作者：来自 ElasticKelly Manrique

BBVA 通过使用 Elastic 将超过 450 亿个数据点统一到 50 多个银行服务中，实现了客户体验和运营洞察的转型，并实现了亚秒级响应时间。

当 BBVA 的 David Jimnez Ausin 回顾 2014 年时，他看到的是一个截然不同的银行业景观。“几乎一切都还通过网页渠道，因为 [银行] 应用程序并不像现在这么成熟，而且每个服务的资讯都存在各自的系统中，” 他回忆道。作为服务于8 千万世界客户西班牙最大的大型跨国银行之一 BBVA 的战略高级经理，Jimnez Ausin 面临着一个普遍的挑战：如何将分散的客户交易数据转化为一个可访问的系统。

从孤立服务到单一的可信来源

在最近与 Elastic 的 Chema Fernndez Morello 一起参加的 Elastic 金融服务峰会上，Ausin 分享了一个单一交易如何涉及 “9 个不同系统的部分” —— 这是对运营效率和客户体验的噩梦。BBVA 需要找到一种方法将多个服务整合到一个单一的可信来源。Elastic 当时主要以日志信息搜索引擎而闻名，当它为 BBVA 提供灵感时，引起了他们的注意。

“银行交易本身是什么？” Jimnez Ausin 在网络研讨会上问道。“嗯，它是一个信息的顺序日志。对于一个账户或信用卡来说，每笔交易都是一系列事件的延续 —— 借记、贷记、借记、贷记，依此类推。”这一洞察启发了他们进行了一场为期十年的旅程，彻底改变了 BBVA 如何处理海量客户数据。

扩展搜索以支持全球运营

在 2014 到 2015 年期间，BBVA 使用 Elastic 0.9 版本进行的早期试验显示了希望，但当团队开始进行实际用户测试时，他们遇到了障碍。性能滞后，一些查询非常缓慢，系统也难以扩展。“那时候我们还是 Beta 测试员，” Jimnez Ausin 解释道。“我们不知道应该有多少个索引，或者每个索引需要多少分片、复制、每个分片的大小。这让人非常有压力。” 但他们坚持了下来，到 20tgcode17 年，新系统能够让客户访问 10 年的交易历史，而不仅仅是一年。他们可以通过文本搜索银行数据，查看完整的聚合信息，并且以毫秒级的速度下载记录。

如今，银行为客户提供了近 20 年的可搜索历史。最初的 9 个独立服务已经扩展到超过 50 个。系统处理超过 450 亿个数据点，仍保持极快的响应时间 —— 简单查询的响应时间为 5 毫秒，复杂的财务健康计算则为 200 至 400 毫秒。

客户聚焦：E*TRADE

ETRADE 使用 Elastic 构建了一个高性能引擎，用于实时分析和运营可视化。在股市开盘时，每秒处理 200,000 个精心整理的事件，并摄取超过 100 万份文档，Elastic 为 25 个业务部门提供了 145 个仪表板，帮助公司在大规模数据中挖掘洞察。从客户服务案例的机器学习到基础设施监控，E*TRADE 利用 Elastic 管理海量数据、发现异常，并在整个业务中做出更快速的决策。观看演示。

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面向未来构建

BBVA 正在探索 Elastic 的 frozen data tier（冷数据层），以更低的成本维持高水平服务，同时满足合规要求。该功能由可搜索快照提供支持，使金融服务tgcode公司能够将不常访问的数据存储在低成本的对象存储中，同时保持可搜索性，并通过按需加载数据结构来降低内存使用。它还与自动扩展功能完全集成，使金融服务机构可以无缝扩展以存储海量数据。

对 Jimnez Ausin 来说，BBVA 的经验传递了一个明确的信息：“至少尝试一下 Elastic 技术用于金融项目，不要犹豫。试试看……文本搜索引擎起初看起来不像是为银行项目设计的，但时间证明了我们的判断。这个系统可以以极低的开发和维护成本处理你能想象到的任何交易，性能表现也非常出色。”

让搜索成为你的竞争优势

从系统碎片化到全球规模的实时数据访问，BBVA 的转型之路展示了 Elastic 如何从日志引擎演变为银行运营的关键平台。

观看网络研讨会，了解搜索如何成为金融数据创新的基础。

本文中提及的功能和功能发布时间完全由 Elastic 自行决定。任何当前尚未提供的功能或功能可能无法按时发布，甚至可能不会发布。

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原文：How a global bank turned a search engine into its data backbone | Elastic Blog