假期刚过，易鑫集团产品部经理王杨一大早就坐在电脑前，开始整理十一期间的运营数据。各条事业线、上百个产品、不同渠道，还有一些重要的测试期产品需要呈现更多细节。这个工作量，以往需要一个数据分析团队花费一整天的时间才能完成，而在易鑫智能数据仓库（以下简称“智能数仓”）的支持下，只要短短30分钟。
“智能数仓”的作用不仅在提升数据分析的效率。作为一家专业的汽车金融交易平台，易鑫集团累计实现的汽车金融交易量已超过200万台，是数十家银行等金融机构的合作伙伴。在平台纷繁忙碌的日常运营中，“智能数仓”的存在犹如“核心大脑”，为多业务体系稳定高效的运行提供了最强有力的科技保障。
从“散装”数据，到自建“智能数仓”
徐飞是易鑫“智能数仓”项目的第一位员工。彼时的易鑫，还没有一个真正意义上的“数据仓库”，众多业务数据被“散装”在几十个互不相通的业务操作系统中，只能通过手工报表导入信息。数据标准不统一，靠“手工”管理的表格极易出现错漏，严重制约了业务的进一步发展。
作为国内首批从事大数据平台建设、应用研发的专业人员，徐飞不仅参与过多家大型互联网企业的数据中心构建，还有一段不短的创业经历，帮助过众多中小型互联网公司构建独立中心数据仓库，这使得他在自建易鑫“智能数仓”的工作中，能给出更精准的设计和前瞻性的战略布局。
“和互联网公司汇集海量用户的行为数据不同，易鑫是以业务数据为主，对数据平台的安全性、稳定性和数据精准度、可用易用性要求更高；同时，公司多业务并行，数据横跨多个系统、链条拉得很长，口径不统一、标准不兼容，第三方商业数据库没法完全满足需求；作为一家平台化发展的企业，系统必须具备支持多项目运行的复杂运算和无限扩容的能力，以满足随着业务增长、未来数据处理量几倍、甚至上百倍增长的要求。”
徐飞说：“综合考察各种商业数据库的方案，也参考了互联网企业经验，我们发现自建数仓是最‘慢’、最‘费力’，但也最‘扎实’的解决方案。”
构建深入业务的“核心大脑”
同一团队的老秦曾参与过新浪等互联网公司的数据仓库建设。在他眼中，易鑫自建“智能数仓”，至少要具备三方面能力：首先，有统一的输入输出标准，能够支持海量多源异构数据的灵活存储和高效计算；其次，能够构建横跨多个业务系统的通用数据标准，实现对跨平台数据的有效组织和贯通；第三，具备加工数据产品和提供数据服务的能力，有支持统计、分析、挖掘等的中台操作模块，可以基于SLA标准对外稳定输出。
为了解决存储和扩容问题，团队用互联网公司标准，搭建了基于Hadoop框架的分布式计算存储平台，辅以领域内先进的Flink/Spark实时计算引擎，建立起包含100多个节点的服务器布局，让系统可以无限扩容的同时，还具有了大批量的离线数据处理及“秒级”计算能力。然后，系统抓取易鑫近百个系统中的源数据，并进行全面“清洗”，再根据业务逻辑将数据按照“业务对象”、“业务周期”、“用户”等不同主题模型化，进行分门别类的存储。“就像把不同工厂生产的衣物鞋帽，按照上衣、下装、鞋袜、配件等打上分类标签，或者按照男人、女人、小孩等适用场景分到不同仓库中，让数据井然有序。”老秦解释说。
“当中最难的，是如何将分属不同系统中的数据，划归到统一的标准口径下。”作为“智能数仓”核心数据工程师的马维直言，来易鑫之前，自己从未如此贴近过业务：“互联网公司的数据，都是IP、浏览等定义清晰的字段。但在易鑫，各个汽车金融业务之间并没有百分百的对应关系，每当业务系统出现一个新字段，都需要重新定义。”
她举例说，比如客户流失率，易鑫风控审核的多级漏斗是一个自行设计的业务流程，很难从历史数据库中找到准确匹配的字段。系统按照自定义的内容提供了客户流失数据，很快被业务部门发现不符合常理。经过“智能数仓”技术团队和业务端反复比对数据源后，最终找到了原因，随后又从源头重新定义数据指标，这才得出了合理结果。“因为没有历史参照，数据指标很难一次性定义得非常准确，我们需要大量的数据做验证。这在小型汽车金融企业是无法办到的。”马维说。
目前，易鑫“智能数仓”每天接收并处理来自近百个业务系统的大约1.5TB数据，并行处理超过1万个计算任务；多种维度的数据，可以通过手机、PC端实时展示，或处理为既定指标和数据包，定期发送到各个业务端，以支持公司各个层面的业务运作，成为名副其实的“核心大脑”。
从数据平台到数据服务中台
福珍是易鑫资产管理部经理，需要以日为单位统计资产质量情况。之前她只能通过手工表格的方式传递信息，现在只需在系统中轻轻一点，“智能数仓”中的BI模块就能按照她设定的规则，随时展现汇总结果。这一切得益于“智能数仓”开发的数据中台服务。
为满足业务部门对数据的使用要求，目前“智能数仓”提供了三种形式的数据服务。通过易鑫的“通天晓”服务端，用户可以看到上百种不同维度、不同口径的数据，满足各个业务部门对定制数据的要求；而在BI平台提供的数据中台，福珍这样的业务人员可根据需要自定义数据规则，设计属于自己的数据报表。此外，“智能数仓”还支持向公司十数个业务系统提供统一标准的数据接口，按照既定规则自动向业务系统派发作业任务。
“我们希望将‘技术’数仓向‘业务’数仓转变。为此，我们正在搭建业务中台，开发各种辅助工具让普通业务人员经过简单技能培训，就能更方便地通过‘智能数仓’进行工作。”徐飞介绍，目前易鑫已开发出多项辅助支持工具，如“数询”，可以让使用者快速查询获取数据；“数语”提供所有数据的精确描述，能够帮助业务人员追索数据源头和流向；“数诊”则能根据自定义规则对字段内容准确性进行评估、诊断、预警等。
更多使用者，意味着更大的风险存在。汽车金融行业的特性，要求系统对消费者个人信息进行严格的保护。为此，易鑫从2018年开始就严格规范系统内对消费者个人信息的使用。在业务端，所有个人信息提取都必须经过授权，进入“智能数仓”系统内的消费者敏感信息都进行了分级、加密和脱敏处理，所有对外输出信息都用加密字段进行传输，最大可能地保护了数据的安全使用和消费者信息不外泄。
在徐飞心中，“智能数仓”不是一种产品而是一种服务，是易鑫在服务200多万客户基础上，锤炼出的一种基于汽车金融场景的智能数据服务。它的高效、稳定运营，可精准展现各个业务的关键环节信息，帮助业务端更快、更高效地服务于消费者。
数据驱动创新、“智能数仓”为汽车金融带来更多可能
数据赋能业务的成果正在展现。借助“智能数仓”提供的数据支持，易鑫的技术部门重新定义了风控标准，将原本“一刀切”的审核标准改为基于一定风险系数配比的综合考量模型。经评估，客户的履约表现明显优于同期行业整体水平；易鑫产品部也在依托资方分析模块的数据，和资方合作伙伴一起探讨新的金融方案，比如向客户提供更有弹性的汽车融资方案，以满足多元化、个性化的消费者需求。
“‘智能数仓’是易鑫智能商业的基础设施。自确定‘Tech+Fin’的发展战略以来，易鑫一直致力于将‘数据提供的知识’应用到经营分析和管理决策中，将汽车金融业务的运营由传统的‘人治’变为由机器和算法管理的新模式。”易鑫CTO贾志峰说：“就我们所调研和了解的范围来看，易鑫‘智能数仓’的业务和服务能力已经能够满足现有汽车金融企业的各项需求，甚至具备相当程度的跨行业数据管理能力。我们也正在和行业头部的金融机构、汽车厂商，和互联网公司开拓新的业务模式，希望提高彼此的运营效率，达到行业共赢。”
沿着“Tech+Fin”的核心发展思路，易鑫正在积极从行业“先行者”往“播种者”的角色转换，通过输出技术能力，来提升汽车金融行业整体数据智能化管理水平，将是易鑫的下一个目标。
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