ML）服务以及专业知识，这些力量加在一起，使金融公司能够将大数据和AI应用程序更快地推向市场，而不必依靠自己完成。
大数据的关键备份和恢复也是一个问题
我们解决云中数据备份的一种方法是通过实时数据策略，采用这种策略，数据更改可以在发生时立即复制。这种方法使数据在多个环境中保持一致，并实现接近零的恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）目标，公司考虑采用实时数据备份策略，因为它可以降低传统数据迁移方法的风险和成本，并支持连续数据迁移，这在使用本地和云数据与应用程序的混合云计算环境中是必需的。
建议公司采用数据优先的方法将大数据迁移到云中
将数据快速收集到那里，以便您的数据科学家可以立即开始尝试使用新系统，以更快地实现价值，不要考虑过快地停用本地系统的全部或部分，如果您的长期策略是将更多数据和应用程序移至云，请逐步进行并进行全面测试。
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