由Apache Spark創建者所創立的Databricks,推出了針對金融服務專用的湖邊小屋(Lakehouse for Financial Services)。湖邊小屋是Databricks將資料倉儲和資料湖結合在一起的架構,在使用開放格式的雲端儲存中,實現與資料倉儲類似的資料結構和資料管理功能,而金融服務湖邊小屋更多提供了預建置解決方案加速器、資料共享功能和開放標準等功能,以滿足金融服務機構的獨特需求。

Databricks提到,金融行業在面臨資料轉型時,通常會面臨幾個重大挑戰,包括擔心遭到特定供應商鎖定,過度仰賴單一雲端供應商,又或是缺乏資料集支援等,而湖邊小屋的特性能夠解決這些問題,執行即時商業智慧資料存取,並且供企業開始推動人工智慧應用,讓銀行、保險和投資市場等企業,都可以利用資料產生影響力,最終使資料和人工智慧技術,成為各業務的核心。

除了原先Databricks所提供的湖邊小屋功能,像是即時分析、商業智慧和人工智慧功能之外,金融服務湖邊小屋特別提供了經過審查的資料模型框架、合作夥伴解決方案,和14個預建置的加速器和開源函式庫。

加速器和開源函式庫涵蓋金融服務的重要用例,包括交易分析和市場監控,函式庫會利用高效能市場資料時間序列處理引擎,結合核心市場資料和各種資料來源,使資產管理公司能夠大規模預測投資策略,並進行交易成本分析。

加速器也提供了地理空間資料庫,可支援超個人化零售銀行業務,更好地理解用戶行為,進行客戶分割,以及制定現代詐騙預防策略。對於監管報告方面,加速器簡化遵循開放資料標準,和開放資料共享協定的監管資料收集、處理和傳輸等工作。

同時,加速器也提供遵守被遺忘權法規的技術需求,賦予企業嚴謹的稽核能力,協助用戶遵守GDPR法規。而金融服務湖邊小屋還提供一組通用資料模型框架和加速器,來協助用戶克服整個企業內,標準化資料方面的挑戰。

Databricks也在這項新產品發布的同時,宣布加入成員包括高盛、摩根史坦利、瑞銀和摩根大通的FINOS(FinTech Open Source Foundation),以促進金融服務領域的創新和協作。Databricks提到,由於企業希望避免使用複雜、昂貴且專屬於特定供應商的資料格式,開源成為金融服務資料戰略的核心。

Databricks整合湖邊小屋與FINOS的Legend平臺,來促進銀行生態系的金融資料處理和交換,並協助制訂下一代產業標準。此外,Databricks在去年推出跨組織即時共享資料的開放協定Delta Sharing,也使得企業更容易消費、共享資料,並利用資料獲利。


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