为财务工作负载设计现代数据平台
此设计探讨如何使用 Oracle Cloud Infrastructure 为财务工作负载构建现代数据平台 (MDP)，例如用于获取实时资金洞察、检测异常交易以及用于一般财务数据清理、汇总和可视化的负载。
了解现代数据平台
几十年来，消费者和交易数据的数量、种类和增长率相对较小。
然而，随着互联网和在线服务的到来，由新应用和持续创新驱动的新型全球业务模式为数十亿消费者带来了数据。
银行、经纪人和金融服务公司要求统一的现代数据解决方案来处理不断增长的数据量，包括结构化、半结构化和非结构化数据。为了发展业务，银行希望数据驱动，因此需要对数据架构进行现代化改造，以便为大数据提供敏捷、拟合用途的数据服务。
大数据和数据云等颠覆性的数据力量可激发新的思考方式，并帮助组织在民主、快速变化的数据生态系统中打破孤岛并开展协作。
数据架构正在超越组织的边界，并将重点从“维持正常运转”（运营数据和商务智能）转向提供从未开发的大数据中收集的不断变化的洞察。
洞察驱动的银行业务的核心是现代数据环境，它以适合用途的数据架构模型（称为现代数据平台 (MDP) 为中心。现代数据平台结合了各种 Oracle Cloud Infrastructure 服务，从结构化和非结构化源摄取、处理、存储、处理和可视化数据。
MDP 体系结构演示了单个统一的数据平台如何满足以下最常见的需求：
- 传统关系数据管道
- 大数据转换
- 利用基于人工智能的功能执行非结构化数据摄取和扩充
- 使用 Lambda 架构进行流式摄取和处理
- 为数据驱动的应用和丰富的数据可视化提供洞察
- 为您的数据建立企业级数据唯一事实来源，包括用于结构化数据的数据仓库，以及用于半结构化和非结构化数据的数据湖
- 使用大数据处理技术将关系数据源与其他非结构化数据集集成
- 使用语义建模和强大的可视化工具简化数据分析
现代数据平台的注意事项
使用现代数据平台实施解决方案时，请遵循高级数据处理系统的优秀实践，例如将关系数据库管理系统 (RDBMS) 用于结构化数据，将大数据处理用于非结构化数据。
设计解决方案时，请注意以下事项：
- 提供批处理和流数据用例
- 将人工智能和机器学习用例融入到分析工作负载中
- 整合数据质量、数据版本控制和数据血统的保证
- 包括与内部部署以及其他云基础设施的集成，以支持多云和混合方案
现代数据平台是一个统一的单一数据平台，您可以利用它来设置整个企业的数据中心，作为一个唯一事实来源来满足最常见的数据需求。
- 适合用途：构建现代数据架构或平台，以满足当今的架构需求，并让您的组织在信息管理空间的出现时充分利用这些机会。
- 增量改进：构建成熟、优化的企业现代数据平台不会一夜之间发生，需要花费时间和精力。使用我们的诊断评估、加速器和优秀实践来帮助您评估当前的数据架构功能、确定现代目标数据目标并设计计划来弥补这些目标之间的差距。
- 保持业务一致：在构建现代数据解决方案时，请考虑您的战略愿景和优先事项。传统数据架构的一个常见故障是，其中的倡议往往失败，或者无法提供明确的商业价值。保持计划与业务需求和考虑因素一致将有助于获得支持并证明现代数据架构的价值，并在您的路线图上提供更大的战略计划。