一、解决方案简介

大应科技智能数据平台方案是基于 DataOps 理念的金融业数据 平台升级方案 ，提供 一站式“智能数据研发与管理”服务 ，支持 双流合一 (数据流+工程流) 的全链路管理，赋能研发、交付、维 护、治理全周期的自动化与智能化，构建了敏捷交付、智能治理、 可持续运营的数据研发与管理体系，  实现研发治理 一体化 ，让数 据需求“做得快、做得好、做得稳”。

该方案还具备快速整合已有基础设施、平滑升级的能力，助力 金融客户快速实现“高效交付高质量数据”。

二、应用场景痛点简介

过去几年 ，数据产业规模持续高速扩张 ，数据市场主体快速 增多，数据作为新的生产要素已经得到广泛认识和深入应用。金 融行业作为商业创新的重要力量，数据已经广泛应用到各类业务 中，对数据价值的挖掘也尤为深入，“让业务用上好数据”一直 都是金融业务数智化的核心诉求，但随着金融业务不断发展，基 于数据驱动的业务比重越来越大、业务需求越来越多样、数据规 模更是呈现爆炸性增长，导致数据管理复杂度正以指数级的速度 在提升，为数据研发和管理能力带来了前所未有的巨大挑战，下面两点尤为突出：

1.数据公民与角色增多 ，数据交付难度增加

随着数据应用场景和需求的快速变化，包括数据研发、数据测试、数据运维、 数据管理员、分析师在内的各类角色逐渐增多 ，但围绕数据需求交付的组织分工、工作流程、协作规范还在不断摸索、 演进过程中，  出现了过度依赖人工、  团队协作配合难、开发 流程不顺畅等问题，导致需求响应时间低于预期。

2.管理工具分散，  管理难落地、难持续

为了更快满足业务的数据需求 ，金融行业的数据架构持续快速演变 ，近年来陆续 引进、建设了大量单一功能型设施和平台。这些设施与平台 随时间逐步建设，呈现了“相对分散缺少统一规划”的特征： 各项数据活动衔接性差 ，导致数据标准与规范难以扎实落地 到模型 ，数据质量难以从源头把控 ，整体数据管理难度大、  存在大量资源的冗余和浪费。而运动式治理难以获得业务支 持 ，成本高昂、效果短暂 ，难以持续。

而从中长期来看 ，在金融业数字化、数智化的升级过程中 ， 数据需求会愈发复杂，数据与业务的融合会越来越深，从而对数 据需求响应效率和数据链路稳定性也将提出更高的要求：需求响 应周期从“月”往“周” ，甚至“天”发展成为必然趋势；数据 链路的高可用等级越来越趋向于业务系统的等保要求，不仅要保 障研发平台自身的稳定性，也要保障平台所托管的数据链路的时 效，更要保障平台生产运维的数据质量。数据管理的瓶颈与业务 期望之间的矛盾会越来越大，唯有做到“高效地交付高质量的数 据(按时按质交付数据)” ，金融机构才能真正实现数据价值的释 放。

问题是迫切的 ，但解决问题的挑战也是巨大的。大量系统支 撑着庞大的业务 日常运营需要，功能多、数据量大、建设需要大 量投入，并且升级过程不能影响业务使用，这无异于需要“在飞 行中换发动机”。金融行业迫切需要一种全面的、成熟的、可平 滑切换的的研发与管理平台升级方案。

三、解决方案亮点介绍

Aloudata 大应科技团队在数据领域与金融行业深耕多年，  凭借对 数据研发与管理的深入理解，推出了大应科技智能数据平台方案：其 充分贴合金融行业的业务特点 ，建设数据流 (数据交换、数据加工、 数据应用) +工程流 (研发、交付、维护、治理) 融合的一站式数据 平台，赋能研发、交付、维护、治理全周期的自动化与智能化，构建 了敏捷交付、智能治理、可持续运营的数据研发与管理体系，实现研 发治理一体化，让数据需求“做得快、做得好、做得稳”。并通过标 准化适配各类常见设施、交互组件，快速集成升级现有基础设施和工 具，  实现平滑升级。

大应科技可助力金融客户实现如下能力：

1.可编排流水线

提炼并打磨数据流与工程流的核心环节 ，建立标准化、可编排的流水线，  实现数据研发的线上化协作、标准化运 作、  自动化执行 ，让研发敏捷化 ，提高研发工作协同效率。

2.自动化规则检查

通过低代码、模板化的研发工具，将数据标准、数据质量、数据安全的规则植入 日 常研发环节 ，让新手也可以快 速写出好代码 ，有效提升数据质量与数据安全。

3.智能化研发辅助

将依赖人工输入和收集的信息、专家经验，  变成系统能力 ，减少研发沟通成本、分析成本和决策成本 ，有效提 升投产管控、生产运维效率及可靠性，  降低事件风险。将重复且 有规律的编码工作用代码模板替代 ，减少人肉冗余工作 ，并降低 研发人员的门槛要求。

4.精准元数据图谱

主动挖掘元数据，自动发现数据之间的精细化关联关系，并以可视化方式展现，精准刻画数据目录与数据关系。 让研发与管理人员更好理解数据 ，赋予其主动探索、挖掘数据的 能力与乐趣 ，增强数据工作活力。

5.主动数据治理

利用 AI、ML、语义分析等技术 ，结合精准元数据图谱，自动发现数据中的“坏味道”，  实现主动、  自动的模型优 化、链路优化等机会发现 ，提高数据管理效率 ，有效降低计算与 存储资源的冗余浪费。

6.平滑升级

快速集成已有基础设施和平台 ，并在新平台上屏蔽底层系统的复杂和多样性、进 一步降低产品使用门槛、改善用户使 用体验 ，提升数据研发效率，  快速满足业务需求的要求。

从实际成果来看 ，大应科技智能数据平台方案为金融客户的数据 研发和管理工作效率带来显著提升，客户的数据供给能力、数据质量 水平得到全面提高；升级过程实现了“利旧换新”的平滑切换、减少 了升级成本和风险。依托于新的平台，  实现了数据全链路可靠保障、 全周期高效管理 ，助力金融客户真正做到“高效交付高质量数据”，释放数据价值。

四、金融行业客户名单

招商银行。

五、客户评价

某头部金融银行总行信息技术部数据资产与平台研发中心评价：

大应科技的解决方案满足了我行数据研发与管理的业务现状和发 展要求，实现了数据研发、管理全周期的升级。该方案对整个研发流 程、模式进行了全面优化 ，实现了场景化、  自动化、智能化，构建了长效的数据管理与运营机制。系统切换过程中一次性解决了众多历史 遗留问题、保障了用户工作的连续性；上线后显著提升了我行数据研 发效率和可靠性，极大地降低了系统维护成本。目前服务了总行所有 数据研发用户，得到了一致好评，未来计划向各分行与子公司进行推 广。