金融行业解决方案
数据融合平台支持一次接入，多次分发，帮助金融企业构建完整客户知识图谱，实现精准营销。
行业现状
大数据和人工智能已经不是互联网独角兽的独门武器，它已经成了银行业不可小觑的发展浪潮。是否能迅速地理解、适应和驾驭大数据，决定了企业能否赢得市场，开创新金融时代。当下，各金融机构积极拥抱大数据，在客户营销和风险防控等领域都取得了局部进展，但在提升行业核心竞争力、有效整合线上线下信息、构建完整客户知识图谱实现精准营销等方面始终面临数据共享的瓶颈。
面临挑战
数据孤岛问题严重
金融行业机构繁多，数据存在于多个系统中，亟待解决数据孤岛问题。
数据实时性要求高
金融行业存在海量、多维的数据，且在实时交易场景下对数据交换的实时性要求极高。
第三方数据过多
金融企业为能提高风险管控能力，充分利用数据营销获客，会与拥有数据势能的第三方合作，寻求数据共享。这时，需要实时接入新的 API，且每个 API 会不断迭代，导致维护成本巨大。如何对接、统一管理几十个 API 接口成为问题。
解决方案
数据进行有效的打通
基于 DataPipeline 支持多源异构，将线上交易数据和线下柜台数据打通，帮助客户数据中心业务部门快速掌握所需数据。将交易系统的数据，实时下发到分支机构，或者供风控、反洗钱、经营分析等下游系统使用。
批量化加速提取
采取批量化的采集方式，同时对同个系统的几十几百个表一并采集，有效提高数据采集效率。
API 数据同步
DataPipeline 允许用户一分钟完成单个 API 配置，同时可在单个任务添加多个 API，统一管理相关 API，帮助用户降低获取各个 API 数据的开发和运维成本。
方案价值
统一数据管理平台
DataPipeline 数据融合平台通过整合各部门、各系统的数据，为金融机构内部的信息交流、数据分析和决策，提供有力的支撑。
统一数据的共享与分发
DataPipeline 的数据交换平台支持一次接入，多次分发，最低限度地降低对于源系统的影响，释放数据的生产力。
降本增效
数据工程师可将重复且依赖于人的开发工作交由工具去完成，进而将工作重心转移到价值密度更高的领域。
