近年来，以大数据、云计算、人工智能等为代表的数字技术与金融业深度融合,推动银行数字化转型驶入快车道，而疫情更是加速银行数字化转型升级，倒逼银行对渠道、服务、运营、风控、产品进行数字化变革。如何驱动银行从点、线、面到体的全面变革，这就需要银行以数据为基础、以数据底座为支撑，全方位打造智慧银行。

直击银行数字化转型痛点

当前，数据已然成为银行的重要资产和核心竞争力，银行普遍把数据能力建设作为数字化转型的重要目标。但从实际情况来看，银行业普遍存在数据治理架构不清晰、数据标准不统一、数据孤岛、数据分析和应用能力薄弱等诸多问题，制约着数据价值发挥有效作用，具体表现在以下几点：
第一，多样化数据激增和数据存储架构之间的矛盾。随着银行数据的激增和数据种类的多样化，传统的数据存储架构无论从性能、扩展性，还是维护成本方面，均遭遇瓶颈。因缺乏灵活的水平伸展能力，无法支撑银行敏捷实时的业务需求。
第二，数据治理处于被动、滞后的治理状态。数据治理是银行数字化转型高质量发展的重要切入点，但在实践中，银行治理通常以专项项目的方式推进数据的集中管理和管控，容易出现技术与业务两张皮现象，导致银行在数据治理过程中处于单点、被动、滞后的管控形式，进而影响数据价值的释放。
第三，数据标准不统一，数据质量难以满足业务需求。银行业的数据来源广泛，数据量庞大，由于缺乏统一大数据标准，便会出现数据指标口径不统一、指标重复建设等问题，最终导致数据的可用性不高。
第四，缺乏数据文化渗透，未形成数据驱动型组织。在推进数字化转型过程中，银行内部常常出现“头痛医头、脚痛医脚”的情况，根源在于银行忽略了组织层面对数字化的适配性变革，银行内部无法建立数据开放、信任、共享的文化机制。

从问题看银行数字化转型的本质，银行数字化转型的实质是将业务数据化和数据业务化双向融合的过程，将海量数据资产进行沉淀，通过大数据、机器学习、AI等技术盘活大数据资产、挖掘数据价值、以数据赋能业务，实现降本增效和基于数据智能的业务创新。

湖仓一体数据底座，从底层逻辑重构银行数据能力

为解决上述问题，提升银行数据治理能力，统一各系统间的数据标准，优化数据质量，助力银行业务创新，需要以数据湖仓项目架构为基础，打造支撑新一代数据架构体系的基础底座。

作为金融客户长期数字化合作伙伴，科杰科技基于领先的大数据和AI技术构建的云原生湖仓一体数据智能平台keenData Lakehouse采用国际领先的湖仓一体新范式，充分融合了数据湖和数据仓库的优势，具备批流一体、ACID事务性、数据编织、一站式全流程等特性，支撑上层包括营销主题报表、业绩分析、风控系统以及反洗钱项目等数据应用建设，完备支撑万台节点、数千人高效协同的大数据&AI基础设施，以及银行未来5-10年大数据和AI项目的持续规模化构建，实现银行业数据能力的快速构建与落地，满足银行国产化信创需求。

在打造数据驱动型组织方面，keenData Lakehouse也扮演着关键的角色。银行内部不同角色的数据工作者可以通过keenData Lakehouse形成一套有机协作和运转机制，将数据的技术、开发、管理、发布和业务的协同进行一套体系化的运作方式，以数据能力的方式赋能到更多业务组织，以实现组织性的开放赋能和持续性的价值运营，最终达成数据驱动型组织的整体愿景。

在实践中，科杰科技为某商业银行打造湖仓一体企业级数据底座，取得了显著成效。在本案例中，该商业银行借助数据底座打通全量数据，并且实现数据和开发的一体化融合。

银行数字化转型不是一蹴而就，它是一个战略性和系统性的工程。银行首先要认清数据驱动的作用，真正认识到数据决策的有效性，数据挖掘对企业的价值。科杰科技将始终以数据为锚点，借助领先的数字化技术和成熟完善的产品赋能银行筑牢数据底座，护航银行行业高质量发展。