聊聊金融业务及系统

银行系统与金融外包揭秘

这期请来了在银行工作的普老师和星星,一块聊聊银行系统、银行工作体验、金融领域的外包以及各种趣事。

第一部分介绍金融和银行系统。一个银行背后有多少套系统?系统之前如何交互?如何保证安全?除了这些大问题,我还问了一些开发人员感兴趣的小问题,比如银行系统如何处理精度问题,除不尽怎么办,金额字段在数据库里是什么类型等等。

第二部分主要聊工作经历。普老师在行业内工作多年,从乙方外包公司一直做到甲方银行,积累了丰富的经验。星星虽然工作时间不长,但也参与了很多开发,接触过各种技术。在这部分中,我们重点讨论金融行业的外包机制,以及外包人员未来的发展方向。这部分延伸出来很多内容,哪怕不在金融行业工作,也推荐大家听听,很有意思。

参考链接:

  • ggtalk 听众交流群,请添加我的 wx:lj925184928,注明 ggtalk
  • 讨论中提到的各种东西:银保监会,ESB(Enterprise Service Bus),DB2,LPR(Loan Prime Rate 市场报价利率),麦肯锡,普华永道,德勤,毕马威,恒生电子
  • 星星的微博:@星夜暮晨
  • 梁杰的微博:@梁杰_numbbbbb

时间线:

  • 00:42 个人介绍
  • 03:10 金融到底是什么
  • 06:14 常见的金融服务
  • 08:06 银行系统介绍
  • 12:19 银行系统的数据库
  • 14:47 各种安全措施
  • 18:26 数据库如何存“钱数” + 开发和运维隔离 + 金额精度问题
  • 32:14 ESB(企业服务总线)介绍
  • 39:18 银行 IT 建设的思路 + 哪些银行做得比较好
  • 42:30 中国人民银行的特殊之处
  • 51:09 支付宝这类平台到底是如何操作的
  • 55:16 传统银行和互联网银行的区别
  • 59:54 聊聊自己的工作经历 + 印象深刻的事
  • 01:13:51 金融行业的外包机制
  • 01:23:37 外包人员的发展方向
  • 01:30:03 咨询公司到底是做什么的
  • 01:41:26 如何处理甲方乙方的关系
  • 02:02:21 有没有什么理财建议 + 钱不多到底有没有必要理财 + 多少钱算大客户
<think>嗯,用户让我聊聊ETL工具,我需要先理解ETL是什么,然后逐步展开。首先,ETL代表的是提取、转换、加载,这三个步骤对吧。用户可能想了解ETL的基本概念、流程、常用工具以及应用场景。 先想想ETL的定义。提取是从不同数据源获取数据,比如数据库、文件或者API。转换可能包括清洗数据、格式转换、合并等操作,确保数据质量。加载就是把处理后的数据存储到目标数据库或者数据仓库里,比如Hadoop、AWS Redshift这些。 接下来,用户可能需要知道ETL的流程。分三个阶段,每个阶段的具体任务是什么。比如提取的时候要考虑增量还是全量,转换阶段有哪些常见操作,比如过滤无效数据、标准化日期格式,或者数据聚合。加载阶段的不同策略,比如覆盖还是追加。 然后,常用的ETL工具。这里需要分开源和商业工具。开源的像Apache NiFi、Kettle(现在叫Pentaho Data Integration)、Talend,还有Airflow可能也算,虽然它更偏向任务调度。商业工具比如Informatica、IBM DataStage、微软的SSIS,还有AWS Glue这种云服务。每个工具的特点是什么,比如NiFi的可视化界面,Talend的代码生成,云服务的优势等。 应用场景方面,数据仓库构建、数据迁移、数据集成,还有大数据处理。比如企业要整合多个系统的数据到数据仓库进行分析,或者迁移旧系统到新系统时的数据转移,或者实时处理日志数据。 可能还需要比较一下ETL和ELT的区别,现在随着大数据技术的发展,ELT更流行,因为转换步骤可以在目标系统进行,利用其处理能力,比如Snowflake、BigQuery这些云数据仓库。 最后,选型时的考虑因素,数据源类型、处理速度(实时还是批处理)、扩展性、成本,以及团队的技术栈。比如小公司可能选开源工具节省成本,大企业可能需要商业工具的支持和稳定性。 用户可能是想了解ETL的基础知识,或者在选择工具时寻求建议。需要确保回答结构清晰,分点解释,同时给出实际例子帮助理解。还要注意用户可能对技术细节不太熟悉,所以语言要尽量通俗,避免过多术语,必要时举例说明。 现在检查有没有遗漏的部分,比如ETL的挑战,比如数据质量、处理效率、错误处理等,可能也需要提到。不过用户的问题主要是“介绍一下”,所以可能不需要太深入,但简要提及可以增加全面性。 总结一下,回答的结构应该是:定义ETL,分步解释三个流程,介绍常见工具(分开源和商业),应用场景,与其他概念的区别(如ELT),选型考虑因素,以及面临的挑战。这样用户就能有一个全面的了解,同时帮助他们在实际应用中选择合适的工具。</think>### ETL工具介绍:从数据搬运工到价值挖掘器 ETL(**Extract-Transform-Load**)是数据处理的**核心流程**,用于将分散、异构的数据整合为统一、可分析的形态。以下是逐步解析: --- #### 一、ETL核心三步骤 1. **提取(Extract)** - **目标**:从**异构数据源**(如数据库、日志文件、API)抓取数据。 - **关键点**:需处理全量/增量抽取、数据源兼容性(如MySQL vs NoSQL)。 2. **转换(Transform)** - **核心任务**:清洗、标准化、计算衍生字段。例如: - 过滤无效记录(如手机号格式错误) - 合并多表数据(如用户表+订单表) - 计算指标(如用户留存率:$$ \text{留存率} = \frac{\text{次日活跃用户数}}{\text{首日新增用户数}} \times 100\% $$) 3. **加载(Load)** - **策略**:全量覆盖(适合小数据)、增量追加(大数据场景)。 - **目标系统**:数据仓库(如Hive)、数据湖(如S3)、BI平台(如Tableau)。 --- #### 二、主流ETL工具对比 | 类型 | 工具举例 | 特点 | 适用场景 | |------------|--------------------|-----------------------------------|------------------------| | **开源** | Apache NiFi | 可视化拖拽,支持实时流处理 | IoT设备数据采集 | | | Kettle (PDI) | 轻量级,社区活跃 | 中小企业传统ETL | | **商业** | Informatica | 企业级功能完善,支持复杂逻辑 | 金融行业数据治理 | | **云原生** | AWS Glue | Serverless架构,无缝集成S3/Redshift | 云上数据湖构建 | --- #### 三、典型应用场景 1. **数据仓库构建** - 将分散的ERP、CRM系统数据整合到**Snowflake**,支撑BI分析。 2. **实时风控** - 使用**Flink**实时ETL处理交易日志,检测异常行为(如每秒交易次数 > 100触发告警)。 3. **数据迁移** - 从Oracle迁移到PostgreSQL时,处理字段类型转换(如`NUMBER`转`INTEGER`)。 --- #### 四、选型关键考量 1. **数据规模** - 日均TB级数据优先选择分布式工具(如**Spark**)。 2. **实时性需求** - 分钟级延迟可用**Kafka Streams**,小时级批处理用**Airflow**。 3. **开发成本** - 低代码工具(如**Talend**)减少编码工作量。 --- #### 五、ETL vs ELT新趋势 传统ETL在加载前转换数据,而现代**ELT**(如**dbt**)利用云数仓的计算能力,直接在目标端转换: ```sql -- dbt示例:在Snowflake中直接转换 SELECT user_id, SUM(order_amount) AS lifetime_value -- 直接计算用户LTV FROM orders GROUP BY 1 ``` 优势:减少中间环节,充分利用云资源弹性。 --- #### 六、挑战与解决思路 - **数据质量**:通过**Great Expectations**定义校验规则(如字段非空率 ≥ 99.9%)。 - **性能瓶颈**:对10亿级数据,采用**分区并行处理**(如按日期分片)。 - **维护成本**:使用**数据血缘工具**(如Apache Atlas)追踪字段级依赖关系。 --- 通过合理选择ETL工具和架构设计,企业能将原始数据转化为高价值资产,驱动数据驱动决策。实际项目中建议先通过PoC验证工具与业务场景的匹配度。
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