一、项目背景与目标

近年来，随着金融行业全面迈入数字化运营新阶段，数据驱动的精细化管理成为银行提升核心竞争力的关键。作为区域性银行的佼佼者，该行始终走在金融科技创新前沿，尤其在零售业务领域持续深化数字化转型，致力于打造以客户为中心的智能服务体系。

在一体化自动营销战略的推进过程中，该行希望构建一个覆盖线上线下、统一管理、实时响应的全渠道数据体系，以支撑精准触达与高效运营。面对业务快速发展和客户触点日益丰富的挑战，该行由共享中心牵头启动数据平台能力建设，全面提升数据采集、同步和访问的实时性与可靠性，为智能营销系统提供强有力的数据支撑，进一步推动客户体验优化与业务模式创新。

但在项目落地过程中，也面临着多方面挑战：

· 网络隔离限制数据流通：该行内部存在多套网络环境，且各环境之间存在严格的网络隔离，给跨系统数据采集和传输带来显著难度。

· 安全合规标准严苛：银行对系统安全性和数据保密性有极高要求，项目需严格遵守行内监管制度和信息安全规范，确保数据在采集、传输、存储过程中的全流程安全。

· 同城灾备建设要求同步落地：为保障系统高可用性和业务连续性，项目需同步建设同城灾备环境，实现数据平台的容灾切换与数据冗余保护。

· 运维可视性和可追溯性不足：实时数据任务涉及链路多、节点复杂，一旦出现异常，数据溯源困难，且缺乏统一的监控和告警机制，对后续运维带来较大挑战。

在项目初期，该行对多家厂商方案进行了深入评估，围绕产品的稳定性、成熟度、可运维性等核心指标进行比选。最终，该行选择了DataPipeline实时数据融合平台，核心原因在于：

· 架构稳定，具备高可用能力：平台历经多行业验证，支持多种灾备部署架构，能有效保障数据链路在复杂网络环境下的连续性和稳定性。

· 易用性强，上线效率高：具备图形化配置、模块化组件设计，部署与使用门槛低，能够快速融入客户现有体系，显著降低实施和运维负担。

· 专业且响应及时：在项目调研与试点过程中展现出的技术实力和服务能力，也获得该行高度认可。

DataPipeline不仅高度契合该行对于“实时、可靠、易管”的平台诉求，也为后续持续演进打下了良好基础，成为支撑智能营销平台的重要底座。

三、实施方案

DataPipeline实时数据融合平台适配了多种数据库管理技术，成功整合了核心业务系统、银联银商系统、客户信息管理系统、数字移动应用系统等多个系统的数据，实现了跨系统的实时数据采集与同步。平台显著提升了数据的实时性和稳定性，缩短了数据传输时延，为一体化自动营销提供了坚实的实时数据支撑，助力客户精准营销和服务能力的提升。

实时数据融合平台架构

▶ 跨环境数据贯通：支持多类型数据节点，灵活适配多套网络环境，通过链路隔离与策略配置，实现隔离环境间的数据安全流转。

▶ 满足安全合规要求：具备访问控制、加密传输、操作审计等完整安全机制，符合银行级信息安全与监管要求。

▶ 支撑灾备部署：采用分布式高可用架构，支持主备切换与容灾部署，满足银行同城灾备规范，保障业务连续性。

▶ 运维可视高效：提供四级监控体系与全链路追溯能力，支持自动告警与日志分析，提升数据任务的可观测性与运维效率。

四、实施成果

目前，平台已稳定运行超过15个月，覆盖该行多套网络环境，成功支撑零售、客户管理、支付等在内的12个核心业务场景。通过分布式高可用架构部署，系统实现同城灾备能力，RPO=0、RTO<30分钟，关键链路数据延迟稳定控制在秒级以内。整个平台运行平稳、任务执行稳定，具备良好的可维护性和可扩展性，充分满足了银行对实时性、可靠性和合规性的技术要求，为后续业务拓展与能力延伸提供了坚实的基础。

该行对此给予了高度认可：“2023年，我行引入 DataPipeline 实时数据融合平台，有效解决了实时数据采集与异构数据库同步难题，成功补齐了我行大数据实时计算链路的最后一块拼图。”

▶ 驱动业务敏捷响应

DataPipeline 实现了多系统数据的实时融合，为零售、客户管理、营销等场景提供统一的数据支撑，提升了业务响应速度和运营效率。业务团队能够基于实时数据快速洞察客户需求，精准决策，加快产品创新节奏，推动数字化运营转型。

▶ 强化技术支撑能力

平台的高可用架构与低代码配置方式，降低了 IT 团队的数据建设和运维难度，提升了工作效率和系统稳定性。技术人员可将更多精力投入能力建设与服务扩展，进一步增强数据团队的支撑广度与深度。