隨著各式各樣的設備連接到電腦以及互聯網,現時數據量的增長已是十分驚人!首先,網絡寬頻技術高速發展,2016 年 IEEE 公佈了 400Gb 以太網標準,Facebook 和 Google 開始研究 1000Gb 傳輸。高通在去年底發佈 5G 技術原型。在人工智能方面,AlphaGo 先後戰勝世界頂尖的圍棋高手李世石和柯潔,因此稱 2017 年是人工智能應用元年亦不為過!

未來,數碼化大趨勢會更深入地改變每一個行業。就以銀行為例,在數碼化年代下的銀行,互聯網業務每年正以 2.5 倍的速度快速增長。以往 5 x 8 的工作模式已轉變為 7 x 24 小時,以適應如今全年全天候無休止的業務需求。傳統櫃台也已開始被自動櫃員機替代。面對浩然如煙海的數據,如何面對幾何級數式增長的工作量?如何從中獲取所需的資料?如何融合創新,利用數據洪流釋放 IT 的生產力,運用科技引領創新,推動業務發展,進而提升企業的核心競爭力?這是每家企業都在想的問題。

要達到此目的,嚴謹的管理是必須的!而採用基於協議解碼技術的 BPC 便可望快速建立易於使用的業務性能管理平台,以業務邏輯的角度,從端到端展現每個業務應用組件的營運狀態,並為保障生產運行提供實時、精準的運行數據,幫助 IT 組織提升營運管理能力和水平。

其實每一種數據背後都有不同的意義和價值可以挖掘。同樣的數據,面向不同的業務需要,能夠看到不同的價值。因此企業必須最大化地發揮互聯數據(CrossFlow)的價值,從營運到協助企業獲得所需,一條龍完善流程,最終創造新價值,並以幾何級的幅度提升工作效率。

其中一個例子就是南京銀行,她們已經率先透過 IT 創造價值。南京銀行實時流動性管理,是南京銀行管理團隊在 BPC 應用性能管理平台所提供的互聯數據快速開發的框架下,為南京銀行會計結算部、資產負債管理部設計和構建的互聯數據應用,幫助進行資金管理,控制流動性風險。將傳統的 T+1 數據收集提升到了 T+0 實時分析,大大強化了金融企業的風險檢測能力。


 快速建立業務性能管理平台!大量數據應如何有效管理?

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