大数据的智能处理和数据可视化实践

大数据的智能处理和数据可视化实践

本文根据吴仕橹老师在〖2021 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲内容整理而成。

（点击文末“阅读原文”可获取完整PPT）

讲师介绍

吴仕橹，汇丰科技 数据分析经理。曾任职于Accenture负责对M&G的大型系统集成系统的研发和交付，主要采用Spring Integration并对其进行封装同时采用SOAP架构，近几年来，任职于HSBC Technology投资银行部，致力于大型前台系统的开发和运维，从2019年开始专注于大数据方面包括数据安全、数据处理、数据可视化等自研平台的研发以及团队的DevOps转型。

分享概要

一、业务洞察和分析

二、数据和分析执行

三、数据安全与管理

四、数据交换

五、Rapid-V 

大家常经常把数据比喻成石油。但是石油真正有价值的，是通过一些相应的技术提炼后得到的产品，比如煤油、汽油、机油以及一些通过进一步催化、裂化等技术得到的像凡士林之类产品。

因此，在看大数据时，我会把石油处理的整个工业化思路套入其中，再展开去看。一方面，大数据需要有一个技术平台的支撑；另一方面，它需要有各种各样的数据。技术平台支撑数据的处理，数据通过平台去实现业务价值。也就是工艺创造可重复利用的数据资产，然后在这些数据资产的基础上进一步带来更多更长远的业务价值。

一、业务洞察和分析

这个图就是我看大数据的第三个维度：数据的流水线，也就是我们常说的data pipeline。图中的s1s2s3相当于我们的石油开采厂，负责开采数据，然后通过运输管，把采集到的数据输送到相应的目标点进行储存。在我们的场景中，这个目标点就是数据湖。

数据存储起来之后，需要有相应的工艺对它进行加工。我们的数据工厂相当于石油的炼制工厂，它会通过蒸馏、催化裂化的技术对数据进行相应的处理，产出可重复利用的数据资产。这时候的数据资产可以怎么用呢？我们可以将它应用在很多维度。比如直接使用，因为这个阶段这些数据资产就好比石油炼制出来的煤油、汽油、机油等可以直接用在燃油机上，我们可以用这些数据资产来做报表或表格的直接呈现。

往更深的数据处理维度，也就是数据的insight。一个特别的例子就是数据科学，科学家可以在这个维度入场，在这些已经清理过并且处理得很漂亮的数据上建立机器学习的模型，从中带出更多的business insight。在这里我们会有一个疑问：这时候这些insight可以用来做什么呢？答案是帮公司省钱,或者带来新的业务价值。

我们回过头来讲一讲大数据平台的搭建。大数据平台中的部件很多，包括数据的采集平台或工具等。数据采集这部分我最不喜欢，因为我觉得它比较单一，简单粗暴地讲就是把数据进行copy 和paste。但是如果想把它做好，这也可以是个技术活。设想一下，每天上千个系统的数据会通过离线和实时的方式注入数据湖中，所以它涉及到的数据量和工作流的调度，对它并发性的要求会特别高，所以喜欢做高并发的系统的小朋友们可以在这方面进行研究。

数据注入后，接着是数据的清洗、智能治理、数管理、安全性、可视化等，每一个都是可以展开讲的大话题，我今天只是拿其中的一两个来讲一讲。

二、数据和分析执行

图中展示的是我们的一个data pipeline，以用户案例作为视觉切入点。在这上面，我们有数据注入、数据清洗、数据连接、数据科学家进行数据分析、将最终的insight发给用户去consume。在这里我想着重讲一下关于link的这部分。在我们的部门里，我们用到了一个技术叫做Entity Resolution，主题思想可以参考：https://www.datacommunitydc.org/blog/2013/08/entity-resolution-for-big-data。

它的理念简单来说就是：通过智能的方式实现数据连接和去重。为什么我们需要这样的技术？大多时候，我们处理的数据是没有一个唯一的ID用来连接和串起所有的数据的。Entity Resolution就是这样的一个算法，在我们没有唯一ID的情况下，把所有数据组织成一个网。比如作为一个互联网用户，我有在携程、支付宝、微信或者是其他的一些平台的数据，但这些系统很可能并不互通，我无法通过一个唯一的ID把它们连接起来。所以，Entity Resolution的作用就是：将不同系统的数据连接起来，同时给这些连接起来的数据产生一个唯一的ID。

这部分听起来有点像：对一个数据库里的表进行挑选后再 distinct一下，将数据进行合并，同时去掉重复数据。理论上的确是这样，但事实上，在做大数据的时候，比如我们公司会去外部买很多数据回来，像过年的企查查或者一些国外的关于企业的数据等。这些外部的数据再加上自己公司内部的数百个系统的数据，将会达到一个相当可观的量级，这时候我们想把这些数据进行合并就会十分困难。特别是在银行业，许多核心系统一般都有二三十岁。那些系统不像如今我们互联网的系统一样设计得非常完善，所以，当我们需要把这些系统的数据合并起来时，也没办法像关系型数据库那样，以一种链接的方式来实现。

举个例子，比如说我们对应的是一个企业级的客户，在这里我们假设它的名字是阿里巴巴集团。当然这里的阿里巴巴集团并不是指市场上的某一家大厂，我们只是做个假设。阿里巴巴它是一个集团公司，它旗下可能有几百上千个子公司，像菜鸟可能就是其他其中的一家子公司。我们整个的Entity Resolution中解决的点就是：把这些数据源里面和阿里巴巴集团相关的Entity，包括它的子公司和子公司的子公司等全部link起来，然后，我只需要找到其中一个，比如菜鸟，我就可以接着追溯到相应的父公司，它的父公司的父公司，还有它自己的子公司或者亲友公司等，这是它解决的一方面。

另一方面我们叫做 Connected Party，Connected Party就是把公司跟公司、公司跟个人等之间的关系给link起来，比如某人是某公司的总监，或者某公司在某月份付给了另外一个公司一定数额的钱等。举个例子，我跟X老师都受雇于H公司，同时，X老师是A公司的总监，我是B公司的总监，X老师的A公司给C公司转了1百万美金。

接下来讲一下Entity Resolution最后的一个功能点，以阿里巴巴为例，它也许是我们公司的客户，也许不是。如果它是我们的客户，那我们可以在我们所有内部和外部的系统中，把它所有的信息都链接起来，比如它有什么样的account、买了什么样的产品、做了什么样的交易、财务情况怎样等等，所有这些信息都可以把它们呈现、链接起来。

把数据做这样的处理，它背后的潜在价值是什么？我想以客户尽职调查做为例子。传统上来讲，对公业务的尽职调查的时长比较长，同时也需要对很多文件进行审查。在数据化之后，潜在的可能就是，能够把客户尽职调查变成秒调。

举个例子，比如说现在阿里妈妈还不是我们的客户，但有一天它突然来找我们的一个客户经理，说想跟我们银行做生意。这个时候，如果我们已经全部都数字化了，所有的信息都可以link起来，我拿阿里妈妈这个名字，通过我刚刚丢出来的这一整个模型，就可以查出它的信用评级、它在企查查的评分、有什么样的风险、是不是跟阿里巴巴有父子关系等。这样一来，操作人员就可以快速地判断这个客户从而帮它开户，客户也就不用再花一两个月的时间来等待尽职调查的结果。

通过这数据化驱动的方式，把尽调的时间缩短到最少。更进一步挖掘这数据，也许我们可以再邀请数据科学家创造出一个模型，通过模型将这些数据进行进一步提炼，给出参考评分？

Entity Resolution里面会用到哪些技术呢？业界会推荐一些像k mean之类的model去做 linkage。我们用了Apache的Spark Graph X来进行图计算，图计算简单地来说就是：点跟点之间通过边的关系连接起来。在这个例子里，数据源就是相应的点，而边指的是数据之间的关系，我们通过这些关系实现数据的连接。

三、数据安全与管理

接下来是大家可能比较感兴趣的，关于数据安全方面和数据管理方面的内容，这两个其实也都是很大的话题。这里的数据安全主要以我们自己 build的一个叫Data Guardian的产品为例，它主要用来把控谁可以看和用到什么样的数据。举个例子，比如我现在是广州天河某支行的客户经理，手上有10位客户在由我做客户关系管理，按照整个的设计，我只能看到与这10位客户相关的一些信息，而关于收支方面的数据我不可以看到。那么我在进入系统时，我们的Data Guardian就会通过整个的数据的所有元素，从源头收集它的元数据，并对相应的特点做标签。

四、数据交换

Data Exchange是一个基于微服务架构的平台，主要是一个Data Consumption层。在传统行业中，特别是在银行业，数据会由处于内部更深层的防火墙围着。数据的安全得到了保护，但这一做法也导致了对数据读取和运用的极大阻碍。一方面，从流程上需要层层安全性的审批；另一方面，技术上的实现除了不断地朝防火墙开端口，没有其它更好的做法。所以，Data Exchange应运而生。

在面向用户层，我们运用F5作为负载均衡。当用户有访问时，它会通过网络层面的负载均衡，把它路由到不同的服务中去。同时后端的服务会去访问我们的数据存储层，这里存储的就是最终被处理提炼过的数据。所以，在Data Exchange里可以发布各种各样的API以及sftp等服务，让用户或者系统consume我们的数据。

五、数据可视化

业界有很多商业或开源的数据可视化方案，比如Apache的superset，用户可以在上面配置相应的数据源，然后通过写类sql的语言来实现可视化数据；商业方面有像 Looker或 Power BI类型的产品，可以实现数据的可视化，但商业的一般很贵。后来，经过我们的思考和调研，对一些中小型的用户案例以及我们的日常需求进行分析，得出我们需要一个实用的可视化工具的结论。因此，我们开发了Rapid V，通过拉拽不同的数据源，快速配置实现相应的、各种类型的可视化图案。

这是我们当时的想法，你可以看到，它主要有4个不同的部件。一个专门用于配置不同的数据源，你可以把API、csv或者推送的文件作为数据源上传上去，也可以配一个Oracle或者 PostgreSQL，Elasticsearch。通过上面的一些部件，对相应的数据源进行拉取，这就相当于把它们给链接起来，然后我就可以在旁边做配置。像这一个图，我想通过 sum或者count等方式去做聚合。当我们将自己的可视化版面设置调配好后，就可以选择对它进行保存和发布。

Rapid V的另外一个比较重要的功能是modelling，我们能够通过它把不同的数据源以配置的方式将数据进行合并。这背后主要是用了Trino来做了一个虚拟化的层次，借助它我可以通过标准化的sql，让它把不同数据源里面的数据进行合并，从而组装成一个新的数据源。

Rapid V最后一部分的功能是报表的统一管理。当用户配置好自己的报表，并将要进行发布时，用户可以选择自己的可见度，也可以把它分享给授权的人看到。

这是我们的一个例子，当时我们在驱动相应的招聘男女比例，希望通过招到更多女生从而达到更好的男女平衡。而通过这个报告，它可以带来许多insight，像收到的CV里面性别的分布是什么样的？最终通过面试比例的男女比例等。这是我们当时用来驱动整个部门在做招聘时的想法。

Q：汇丰内部有几百个系统，有一些因为年代的不同，它们的底层系统甚至数据库或数据的格式可能都不一样。汇丰如何处理这些不同数据格式之间的收集和有效数据的验证？

A1：我们其实有自己研发了一个专门用来数据采集的系统，用它来做各种不同数据源的数据采集，包括离线的和实时的。比如数据源是Oracle、PG、DB、MySQL、SQL Server、Solace、 Kafaka、普通文件、云存储等等。在我们的设计里，我们用Hdfs来做数据着陆的系统，以统一的Parquet的格式存放文件，同时会把数据加载到Hive以便于对原始数据的分析和处理。每一次数据采集后，都会经过两步数据的验证，第一步是数据的checksum，第二步是采集到的数据跟原系统数据的reconciliation，确保数据没有丢失。

Q2：:银行中有很多不同的业务部门，其中有不同的业务数据，但同时它也有可能有自己的数据平台。我想请问，怎么才能有动力让它把业务数据放到你们的平台里面？

A2：举个例子，我们有 Market部门， Market部门中有product、trade，但client数据是在 banking这条线里。如果banking自己去做，它既没有Market那边的product相关数据，也没有Market那边的trade的数据。再者，风控部门拥有的是交易风险、市场风险等数据，财务部分拥有财务相关数据，各自的数据互为联系，没有了彼此，就做不到以客户为中心的360度数据。所以这就是大家的动力所在，如果我把这些所有的数据都拿进来了，我就可以做到客户的360度。

Q3：一个公司中，不同部门之间的数据往往相互独立，当我们要对这些数据进行跨部门的修改调用时，可能会涉及到一个复杂而漫长的审批流程。我们怎么才能把这个流程简化，缩短审批时间？

A3：我相信贵公司应该有一个类似 CDO的部门存在，就是Chief Data Office。在这个部门里面，比如说我们公司就有CDO这样的一个部门，Data Management就是其中的一个职能和分支，他们也会负责专门去解决像把数据上传到云端、数据跨国家分享这样的一些问题。所以问题中说到的部门与部门之间的数据跨越，这部分痛点倒不是很大。更大的痛点在于：怎么去实现数据的跨国分享？或是如何将数据上传到云端？因为这涉及到数据的外包问题，我们的这个部门就是负责跟监管打交道，同时确保我们不那么敏感的数据可以上云。

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