行业挑战
在数字化转型过程中，业务场景化、服务智能化和渠道一体化都依赖于数据灵活地“存、通、用”，实时数据的价值体现在：客户可以实时获取自己名下账户的当日或一段时间内的交易情况、获取名下资金变化情况以及资产的全景图等；企业可以根据客户的交易情况、投资爱好、资产情况等建立客户画像，实现精准营销等高价值服务。目前传统离线数仓在数据价值实时变现面临的挑战包括：
- 建设周期长，价值难以快速验证；
- 架构复杂，涉及的技术栈较多；
- T+1 数据时效，无法及时支持业务；
- 缺乏多场景的灵活数据计算能力。
解决方案
利用 TiDB HTAP 提供实时数据处理能力：
- 基于 TiDB HTAP 架构实现实时数据的多维度混合处理，隔离交易明细、客户资产查询等高并发处理与准实时资产报表分析处理之间的相互影响；
- TiDB 可以与 Spark、Flink 等大数据技术栈无缝融合；
- TiDB 的弹性扩展和在线管理能力有效支撑业务的快速迭代。
基于客户的基本信息、交易信息、行为偏好信息等，构建差异化的客户画像，赋能业务实现精细化运营：
- 通过 CDC 、Kafka 、Flink 等多种技术，将客户类数据直接写入或者通过加工等方式同步到 TiDB 汇聚库；
- 实时或批量接入数据，选取适合的推荐算法，点查维度表，按业务维度生成营销推荐数据回写到 TiDB，提供在线实时营销服务。
方案优势
- 多源汇聚、支持多模实时数据接入。
- HTAP 一体化架构满足在线交易和报表分析要求，实现实时和多维查询的访问隔离。
- 可按需在线扩容或缩容，且过程对应用开发和运维人员透明。