信用卡-客户案例

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信用卡如何实现用户分群分析？

Kyligence 作为数据指标引擎，助力某城商行信用卡中心搭建业务指标体系，并为数据查询提供加速功能以及智能优化，改变了传统数据应用开发模式。这一模式的改变，极大地提升了业务用数的体验、业务业绩复盘以及业务市场策略制定。

城商行信用卡中心 BI 团队负责人唐文楚

数字支付时代，如何实现大数据的自助分析

当数字支付进入新时代，消费需求日益多元化，信用卡的零售数字化转型成为重要趋势。该城商行信用卡中心从 2018年开始搭建自助分析平台，支持市场、风险、财务、人资等业务部门自助分析数据。随着近两年的业务增长和新业务的出现，现有自助分析平台已无法高效满足多表、大数据量的灵活自助分析。

Kyligence Enterprise 与 Presto 结合，

搭建数据服务层

经过深入对比分析与验证，该城商行信用卡中心最终决定采用 Kyligence 和 Presto 结合的方式搭建数据服务层（指标引擎）。Kyligence 提供企业级的智能多维数据库解决方案，其分布式聚合和索引技术确保了关键分析的查询性能，并提供高性能和高并发能力；同时，借助 Kyligence 智能路由功能，将低频查询智能下压至 Presto，满足低频查询也能以较快速度响应；其智能查询加速功能同时对高频慢查询进行性能优化，实现多表大数据量下的多维自助分析。