大数据平台数据仓库软件开发公司。
大数据平台数据仓库是基于传统金融数据仓库解决方案的改善和优化。通过运用FDVM（Financial Data Vault Modelling）金融数据主题域划分模型，进行数据源业务分析、经验模型参考、模型设计定制，最终建立映射关系，实现操作型数据存储与企业级数据存储以及公共集市层的搭建，满足信息管理应用的数据融洽共享。
客户价值
全企业数据整合，提升数据共享
打破系统界限、打破部门界限、打破业务条线，极低成本快速实现企业业务数据的共享与融合，实现内外部数据整合，结构化、非结构化数据处理，减少数据跨系统复制导致的数据批处理延时，减少多个应用数据库独立部署带来的冗余数据存储成本，实现全企业业务数据整合；
立足监管，面向管理
落地企业级数据标准，探查全企业数据质量，形成企业数据地图，为监管报送、管理类应用建设提供唯一可信赖的有价值数据；
夯实数据基础，全应用覆盖支撑
形成全企业应用数据服务总线，全面支撑银行建设客户管理、营销管理、风险管理、财务管理、监管报送、绩效考核、实时应用等应用系统建设。
挑战
数据量增大：
复杂程序应用的增多，运行沉重缓慢，传统数据仓库越来越不堪重负；
数据源不断增多：
访问和数据同步变得复杂；开始包括非结构化和半结构化数据；上层业务和使用部门增多，资源管理和安全控制变得困难；
数据处理延时长：
无法看到实时运营状况；
原先的逻辑数据模型，不能有效支撑数据快速分析和价值发现：
需要新的方法发掘数据的统计相关性、因果关系、关联关系等规律。
产品优势
卓越的技术，支持在线扩容：
采用Hadoop/Spark分布式大数据架构作为新一代企业大数据平台的基础设施组件；随着应用需求与容量的不断增长，支持动态扩展与在线扩容；稳定的数据处理架构支持结构化、非结构化、实时数据处理与整合；
卓越的金融服务模型：
自主研发的金融数据主题维度模型，将业务数据按照相关方、协议、事件、资产、渠道进行主题维度分类，并引入反范式化，结合DataVault2.0的特点自主研发，实现数据存储更灵活，数据处理更高效，数据使用更方便；
快速开发与运维，节约成本：
自主研发的数据开发与运维平台，实现从数据源分析、到数据建模、再到数据处理任务开发的全流程线上自动化开发、自动化运维监控与变更，为后期开发提供便利，节省运维成本。
应用场景
