AI 時代，企業(yè)推進智能化轉(zhuǎn)型、邁向 AI Native 之前，先做好 AI Ready 成為關鍵。這意味著組織管理、基礎設施、數(shù)據(jù)等要素的準備就緒，讓組織從“零準備”變成“能接住 AI、用好 AI”的狀態(tài)。
作為一家總部在成都、服務輻射全國的證券服務商，華西證券近年積極探索證券業(yè)務和金融科技，尤其是 AI 技術的融合。其中重塑數(shù)據(jù)治理體系，為大模型構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎，成為重要支柱行動。
經(jīng)過嚴謹?shù)姆桨副葘?、技術驗證以及產(chǎn)品測試，華西證券選擇火山引擎大數(shù)據(jù)研發(fā)治理套件 DataLeap 和智能數(shù)據(jù)洞察 DataWind，構(gòu)建公司級數(shù)據(jù)治理平臺，重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)和治理規(guī)范，大幅提升數(shù)據(jù)的可用性、易用性以及安全性。
以應用為目標，重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)和規(guī)范
華西證券與火山引擎組成聯(lián)合項目組，首先從“交易行為”這一高頻、復雜的場景切入，梳理出該場景下的數(shù)據(jù)架構(gòu)和治理規(guī)范，包括：
規(guī)劃數(shù)據(jù)分析與指標體系，包含數(shù)十個核心原子指標及超百個衍生和復合指標，明確后續(xù)數(shù)據(jù)建設和治理的方向。
制定標準化的數(shù)據(jù)開發(fā)流程與規(guī)范，形成以業(yè)務域為基礎的事實和維度分層模型，打造高效且適配業(yè)務需求的數(shù)據(jù)架構(gòu)。
建立健全的數(shù)據(jù)質(zhì)量與穩(wěn)定性保障機制，確保數(shù)據(jù)在準確性、及時性與全面性上達到最優(yōu)標準。
在“交易行為”場景落地后，該模式被迅速推廣復制。借助火山引擎智能數(shù)據(jù)洞察 DataWind，一年內(nèi)上線百余項分析模型，充分滿足業(yè)務部門“取數(shù)、看數(shù)”需求的同時，有力推動了用數(shù)文化在華西證券內(nèi)部的普及。
智能數(shù)據(jù)洞察 DataWind 產(chǎn)品架構(gòu)圖
夯實數(shù)據(jù)基礎，統(tǒng)一治理、全面防護
華西證券因自身業(yè)務廣泛、系統(tǒng)繁多，在建立公司級數(shù)據(jù)治理平臺時面臨數(shù)據(jù)來源多、體量大的問題。而火山引擎研發(fā)治理套件 DataLeap 憑借靈活開放的特性，在超預期的時間內(nèi)完成了數(shù)據(jù)接入任務。其中，離線數(shù)據(jù)接入100余套業(yè)務系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫表近5,000張，數(shù)據(jù)量10TB，數(shù)據(jù)文件200萬個，支持Hive、SQL Server、Oracle、Vastbase 等數(shù)據(jù)類型；實時數(shù)據(jù)接入全部的埋點和安全設備日志等數(shù)據(jù)。
針對證券行業(yè)安全防護要求，該平臺構(gòu)建了全方位的數(shù)據(jù)防護體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問權(quán)限的精細管控、數(shù)據(jù)加密傳輸與存儲以及數(shù)據(jù)脫敏保護。
目前，華西證券已成功打造接入統(tǒng)一、治理統(tǒng)一、標準統(tǒng)一、安全統(tǒng)一的公司級數(shù)據(jù)治理平臺，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)一站式集成、開發(fā)、調(diào)試、發(fā)布，大幅提高開發(fā)效率，增強了數(shù)據(jù)的可用性、易用性以及安全性。
大數(shù)據(jù)研發(fā)治理套件 DataLeap
未來，在“AI+”的趨勢下，雙方將會繼續(xù)拓展數(shù)智化場景，加深數(shù)據(jù)治理深度，為華西證券戰(zhàn)略落地保駕護航。
