服务手记丨国有大行如何在信创大数据平台上，跑通“全场景 OLAP ”？

在这家全国性商业银行，数智化早已不再只是“后台支持”，而是深入一线、赋能经营。“建生态、搭场景、扩用户”，六年来，该行持续升级 Kyligence Enterprise 企业级智能多维数据库能力，将其打造为数据平台的核心组成。应用范围也从专业分析人员拓展到一线业务团队，从单一场景扩展至经营管理、网点画像、财资画像等五大关键领域，在分析与决策之间架起桥梁，持续释放数据价值。

// 数据基础平台的搭建，主打“国产替代”

项目刚启动时，客户只提了一个要求：这个系统，得性能好、易上手、稳定性高。

该企业面临的挑战不只一条：一方面，银行的分析场景越来越复杂，既要能做多维汇总，又要能追到交易明细，最好还能一秒响应。传统分析引擎很难兼顾这三点，更别说同时跑在信创环境下了。

另一方面，大数据平台本身的设计、部署和维护也越来越重。数据越多，维度越高，外部数据越复杂，对分析引擎的要求就越高。而这套系统还必须适配整套国产化组件——从数据库到中间件，一个都不能落下。

适配不是“接上就能跑”这么简单。性能不兼容、语法有差异、接口有偏差，一个个小问题累积起来，就是一堵技术墙。

与此同时，客户对部署体验也有明确的期待：不要搞得像开“数据库大会”，部署要像点外卖一样简单。所以项目组干脆联动大数据平台上下游接口，搭了完整的自动化部署流程。现在只需在产品界面填好配置，确认几步操作，Kyligence Enterprise 能在云上顺利“落地”。

上线后的反馈，是对这套系统最直接的肯定：

• 智能推荐优化，不用再请数据专家“调模型”，用户每天上班点点推荐建议就行；
• 自助多维分析，从以前“等一杯咖啡”的20分钟，缩短到如今10秒出结果；
• 资源弹性扩缩、部署自动完成、运维省力省心，让“信创 + 可售卖 + 易用”的目标真正落地。

在这个系统的背后，是一环扣一环的技术打磨和产品落地。数智化经营想走得远，底座必须打得稳——而这，正是 Kyligence Enterprise 在这个项目里带来的价值。

// 上线五大业务和管理场景，数据即决策

真正落地的系统，最终都绕不开一个问题：它到底能帮谁做成什么事？

答案藏在一个个具体的应用场景里。比如——

有一位支行行长，每天早上打开手机 App 首页，第一眼看到的不是新闻，而是客户账户的大额变动。哪个客户昨天资金流出过大，一目了然，能不能及时跟进、补救，就靠这套系统推送的指标提醒。

这类日常的数智化“体感提升”，已经覆盖了包括总行、分行、条线在内的多个层级角色。Kyligence Enterprise 作为核心查询引擎，每天支撑总行管理者、分行管理者超过5万次的查询请求，响应速度稳定在1秒以内，让信息获取像滑动 App 一样顺畅。

还有更大的“战场”——业绩看板和管理驾驶舱。

目前 Kyligence Enterprise 已支持超过50个业务看板，覆盖全国数上百家一、二级分行，平均上线周期不到14天。背后是超4000个业务指标和每天超25万次的查询请求，1秒响应率大于99%。

从设计指标到对接应用、从调优查询逻辑到优化运营效率，都留下了 Kyligence 参与的痕迹。

再往下看，金融的下沉能力也藏着 Kyligence Enterprise 的影子：

• 在普惠金融场景中，Kyligence Enterprise 是体检单背后的“分析医生”。复杂的多维数据，现在基层用户也能轻松上手，报告拉得出、看得懂，决策跟得上。

• 在网点画像中，系统分析了周边商圈、楼盘分布、客群特征等方方面面，帮助银行判断哪些商户值得主动出击、哪些区域潜力未被挖掘。

• 在企业财资画像中，对公客户资产、舆情、交易动态尽收眼底，还能通过图谱视图一键切换视角，辅助团队判断“客户现状”和“下步动作”。

这些分析需求的背后，是上千万、上亿级的明细数据。如果还用传统方式，秒级响应根本无从谈起。而有了 Kyligence Enterprise 的数据分析引擎，不仅能做到亿级数据秒查，还能支持趋势分析、异常识别等进阶分析能力，让“看清客户”不再是一件费时费力的事。以前是“有数据但不好用”，现在是“数据主动来找人”。

// 沉淀成功方法论，服务规范、周全

据 Kyligence 项目经理介绍，这套系统目前已承载数百个模型，日均访问超30万次。系统保持稳定运行的同时，也在持续演进：大版本按季度发布，小版本每月迭代，确保功能更新和业务适配同步推进。

每次大版本上线前，项目团队都会提前一个月启动全流程准备。从方案评审到变更控制、系统通知到联调演练，确保每一个环节有据可循、有序推进。某次关键功能上线，为确保顺利切换，团队与客户连续奋战到凌晨四点，系统稳定运行后才全部撤岗。

在不断实战中，项目团队也逐步建立起一套完整方法论，覆盖场景理解、开发设计、模型优化与运维管理，为系统稳定性和可持续发展提供了有力支撑。

未来，该行将与 Kyligence 在以下几个方面深化合作：

• 全面云化：在现有管理驾驶舱与信息系统基础上，部署于行内大数据公有云，支持更多业务应用；

• 深入业务场景：拓展至营销、风险管理等重点领域；

• 对外赋能：联手支持银行生态内企业大数据分析需求，扩大平台服务能力。

Kyligence Enterprise 自上线起即面向金融行业应用，经过长期打磨，已具备高可用、强稳定和完善的运维管理能力，已应用至零售、制造、医药等行业场景。近日，大家期待已久的企业级智能多维数据库 Kyligence Enterprise 5（KE5）带来了重大更新，欢迎查看！➡️ 《新版发布丨企业级智能多维数据库 Kyligence Enterprise 5 更快更便捷！》

关于 Kyligence

跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的 Data+AI 公司，为企业客户提供大数据、指标平台、AI 智能体等产品和解决方案，以 AI 赋能全民用数，帮助企业充分利用数据价值，加速数智化转型。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。