以Dataphin為例，看阿里云數據中臺如何助力金融行業(yè)數智化轉型

2019年,中國人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》,提出金融行業(yè)要全面提升科技應用水平,要將金融科技打造成為金融高質量發(fā)展的“新引擎”。今年正值三年發(fā)展規(guī)劃的收官之年,包括銀行、證券、保險在內的金融機構的數字化轉型的緊要性進一步凸顯。

阿里巴巴云上數據中臺負責人王賽在今天舉行的2021阿里云金融數據智能峰會上透露,阿里巴巴數據中臺建設的經驗,或許可以給金融企業(yè)數智化轉型帶去一些借鑒。

阿里巴巴云上數據中臺負責人 王賽

阿里巴巴數據中臺建設的6道經驗

2015年,阿里巴巴正式提出數據中臺戰(zhàn)略,這也是數據中臺這一概念在國內首次亮相——但在更早之前,阿里巴巴其實就有動作。

王賽表示,早在2011年,阿里巴巴就重新梳理并重建了內部數據團隊,以“業(yè)務版塊+分析維度”為架構構建數據中心。2013年,統(tǒng)一的數據服務中間件OneService正式誕生,經過深度加工后的數據可以由OneService為前端各業(yè)務提供統(tǒng)一的數據服務。

在他看來,阿里巴巴數據中臺建設絕不是一簇而就,而是面對阿里巴巴集團內部復雜場景以及多樣需求,必須完成的一條數智轉型通路。

這些場景和需求可以歸納為六大類,分別是:數據質量與安全、數據價值、產品工具沉淀、成本管控、組織與運營、質量與考核。

數據質量與安全主要集中于四方面,首先是一致性,面對同一份數據,各個業(yè)務的定義口徑不一致,這為后期開發(fā)、分析、應用帶來極大困擾,因此數據中臺首先要解決的就是指標標準化定義,并在此基礎上實現代碼總動化構建和數據結果產出;其次,是數據資產深度問題,通過數據深度融合與打通,數據中臺能夠為業(yè)務一線員工提供全方位的市場信息,并進行價值評估;再次,是保障數據及時性,通過數據運維基線管理和移動辦公協(xié)同,數據中臺能夠保證業(yè)務部門及時獲取多維過程及結果數據,即便是在移動辦公場景,也能保證可實時查看相關數據;最后,是聚焦數據流通安全,核心要解決數據安全審批權限定義和在保障數據安全的基礎上較少審批工作量兩項問題,阿里巴巴數據中臺的解決方案是在引入數據安全等級打標的基礎上,實現數據智能審批,通過可信模型構建和風險量化,讓智能流程代替繁瑣人工。

另一方面,數據價值主要體現在通過數據賦能,幫助平臺增長、商家成長和員工提效。

值得注意的是,阿里巴巴數據中臺建設的過程當中衍生出非常豐富的產品矩陣,用以應對繁雜的業(yè)務場景和個性化的崗位需求,如針對雙11場景的媒體大屏、面向管理層決策的分析類數據產品等等。

同時,積極建設數據人才培養(yǎng)體系,成立“數據委員會”讓各業(yè)務數據崗位員工可以形成高效聯動與信任,并凝煉、傳播科學有效地數據文化。

而在整個數據中臺建設的過程中,王賽強調,“我們還提煉出數據中臺價值地顯性化表達,從用戶價值與體驗、資產沉淀、經營等多方位視角,來反復驗證KPI、人員及預算地設定,這是一個動線過程?！?/p>

通過阿里云全面輸出數據中臺能力

阿里巴巴數據中臺在歷經多年內部實踐后,于2018年正式通過阿里云全面對外開放數據中臺能力,迄今已在金融、零售、政務、互聯網等行業(yè)成功落地。

阿里云新金融&互聯網事業(yè)部總經理劉偉光早前在接受媒體采訪時表示,對企業(yè)來說,阿里云數據中臺具備兩大獨有優(yōu)勢,“首先是工具的豐富性,阿里云數據中臺產品集合了市面上所有的工具,從工具層面,從數據處理層面,到上層應用層面,到數據的使用層面,到BI層面,到決策層面,可以說面面俱到?！?/p>

阿里云新金融&互聯網事業(yè)部總經理 劉偉光

目前,阿里云數據中臺已經形成以Dataphin、Quick BI、Quick Audience等產品為主的核心產品矩陣。

以Dataphin為例,作為阿里巴巴集團數據治理方法論基于內部實踐的產品化輸出,它可以為企業(yè)提供一站式數據采、建、管、用全生命周期管理的能力,以助力企業(yè)顯著提升數據治理水平,構建質量可靠、消費便捷、生產安全經濟的企業(yè)級數據中臺。

同時,Dataphin提供多種計算引擎支持及可拓展的開放能力,可以適應各行各業(yè)的平臺技術架構和個性化訴求。

聚焦金融行業(yè),作為數字化起步較早的行業(yè),銀行、證券、保險等行業(yè)數據平臺的建設周期和歷史不比互聯網行業(yè)時間短,對于數據使用積累了一定的經驗,然而依舊難以避免數智轉型地陣痛。

核心體現在數據標準問題、數據質量問題、需求相應問題、成本資源問題四方面:

數據標準問題:煙囪式開發(fā)及局部業(yè)務服務支撐,導致指標同名不同口徑問題頻發(fā);歷史上不同業(yè)務系統(tǒng)逐步迭代上線,相同對象屬性編碼不一致等問題突出;

數據質量問題:重復建設導致任務鏈冗長、任務繁多,計算資源緊張,數據時效性不好;口徑梳理定義的文檔沉淀到開發(fā)代碼實現之間存在脫節(jié),數據準確性保障風險高;

需求響應問題:煙囪式開發(fā)周期長、效率低,面向應用的服務化不足,導致業(yè)務響應速度慢,業(yè)務不滿意的同時技術又覺得沒有沉淀與成長;既懂業(yè)務又懂數據的人才不足,需求理解到開發(fā)實現涉及大量溝通,服務效率較差;

成本資源問題:煙囪式開發(fā)的重復建設浪費技術資源;上線難下線更難,源系統(tǒng)或業(yè)務變更不能及時反映到數據上,加之數據不標準,研發(fā)維護難上加難的同時,大量無用計算和存儲造成資源浪費。

這也和阿里巴巴數據中臺建設時期所面臨的難點不謀而合。

阿里巴巴通過實踐經驗提出的數據治理方法論,能夠幫助企業(yè)捋清了數據全生命周期的管理思路,更將其植入到產品Dataphin(智能數據構建與管理)中,通過阿里云為企業(yè)提供服務。

正因如此,Dataphin除了大數據處理全鏈路涉及到的數據集成、開發(fā)、發(fā)布、調度、運維能力,同時還將為企業(yè)提供數據規(guī)范定義、邏輯模型定義、代碼自動化生成、數據主題式服務能力,高效地完成好數據的構建。

也正是基于Dataphin產品的能力,財通證券打通既有多個系統(tǒng)數據,實現數據及時接入及標準統(tǒng)一,整合加工處理后,基于市場形態(tài)完成包括“金融屬性”“產品類型”等在內的300多個數據標簽。

數禾科技也在長達7個月的共創(chuàng)共建后,完成傳統(tǒng)數倉體系地重構升級,統(tǒng)一數據資產管理平臺,同時借助項目全面梳理了公司核心業(yè)務流程,將所有的業(yè)務過程及背后對應的數據串聯起來,統(tǒng)一一套信息系統(tǒng),每個業(yè)務過程在信息化平臺都能看到具體的數倉表、指標、指標當前的值、環(huán)比同比等信息,一旦這些指標出現異常,就可以快速自動化歸因,定位問題環(huán)節(jié),創(chuàng)新性建立了數據運營模式。

數禾科技大數據負責人萬鵬說道:“阿里云數據中臺自帶One Service數據接口服務,之前我們自研的數據平臺,面向線上業(yè)務提供數據接口的鏈路太長太復雜,目前通過阿里云數據中臺產品Dataphin構建數據輸入輸出的鏈路既通暢又迅速,產品本身自帶集成通道?！?/p>

而除了Dataphin,阿里云數據中臺還在全域運營、數據可視化分析等多個領域,面向金融機構提供專業(yè)產品服務。

大數據的本質是數據的融合,阿里云數據中臺把原本各自孤立的數據互相關聯、融合,通過抽象、加工構建數據資產類目體系,從而賦予數據更深層次的語義和價值,洞察事物的本質。

過去一年,它在技術能力上已然完成重大升級——率先實現“湖倉一體”,通過協(xié)同工作架構,引領下一代大數據處理平臺的演進方向;通過融合圖計算、時序計算、隱私計算等,大幅提升平臺數據智能能力,幫助客戶進行智能化決策。

而在三年發(fā)展規(guī)劃臨近收官的這一年,數據中臺必將給予金融行業(yè)的數智化轉型更多可能。