科杰科技金融数据底座能力建设与实践

9月21日，第五届中国银行CIO峰会在上海召开，本次峰会以“未来银行—科技引领与业务重塑”为主题，峰会汇聚了众多金融企业CIO、行业专家以及优秀的数字化解决方案服务商等。科杰科技作为金融数据底座最重要的建设者，其副总裁郭振强受邀出席本次会议，并在峰会上带来《金融数据底座能力建设与实践》精彩演讲，峰会上郭总向与会嘉宾展示科杰科技基于统一数据底座，构建金融行业企业级数据能力，赋能金融行业数字化转型提速。

数字化时代，金融行业五大趋势凸显随着数字经济已经成为国家经济发展的新引擎，数据成为核心生产要素，以大数据、AI、5G等新兴技术发展，为金融行业数字化转型开启了一个新的阶段，数据底座成为金融行业数字化转型升级的关键。科杰科杰依托于在金融头部企业的最佳实践，认为金融数字化底层基础设施在未来建设中将呈现五大趋势。

趋势1：由唯一架构的物理统一走向多架构融合的逻辑性统一
现阶段，许多金融企业自建大数据平台以及Oracle数仓、MPP数据库、甚至第三方云数仓对象存储，这些架构可以满足当前应用场景需要。如何既解决不同数据库的数据统一构建，又能考量到之前建设成果的复用，是横跨在现阶段金融机构数字化转型升级的统一难题。

首先，不提倡全部金融企业都选择构建湖仓一体替代原有数据仓库和数据湖；这是因为湖仓一体架构虽然能完成统一的数据存储、加工计算和面向应用端的供给，但是Lakehouse它不是一个全新架构的替代性产品，无法解决企业进行架构升级带来的数据迁移的巨大成本和原有架构效能持续发挥，所以并不提倡以新的引擎彻底换掉现有的Data Warehouse 或 Data Lake。

其次，企业要接受数据源在一定程度上的分散和割裂，通过多架构融合纳管来实现逻辑层面的统一；即使在数字化转型比较领先的行业，也会面临着云上数据仓库和数据平台整合或者第三方数据的现状问题。企业如果要进行新引擎的搭建，要选择技术领先的Lakehouse引擎，同时接受多物理数据，用逻辑的方式把它进行统一，建立逻辑统一数据仓库，通过产品化的方式提供 Data Virtualization 的能力完成数据业务化表达、数据组织和数据共享。
趋势2：从单点烟囱式数据开发走向高度工程化和产品化的数据分析应用的规模化能力
企业数据治理、数据稳定性以及数据服务存在问题，这是因为企业不具备数据工程能力，数据工程是涵盖企业全量数据连接、数据处理分析计算、数据加载管道，将数据重构为可用形式，形成一套体系化的工程。现阶段大部分企业 80% 的精力在管理数据，没有注重数据的软件工程能力、数据基础架构和运营能力，所以导致数据工作无法开展。

事实上，企业需要建立软件工程平台化体系，让数据管理和数据应用事半功倍。通过数据工程体系，数据由单点的、零散的、组合式的使用数据技术转为大规模工程化协同、产品化将低门槛面向广泛IT技术人员和半IT半技术人员赋能。由此可见，数据技术走向企业的中心和工程化，是IT到DT的转型和工程化提效的问题。

趋势3：数据治理由被动、滞后走向主动实时，建立数据治理与数据工程相融合的增强型数据治理
在过去，数据治理是以专项项目的方式推进数据的集中管理和管控，是被动的、滞后的管控形式，跟集团的业务割裂和研发脱节。但在实际业务中，数据在处理过程中应该是主动的、实时的、自适应的完成治理，以数据治理和数据价值发挥为业务目标，敏捷的在业务上高效的取得价值，这是一个持续的、日常的一个行为，贯穿数据全生命周期。所以数据治理应该由传统被动的、滞后的模式升级为主动地、实时的、与数据工程相融合的新型数据治理。

趋势4：构建集中式管治与分散式赋能的混合数据能力体系
企业如何平衡更多的业务部门获取数据、分析数据与集团提供基础设施和数据资产管理的平衡性，进一步达成数据驱动型组织的问题？这就需要新的平台提供逻辑统一数仓和高度的数据虚拟化的能力，将数据进行业务转化和表达，面向业务进行开放赋能，将从过去的、被动的、单一支撑性的协作关系，走向数据和数据工具面向业务主动赋能和协作的方式。
趋势5：组织性的开放赋能与持续的价值运营在四个趋势建设的基础上，在架构引擎端，实现逻辑层面的统一纳管，形成统一的逻辑数据仓库；在平台层面进行数据工程化建设，提高数据应用数据项目的研发效率；在数据治理层面与数据工程紧密融合实现自适应数据治理能力；在数据业务表达层面，通过指标、标签、门户和资产进一步业务链接，最后以统一的workspace，由不同的职能从CTO体系里面建设不同的职能单位和角色人员，将数据的技术、开发、管理、发布和业务的协同进行一套体系化的运作方式，夯实大型组织的大数据底座能力，以数据能力的方式赋能到更多业务组织，以实现组织性的开放赋能和持续性的价值运营，最终达成数据驱动型组织的整体愿景。
数据赋能，金融行业全域数据能力解决方案科杰科技数据底座可以帮助金融企业构建&#34;大数据技术工程和AI基础设施能力&#34; &#34;全域数据资产管理与运营能力&#34; 以及 &#34;组织性数据共享与规模化协作能力&#34;。科杰科技数据底座具备以下能力：

完善金融行业企业级数据治理与管理体系，强化数据安全管理，构建常态化数据应用与管理机制，满足监管合规要求；
统一各系统间的数据标准，优化数据质量，减少重复建设，节约时间及人力成本，提升数据管理与应用的协同效率；
构建统一数据平台，实现数据资源汇总整合，数据资产协同使用，极速响应业务发展需求，助力金融业持续创新；
挖掘数据资产价值，赋能金融机构经营管理、用户旅程、产品运营、风险管理等全价值链业务场景，助力高效智慧决策。

科杰科技数据底座产品KeenData Lakehouse
基于科杰科技数据底座产品KeenData Lakehouse的服务能力，支撑上层包括营销主题报表、业绩分析、风控系统以及反洗钱项目等数据应用建设，赋能客户一线互联网大数据技术工程能力，完备支撑万台节点、数千人高效协同的大数据&AI基础设施，以及金融企业未来5-10年大数据和AI项目的持续规模化构建，实现金融行业数据能力的快速构建与落地，满足金融行业国产化信创需求。
科杰科技助力金融企业建设敏捷、高效、可复用的数据底座，自下而上帮助金融企业建设全域大数据能力，激发数据价值的实时释放，全面推动从IT架构到应用解决方案的转型与升级，以数字化转型升级驱动金融行业高质量发展。