全域数据“观”（2023）-阿里云_65页_17mb

金融行业数据领域存在数据平台能力不足、治理困境、资产冗余及服务低效四大问题，其核心挑战体现在数据质量差、口径不一、供需壁垒及响应效率低。阿里云认为需通过系统化建设方法实现数据智能化转型，提出以全局战略规划、分层建设模型、业务场景驱动为核心的三维建设框架。

核心观点包含三大驱动力：算力驱动构建云原生数据底座，融合存储计算资源；数据驱动沉淀统一价值资产，建立规范化的数据资产管理体系；价值驱动推动业务场景应用，通过数据产品化实现业务价值转化。同时强调需建立配套运营机制，包括数据资产目录管理、质量评估、全链路治理及共享服务体系。

关键成功要素涵盖六个维度：数据体系建设需结合业务需求，建立覆盖采、建、管、用的全链路能力；数据模型选择应平衡范式建模的稳定性与维度建模的敏捷性；数仓建设分阶段推进，可采用平迁、升舱或重构模式；数据服务需实现统一门户支持，整合多引擎计算能力；建立数据责任共识机制，保障双重数据质量；通过多维度评估模型量化数据资产价值，形成成本效益统一管理体系。

报告提出金融机构需通过人工智能技术实现数据资产管理的升级，包括自动资产挂载、血缘分析及智能运维。强调数据产品经理应兼具业务与技术能力，通过需求洞察推动产品创新。重点指出客户画像、产品定价、风险识别等应用场景下数据治理的价值，以及数据中台对打破部门壁垒、提升运营效率的关键作用。最终以"数据即智能"为理念，呼吁建立覆盖全业务场景的数据能力体系，推动金融行业数字化转型。