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行业挑战

基于金融行业数字化转型的需要,当前多家金融机构纷纷推出“非接触式服务”、“针对性线上金融产品”、“电子银行服务专区”、“客户经理智能名片”、“智能推介服务”等智能营销服务。

不同于传统金融“线上+线下”营销模式,数字化营销基于大数据驱动,需要实时收集不同客群的行为数据,了解客户日常生活消费习惯,结合客户浏览、点赞、评论、分享等数据,动态了解客户当前兴趣倾向、投资偏好和资金往来等,同时通过对社交裂变的数据追踪,判断社交圈潜在的忠实用户、高价值客户。需要系统具备对海量数据实时采集,对数据进行实时清洗过滤标准化及实时计算的能力。传统架构下的实时营销场景在技术上面临如下挑战:

实时营销面临的挑战.png

解决方案

实时营销系统数据处理特征

  • 营销系统需要在具体执行营销业务逻辑前汇总用户行为、用户标签、业务系统交易数据等多源数据
  • 为了追求卓越的用户体验,营销系统需要对日志、行为、交易等结构化和半结构化数据进行流式数据驱动处理,进行去重加工分析,在秒级完成整体推荐处理流程
  • 实时推荐、主动营销等典型场景需要数据库使用分布式架构支撑业务,能够弹性扩容承载业务敏态化带来的交易高增长,并且需要数据库提供高并发的访问能力

基于 TiDB 的营销中心实时营销整体解决方案

  • 通过 CDC 、Kafka 、Flink 等多种技术,将实时数据直接或者通过加工等方式同步到 TiDB 汇聚库
  • TiDB 数据库具备水平弹性扩容能力,满足实时营销场景的数据存储需求
  • 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
  • TiDB 数据库具备 HTAP、高并发、低延迟特性,查询服务能力满足实时营销的场景需求
TiDB 实时营销解决方案.png

方案优势

一、HTAP 一栈式解决方案,实现实时交易和多维查询的访问隔离,降低技术栈复杂度;

二、兼容 Flink、Spark、kafka 等大数据生态,多源汇聚、实时查询;

三、横向水平弹性扩缩容,数据强一致。

体验全新的一栈式实时 HTAP 数据库

新经济行业内容专区上线,为新经济企业数据库选型和应用提供深入洞察和可靠参考路径。