大数据数据治理2024
数据湖仓一体化平台建设
为金融机构构建基于 Apache Spark + Iceberg 的湖仓一体架构，统一数据资产管理与分析。
客户
某城商行科技部
技术挑战
数据分散在 20+ 个业务系统中，数据口径不统一，监管报送依赖人工汇总耗时 2 周。
核心成果
- 数据资产目录覆盖 95% 业务表
- 监管报送从 2 周缩短至 1 天
- 查询性能提升 50x
技术栈
Apache SparkApache IcebergAirflowHadoopElasticsearch
项目背景
客户拥有核心系统、信贷系统、风控系统等 20+ 个业务系统，数据孤岛问题严重。每次监管报送需人工从各系统导出数据、手动核对，耗时 2 周且错误率高。
解决方案
- 湖仓架构：基于 Apache Iceberg 构建统一数据湖，支持 ACID 事务和时间旅行
- 数据集成：Spark ETL 任务从各业务系统增量抽取，T+0 入湖
- 数据治理：建立统一数据目录和质量规则，自动化数据血缘追踪
- 任务编排：Airflow 管理 300+ 个 ETL 任务的调度依赖
- 自助分析：提供 SQL 查询入口，业务人员可自助进行数据探索
项目成果
平台上线后，95% 的业务数据实现统一管理，监管报送周期从 2 周缩短至 1 天，数据质量问题减少 90%。