阿里云：全域数据“观”（2023）_65页_17mb

全域数据“观”总结

核心内容

本文围绕金融行业数据能力建设，系统分析了当前数据体系所面临的挑战，并提出了全面、系统、可持续的解决方案。核心内容包括：

• 数据平台逐渐“掉队”：金融行业数据平台面临数据量激增、效率低下、多计算引擎融合难、数据治理复杂等问题。
• 数据治理面临“熵增”困境：数据标准定义和实现脱节，数据质量差，监管处罚频发，数据治理需贯穿全链路。
• 数据资产面临“兵多、精兵少”：企业拥有大量数据指标，但真正能服务业务、可复用的数据资产少，存在数据孤岛问题。
• 数据服务“效率低”：数据服务响应慢、业务与技术脱节、缺乏统一的自助数据服务机制，阻碍了数据价值的快速释放。

主要观点

1. 数据体系建设是企业战略的一部分：数据战略应与企业战略统一，由一把手推动，实现技术、业务、组织的深度融合。
2. 数据服务应以业务价值为导向：数据产品需通过场景化设计，实现“所想即所见，所见即所得”的目标，提升数据使用效率。
3. 数据质量是数据价值的保障：通过全链路治理、统一管控平台、自动化工具等手段，提升数据质量，确保数据资产可用。
4. 算力与数智融合是未来趋势：数据平台将向“云数智一体化”演进，融合多计算引擎、支持多模态分析，提升业务智能。
5. 数字人才能力是关键：数据产品经理作为“灵魂人物”，需具备业务、数据、产品、技术等综合能力，推动数据产品化和业务协同。
6. 数据运营机制是可持续发展的基础：需建立统一的数据资产管理机制，包括资产盘点、评估、治理和共享，形成数据资产的闭环。

关键信息

• 数据体系的“3+1”结构：包括数字基础设施、数据资产、数据应用和运营机制，构建企业级数据能力。
• 数据治理“全链路”理念：从数据源头开始治理，确保数据一致性、准确性、完整性，提升数据可用性。
• 数据产品化是趋势：通过数据产品实现数据服务的标准化、可复用和高效交付，提升数据消费体验。
• DataOps是数据研发运营的核心：强调数据生命周期的自动化、标准化、智能化，提升交付效率与质量。
• 数字基建的五大法则：包括多计算模式融合、多层智能化存储、统一资源调度、异构计算引擎协同、智能化运维。
• 数字资产的八项能力：包括数据采集、构建、管理、使用，以及资产盘点、评估、治理和共享。
• 数字应用的三个要素：以“人、货、场”为核心构建数字化运营体系，提升客户体验和业务效率。
• 数据连接技术：通过算法和系统识别客户身份，实现多源数据融合，支撑客户画像和精准营销。
• 数据治理与业务协同：需建立跨部门协同机制，统一数据标准和流程，提升数据治理效率。

建设方法与成功要素

• 顶层设计：从企业战略出发，构建“1”张数据战略蓝图、“3+1”数据体系、“6”大核心能力。
• 分层视角：通过数字基建、数字资产、数字应用、运营机制四个维度，细化数据体系建设路径。
• 价值驱动：以业务场景为核心，推动数据资产沉淀和数字应用落地，实现数据与业务深度融合。
• 数据产品化：通过数据产品经理推动数据服务的标准化、自动化和产品化，提升数据使用效率。
• 一站式数据工作台：构建统一的数据门户，实现数据的统一管理、搜索、推荐和访问，提升数据平民化水平。
• 持续迭代与优化：通过运营机制和反馈机制，持续优化数据产品和服务，形成数据能力闭环。

结语

本文为金融企业在数据体系建设、数据治理、数据产品化、数字人才发展等方面提供了系统性的方法论和实践路径，旨在帮助企业实现数据驱动的数字化转型，释放数据价值，提升业务竞争力。