【4萬字全文首發】在金融行業數字化轉型進入深水區的今天,數據已成為核心資產與創新引擎。傳統的數據管理方式正面臨嚴峻挑戰:數據孤島林立、實時處理能力不足、存儲成本高昂、安全與合規壓力日增。在此背景下,阿里云副總裁、金融行業總經理劉偉光近期系統闡述了面向未來的“金融全域數據觀”,并深度解析了與之配套的下一代數據處理與存儲支持服務。這一體系化的思考與解決方案,旨在為金融機構構建面向未來的數據能力基石。
一、 金融全域數據觀:從“數據倉庫”到“數據宇宙”的升維
劉偉光指出,傳統的金融數據架構多以“數據倉庫”或“數據湖”為中心,本質上仍是針對已知、結構化、批量數據的優化處理。而“全域數據觀”則要求金融機構以更全局、動態、智能的視角審視數據。其核心內涵包括:
- 全域融合:打破部門墻與技術壁壘,實現交易數據、客戶行為數據、物聯網數據、外部生態數據、文本、圖像、音視頻等結構化與非結構化數據的統一接入、融合與理解。金融場景正從“流程驅動”轉向“場景驅動”,需要融合多維數據精準刻畫用戶畫像、評估風險、創新產品。
- 實時智能:業務決策從“事后分析”向“事中干預”甚至“事前預測”演進。這意味著數據處理鏈路必須實現流批一體、實時計算,讓數據在產生瞬間就能被分析、挖掘價值,支持實時風控、精準營銷、智能投顧等場景。
- 云原生存算分離:計算與存儲資源的解耦是實現彈性伸縮、成本優化的關鍵。通過存算分離架構,計算層可以根據業務峰谷靈活調度,存儲層則可持續積累海量數據,并保證數據的一致性、持久性與高可用。
- 安全合規與開放共生:在滿足日益嚴格的金融監管要求(如數據安全法、個人隱私保護)的前提下,促進數據在安全可控范圍內的價值流通,構建開放銀行、API經濟等數據生態。
二、 數據處理新范式:流批一體、智能計算與一體化平臺
為支撐全域數據觀,數據處理技術棧正在發生根本性變革。阿里云提出并實踐了一套完整的技術體系:
- 實時計算與流批一體:基于Apache Flink優化的實時計算平臺,能夠同時處理無界數據流和有界數據集,實現一套代碼、一套架構同時滿足實時和離線數據分析需求,極大簡化技術棧,降低開發和運維成本。在金融交易監控、反欺詐、實時報表等場景中價值顯著。
- 智能計算引擎:集成機器學習平臺,將AI能力深度嵌入數據處理流程。從特征工程、模型訓練到在線推理,提供全鏈路支持,讓數據不僅能“被查詢”,更能“被學習”和“被預測”,賦能智能風控、量化交易、智能運營等。
- 一體化數據平臺:提供從數據集成、開發、治理到服務的一站式平臺(如阿里云DataWorks),通過統一元數據管理和數據資產地圖,實現數據血緣可追溯、質量可管控、資產可運營,讓數據治理從成本中心轉向價值中心。
三、 存儲支持服務演進:多模、分層、無限擴展與極致成本
海量、多模態的全域數據對存儲系統提出了前所未有的要求。劉偉光詳細介紹了為應對這些挑戰而設計的存儲服務體系:
- 多模數據統一存儲:超越單一的塊、文件、對象存儲界限,提供同時高效支持數據庫、大數據分析、AI訓練、內容歸檔等多種負載的統一存儲底座。例如,通過高性能并行文件系統支持AI訓練,同時通過對象存儲兼容接口保存海量非結構化數據。
- 智能分層與生命周期管理:根據數據的訪問頻次和性能要求,自動在高速存儲(如SSD)、標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲等層級間流動。熱數據高速處理,冷數據低成本長期保存,實現整體TCO(總擁有成本)的最優化。利用智能壓縮、重刪等技術進一步降低存儲開銷。
- 無限擴展與高可靠:采用分布式架構,存儲容量和性能可線性擴展,理論上無上限,滿足金融業務持續增長的數據需求。通過多副本、糾刪碼、同城/異地容災等技術,保障數據持久性高達99.999999999%(11個9),滿足金融級可靠性要求。
- 存算分離與數據湖倉:將數據持久化地存儲在統一的對象存儲中,各種計算引擎(如Spark、Presto、Flink)可按需掛載和分析,真正實現存算分離。這種“湖倉一體”架構既具備了數據湖的靈活性(存儲原始多格式數據),又具備了數據倉庫的嚴謹管理與高性能分析能力。
四、 實踐與展望:賦能金融數字化未來
劉偉光結合阿里云在眾多銀行、證券、保險機構的實踐指出,擁抱全域數據觀及新一代數據處理與存儲技術,正在幫助金融機構實現:業務實時化(如毫秒級風險決策)、服務智能化(如千人千面的財富管理)、運營精細化(如全鏈路成本管控)以及創新敏捷化(如快速上線數據產品)。
他認為金融數據架構將繼續向“分布式、云原生、智能化、開放化”演進。數據處理將更強調“在庫內分析”,減少不必要的數據移動;存儲將更趨“無形”,作為安全可靠、極致性價比的基礎設施而存在;數據安全與隱私保護技術(如聯邦學習、可信執行環境)將與數據處理流程深度集成。
劉偉光所詳解的“金融全域數據觀”及其技術支撐體系,不僅是一套技術解決方案,更是一種面向未來的數據戰略思維。它標志著金融行業的數據建設正從“技術驅動”的被動支撐,轉向“業務價值與安全合規雙輪驅動”的主動賦能。在數據成為核心生產要素的時代,構建這樣的下一代數據能力,無疑是金融機構決勝數字化未來的關鍵所在。