随着交行业务高速发展，其内部大数据集群随着系统的不断建设，数据分析链路变长，准实时应用场景支撑不足，在某些计算量较大的场景，数据处理时效性差，作业高峰期因为资源占用，而发生作业互相影响的情况时有发生。

在2021年，交行通过FusionInsight新版本能力，基于实时数据增量更新入湖、实时计算能力、批流融合，实现海量数据T+0实时供数。离线数据湖全面走向实时数据湖，业务创新更加敏捷。

交行的智能数据湖构筑了数据从采集，到分析，再到消费的端到端全流程实时化：

*实时入湖：结合CDC、实时流技术、新一代数据湖框架，实现数据实时T+0入湖，数据在线更新与删除；

*实时分析：数据实时分析加工，Lakehouse湖内建仓，批流融合分析；

*实时供数：面向不同的查询场景，提供多种实时OLAP分析能力，毫秒/秒级响应；

*引入新版本FusionInsight后，交行智能数据湖全面支撑各场景业务分析走向准实时模式：

1.在营销场景，基于用户交易交互行为，深度挖掘用户喜好，针对不同用户，实施实时个性化精准营销。营销效果实时监控，客户转化率提升164%。

2.在风控场景，通过实时流处理技术，实现行为特征实时分析，欺诈行为实时识别。对风险交易及时执行拦截、人工校验、加强验证等干预措施，风险案件降低52%。

3.在运营场景，构筑全行统一数据底座，降低数据获取难度，提供高质量的数据服务能力。供数模式从T+1离线模式，变成T+0实时模式。基于自助式的实时报表查询和分析，快速支撑业务决策。

4.在监管报送场景，海量监管数据搜集、清洗、挖掘、整理、报送，以往需要执行8个小时，资源占用大，耗时长，灵活性差。通过FusionInsight“实时数据湖”能力，构建实时接入、实时更新、实时分析的分钟级全链路实时能力，该业务缩短至仅需2小时，提效4倍；

5.在客户关系管理场景，建立客户流失预警模型，对流失率等级前部的客户及时启动客户关怀。对客户动账实时监测，第一时间进行挽客等活动。

交通银行实现数字化平台思维上的重构，以立而不破的理念，实现交行“业务数字化，数据业务化”，实现海量数据的批量服务，提升数据时效，覆盖零售、风险、监管、历史查询、多维分析、预测模型等数据服务支持应用，提供数据治理监控集中化、管理流程化、数据资产全景视图化，加速建设数字化新交行。