銀行業績增長的元點究竟在哪里？
如果用“第一性原理”去解鎖這個謎題，會在數字化轉型這一“標準答案”下挖掘到更核心的要素——數據。從這一突破口一層層向上推演，會發現優質的數據倉庫是銀行釋放數據潛能、驅動業務發展、精益經營管理的重要基石，而這也成為長亮科技找到的解題之鑰。
然而，大行數據倉庫由于涉及海量數據、架構復雜、數據鏈路長且影響范圍廣，其全面重構一直是棘手難題，被視為數據領域的“無人區”。不過對于銀行與數字化轉型服務商而言，突破“無人區”意味著能夠開辟新賽道，搶占業內領先制高點。
某股份制銀行與長亮科技，正在這樣做。
2024年12月，由某股份制銀行與長亮科技共建的“國內首例大行核心數倉全面重構項目”成功上線，各項技術指標圓滿達到預期，為該行業績增長疊上了“全場buff”。新核心數倉較舊版實現了四大飛躍：一是精簡數據資產，精簡幅度近二分之一；二是縮短數據鏈路，批處理作業加工鏈路層級縮短了一半；三是加速數據應用，絕大部分數據應用批處理作業提前完成；四是節省資源成本，核心數倉服務器CPU使用量和存儲使用量都減少了四成左右。
回顧這一首例大行核心數倉全面重構的成功實踐，不僅驗證了該方案的切實可行性，更將作為行業標桿引領數字化轉型，并加速這一升級趨勢。
世紀之交以來，國內銀行業拉開了數據大集中的序幕，而數據倉庫也在十余載后成為銀行業的標配。至2022年，隨著金融信創的全面推廣，以及大數據、云計算、AI等新技術的大勢所趨，數據倉庫迎來了轉型升級的關鍵節點。
與此同時，某股份制銀行決定革新服役逾十年的核心數倉，以解決數據模型陳舊、數據資產冗余、數據加工鏈路過長等制約業務發展與數字化轉型的瓶頸。對于該行而言，數字化轉型是全行“一把手”工程，而數據倉庫則是數字化轉型的數字基建。該行首席信息官在動員會上特別指出，“核心數倉改造已勢在必行，我們要做的，不僅僅是核心數倉的革新，更是要重塑本行數字化基建。”
為了更徹底、長遠的根治核心數倉淤積的問題，該行沒有選擇看似簡單易行，但治標不治本的局部優化方案，而是決定采取短期成本高、業內并無先例的全面重構方案。
但核心數倉全面重構之所以未有先例，是因為這項數據基建工程“重”在三點：一是首創，不僅無經驗可循，還需要擺脫舊有系統的枷鎖；二是復雜，需要自頂向下、由內而外進行全面革新，建設全新的數字底座、規劃全新的數據架構、打造全新的數據模型以及構建全新的數據管理機制；三是艱巨，需要面對涉及面廣、改造工作量大、數據關系復雜以及并行開展工作難度高等挑戰。
“重”任之下，該行以超常規的決策力度，高位推動項目落地。行方領導不僅牽頭推進項目重點任務，更是全程參與資源保障、重大變更、長效機制建設等關鍵事項決策，保障項目有序推進。這種自上而下的組織決策機制，有效實現了跨條線的集約化管理和敏捷化組織協同，確保了這一重大工程在頂層設計、資源配給與實施節奏上的戰略一致性。
在強有力的組織保障下，項目組探索出一條“化繁為簡”的破解之道。在數倉實施過程中，項目組摒棄了傳統的純手工進度填報和管理方式，通過全范圍、全過程、全工具化的線上研發管理，有效應對了改造范圍廣、人員多、流程長等挑戰，使數倉全面重構從“迷宮探險”變成了“拼圖游戲”，實現了復雜項目管理的舉“重”若“輕”。
? 全范圍：所有相關人員、所有改造數據對象全部由項目管理工具納管；
? 全過程：項目實施過程中所有流程節點由TMO梳理項目實施標準流程，并制定每個環節的技術標準和具體規則；
? 全工具化：通過項目管理工具，打通與數據開發平臺、元數據系統通路，最大程度融合重構流程與制度，落地技術標準與規范，減少人工操作。
其中，工具是項目最為關鍵的“加速器”。項目組研發了一整套支持重構輔助管理與遷移的工具，重構范圍100%納管，腳本自動化遷移成功率達90%以上，數據自動化比對驗證覆蓋率達100%，讓應用遷移如同坐滑梯一樣順滑。
得益于行內高效的推動機制與創新的項目管理，這一首例大行核心數倉全面重構項目比預期提前3個月完成，打破了數倉全面重構又重又久的刻板印象，并在近兩年的實施期間實現了零生產事件，成功在“無人區”點亮了綠燈。
對于核心數倉的全面升級，項目組認為與其廣撒網地點亮技能樹，不如回歸“第一性原理”，聚焦用戶的核心需求。因此，新數倉的建設以滿足“好用、高效、準確、持久”的關鍵需求為發力點，確保每一步都精準命中業務用戶的實際痛點。
第一，讓數據更好用、好找，是業務部門對數據倉庫最直接的要求。
得益于項目組對數據架構與數據模型的有效重構，以及對創新技術的應用，新數倉實現了用數的全面體驗升級。在數據架構上，核心數倉被劃分為貼源數據區、全局共享區、應用專屬區三大層，其中，全局共享區分為主數據、業務基礎、業務管理三大板塊，每個板塊中的二級主題明確歸屬對應業務部門與IT團隊，進一步加強業技融合。在模型構建上，項目組則采用了粒度建模、維度建模、范式建模相結合的建模方法，使數據模型既易懂又靈活，能便捷適配業務需求的迭代變化。
新數倉引入了先進的AI大模型技術，該技術以數據血緣關系為基礎，通過直觀的人機對話界面，能夠快速為業務人員推薦最優數據模型并圈定數據范圍，同時清晰展示數據加工邏輯，從而實現數據查找速度和數據使用效率的雙重提升。
第二，新數倉做到了響應更快、更敏捷。這一升級體驗是基于數據應用時效提升與需求交付周期縮短的雙管齊下。
項目組通過全局共享區重構與應用集市遷移改造，將應用作業平均鏈路層級縮短了一半，并顯著提升了80%以上的倉內集市數據應用作業時效，確保總分行能在每日早間營業前及時獲取風險管理、零售業務等關鍵數據，為管理決策提供強有力支持。
此外，項目組還搭建了一套數據敏捷交付體系，實現共性數據的互聯互通和共享復用，降低了應用開發難度，并通過自動化工具大幅縮短需求交付周期。例如，批發金融的數據類需求交付時長縮短了30%以上，能更敏捷地響應業務發展。
第三，新數倉將提供更準確、完整、一致的數據，有力賦能業務經營與管理決策。
面對數據重復、不一致等頻發問題，如果只是像打鼴鼠游戲一樣，發現一個解決一個，而不深究其根源，將無法實質性地提升數據質量。因此，本項目著重從源頭來提升數據質量，通過發布主數據管理規范，回檢并優化存量主數據，解決源系統與核心數倉間的主數據不一致問題，并建立常態化的質量提升機制。同時，項目組通過整合核心數倉數據資產，統一業務重點關注指標與標簽，有效攻克了總分行間長期存在的“數據不一致”難題。
新數倉的應用讓手工維護數據量大幅下降，數據準確性顯著提升。以反洗錢為例，手工維護次數極大減少，交易對手機構數據信息項的空置率降低了一半以上。此前僅精確到省市的地址信息，如今已提升至更為精準的省市區級別。
第四，如果說好用、高效、準確是新數倉的突出亮點，那么長效的管理機制則為這一切提供了更持久的保障。
為了規范核心數倉的各項數據研發管理活動，項目組推出了一套長效管理機制，圍繞“數據需求、數據架構、數據模型、數據開發、數據測試、運行監控”的六大核心管理領域，從“制度、組織、工具、管理”四大維度提供保障，確保數據架構和數據模型健康、長久。
通過科技能力與業務需求的同頻共振，該行在國內大中型銀行中率先完成了核心數倉的全面重構，再一次成為行業領跑者。實際上，這一突破性成果的取得，不僅源于行內自上而下的有力推動，更離不開其對科技合作伙伴的審慎考量與精準選擇。
彼時，長亮科技已成為金融數據領域的領頭羊，其大數據業務已覆蓋全球200余家金融客戶，包括所有的政策性銀行、八成以上國有銀行及九成股份制銀行。憑借在銀行數倉領域積累的實施方法論、大型項目的豐富實戰經驗，以及在大行項目中被屢次驗證的技術實力，長亮科技在眾多金融科技廠商中脫穎而出，成為該行實現這一創舉的最佳拍檔。
在項目實施過程中，雙方組建的項目組通過敏捷協作機制，將長亮科技沉淀的項目經驗與該行深度業務洞察有機融合，最終實現了方法論創新與工程實踐的雙向賦能。而這場行業級攻堅戰役，也讓長亮科技數據團隊在技術交付之外實現了能力升維，確保每個技術決策都能精準錨定業務價值。這些成熟的經驗和能力，不僅將賦能國內銀行業的數據資產管理，更將成為長亮科技大數據產品“出海”的底氣來源。
依托國內市場的深厚積淀和技術優勢，長亮科技面向海外市場推出了綜合化+智能化產品——DataMind。該產品將數據研運、數據中臺組件、數據應用場景、AI能力等有效融合，嵌入到數據體系的標準化實施工藝流程中，并預置數據湖模型，打造湖倉一體自動化流水線。在長亮科技成熟方法論、產品以及工具的加持下，將會有越來越多海外銀行成為數據管理的創新典范，構建起前瞻、敏捷、智能化的大數據體系。
結語
在瞬息萬變的大環境中，數據管理領域正經歷復雜的變化與挑戰，但秉持“創新求索”這一不竭追求，終究會獲得持續領跑行業的“碩果”。這正是該股份制銀行和長亮科技能夠鑄就行業標桿之作，不斷引領銀行業創新發展的內生力量所在。
