2023年8月11日，由中國通信工業協會平臺經濟創新專委會、中國技術市場協會產業融合工作委員會、對外經濟貿易大學中國國際品牌戰略研究中心聯合主辦的2023平臺經濟高質量發展和數據治理論壇在京隆重召開，科杰科技聯合創始人&副總裁郭振強出席本次會議，并發表《筑牢大數據底座?賦能高質量發展—基于DataOps理念構建金融機構新一代數據基礎設施》主題演講。

金融行業數字化轉型背景

云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、5G等技術快速發展，數字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟組織結構、改變全球競爭格局的新關鍵力量。做強做優做大數字經濟，推動數字中國建設邁上新的臺階，是構筑國家競爭新優勢的有力支撐，企業需要把握好新一輪數字革命和產業變革發展機遇期。

數字化轉型方面，最近幾年國家圍繞著數據和數據領域方面推出了各種落地的政策，《數字中國建設整體布局規劃》更是明確數字中國建設“2522”整體框架，即夯實數字基礎設施和數據資源體系“兩大基礎”。整個數字化轉型是以數據在業務終端以及業務一線實現全場景的數據智能為最終的效果和價值體現。企業要充分認識到，數字化轉型是推動經濟發展的核心動能。

在數字化轉型當中的新一代信息技術，數據技術是整體信息化技術里面最核心的引擎。

那么結合金融機構數字化轉型的現狀，金融企業如何進一步融合現狀構建或升級到新一代數據基礎設施呢？

架構引擎端：基于業務發展建設了一系列的數據架構，帶來的問題是多架構并存，管理成本、運維成本、存儲成本等提升，有些還涉及國產信創建設；

數據工程端：單點上建設了很多工具，但缺少體系化的串聯，圍繞低代碼、多團隊協同、融合數據管理和運營的建設有待進一步提升；

數據資產管理端：有了數據資產的初步呈現，但是資產層面無法統一呈現，如何實現不同數據架構不同應用的數據資產進行統一管理，實現統一的數據資產管理體系；

數據開放賦能價值鏈接端：常見的報表、大屏可視化等，對于數據賦能供給業務側的鏈接，數據虛擬化有待進一步增強，包括融合組織，融合業務的呈現。

科杰科技融合DataOps理念構建金融機構新一代數據底座能力

科杰科技基于對金融機構數字化轉型遇到的問題，對技術和產品的創新和多年的最佳實踐落地，以及對行業的敏銳洞察和對DataOps理念的深入理解和融合實踐，總結出來金融新一代數據基礎設施所必備的五個核心能力，且科杰科技對應的產品和技術方案全覆蓋。

趨勢1：企業數據架構從單一架構走向多架構的融合
現階段，企業自建數據智能平臺以及 Oracle 數倉、MPP 數據庫、甚至第三方云數倉對象存儲，這些架構可以滿足當前應用場景需要。如何既解決不同數據庫的數據統一構建，又能考量到之前建設成果的復用，是橫跨在現階段企業數字化轉型升級的統一難題。

首先，不提倡全部企業都選擇構建湖倉一體替代原有數據倉庫和數據湖；這是因為湖倉一體架構雖然能完成統一的數據存儲、加工計算和面向應用端的供給，但是 Lakehouse它不是一個全新架構的替代性產品，無法解決企業進行架構升級帶來數據遷移的巨大成本和原有架構效能持續發揮，所以并不提倡以新的引擎徹底換掉現有的Data Warehouse或Data Lake。

其次，企業要接受數據源在一定程度上的分散和割裂，通過多架構融合納管來實現邏輯層面的統一；即使在數字化轉型比較領先的行業，也會面臨著云上數據倉庫和數據平臺整合以及第三方數據源并存的現狀問題。企業如果要進行新引擎的搭建，要選擇技術領先的Lakehouse引擎，同時接受多物理數據，用邏輯的方式把它進行統一，建立邏輯統一數據倉庫，通過產品化的方式提供 Data Virtualization的能力完成數據業務化表達、數據組織和數據共享。

趨勢2：數據工程的構建是數字化成功的關鍵
應對組織里面復雜的數據分析和規模化的數據應用，企業數據工程構建應該比軟件工程優先度高。對于整個組織而言，數據工程構建是企業數字化轉型成功的關鍵，企業需要建立軟件工程平臺化體系，讓數據管理和數據應用事半功倍。通過數據工程體系，數據由單點的、零散的、組合式的使用數據技術轉為大規模工程化協同、產品化降低門檻面向廣泛IT技術人員和半IT半技術人員賦能。由此可見，數據技術走向企業的中心和工程化，是IT到DT的轉型和工程化提效的問題。

趨勢3：建立數據治理與數據工程相融合的自治理系統
在過去，數據治理是以專項項目的方式推進數據的集中管理和管控，是被動且滯后的管控形式，跟集團的業務割裂和研發脫節。在實際業務中，數據治理應該是主動、實時以及自適應的完成治理，以數據治理和數據價值發揮為業務目標，敏捷地在業務上高效取得價值，這是一個持續且日常的行為，貫穿數據全生命周期。所以數據治理應該由傳統被動且滯后的模式升級為主動且實時與數據工程相融合的新型數據治理。

趨勢4：構建IT集中式管治與業務分散式賦能的混合體系
企業如何平衡更多的業務部門獲取數據、分析數據與集團提供基礎設施和數據資產管理的平衡性，進一步達成數據驅動型組織的問題？這就需要新的平臺提供邏輯統一數倉和高度的數據虛擬化的能力，將數據進行業務轉化和表達，面向業務進行開放賦能，將從過去的、被動的、單一支撐性的協作關系，走向數據和數據工具面向業務主動賦能和協作的方式。

趨勢5：構建整體數據驅動型組織的達成
在四個趨勢建設的基礎上，在架構引擎端，實現邏輯層面的統一納管，形成統一的邏輯數據倉庫；在平臺層面進行數據工程化建設，提高數據應用數據項目的研發效率；在數據治理層面與數據工程緊密融合實現自適應數據治理能力；在數據業務表達層面，通過指標、標簽、門戶和資產進一步業務鏈接，最后以統一的workspace，由不同的職能從CDO體系里面建設不同的職能單位和角色人員，將數據的技術、開發、管理、發布和業務的協同進行一套體系化的運作方式，夯實大型組織的大數據底座能力，以數據能力的方式賦能到更多業務組織，以實現組織性的開放賦能和持續性的價值運營，最終達成數據驅動型組織的整體愿景。

數據底座能力實踐落地

作為國內領先的大數據基礎軟件服務商，科杰科技經過多年耕耘，為客戶提供覆蓋數據采集、數據存儲、數據處理、數據傳輸、數據交換等數據全生命周期產品，為數據資產化提供數據底座能力，打造了中金公司、貴陽銀行、銀華基金、國銀控股、曲靖商業銀行等一批金融行業數字化典型案例。

科杰科技領跑國產大數據基礎軟件市場，愛分析發布的《2022年中國湖倉一體平臺軟件市場份額》報告，科杰科技位居NO.1，IDC發布《中國大數據平臺市場份額，2022》研究報告，科杰科技成功躋身中國大數據平臺私有化部署市場TOP5廠商，先后入選Gartner《2023年中國數據、分析及人工智能技術成熟度曲線》數據中臺和可組合D&A代表廠商，Gartner《Demystify Data Middle Office by Nurturing Core D&A Capabilities》數據基礎平臺代表廠商，實力入選IDC《湖倉一體數據平臺技術能力評估報告》推薦代表廠商，接連參編信通院《數據中臺實踐指南（1.0版）》、《DataOps實踐指南（1.0）》、《湖倉一體技術與產業研究報告（2023年）》等。

數字化時代到來，數據技術是新一代金融科技中服務數字金融的核心引擎，科杰科技將繼續在大數據技術方面持續創新，為數字中國建設提供堅實的數據底座保障，護航金融業數字經濟高速發展。