数据示例:

• 💰 金融行业: 客户记录、订单、库存、交易、交易、报价
• 📍 地理空间坐标、产品详情和定价
• 📈 时间序列测量、传感器读数、点击流、社交源、文本描述
• 🔍 检索向量之间的近似最近邻居 (用于机器学习)
• 📊 检索特定记录、更新数据、复杂聚合、分析转换

MongoDB 灵活的文档数据模型:

• 🌟 非常适合创新、代码中的对象、直观易用
• 🆕 支持新的数据类型和应用程序功能

MongoDB 查询 API:

• 🤹‍♀️ 处理复杂数据工作负载的直观方式
• 🔠 处理任何数据结构,支持任何数据类型(键值、图形、地理空间、时间序列、对象)
• 🔍 查询数组、嵌套文档
• 🔍 支持事务、搜索和分析查询
• 🔍 全文搜索、数据分析

使用多种索引类型优化查询:

• 🔍 生成查询、构建聚合管道
• 🌍 轻松查询地理空间数据
• 🔗 连接和混合多个集合
• 🔧 使用聚合管道构建复杂转换

全文搜索:

• 🔍 无需额外基础设施

Atlas 数据联合:

• 🔄 跨数据库查询

Change Streams:

• 🔄 实时、事件驱动的数据库变更触发器

金融行业用例:

• 🎯 AccuHit: 利用专有数据提高客户终身价值
• 🔄 转型和营销技术: 需要了解客户(KYC)并洞察客户偏好(交易)

挑战:

• 🤹‍♀️ 多样化和灵活的数据需求
• 🆕 添加字段或标记消费者
• 📈 不断增长的数据量和更多的维护工作量

解决方案:

• 🌩️ MongoDB Atlas: 云原生文档数据库,NoSQL,多云,安全
• 🔧 灵活调整和扩展数据库结构
• 📊 定制字段

安全:

• 🔒 数据加密、身份验证、访问控制
• 🔒 传输过程中保护,防止未经授权的访问
• 🔍 内置监控、系统警报(可疑活动、异常情况、潜在风险)
• 💾 恢复备份数据(保持声誉、业务运营)

Reference:

AccuHit Introduces MongoDB Atlas to Drive Transformation and Enhance Global Competitiveness in the MarTech Industry
https://www.youtube.com/watch?v=1Ks8R-SNFTQ
https://www.mongodb.com/customers/accuhit

Editor

Danny Chan, specialty of FSI and Serverless

Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning