大数据平台信创背景下，金融行业如何优化湖仓融合架构提高全行数据共享能力？

在当前国家信创的背景下，推进大数据平台/数据仓库与数据湖的信创改造是信创战略的重要组成部分，能显著增强金融数据平台的安全性和自主可控性，夯实金融数据基础。而湖仓一体架构整合了数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，支持多模异构数据的统一存储和管理，提高了数据的时效性和一致性；同时通过温冷热全生命周期管理，合理调度存储和计算资源，也能降低数据运营成本。

但同时湖仓一体融合建设也面临问题，一是信创环境下国产软硬件适配复杂，不同 CPU 架构、硬件规格和操作系统之间的混合部署，调测周期较长，同时还要解决兼容性和老集群平滑演进的问题；二是在近年来数据安全政策逐步趋严，银行需确保数据的高可靠、业务高可用，并且在数据共享过程中保护好客户隐私和敏感信息；三是面向未来，数据量激增，金融行业需要考虑如何打造高效的大数据平台，支撑金额业务创新，提升行业竞争力。

核心探讨问题：

（1）系统多、集市多，多个集群加工流转，如何能从应用层和技术层优化架构、进行数据集约化建设？

（2）跑批、查询业务不能停，如何实现湖仓底座信创平滑替换和迁移？缩短迁移周期？

（3）总行内部如何降低数据共享成本？总行与分行之间如何降低数据共享成本？

（4）数据仓库和数据湖在信创改造工作中如何进行数据的平滑迁移？ 

互动嘉宾：

金海波 昆仑银行 数据架构师

多年来一直从事银行系统的开发和管理工作，牵头组织实施了多个行内大型项目的研发和投产，包括：数据仓库、大数据平台、知识图谱、机器学习、大数据风控、智能营销、RPA等，参与的项目多次获得监管机构、外部机构及行内创新项目成果奖，对银行数据能力建设有丰富实践经验。

任工 某股份制银行 基础平台运维组组长

主要负责数据湖、数据仓库、批处理调度等数据平台类系统，以及AI类系统的应用运维。负责部门内Hadoop，ES，Kafka等大数据组件的运维技术支持。 

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