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
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