【4万字全文首发】在金融行业数字化转型进入深水区的今天，数据已成为核心资产与创新引擎。传统的数据管理方式正面临严峻挑战：数据孤岛林立、实时处理能力不足、存储成本高昂、安全与合规压力日增。在此背景下，阿里云副总裁、金融行业总经理刘伟光近期系统阐述了面向未来的“金融全域数据观”，并深度解析了与之配套的下一代数据处理与存储支持服务。这一体系化的思考与解决方案，旨在为金融机构构建面向未来的数据能力基石。

一、 金融全域数据观：从“数据仓库”到“数据宇宙”的升维

刘伟光指出，传统的金融数据架构多以“数据仓库”或“数据湖”为中心，本质上仍是针对已知、结构化、批量数据的优化处理。而“全域数据观”则要求金融机构以更全局、动态、智能的视角审视数据。其核心内涵包括：

1. 全域融合：打破部门墙与技术壁垒，实现交易数据、客户行为数据、物联网数据、外部生态数据、文本、图像、音视频等结构化与非结构化数据的统一接入、融合与理解。金融场景正从“流程驱动”转向“场景驱动”，需要融合多维数据精准刻画用户画像、评估风险、创新产品。
2. 实时智能：业务决策从“事后分析”向“事中干预”甚至“事前预测”演进。这意味着数据处理链路必须实现流批一体、实时计算，让数据在产生瞬间就能被分析、挖掘价值，支持实时风控、精准营销、智能投顾等场景。
3. 云原生存算分离：计算与存储资源的解耦是实现弹性伸缩、成本优化的关键。通过存算分离架构，计算层可以根据业务峰谷灵活调度，存储层则可持续积累海量数据，并保证数据的一致性、持久性与高可用。
4. 安全合规与开放共生：在满足日益严格的金融监管要求（如数据安全法、个人隐私保护）的前提下，促进数据在安全可控范围内的价值流通，构建开放银行、API经济等数据生态。

二、 数据处理新范式：流批一体、智能计算与一体化平台

为支撑全域数据观，数据处理技术栈正在发生根本性变革。阿里云提出并实践了一套完整的技术体系：

• 实时计算与流批一体：基于Apache Flink优化的实时计算平台，能够同时处理无界数据流和有界数据集，实现一套代码、一套架构同时满足实时和离线数据分析需求，极大简化技术栈，降低开发和运维成本。在金融交易监控、反欺诈、实时报表等场景中价值显著。
• 智能计算引擎：集成机器学习平台，将AI能力深度嵌入数据处理流程。从特征工程、模型训练到在线推理，提供全链路支持，让数据不仅能“被查询”，更能“被学习”和“被预测”，赋能智能风控、量化交易、智能运营等。
• 一体化数据平台：提供从数据集成、开发、治理到服务的一站式平台（如阿里云DataWorks），通过统一元数据管理和数据资产地图，实现数据血缘可追溯、质量可管控、资产可运营，让数据治理从成本中心转向价值中心。

三、 存储支持服务演进：多模、分层、无限扩展与极致成本

海量、多模态的全域数据对存储系统提出了前所未有的要求。刘伟光详细介绍了为应对这些挑战而设计的存储服务体系：

• 多模数据统一存储：超越单一的块、文件、对象存储界限，提供同时高效支持数据库、大数据分析、AI训练、内容归档等多种负载的统一存储底座。例如，通过高性能并行文件系统支持AI训练，同时通过对象存储兼容接口保存海量非结构化数据。
• 智能分层与生命周期管理：根据数据的访问频次和性能要求，自动在高速存储（如SSD）、标准存储、低频访问存储、归档存储等层级间流动。热数据高速处理，冷数据低成本长期保存，实现整体TCO（总拥有成本）的最优化。利用智能压缩、重删等技术进一步降低存储开销。
• 无限扩展与高可靠：采用分布式架构，存储容量和性能可线性扩展，理论上无上限，满足金融业务持续增长的数据需求。通过多副本、纠删码、同城/异地容灾等技术，保障数据持久性高达99.999999999%（11个9），满足金融级可靠性要求。
• 存算分离与数据湖仓：将数据持久化地存储在统一的对象存储中，各种计算引擎（如Spark、Presto、Flink）可按需挂载和分析，真正实现存算分离。这种“湖仓一体”架构既具备了数据湖的灵活性（存储原始多格式数据），又具备了数据仓库的严谨管理与高性能分析能力。

四、 实践与展望：赋能金融数字化未来

刘伟光结合阿里云在众多银行、证券、保险机构的实践指出，拥抱全域数据观及新一代数据处理与存储技术，正在帮助金融机构实现：业务实时化（如毫秒级风险决策）、服务智能化（如千人千面的财富管理）、运营精细化（如全链路成本管控）以及创新敏捷化（如快速上线数据产品）。

他认为金融数据架构将继续向“分布式、云原生、智能化、开放化”演进。数据处理将更强调“在库内分析”，减少不必要的数据移动；存储将更趋“无形”，作为安全可靠、极致性价比的基础设施而存在；数据安全与隐私保护技术（如联邦学习、可信执行环境）将与数据处理流程深度集成。

刘伟光所详解的“金融全域数据观”及其技术支撑体系，不仅是一套技术解决方案，更是一种面向未来的数据战略思维。它标志着金融行业的数据建设正从“技术驱动”的被动支撑，转向“业务价值与安全合规双轮驱动”的主动赋能。在数据成为核心生产要素的时代，构建这样的下一代数据能力，无疑是金融机构决胜数字化未来的关键所在。