博睿數據-企業應用性能管理服務商,賦能IT運營智能化
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證券行業數字化業務性能解決方案

證券行業全面進入數字化業務時代

在云計算、大數據和人工智能等技術驅動下,證券行業數字化業務進程正在加快,尤其是移動業務發展迅猛。Gartner調查顯示,中國企業近50%的業務流程實現數字化,證券行業面向終端消費者,數字化進程更是高于這一水平,各大券商為加速提升市場占有率,已進入全面數字化業務拓展階段。


證券機構作為撮合交易平臺,重點業務主要涉及到股民開戶、行情發布以及交易處理。行情發布受到機房部署、網絡鏈路等因素影響,而行情推送則和前端代碼的運行質量、網絡鏈路及后端處理相關聯。券商從交易所獲取數據,到將行情推送給券商App,最終到投資者真實刷新行情速度和交易,這一系列流程對IT系統可用性和性能的要求非常高,任何一個環節的延時或崩潰都會對業務和用戶體驗造成直接影響。

在數字化業務的驅動下,企業對IT運營的定位也已經由“交付型”轉變成為IT和業務相結合的“運營型”。對于IT部門來說,理解客戶和潛在客戶的行為模式以及IT性能如何影響用戶體驗正變得至關重要,只有保障業務系統良好的可用性和性能,才能支撐數字化業務健康高速發展。我們發現券商面臨的主要挑戰包括:

難以了解IT能力在行業中的競爭地位,可能導致競爭策略失敗;
不了解網站及App真實用戶體驗及用戶流失原因,無法把控和取證第三方IT服務質量;
無法快速發現IT運營問題的影響范圍及根本原因,數據孤島仍然是個大麻煩;
券商App迭代上線前,對問題隱患不能預知,加大了IT運營風險。

博睿數據為您提供一站式應用性能管理解決方案


今天IT部門面對的挑戰是前所未有的,如果頭痛醫頭,腳痛醫腳,就是在舍本逐末!我們需要運籌帷幄,洞察全局,一站式的應用性能管理理念能夠幫助銀行企業構建更加靈活高效的IT運維能力,從海量、無序的數據中發現價值,提升IT對數字化業務的貢獻。
博睿數據以數字化業務為中心,為企業采集IT跨域數據,實現數據融合,結合國內領先的機器學習、智能算法進行全棧關聯分析,以業務視角,幫助企業建立可視化、一體化的IT智能管理平臺,對業務、運維及開發進行統一監控,提升IT對數字化業務的支撐效率和質量,構建領先的IT運營能力,降低IT風險和成本,提升用戶體驗和整體競爭力!


場景一:明確券商自身App的行情刷新和交易速度在行業內的地位 

場景簡述: 
券商作為撮合交易平臺,最關鍵的業務是在線行情刷新和交易,而行情刷新和交易的速度直接關系到用戶體驗,但之前各券商苦于沒有統一的標準來衡量這兩個指標。大部分券商采用多部手機同時刷新來找到差異,但無從知曉業內其他券商的行情速度、交易和服務端客戶端交互的關鍵數據指標。

解決方案: 
博睿數據獨家推出為券商量身定制的Bonree Stock,幫助券商對業內各家App的行情和交易性能一目了然。在相同環境、設備、時間標準下實際運行各家券商App,并通過博睿數據自研相關技術讀取手機App的性能信息(指數、成交量、成交額、撤單耗時、撤單次數),實時上傳至后臺服務器進行計算。通過對全交易時段的持續高頻監控,了解券商行情刷新速度以及交易情況。通過關鍵數據指標SQE指數、上報耗時等行業統一指標來進行評定。

券商App行情刷新SQE指數對比


價值: 
通過行情和交易系統能看到在行業內的排名情況,知己知彼,不斷優化自身性能;
了解與券商競品的差異,幫助券商提高市場競爭力;
評估券商版本迭代后的優化效果。


場景二:掌握第三方服務質量,定位券商App用戶體驗不佳和流失原因 

場景簡述: 
券商App由自身開發和第三方廠商服務共同支撐,如果用戶體驗不佳,涉及到多個方面,如CDN(內容分發網絡)服務、云廠商服務、外包代碼開發質量等,很難界定是第三方服務質量問題還是自身原因。若要確定根因,需要多方協調排查,排查問題時間成本高,增加用戶流失和業務損失。

解決方案: 
博睿數據通過在券商App中嵌入SDK的方式,獲取全量真實用戶訪問體驗數據,掌握App運營的重要數據指標,包括App中的原生以及HTML5性能、CDN質量、崩潰、卡頓、閃退等的代碼級別定位,通過唯一用戶ID可以對高凈值用戶進行檢索,還原問題發生的場景。
獨家技術可以獲取H5以及底層網絡信息,輕松定位App請求中的各個網絡環節問題,通過多維度數據篩選,直接定位App網絡性能瓶頸,自動識別和監測CDN的服務質量,同時基于AI算法,運用機器學習建立應用健康動態基線,實現智能化報警,大幅提升報警精準度。

性能數據按域名展示

價值: 
實時掌握App用戶使用體驗,在客戶投訴前解決問題,提升用戶滿意度;
定位隱藏問題,提升應用整體質量及IT系統對業務的支撐效率;
明確責任界定(研發、運維、運營及第三方等),提升工作效率。


場景三:快速定位IT運營問題和影響范圍,提高工作效率 

場景簡述: 
當前端用戶訪問券商App出現慢交互、卡頓、崩潰等問題時,券商業務部門接到用戶投訴,要想確定問題原因,經常會需要經過運維、研發、數據庫等各個不同部門負責人的協調配合,很難快速定位問題的根本原因,增加排查問題的時間和成本,造成各部門之間責任不清晰。

解決方案: 
博睿數據通過在服務端部署探針,獲取系統、中間件和應用代碼的三層性能數據。在傳統監控工具對物理層、系統層、虛擬化層及進程層基礎監控的基礎上,增加了對服務層和應用層的監控能力。無需研發人員參與,自動透視代碼運行效率,應用拓撲自動可視化,透視業務和IT設備之間的關聯關系。支持代碼級問題定位能力,進行清晰的責任界定,幫助客戶提升定位問題效率,大幅縮短故障解決時間。同時,與前端數據融合,打通端到端數據,為企業沉淀數據資產。


端到端拓撲圖

價值: 
全業務鏈自動拓撲:實現業務資產可視化管理;
代碼級問題定位能力:界定責任,縮短問題恢復時間,提升IT系統對業務的支撐效率;
與前端數據融合:透視業務和IT設備之間的關聯關系,為企業沉淀大數據資產;
讓客戶每一次操作透明可見,提升客戶體驗和轉化;
客戶端、網絡、系統和應用數據的全業務鏈打通,讓數據不再是一個個孤島,最大化挖掘數據價值。


場景四:解決App發布前的問題隱患 

場景簡述: 
用戶在使用券商App的關鍵功能模塊,譬如開戶、登錄、刷新行情、交易、投顧及理財時,會遇到不能正常打開或者打開緩慢、甚至退出等情況,直接影響投資者的使用體驗和股票收益。而券商有限的測試人員或者測試的固定方式有可能無法還原用戶真實的使用場景,無法快速定位問題。

解決方案: 
博睿數據利用來自不同地域的專業測試人員,可以為券商量身定制用例設計,對券商App進行多人次全路徑缺陷探索、不同地區真實場景用戶使用反饋和兼容性測試,有效解決企業測試人員不足或測試場景覆蓋不全等問題。

全路徑缺陷探索


價值: 
優化用戶體驗,減少上線后真實用戶體驗不佳的情況;
提前發現問題隱患,降低IT運營風險;
精準定位App的缺陷,縮短開發周期;
高效專業的體檢報告,降低企業的測試成本。

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