本文来自微信公众号“twt企业IT社区（talkwithtrend.com）”，【作者】金海波，某银行大数据技术专家，多年来一直从事银行系统的开发和管理工作，牵头组织实施了多个行内大型项目的研发和投产，包括：数据仓库、大数据平台、知识图谱、机器学习、大数据风控、智能营销、RPA等，参与的项目多次获得监管机构、外部机构及行内创新项目成果奖，对银行数据能力建设有丰富实践经验。
编者按
社区用户联盟为推动“行业+人工智能”应用落地，基于当前落地挑战，推出了五个重大社区协作课题，其中课题之一《数据治理与幻觉消失》，本文属于课题下的行业用户实践分享系列。《数据治理与幻觉消失》课题与数据湖建设的逻辑关系如下：
《数据治理与幻觉消失》课题的核心价值在于通过结构化数据信噪比优化，重构AI训练的信息论基础。基于系统论视角，数据治理将离散的金融业务逻辑转化为可计算的语义网络（如本体映射），降低模型对噪声数据的过度拟合风险；协同治理机制则通过多方动态博弈设计（纳什均衡扩展），在保护数据主权的前提下实现跨机构知识蒸馏，形成“治理即训练”的闭环。该框架为可信AI提供了可证伪的数学约束（如因果嵌入损失函数），推动金融智能从统计相关性向逻辑因果性演进。
数据湖是承载原始信息熵的载体，而《数据治理与幻觉消失》通过引入结构化约束方程（如本体论映射、因果图嵌入），将数据湖的混沌信息熵转化为可微分语义流形，使AI训练从“概率空间随机游走”升级为“流形空间因果推理”，本质上是通过降维打击实现噪声信号的拓扑过滤。
数据湖的建设必须与数据治理紧密结合，通过提升数据的信噪比和结构化程度，为AI训练提供高质量的数据基础，从而减少模型幻觉，实现可信的AI应用。
数据架构先行视角下的数据湖建设路径探索
在当今全球化的经济大背景下，金融行业正面临着前所未有的复杂局势，竞争愈发激烈已是不争的事实。在这样白热化的竞争环境中，数据资产的重要性愈发凸显。
金融机构每天都会产生海量的数据，包括客户的基本信息、交易记录、信用评级、市场行情数据等。这些数据不仅仅是简单的数字和文字，它们背后隐藏着客户的需求、市场的趋势和潜在的风险。中国人民银行在2021年发布了《金融业数据能力建设指引》，指导金融机构开展金融数据能力建设。同时，数据已然成为银行实现精准决策、创新服务和稳健发展的核心资产，通过对这些数据资产进行深入挖掘和分析，可以精准地了解客户的偏好和需求，从而为客户提供个性化的金融产品和服务。
数据资产已经成为金融行业在激烈竞争中脱颖而出的关键因素，只有充分重视和有效利用数据资产，才能在这个充满挑战和机遇的时代立于不败之地。然而传统数据存储与处理模式的局限性，使得数据分散、管理割裂、价值挖掘不足等问题日益凸显。在此背景下，数据湖系统的建设应运而生，成为银行突破发展瓶颈、提升核心竞争力的关键举措。
数据湖建设过程中，数据架构先行至关重要，合理的架构规划有利于数据的存储、管理与流动，有利于保障数据的有序整合和高效利用，有利于降低后续建设成本与风险，还为数据价值释放奠定坚实基础。
一、数据架构与承载体系的演变过程
伴随着基础软硬件技术和使用场景需求的发展，数据架构体系演变主要有三个关键的里程碑时代。
第一个里程碑是数据库时代（1970年代起），这个时代的核心目标是解决信息时代数据存储与管理，实现电子化“文件柜”；技术特点是采用关系型数据库（如SQL Server、Oracle、MySQL等），以数据模型表示结构，冗余小；面向事务管理，具备ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）；程序与数据独立，用户接口友好。
第二个里程碑是数据仓库时代（1990年代起，Bill Inmon提出概念），这个时代核心目标是从数据库中提取信息，通过OLAP、数据挖掘支持企业决策分析，构建商业智能（BI）；技术特点是面向主题组织数据，聚焦用户核心业务（如销售、风控）；集成性方面整合跨历史、区域、系统的数据；稳定性方面，数据只读，以查询为主，按时间序列存储，非规范化管理。
第三个里程碑是大数据时代（2010年代起，Google三篇论文推动），这个时代的核心目标是应对大数据5V特点（Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity），提升数据处理能力；技术特点是采用分布式、并行化存储与计算架构，处理对象为PB级以上数据，80%为非结构化数据（如文档、日志）；遵循CAP原理→BASE理论（可用性、软状态、最终一致性），目标为线性扩展、弹性计算、实时响应；技术融合方面，侧重分布式架构、云计算、虚拟化等。
数据湖技术是大数据时代的典型代表，其主要的特性如下：一是存储模式上汇聚多源数据，支持结构化、半结构化、非结构化数据入湖，打破数据孤岛。二是技术融合上提出湖仓一体，融合数据仓库的结构化管理与数据湖的灵活性，提升分析效率。三是AI能力上向智能化升级，从机器学习到人工智能可以基于数据湖原始数据进行深度训练，实现个性化服务（如智能风控、预测分析）。四是数据时效性上流批结合，分析过程直接调用数据湖资源，缩短处理链路。五是创新支持上内外部数据相结合，跨行业数据关联（如金融+政务+互联网），驱动业务创新方案。
二、数据架构设计
数据湖作为金融机构数据能力的核心系统，其重要性愈发凸显。要充分发挥数据湖的价值，绝非简单的数据堆砌，而是需要从架构层面进行高瞻远瞩的总体规划。唯有从架构层面进行全面、科学、长远的总体规划，才能充分释放其潜力。
为满足未来我行可持续、高质量发展，在借鉴先进同业经验的基础上，结合我行数据系统现状，以“夯实数据基础，丰富数据应用，做活数据资产”为目标，规划数据系统架构蓝图，逐步实现数据资源化管理转向数据资产化管理，让数据成为驱动业务发展的核心资产，促进全行数字化转型、智能化发展。
基于此我行提出了六项架构原则，一是统一采集与交换原则：充分考虑异构数据源之间的数据采集与交换需求，打造内部与外部数据、离线与实时数据到湖仓一体的统一采集与交换的能力。二是统一存储与整合原则：充分考虑多态数据的存储与整合需求，打造结构化数据与非结构化数据、批量数据与实时数据、行外数据与行内数据的存储与整合的能力。三是统一加工与计算原则：充分考虑计算资源需求、标准SQL入口等需求，打造多态数据融合能力，全面支撑各类数据应用场景。四是统一管理与控制原则：充分考虑数据管理需求，以数据标准为基础，以数据服务为目标，支撑全行数据服务化和数据资产化。五是统一分析与服务原则：充分考虑数据使用的需要，以数据资产为基础的订阅式、探索式服务服务模式，实现数据服务的自助化、敏捷化，提升全行用数据体验。六是统一开发及运维原则：采用数据开发平台，统一开发标准及运维管理规范，实现数据研发运维一体化交付管理、形成规范化方案。
基于以上六项原则构建了“四横两纵”的数据架构体系（“四横”指由数据采集、数据底座、数据服务、数据应用构成的数据系统体系，两纵指开发运维和数据管控。）
首先，在数据采集层架构设计中，需构建多元化、标准化的数据采集通道，支持多种协议和接口，确保不同来源、不同格式的数据能够快速、稳定且准确地流入数据湖。无论是来自银行内部各业务系统的交易流水，还是外部市场的实时行情数据，都能通过统一的接入架构无缝对接，避免因数据接口不兼容导致的数据孤岛问题。
数据底座层是数据湖的地基，在这层通过湖仓一体的设计，打破了数据湖与数据仓库之间的壁垒，将两者优势深度融合，在数据管理、分析和成本等多个层面产生显著效果。在数据管理方面，湖仓一体实现了数据的统一存储与治理。解决了传统模式下，两者相互独立，导致数据重复存储、标准不统一的情况，消除数据孤岛，提升数据管理效率。在数据分析方面，湖仓一体极大地增强了分析的灵活性和深度。数据湖丰富的数据类型为探索性分析提供了广阔空间，数据科学家可以基于机器学习、深度学习算法，对海量数据进行挖掘，发现潜在规律和趋势。在成本控制方面，湖仓一体架构通过整合了部分存储和计算资源，减少了重复建设，降低了硬件采购和维护费用。同时在这层通过存算分离技术，实现资源灵活调度、优化成本投入、提升扩展性和稳定性。存算分离主要有基于对象存储、云原生、分布式文件系统、共享存储这四种实现方式，基于已有设备、易维护性等方面考虑，采用分布式文件系统来实现。根据金融数据的特性，在这层采用分层存储策略，将冷数据、热数据进行合理划分，选择合适的存储介质。例如，对于高频访问的实时交易数据，采用高性能的固态硬盘存储，保障数据读写速度；对于历史归档数据，则可采用大容量、低成本的存储设备，在降低存储成本的同时，确保数据的长期可访问性。
数据服务层作为企业数据服务的提供方，抽象数据能力的共性，形成通用的数据服务能力，是一个服务体系，主要由数据集市、数据服务组件和数据服务总线组成。建设数据服务平台，包括数据服务总线和数据服务组件，实现数据服务标准化，组件化、可复用、可共享，降低数据源头变更，对数据应用方的影响，同时适应复杂多变的应用需求。统一数据集市，优化行内数据报表、风险等多领域的数据集市，一方面降低系统耦合，实现降本增效，另一方面满足口径多样、内容多变数据需求。
数据应用层对内主要面向经营管理、市场营销以及风控管理，对外主要面向监管报送。根据调研和业界发展趋势，在市场营销、经营管理和风险控制方面主要向定制化、自助化、可视化和智能化方向发展。在监管报送方面，主要向统一监管报送方向进行建设。行内数据应用方面，升级数据应用平台，向数据应用场景提供自助化、定制化、可视化、智能化服务，降低数据使用“门槛”，提升全行数据分析和挖掘的应用水平，助力行内市场营销、经营管理和风险控制等领域数字化应用。对外监管报送方面，建设统一监管报送平台，实现监管报送的准确性、时效性和一致性，提升监管报送质量。
开发和运维支撑，提供统一的开发运维平台，包括可视化开发、平台运营、计算框架、调度管理等能力。在计算框架方面，结合批处理、流处理和交互式分析等多种计算模式，满足金融机构不同场景下的数据处理需求。
数据管控支撑，是保障数据湖健康运行的关键，主要包括数据资产、数据标准、元数据、数据质量、数据安全的统一管理。通过建立完善的数据标准体系，统一数据定义、格式和质量要求，确保数据的一致性和准确性；实施严格的数据安全策略，从数据加密、访问控制到审计追溯，全方位保障数据安全，满足金融行业严格的监管要求；构建数据生命周期管理机制，对数据从产生、存储到销毁的全过程进行有效管理，提高数据的使用效率和价值。
图1：数据架构规划图
三、数据湖建设目标
按照数据系统架构规划，以我行大数据平台系统为基础，建设数据湖系统，建立全行统一的数据存储及数据湖计算引擎，实现结构化数据、半结构化数据融合、批量数据与实时数据融合、行内数据与行外数据融合，灵活、全面支撑各类数据应用场景。具体目标分为四个方面：
（一）打破数据孤岛，实现数据全域整合
我行在长期发展过程中，积累了海量的数据，涵盖客户交易数据、信贷数据、市场数据、风险数据，以及外部数据等。但这些数据分散存储在不同业务系统中，如一个个信息孤岛，相互之间难以联通共享。数据湖建设旨在搭建一个统一的数据存储平台，将结构化、半结构化和非结构化数据进行集中汇聚，消除数据壁垒，形成全域数据资产池。通过制定统一的数据标准和规范，确保数据的一致性和准确性，为后续的数据处理和分析奠定坚实基础。
在实际建设中，我们采用了分层存储架构，将原始数据层、数据整合层和数据应用层有机结合。原始数据层完整保留数据原貌，数据整合层通过ETL工具和数据清洗规则，对数据进行标准化处理，数据应用层则根据不同业务需求，构建数据集市和数据服务接口，实现数据的高效共享与利用。
（二）深化数据分析，驱动智慧决策
传统数据分析往往局限于结构化数据，且分析方法相对单一，难以满足我行日益复杂的决策需求。数据湖建设致力于构建强大的数据分析能力，运用大数据、人工智能等先进技术，对海量数据进行深度挖掘和分析。通过建立客户画像、风险评估模型、市场趋势预测模型等，为业务部门提供精准的市场洞察和客户需求分析，助力管理层做出科学合理的战略决策，提升我行的市场响应速度和决策效率。
（三）赋能业务创新，提升服务质效
在金融市场竞争日益激烈的环境下，我行亟需通过业务创新来吸引客户、拓展市场。数据湖建设以数据为驱动，为业务创新提供丰富的数据资源和技术支持。基于数据湖中的客户数据和市场数据，开发个性化的金融产品和服务，满足客户多样化的需求；探索智能营销、智能风控等创新业务模式，提升客户体验和业务运营效率，增强我行的市场竞争力。
（四）数据治理驱动，提升数据质量
数据治理驱动的数据湖建设，首先，通过建立统一的数据标准体系，规范数据定义、格式、编码规则等，消除因标准不一导致的数据混乱问题，确保数据湖内数据的一致性和互操作性，使来自不同业务系统、不同格式的数据能够在统一框架下实现融合与共享。其次，全面提升数据质量是重要目标。借助数据治理流程，对数据进行清洗、校验和监控，及时发现并修正数据中的错误、缺失值和重复记录，保障数据的准确性、完整性和时效性，为数据分析和决策提供可靠的数据支撑。最后，强化数据安全与合规性管理。依据金融行业的监管要求，实施严格的数据安全策略，包括数据分类分级、数据加密、访问控制、脱敏处理等，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性，满足法律法规对数据隐私保护的要求。
四、数据湖建设效果
数据湖建设绝非单一项目的短期冲刺，而是一项覆盖数据全生命周期、融合技术与管理的复杂体系工程。从数据采集层的多源异构数据接入，到数据底座层的架构设计、计算层的资源调配，再到数据服务层的抽象、共享，再到数据治理贯穿始终的质量把控与安全防护，每个环节都紧密关联、相互影响，需长期且持续不断的人力、物力和财力投入。无论是硬件设施的迭代升级，还是软件系统的优化完善，亦或是专业人才团队的培养与扩充，都需要分阶段、有计划地稳步推进。目前，我行已顺利完成数据湖建设的第一阶段工作。这一阶段，我们初步搭建起数据湖的基础框架，实现了核心业务系统数据的整合与归集，构建了标准化的数据接入通道；同时，完成了存储与计算资源的初步配置，搭建起基础的数据处理平台，并建立起基础的数据治理规范，为后续数据湖的深度应用和持续优化奠定了坚实基础。主要建设效果如下：
（一）数据管理能力显著提升
通过数据湖建设，我行实现了数据的全域整合和统一管理。原本分散在各个业务系统中的数据被有序归集到数据湖中，数据的一致性和准确性得到有效保障。数据治理体系的建立，入湖数据要根据数据标准进行立标和贯标，使得数据的质量、安全和合规管理更加规范，数据资产的价值得到充分挖掘和利用。据统计，数据湖建成后，数据查询效率提升了3倍，数据质量问题发生率降低了40%，为我行的数据驱动发展奠定了坚实基础。我们还建立了数据资产目录，对数据湖中的所有数据资产进行统一管理和分类，方便业务人员快速查找和使用所需数据。同时，通过数据血缘分析，能够清晰追溯数据的来源和流向，确保数据的可追溯性和可审计性。
（二）数据分析应用成果丰硕
基于数据湖强大的数据分析能力，我行在多个领域取得了显著成果。在客户营销方面，通过客户画像和精准营销模型，实现了营销活动的精准触达，营销转化率提升了30%；在风险管理领域，借助风险评估模型和预警系统，提前识别和防范潜在风险，不良贷款率降低了1.5%；在市场分析方面，通过对市场数据的实时监测和趋势预测，为业务拓展和产品创新提供了有力支持。数据分析应用的深入开展，为我行带来了直接的经济效益和社会效益。以智能风控为例，我们构建了基于大数据和人工智能的风控模型，能够实时监测客户的交易行为和信用状况，及时发现异常交易和潜在风险。该模型上线后，成功拦截了多起欺诈交易，挽回经济损失数百万元。
（三）业务创新活力持续释放
数据湖的建设为我行的业务创新注入了强大动力。基于数据湖的数据资源和技术能力，我行推出了一系列创新金融产品和服务，如基于大数据的消费信贷产品、智能理财服务等，受到客户的广泛好评。同时，智能营销、智能风控等创新业务模式的应用，大幅提升了业务运营效率和客户体验，有效增强了我行的市场竞争力。业务创新的持续推进，为我行开辟了新的业务增长点，推动了业务的高质量发展。
（四）数据安全合规坚实可靠
在数据湖建设过程中，我行建立了完善的数据安全防护体系和合规管理制度。通过数据加密、访问控制等技术手段，有效防止了数据泄露和非法访问；严格的数据合规管理，确保了数据运营符合相关法律法规和监管要求。自数据湖投入使用以来，未发生任何数据安全事故和合规违规问题，为我行的数据安全和稳健运营提供了有力保障。
五、行业对标与经验分享
通过和同业交流和对比，我行数据湖建设效果显著，在数据整合效率和分析应用深度上已达到先进同业水平。主要表现为在数据标准方面，创新的提出了业务数据全面立标和落标的工作要求，统一规范数据定义与格式，为数据高效流通与共享筑牢根基；模型管理方面，建立了企业级数据模型资产，规范了数据关系管理；数据质量方面创新性地引入了业务部门与技术部门协同的数据质量评分机制，使得数据质量问题的整改响应速度提升50%；开发模式方面，建立跨部门联合工作小组、采用敏捷开发模式，有效解决了数据孤岛整合难度大、业务需求与技术实现脱节等问题。
这一系列成果的背后，数据架构先行发挥着决定性作用，数据架构先行是奠定成功基石的关键举措，其重要性贯穿建设全生命周期。从数据架构的演变轨迹可知，数据湖作为大数据时代的产物，面对海量多元数据，唯有以架构为引领，才能实现有序管理。数据架构凭借六项原则与“四横两纵”体系，贯穿数据湖建设全流程，像精密的导航系统，指引数据采集交换、存储计算、加工处理、管理服务各环节。统一采集交换打破数据孤岛，湖仓一体设计优化数据处理效能，既降低建设成本与风险，又规范数据流转秩序，避免数据冗余与混乱，还大幅削减重复建设与后期整改成本，降低项目风险。同时，科学的数据架构为数据价值挖掘提供有力支撑，推动数据管理、分析应用、业务创新全面升级，成为金融机构数字化转型的核心驱动力，其战略价值在我行的实践中得到充分验证。
六、未来展望
随着人工智能、区块链等新技术的不断发展，我行数据湖建设也将迎来新的机遇和挑战。未来，我们将进一步深化数据湖与人工智能技术的融合，构建更加智能的数据分析和决策模型。例如，利用自然语言处理技术实现智能客服和智能投顾，提升客户服务体验；运用区块链技术保障数据的可信共享和交易，探索金融科技新应用。
同时，我们还将加强数据湖与外部数据的融合，整合更多的宏观经济数据、行业数据和社会数据，丰富数据维度，为业务发展提供更全面的支持。此外，我们将持续优化数据湖的架构和性能，提高数据处理和分析效率，降低运营成本，推动我行数据湖建设向更高水平迈进。
我行数据湖建设是一项具有战略意义的工程，通过明确的建设目标引领，在数据管理、分析应用、业务创新和安全合规等方面取得了显著成效。随着数字化转型的不断深入，数据湖将持续发挥其核心价值，助力我行在激烈的市场竞争中实现高质量发展，为金融行业的创新变革贡献积极力量。
