面对数字化浪潮带来的机遇和挑战，DataPipeline服务的某上市银行敏锐地洞察到发挥数据要素价值的重要性.自建成第一家智慧银行网点起，该银行积极探索新增长模式，构建全面的数字化能力，以提升业务和经营效率。

随着该银行业务的快速发展，营销、风控等领域对数据时效性的要求不断提高，传统数据处理模式下的T+1数据时效性已无法满足业务需求，数据处理模式正由批量向实时转变。实时数据成为该银行业务升级和数字化转型的焦点，通过实时数据，该银行可以实时洞察市场趋势、实时感知用户需求变化、实时监控风险情况，从而做出更准确、更及时的业务决策。例如，通过实时数据精准识别用户的需求特征和投资偏好，从而实现精准营销。同时，实时跟踪营销线索的转化周期，根据用户需求的变化实时调整策略，最终提高转化效率。

为了不断提升数据时效性，该银行决定构建实时数据融合平台。该平台不仅需要适配该银行当前使用的包括IBM DB2、Gbase 8s、Gbase 8c、Elasticsearch、ArgoDB以及FTP在内的多个数据节点，同时也需要实现核心业务系统、零售信贷、对公信贷、数据仓库间的实时数据融合，帮助该银行将实时数据及时、准确的交付至各个业务应用场景，为业务部门实现业务目标提供有效支撑。

为了不断提升数据时效性，该银行决定构建实时数据融合平台。该平台不仅需要适配该银行当前使用的包括IBM DB2、Gbase 8s、Gbase 8c、Elasticsearch、ArgoDB以及FTP在内的多个数据节点，同时也需要实现核心业务系统、零售信贷、对公信贷、数据仓库间的实时数据融合，帮助该银行将实时数据及时、准确的交付至各个业务应用场景，为业务部门实现业务目标提供有效支撑。

实时数据融合平台架构

▶ 批流一体

同时满足实时数据同步和批量数据传输，助力客户将数据资产从批量领域扩展到实时领域；

▶ 分层管理

采用“数据节点注册、数据链路配置、数据任务构建、系统资源分配”的分层管理模式，有助于增强组织内部协同性，提高运营效率；

▶ 配置便捷

采用更加便捷直观的数据任务配置界面，大大优化了数据开发、交付过程的人员投入和时间成本；

▶ 可观测性

配备容器、应用、线程、业务四级监控体系，可实时监控模式变化与异常情况，提高维护效率、降低风险；

在金融机构的数字化转型过程中，业务部门对实时数据的需求日益增强。越来越多的金融机构认识到实时数据管理的重要性，这不仅可以为金融机构的高质量发展注入新的动力，同时也为其带来持续的竞争优势。对于实时数据管理而言，其体系建设并非一蹴而就的过程，实时数据融合平台的建设正是这个过程中的核心基石。

该银行的实时数据融合平台，在异构数据实时融合的准确性、稳定性、易用性等方面均表现卓越，不仅实现了全行数据的实时汇聚、实时感知、实时洞察和实时决策，也为下一步构建差异化竞争优势打下了坚实的基础，为城市商业银行的数据创新应用和新一代数据管理体系构建提供了新的参考和借鉴。