国内著名移动互联网专家陈伟峰和他的研究

2017年移动支付用户规模达5.6亿，将有接近2/5的消费者使用移动支付，而在2016年，网上移动支付交易规模超过2000万亿元，线下移动支付交易规模超过157万亿元。面对移动支付的热门，聚合支付作为风口产业，挑战也不断涌现。在这个大浪淘沙的时代，商户需要更精细化、更优质、更深度的服务，大数据为企业的精细化做出了保障，懂数据才能赢未来。

聚合支付处在移动支付的风口之下，需要面对一系列的挑战，例如：数据安全问题；长链路的交易稳定性问题；场景碎片化，开发难度打，统一性较弱问题；支付大战过后，费率空间降低问题；业务同质化问题；独立商业模式问题等。但这些问题被陈伟峰先生解决了。

陈伟峰，清华大学计算机系本科和研究生毕业，在本科就开始主修计算机软件与技术，毕业后也一直从事相关的工作，从1999年至今，他个人拥有数十项国家级软件著作权，连续创业者，曾在世界五百强的中国移动参与制定和实施中国最大的移动互联网短信计费系统MISC的技术规范，并不断研发了山西移动位置服务平台、北京移动OTA配置平台、手机视频平台、移动互联网智能手机广告平台、聚合计费系统平台等等，他的研究成果为公司带来了巨大的经济效益，他在该领域取得的杰出成就实属罕见。

聚合支付系统通过搭建在云端的支付处理平台为商户集中处理所需第三方支付渠道的交易请求并提供统一的SDK接口供商户调用，当商户的用户发起交易时，就会调用这个SDK，此时这些数据记录会存储到数据库中，包括时间、金额、渠道等信息。当前日交易笔数为百万级，目前已经积累了海量交易数据。如何利用数据为客户赋能，并带来额外附加价值，从而提高客户黏性，通过大数据来构建新商业模式是一个不错的选择。陈伟峰带领团队围绕积累下来海量的交易数据，针对公司急需的业务场景进行了技术创新：

1.BI营销业务系统。基于用户交易行为数据进行用户画像，在用户画像的基础上提供精准营销方案，在老客户激活、提高客单价、潜客获取、转化率提升等方面对客户赋能。

2.内部监控。包括交易信息汇总、异常交易提醒、数据质量分析等。数据源的特点决定数据采集与数据存储的技术选型，陈伟峰根据数据源的特点将其分为四大类：

第一类：从来源来看分为内部数据和外部数据；

第二类：从结构来看分为非结构化数据和结构化数据；

第三类：从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据；

第四类，从规模来看分为大量数据和小量数据。

第一点取决于数据源的类型和采集方式。比如非结构化的数据不可能拿一个关系数据库去存储。采集方式如果是流式处理，那么传过来是最好的方式。

第二点取决于采集之后数据的格式和规模。比如数据格式是文档型的，能选的存储方式就是文档型数据库，例如MongoDB；采集后的数据是结构化的，则可以考虑关系型数据库；如果数据量达到很大规模，首选放到HDFS里。

第三点是分析数据的应用场景。根据数据的应用场景来判定存储技术选型。在聚合支付系统中，绝大多数数据为结构化的大量不可更改数据，因此陈伟峰分别使用了RDS、DRDS以及MongoDB，DRDS和RDS主要用来存储用户交易信息，MongoDB主要用来存储商品维度信息。

陈伟峰作为CTO带领一个10人技术团队，历经2年时间研发了一套完整的一站式大数据解决方案，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，助力公司在聚合支付领域更敏捷、更智能、更具洞察力，同时也大幅降低了数据创新与创业成本，在国际上也是处于领先水平，并具有巨大的潜在经济效益。陈伟峰研发的这套聚合计费系统在2015年净利润已经超过300万人民币，2016年超过1000万人民币，去年更是超过了2500万人民币，每年以200%以上的速度增长。