从2003年银行的数据仓库初建开始到今天整整20年过去了，相比其他行业，金融行业是真正完整地经历了数据仓库建设和大数据建设的两个十年周期；同时经历了从MPP技术到Hadoop大数据开源技术，再到存储计算分离的云原生数据处理技术；再到AI数据智能化的时代；从持续了20年的数据治理到今天全域数据资产管理的数据中台化架构，关于金融行业的数据计算分析和智能化运营的探索从来没有停止过。
但是如何在原有的数据基础和平台技术积累上完成全局视角的数据能力提升和技术体系的迭代，这是今天金融行业共同关注的话题，也是金融机构进入数字化智能时代的重要标志。
阿里云接触了近千家金融机构，了解实际业务需求和现状，同时也服务了众多不同类型的金融行业客户建设数据平台和数据治理。阿里云发布的“金融行业全域数据观”，包括数据战略蓝图、3+1数据体系、6大核心能力的数据能力体系框架。这是金融科技领域首次完整论述从底层数据计算到数据资产化的建设方法和路径，它将支持金融机构的整体数据战略。
同时全文解析了从底层数据计算到数据资产化的完整建设方法和路径，分析了当前数据平台如何从分而治之的建设模式和技术体系逐步演进到全局的数据智能化中台。关于数据领域研究，不仅仅是技术命题，报告也讨论了金融机构内部数据运营模式以及数据人才建设体系这些当前重要话题。
数字化程度的一个重要标志是“数据与业务的关系”是否能从“跟随”（事后分析），到“伴随”（实时分析），再到“引领”（智能服务）。经过20年的数据建设，我国金融机构的数据治理和应用有了显著提高，但机构之间的差异正在日益扩大，不同技术体系构建的数据平台分而治之，“数据底数摸不清、数据质量差、数据不好找、数据用不好、查询响应慢”等问题依然比较突出。
一是数据平台跟不上业务发展步伐。从2017年到2021年，全国数据生产量增长了3倍多，实时数据、触点数据、过程数据、IOT数据、音视频数据等数据价值不断被深入挖掘，未来业务对数据规模、数据时效、数据类型、数据应用需求会进一步放大。现有的数据架构迭代滞后，面临“掉队”的情况。
二是数据管理普遍存在“数据有标准、没有落地”“指标同义不同名、同名不同义”“数据处理与元数据两张皮”等现象。以监管报送为例，每年超千万罚单均与数据质量相关，提高数据质量已成为亟待解决的问题。
三是数据资产“缺盘点”。金融机构大都面临着“指标多、资产少”的困境：报表很多，但能够服务业务且可复制、可重用的数据资产却很少。
四是数据服务效率低。目前大量金融机构“用数取数”还是传统模式，从需求到拿到数据需要数月时间，“响应慢”是用数部门普遍面临的痛点。
在数字经济时代，未来的金融机构都是“数据驱动型”企业。金融服务日趋多元化、个性化、精细化，数据价值也从原来的“结果记录”发展为起到“实时精准制导”的作用。报告认为，数据能力像“水”，数据体系就像盛水的“木桶”。为了提升金融机构的整体数据能力，需要从顶层设计、业务价值、数据服务、数据治理、数智算力、数字人才六个维度提出“企业数据能力建设参考模型”。
首先，数据体系的建设需要从原来单点需求功能实现转变为自顶向下的总体规划设计，审视构建满足业务战略的数据能力，将“数据+业务+技术+组织”融为一体，彼此联动，系统化建设企业级数据体系，全面提升数据能力。
其次，在业务目标上，让数据回归解决业务痛点的本源，将“以人为驱动”的业务经验总结出来，形成“以数据为驱动”的业务动作；在数据服务上，通过一站式数据门户，转变用数习惯，从按需申请转换到交互式自助模式，让数据使用更贴近业务；在数据质量上，要更加重视数据生产源头的治理，将数据标准有效嵌入从数据生产到数据消费的各个环节，打造全链路治理能力；在平台算力上，面对爆发式增长的海量近实时化数据以及数字化转型过程中敏捷的智能决策需求，金融机构数据平台架构迫切需要向云原生化和多算力融合能力升级。
最后，要加强数字化人才体系建设，数据产品经理应成为企业数据领域洞察业务需求、沉淀数据产品、提升服务供给能力的“破局者”。
数据战略就是企业战略。数据是一面“镜子”，如何把数据的价值从“后视镜”（做历史分析），转变为“望远镜”（看方向）、“放大镜”（精细化操作）、“显微镜”（发现问题真相），关键是看企业的数据体系的完整度（木桶的短板）和数据能力的应用程度（水位的高低）。
站在全局视角，报告提出了全域数据观的“一张蓝图、3+1数据体系、6大核心能力”的数据能力体系框架。
一张蓝图：通过自顶向下的设计方法，统一规划和设计数据驱动业务发展的战略目标和价值，推动企业整体数字化经营，从而系统化解决原有数据体系分散建设的问题。
三个驱动：采用存算分离、多引擎算力融合架构的算力驱动，打造企业级数字基建；构建以数据为驱动的“采建管用”的全域数据体系和“盘评治享”的全链路治理体系，沉淀企业高价值数字资产；运用“人货场”数字化运营体系的价值驱动，助力数业融合的数字应用。
一套机制：构建包含工作目标管理、组织架构支撑及数字人才体系等内容的一系列运营保障机制。
六项能力：通过“3+1”（3个驱动+1套机制）数据体系的建设，帮助金融机构在增效率、降成本、提质量、敏创新、强团队、建生态六项核心能力上得以提升。