一、项目背景及目标

在信息技术蓬勃发展的当下，数据已跃升为关键生产要素。重庆三峡银行股份有限公司（以下简称“我行”）敏锐洞察到，商业银行数据驱动业务的态势将愈发凸显。为深度激活数据要素潜在价值，全面提升数据处理与分析效能，实现全栈信创化，我行正式启动并推进“新一代数据中台项目” （以下简称“本项目”）。本项目聚焦于构建全面自主可控的新一代企业级数据处理核心架构，通过优化数据技术体系，实现对数据需求交付、数据服务供给以及数据治理管控等全流程管理运营与服务能力的系统性提升，从而精准响应全行多元化的数据需求，为银行高质量发展注入强劲数据动能。

（一）项目背景

中共中央在“十五五”规划建议中提出，要深入推进数字中国建设，深化数据资源开发利用，促进实体经济和数字经济深度融合。国务院也对金融机构推动做好五篇大文章做出部署要求，银行业尤其是城商行做好其中的数字金融大文章，是赋能其他业务领域形成差异化发展优势的重要抓手。

过去十余年间，我行逐步搭建形成“一仓一平台”基础数据架构（以下简称“第一代数据仓库”），长期承载全行内外部数据汇聚、整合加工与服务输出工作，具备基础的数据处理与业务支撑能力，有效保障了过往经营发展的数据需求。但随着全行数字化转型持续深化、业务模式快速迭代、金融产品创新不断提速，原有架构在数据要素价值深挖、敏捷响应业务需求、场景化数据赋能等方面短板逐步凸显，已难以高效适配新形势下业务发展与产品创新的更高要求。同时，对照国家网络安全及信息技术自主可控、国产化替代相关政策要求，现有软硬件架构及技术体系亟需完成国产化升级改造，筑牢安全可控的数字化发展根基。

在国家大力推进数字经济发展、金融行业加速数字化转型的时代洪流中，为精准契合我行数字化建设与业务创新发展的战略需求，我行以“数字技术与数据要素双轮驱动”作为核心战略指引，严格遵循“数据驱动、AI赋能、业技深度融合、价值高效创造、安全绝对可控”的总体原则，匠心打造新一代数智银行“1+2+6+N”建设架构体系。其中，“1”作为整个架构体系的根基与支撑，是以“科技基建+数据中台”为核心，全力构建具备前瞻性、引领性的数智化底座。通过新一代数据中台建设，积极推动工具、机制和理念的全方位更新迭代，达成技术与数据在全行范围内的深度融合、高效共享与灵活复用。尤其着力搭建统一的数据集中处理中枢，显著增强全行数据处理与应用能力，完善服务体系以形成完整的数据中台服务生态，进而提升数据服务效能，为我行数字化建设向纵深推进提供强劲动力。

（二）项目目标

立足国家数字经济战略导向与银行业数字化转型发展大势，我行前瞻布局、统筹谋划，科学启动实施新一代数据中台项目。本项目以构建数据采集、存储计算、全域管理、合规治理、场景应用于一体的全新企业级一体化数据中台为核心任务，着力破除跨条线、跨系统数据壁垒，实现全行数据统一汇聚、深度融合、规范管控与高效复用，全面夯实全行数字化转型核心数据底座，为全行数智化升级与长远高质量发展筑牢坚实基础。具体建设目标如下：

1.全面新建自主可控的数据中台技术平台，实现对第一代数据仓库的整体替代

摒弃传统数据仓库技术架构，全新构建基于湖仓一体、分布式计算、实时处理的新一代数据中台技术体系，全面完成硬件、操作系统、数据库、中间件、大数据平台全栈国产化部署与适配，实现核心平台自主建设、自主运维、自主掌控。项目建成后，全面替代原有第一代数据仓库的全部功能，实现系统平稳切换，从根本上解决老平台扩展性不足、性能瓶颈、架构复杂等问题，筑牢自主可控的数字化技术底座。

2.完成全量数据迁移与集中整合，实现数据全域统一归集

对第一代数据仓库内历史数据、标准数据、加工数据、接口数据进行全面梳理、迁移与验证，同步扩展接入行内更多业务系统及外部政务、征信、社保等多类数据源，实现历史数据无损迁移、增量数据无缝对接、全量数据集中入湖入仓，形成覆盖全行、标准一致、实时可用的数据资源池，确保数据不丢失、不断供、不重复，为数据治理与应用提供完整资源保障。

3.实施数据模型全面重构与标准化再造，提升数据资产质量

打破第一代数据仓库传统模型局限，按照企业级、业务化、可复用理念，全面重构数据模型体系，重新规划主题域、分层架构、数据标准与加工逻辑，实现数据定义统一、口径统一、标准统一、服务统一。通过模型重构优化数据关系、提升数据加工效率、改善数据质量，彻底解决第一代数据仓库模型覆盖度不够、维护成本高等问题，构建科学、规范、可扩展的数据资产体系。

4.实现数据服务能力升级与全面承接，确保业务无感切换、持续支撑

全面承接第一代数据仓库原有报表、取数、接口、分析、对外报送等服务功能，在此基础上大幅提升数据处理效率、需求响应速度与服务供给能力。通过统一数据服务门户、API服务、自助分析等能力，实现数据服务从“被动满足”向“主动赋能”转变，确保业务系统、管理应用、监管报送等场景平稳过渡、无缝衔接、不间断运行。

5.构建一体化数据治理与安全管控体系，实现数据全生命周期管理

依托新建数据中台同步建立数据标准、数据质量、元数据、数据安全、权限管理一体化治理机制，改变第一代数据仓库重加工、轻治理、弱管控状况，实现数据从接入、加工、服务、应用到退役全流程可管、可控、可追溯，强化数据安全与合规使用，全面提升数据治理能力与风险防控水平。

6.打造可持续迭代的数据中台能力，支撑业务创新与长期发展

以平台替换和数据重构为契机，建成可扩展、可升级、可运营的数据中台体系，支持实时计算、AI 分析、智能挖掘等新兴能力，全面赋能精准营销、风险管理、普惠金融、绿色金融、科技金融、养老金融等重点领域，实现数据要素价值最大化，为我行数字化转型持续提供数据动力。

二、项目创新点

本项目创新性地采用国产自主可控技术栈重构数据中台架构，深度融合先进分布式计算与存储技术，实现新老数据底座无缝迁移与数据模型智能优化，同时构建一体化数据安全防护与智能化运营管理体系，为金融行业数据中台建设提供全新范式。

（一）架构模式创新：以数据中台全域架构整体替代传统数仓，实现跨越式升级

不同于行业常规在老数仓基础上小修小补、局部扩容的建设模式，本项目采取整体替换、全新重构思路，彻底摒弃原有“一仓一平台”传统混搭数仓架构，采用湖仓一体+中台化企业级全新架构，实现存储、计算、调度、服务全架构重塑，从传统报表加工型数仓，升级为可治理、可资产化、可服务化、可智能化的全域数据中台底座，架构代际优势明显。

（二）全栈国产化创新：同步实现架构升级与自主可控双落地

区别于同类项目仅做业务功能建设、延后国产化改造的做法，本项目将全栈国产化作为前置刚性要求，从底层硬件、操作系统、数据库、中间件到大数据计算引擎、调度平台、服务组件全部实现国产化适配、自主可控部署，新建架构原生适配信创标准，一步到位完成技术栈替代，既满足国家合规要求，又同步筑牢全行数据安全底座。

（三）数据体系创新：业务视角全域模型重构，而非简单历史数据平移

不同于普通迁移项目仅做老数仓数据原样搬迁、逻辑照搬，本项目坚持先规划模型、再迁移数据，从存款、贷款、理财、客户、风险等业务全域视角，重新划分数据主题域、重构分层模型体系，统一全行数据标准、统计口径与加工规范，实现数据搬家+模型重塑+标准统一三位一体，从根源解决历史数据冗余、口径多样、复用性差等痛点。

（四）建设理念创新：从“建平台”向“建资产、建服务、建运营”一体化转变

不同于传统数仓项目只侧重数据加工、报表输出的单一定位，本项目同步统筹平台建设、数据迁移、模型治理、资产盘点、服务封装、长效运营全链条，同步搭建统一数据服务门户、标准化 API 服务体系，把数据变成可检索、可共享、可调用、可赋能的数据资产，形成“平台+资产+服务+治理”四位一体的全新运营模式。

三、项目技术方案

数据中台项目旨在构建基于“湖仓一体”架构的新一代数据中台，打破数据孤岛，实现“一份数据、多模态处理、全域服务”。

（一）总体架构设计

数据中台采用分层解耦设计，自下而上分为：基础设施层、数据存储与计算层（湖仓核心）、数据开发与治理层、数据服务层。

1.基础设施层

部署模式：支持公有云、私有云及混合云部署，兼容国产化信创环境。

2.湖仓存储与计算层：

统一存储：基于HDFS文件系统构建数据湖底座，支持结构化、半结构化、非结构化数据存储。

开放表格式：引入Hudi，在廉价存储上提供ACID事务、Schema演进、时间旅行等企业级数仓能力。

多模态计算引擎。批处理：Spark（海量离线清洗）；流处理：Flink（实时增量计算）；交互式分析：Hetu/Trino（秒级即席查询）。

3.数据开发与治理层：

一站式开发：提供SQL IDE、Notebook、可视化工作流编排。

统一元数据：构建全局数据目录，实现跨引擎的元数据共享与权限管控。

全链路治理：覆盖数据质量稽核、血缘分析、主数据管理及数据安全分级分类。

4.数据服务层：

统一服务网关：将数据封装为API，提供限流、熔断与鉴权。

多模态输出：支持高并发点查、复杂报表分析、实时大屏推送服务。

（二）核心技术

数据中台整体技术实现考虑采用前沿的实时数据处理、存算分离、AI支持、统一元数据等方面。

1.流批一体与实时入湖

技术原理：利用Flink CDC捕获业务库变更日志，实时写入Hudi表。Hudi支持高效的主键更新与合并，无需传统离线数仓的“全量覆写”。

价值：将数据从产生到可见的延迟从“T+1天级”降低至“分钟级”甚至“秒级”，实现ODS、DWD、DWS全链路实时化。

2.存算分离与极致成本优化

技术原理：计算资源无状态化，存储资源基于对象存储。利用冷热数据分层策略，将高频访问数据置于高性能介质，历史归档数据自动转存低频介质。

价值：相比传统Hadoop架构，存储成本降低50%以上，计算资源利用率提升30%。

3.多模态融合与AI原生支持

技术原理：湖仓不仅存储结构化业务数据，还统一存储图片、音视频、文档等非结构化数据，并通过向量化技术将其转化为向量数据。

价值：直接为大模型提供高质量的语料库与知识库，实现“Data + AI”闭环。

4.统一元数据与零拷贝共享

技术原理：通过统一的元数据服务，Spark、Flink等引擎可直接访问同一份湖上数据，无需ETL搬运 。

价值：消除数据冗余，保证数据口径一致性，实现“一次入湖，多处可用”。

四、运营情况

数据中台持续高效运行，为我行各项业务的开展提供了坚实的技术保障。无论是日常的业务处理、数据分析，还是应对高峰时段的业务压力，数据中台都能够稳定、高效地运行，保障了业务的连续性和稳定性。同时，通过技术架构的优化和平台能力的提升，降低了系统的运维成本和能耗，提高了资源利用效率，实现了我行的绿色可持续发展。

我行数据中台建设成效持续显现。湖仓一体底座、数据作业平台等核心系统板块均保持稳健运行态势，成功构建起统一且高效的数据存储与计算调度能力，实现了各子系统之间的多维度、跨领域协同作业，为数据的深度流通与价值挖掘奠定了坚实基础。在数据归集层面，数据中台展现出强大的资源整合能力，已与行内多个源系统实现无缝对接，广泛吸纳各类业务数据；同时，积极拓展外部数据渠道，成功接入政务数据以及第三方征信、社保等多元化数据，数据归集的广度与深度均得到显著提升，为全面、精准的数据分析提供了丰富素材。在模型体系建设方面，我行以业务需求为导向，重新审视并谋划模型架构。从存款、贷款、理财等核心业务视角出发，科学规划并建设了十余个数据领域模型主题，精心设计开发近600个分层模型，形成了层次分明、逻辑严谨的模型体系，为数据的有效应用提供了有力支撑。此外，我行还聚焦业务场景需求，打造了客户、风险等专业数据集市，通过多样化的数据服务形式，为全行各下游业务场景提供精准、高效的数据支持。

五、项目建设成效

我行以前瞻性的战略眼光，大力推进数据中台建设，经过不懈努力，取得了显著成效，为全行的数字化转型与高质量发展奠定坚实数据基础。

（一）数据治理能力显著提升，筑牢合规稳健运营基石

数据中台建设为我行构建了一套全面、科学的数据治理体系。通过明确数据标准、规范数据流程、强化数据质量管控，实现了数据的标准化、规范化和精细化管理。以往数据分散、口径不一、质量参差不齐的问题得到有效解决，数据的准确性、完整性和一致性大幅提升。

在监管合规方面，数据中台能够快速、准确地提供各类监管报表和数据，满足监管机构日益严格的合规要求，有效降低了合规风险。在反洗钱、客户身份识别等关键领域，数据中台通过对多源数据的整合与分析，为风险监测和预警提供了有力支持，助力我行筑牢合规防线，保障业务的稳健运营。

（二）数据归集与整合能力飞跃，释放数据潜在价值

数据中台成功打通了行内行外数据壁垒，实现了数据的广泛归集与深度整合。目前，已与行内超过100个核心业务系统实现无缝对接，全面覆盖了存款、贷款、理财、支付等各类业务数据；同时，积极拓展外部数据渠道，引入了政务、征信、社保、企业工商等超过20类外部数据，构建了丰富多元的数据资源池。

通过对海量数据的整合与清洗，数据中台将原本孤立、分散的数据转化为结构清晰、关联紧密的高质量数据资产。这些数据资产为业务分析、决策支持、产品创新等提供了坚实的基础，使我行能够更加全面、深入地了解客户需求、市场动态和风险状况，从而精准制定营销策略、优化业务流程、开发个性化金融产品，有效提升了市场竞争力和客户满意度。

（三）数据分析与决策能力增强，驱动业务智慧发展

数据中台搭建了强大的数据分析平台，整合了多种先进的数据分析工具和算法模型，为业务人员和管理层提供了便捷、高效的数据分析服务。通过数据可视化、机器学习、深度学习等技术手段，能够快速挖掘数据背后的潜在规律和价值信息，为业务决策提供科学依据。

在精准营销方面，数据中台通过对客户基本信息、交易行为、偏好特征等多维度数据的分析，构建了客户画像和细分模型，实现了客户群体的精准分类和个性化推荐。营销人员可以根据数据分析结果，制定针对性的营销方案，提高营销活动的响应率和转化率，降低营销成本。

在风险管理领域，数据中台利用大数据分析和机器学习算法，构建了智能风险预警模型，能够实时监测客户的信用状况、交易行为和市场风险变化，提前发现潜在风险隐患，并及时发出预警信号。风险管理人员可以根据预警信息，及时采取风险防控措施，有效防范和化解金融风险，保障我行资产质量安全。

（四）协同与创新能力提升，拓展金融服务新边界

数据中台促进了行内各部门之间的数据共享与业务协同，打破了部门之间的信息孤岛，实现了业务流程的无缝衔接和高效运转。通过数据中台，业务部门可以快速获取所需的数据支持，加强沟通协作，共同开展业务创新和产品研发。

在普惠金融领域，数据中台整合了客户基本信息、经营数据、税务信息等多源数据，为普惠金融产品的设计和风险评估提供了全面、准确的数据支持。在绿色金融、养老金融等新兴业务领域，数据中台也提供了有力支持。通过对环境数据、社会数据等相关信息的整合与分析，能够评估企业的环境风险和社会责任，为绿色金融产品的设计和风险管控提供依据；通过对老年客户的需求分析和行为研究，开发适合老年人的金融产品和服务模式，推动养老金融业务的发展。

（五）技术架构与平台能力优化，保障系统稳定高效运行

在数据中台建设过程中，我行对技术架构进行了全面优化升级，采用了先进的分布式架构、云计算技术和大数据处理平台，提高了系统的可扩展性、弹性和处理能力。同时，加强了系统的安全防护和运维管理，建立了完善的安全管理体系和运维监控机制，确保数据中台的安全稳定运行。

（六）自主可控实现全栈国产化，保障金融信息安全

在数据中台建设过程中，我行积极响应国家自主可控战略要求，坚持全栈国产化路线。从服务器、存储设备等硬件基础设施，到操作系统、数据库管理系统、大数据处理平台等软件系统，均采用了国产自主研发的产品和技术。

六、经验总结

新一代数据中台项目是我行数字化转型的标志性工程、基础性工程、战略性工程。项目自启动以来，始终坚持战略引领、科技赋能、业务导向、安全可控，统筹推进技术升级、数据治理、服务优化与场景赋能，在实践中探索形成了符合我行实际、具有行业借鉴意义的建设经验，为后续数字化项目实施提供了有益启示和坚实遵循。

一是坚持战略引领、顶层谋划，确保方向不偏、力度不减。项目始终紧扣国家数字经济发展战略和银行业数字化转型趋势，立足全行“1+2+6+N”数智银行架构体系，以数智化底座建设为核心定位，坚持一盘棋谋划、一体化推进、全流程管控，确保项目建设始终服务于全行高质量发展大局，为项目成功实施提供了根本遵循和战略保障。

二是坚持自主可控、安全稳健，筑牢技术与数据安全防线。始终把自主可控、安全合规作为项目建设底线要求，聚焦湖仓一体底座、数据作业平台等核心能力自主建设，强化技术架构自主掌控、数据资源自主管理、系统运行自主运维，严守数据安全、隐私保护、合规治理各项规定，实现 “发展与安全并重、创新与规范同步”。

三是坚持业务导向、业数融合，做到以建促用、以用促优。坚持数据来源于业务、服务于业务，紧密围绕存款、贷款、理财、客户、风险等核心业务场景，重构数据模型、优化数据服务、强化数据供给，推动数据部门与业务条线深度协同、同向发力，真正实现 “业务提需求、数据赋动能”，确保项目成果可落地、可复用、见实效。

四是坚持统一标准、全域治理，推动数据从“可用”到“好用”。以统一标准、统一口径、统一模型、统一服务为原则，全面打通行内系统壁垒、整合外部数据资源，建立全生命周期数据治理体系，推动数据从分散走向集中、从粗放到精细、从孤岛走向共享，持续提升数据质量、数据价值和数据服务能力。

五是坚持统筹协同、闭环管理，保障项目高效有序推进。建立健全跨部门协同推进机制，强化需求、建设、测试、上线、运营全链条管理，明确责任分工、优化实施路径、严控项目质量、紧盯时间节点，形成统筹有力、协同高效、运转顺畅、保障到位的项目推进格局，确保项目按期落地、平稳运行、持续优化。

六是坚持价值创造、长效运营，持续释放数据要素潜能。坚持“建起来、用起来、强起来”，不只重建设、更重运营，不只重功能、更重价值，持续推动数据中台能力迭代升级、场景扩面、服务下沉，深度赋能养老、科技、普惠、绿色金融等重点领域，真正把数据资源转化为经营优势、管理优势、竞争优势。