一、项目背景及目标

在数字化转型浪潮的推动下，长江养老积极顺应线上化、数字化、智能化的发展趋势，启动了长江养老数据底座与主题模型赋能项目。该项目致力于构建一套敏捷、可靠、高性能的企业级数据底座，以应对强监管环境、客户服务高要求、数据孤岛、标准不一、复用困难等多重挑战。依托云原生与大数据技术，本项目构建了覆盖数据集成、加工到服务化的全链路体系，支持多源数据的低成本接入、标准化处理与高质量交付，实现了数据的“可视、可管、可用、可信”，显著提升了数据开发率，降低了运维复杂度，并为复杂业务场景提供了多维度的数据服务支持。

通过深化数据治理、优化数据服务、强化数据应用能力，本项目有力推动了数字化转型的深入落地。该项目在长江养老的数据生态中承担承上启下的关键角色，不仅为内部数据应用提供坚实支撑，也为行业数据能力建设提供了可借鉴的路径。

二、创新点

（1）一套底座

基于云原生架构，搭建了高弹性、高可用的统一技术底座，全面支持资源的动态伸缩与分布式部署，显著提升了资源利用率和业务连续性。该架构能够有效应对金融业务高并发、高可靠性的严苛要求，确保关键服务在极端场景下依然稳定运行。在技术组件层面，深度融合阿里云DataWorks，依托其可配置的调度与依赖管理机制，实现了业务数据的定时与自动化生成。通过可视化界面清晰查看任务节点的拓扑关系，全面掌握数据上下游依赖，从根源保障数据产出的准确性、时效性与一致性。通过集成阿里云MaxCompute，实现了海量数据的高效存储与大规模批处理，显著提升数据开发效率与分析质量，并大幅缩短作业运行时长。

（2）一个体系

采用“一横六纵两管理”机制，以数据湖统一管理作为横向支撑，实现对数据资源的集中整合与高效调度；纵向依托六大主题数据集市，提供从数据接入、处理到服务应用的端到端支持，深入响应细分业务场景需求。在管理维度上，通过需求管理统筹业务目标与建设规划，技术管理统一架构标准与组件规范，形成“横向协同、纵向贯通”的双重保障。该机制有效贯通需求与实施环节，推动形成“全局统筹、垂直落地、协同作战”的高效协作体系，不仅为数据体系的持续建设和稳定运营提供了坚实的组织与流程支撑，也显著提升了团队协同效率和项目交付质量，全面赋能企业在数据驱动下的数字化转型与业务创新。

（3）两级保障

通过数据治理与数据运维保障双体系，保障数据质量、合规安全与运行效率。数据治理层面，项目集成元数据管理、自动血缘追溯、数据质量探查等核心功能，实现对数据生命周期的精细化管控。在提升数据一致性、可用性与可信度的同时，严格遵循金融行业合规与安全要求，确保数据在内部使用与对外共享中符合监管规定。运维保障方面，数据中台集中管理多源数据，统一维护数据连接与集成任务，大幅提升技术集成度，降低开发与维护成本。通过运维中心，实现作业监控、故障预警与调度任务的智能闭环，显著减少人工干预，进一步提升稳定性与成本效益。

（4）九大模型

立足养老金业务实际，对标行业权威方法论，将企业数据系统划分为产品、交易、资产、标的、资讯、客户、合同、营销与公共等九大主题域数据模型，构建起贴合养老金与资管业务特色的数据架构。通过科学的数据建模与跨域整合，实现数据加工过程的标准化与体系化，改变以往数据分散、口径不一的状况。在此基础上，进一步引入“OneData、OneID、OneService”先进理念，破解数据孤岛、标准不一和复用难等问题，构建了一套体系完整、可持续演进的数据赋能体系。该模型体系不仅为监管报送、客户服务、经营管理等深度应用奠定坚实基础，也助力公司实现业务创新与稳健发展。

三、项目技术方案

（1）一套架构： 强化数据治理，夯实数据基础

项目围绕“1+3+N”数据中台体系进行全面规划与建设，构建统一数据资产视图，整合多源异构数据，夯实企业数据基础，显著提升数据的规范性、一致性和可用性。通过强化数据治理与数据安全，系统提升了数据管理能力，建立了完善的数据标准、质量控制和安全管理机制，为数据价值的持续释放奠定坚实基础。依托“一湖一仓六集市”的数据平台架构，项目实现了从数据接入、集成处理到服务应用的全流程支撑。数据湖支持海量原始数据的低成本存储与灵活处理；数据仓库通过模型建设与主题聚合，提供清洁、可信的数据资产；六大集市则面向关键业务领域，提供个性化定制、敏捷响应的数据服务，有效赋能N类业务应用场景，全面推动企业数字化转型升级。

（2）九大模型：统一资源管理，支撑核心业务

项目构建了涵盖资讯、资产、标的、公共、交易、产品、合同、营销及客户九大养老金特色主题模型，打破数据孤岛，实现企业核心数据的全面融合与统一管理。以业务价值为导向，将分散在不同系统中的数据进行了重新梳理与整合，形成结构清晰、标准统一的数据模型体系，并建立规范的数据处理流程，全面提升数据准确性、一致性与可用性。基于这九大主题域构建的统一数据体系，不仅为监管报送、客户服务及经营管理提供可靠数据支撑，更实现企业级数据资源的共享与复用，有效赋能前、中、后台数字化运营与智能决策，成为公司数据化转型的基石。

（3）分域建设：打通数据链路，提升服务敏捷性

项目实现了从数据采集、集成、加工到服务应用的全流程贯通，通过系统性整合企业内外部数据，确保数据自采集、处理到服务应用全流程的高质量、高一致性与高可靠性。在此基础上，项目聚焦业务场景需求，建设了多个面向不同业务领域的数据分域集市，如投研、营销等集市对主题模型数据深度加工、业务域整合，形成可复用、可运营的数据资产与服务体系。这些数据集市能够直接、高效地赋能前端多样化业务场景，不仅显著提升了数据的可用性和敏捷性，还进一步推动了数据在企业决策、客户服务、产品创新等核心环节的价值转化。

（4）数智赋能：深化业务应用，提升服务效能

项目形成了面向监管报送、客户服务、经营管理的多元数据服务场景，通过多源数据整合和跨部门数据共享，有效赋能前、中、后台各类业务创新与决策支持。

在监管报送方面，在深入理解监管要求和发展趋势的背景下，项目组业技协同、开展规划，积极响应监管要求，通过数据资产化、信披自动化、报送流程化，立足集团管、研、用体系的创新孵化和技术保障能力，全面提升公司对信披需求的响应能力，实现了数据报送的自动化、标准化和审计可追溯，显著提升了报送效率与合规水平。助力公司自2019年起，公司连续五年获得人社部社会保险基金监管局关于企业年金和养老金产品信息报告工作优秀管理机构的通报表扬。

在客户服务方面，通过全面整合多维度客户数据，构建了高效便捷的服务支持体系，有效赋能营销管理，并支持企业及个人客户年金业务单据的快速、准确出具，显著提升了服务响应效率与客户体验。多年来，持续获得近百家大型企业客户的高度认可，其中包括国家电网、中国铁路、中国船舶等重要机构，客户范围覆盖企业及个人客户逾百万人。优质的服务品质与稳定的数据支持，连续多年在客户满意度评价中保持领先，奠定了公司在养老金领域的良好口碑与信任基础。

在内部经营分析数据服务方面，以“数据驱动决策”为核心目标，致力于将分散在不同业务系统中的原始数据，有效转化为可落地的经营洞察与决策支持。为进一步提升数据服务能力，目前正在积极推进多项数据应用场景的深化建设，包括营销数据洞察、高管驾驶舱和运营看板等，旨在实现关键经营数据的可视化、实时化与智能化展示。

四、运营情况

已在前、中、后台多个部门全面推广使用，覆盖产品、投资、运营、风控、营销等核心业务条线。截至目前，系统日均处理数据量达数百万条，整体运行稳定高效。通过建立完善的监控与告警机制，并结合运维中心的闭环管理，大幅减少人工干预，显著提升了运维效率与系统可用性。项目持续迭代优化，定期收集用户反馈，确保系统功能紧密贴合业务需求，用户满意度稳步提升。

五、项目成效

本项目通过构建企业级数据中台，推动了数据的标准化与规范化管理，有效减少了数据冗余和不一致问题。在保障客户数据安全与隐私的前提下，为数据驱动的业务创新奠定了坚实基础，实现了“共享、共建、共治”的数据文化，全面赋能企业数字化转型。

（1）应用落地与业务效益

在监管报送方面，实现了自动化数据采集、校验与报送全流程管理，大幅提升数据准确性与报送效率，完全符合国家金融监督管理总局EAST系统、人力资源和社会保障部、中国人民银行、中保登等机构的监管规范要求。该项目有效降低了人工干预成本和操作风险，助力公司连续五年获得人社部社会保险基金监管局关于企业年金和养老金产品信息报告工作优秀管理机构的通报表扬。

在客户服务方面，该项目已稳定支持近万家企业客户及逾百万个人客户，提供包括定制化报表、业务单据自动生成等多元数据服务，显著提升客户体验与满意度。

在经营管理方面，该项目为经营分析、绩效评估等场景提供统一、可靠的数据支持，高效赋能管理及业务团队，全面增强数据驱动的管理能力。

（2）合规与安全机制

在合规性方面，项目遵循数据安全法及金融行业数据安全管理规定，构建覆盖数据全生命周期的安全治理体系。通过阿里云数据安全产品，实现数据分类分级、访问控制、操作留痕等机制，确保所有数据行为可审计、可追溯。在客户数据保护方面，采用数据脱敏、加密存储、权限隔离等技术，实现敏感信息“可用不可见”，最大限度防范数据泄露与滥用风险。

六、经验总结

（1）坚持业务驱动，强化业技协同

项目建设过程中，始终坚持业务价值导向，建立业务与技术深度融合的协同机制。通过需求管理统筹机制，将业务诉求转化为技术方案，确保系统建设始终围绕实际业务痛点展开，避免“为建而建”。实践证明，业技融合是数据项目成功落地的关键保障。

（2）分步实施、敏捷迭代，降低落地风险

项目采用“整体规划、分域建设、敏捷迭代”的策略，先搭建核心底座，再逐步扩展主题模型与数据集市，每个迭代周期交付可用的数据服务，快速验证价值并获取反馈。这种分步推进的方式有效降低了实施风险，也增强了业务部门的参与感与信任度。

（3）重视用户推广与运营体系建设

项目通过定期满意度调研、案例分享等方式，持续提升活跃度与用户粘性。推广过程中，优先打造标杆应用场景，以点带面，逐步扩大影响力。

（4）安全合规贯穿始终，建立信任基石

金融数据安全是生命线。项目将安全与合规嵌入数据全生命周期，从采集、存储、加工到服务，每个环节都配置相应的安全策略与审计机制。通过“可用不可见”等技术的应用，既保障了数据价值释放，又严守了安全底线。