1.數(shù)據編織（Data Fabric）是(shì)什(shén>$ε)麽？

數(shù)據編織是(shì)一(yī)種智能(néng)數(shù)據架構，§λ♣就(jiù)像是(shì)一(yī)張“網”，将分(fēn)散在數(shù)λ★‌♥據庫、數(shù)據湖(hú)、文(wén)檔中的 ®(de)不(bù)同來(lái)源、不(bù)同格式的׶$(de)數(shù)據動态連接，讓企業(yè)能(néng)夠更加高♥₽(gāo)效地(dì)訪問(wèn)、管理(lǐ)和(hé)分(fēn)析這€™>∑(zhè)些(xiē)數(shù)據。

2.金(jīn)融行(xíng)業(yè)為(wèi)什(shén)麽急需數(×ε&×shù)據編織？

面對(duì)大(dà)模型技(jì)術(shù)的(de)發展，數(sh£≤♣βù)據作(zuò)為(wèi)重要(yào)&♦ε支撐元素，急需解決如(rú)下(xià)諸多(duō)挑∏¶÷ 戰：

數(shù)據孤島：曆史庫、實時(shí)庫、指标庫等數(shù)據分(fēn)散，跨平¶∏δδ台查詢效率低(dī)；

血緣分(fēn)析難：數(shù)據從(cóng)哪兒(ér)來(lái)到(dào)哪兒(ér)去←÷®(qù)？數(shù)據是(shì)否合規？數(shù)據鏈路(lù)複雜(∑ ♠zá)，手動追蹤維護耗時(shí)耗力；

智能(néng)化(huà)不(bù)足：傳統的(de)數(shù)據集成方式依賴ETL（₹λ提取、轉化(huà)、加載），這(zhè)不(bù)→→★僅工(gōng)作(zuò)量大(dà)，而且數(shù)據處理(lǐ) <≈效率低(dī)，限制(zhì)了(le)業(yè)務決策的(de)敏β£捷性。

3.可(kě)利邦數(shù)據編織方案的(de)核心能(néng)力♠§¶

數(shù)據虛拟化(huà)：打破數(shù)據孤島

無縫連接異構數(shù)據源，屏蔽底層技(jì)術(shù)≈£<♣差異，實時(shí)響應業(yè)務變化(huà)，無需預建≠​ETL流程。

将“不(bù)可(kě)用(yòng)”數(shù)據，迅​₽™速轉化(huà)為(wèi)“可(kě)用(yòng)”數(shù)§♥¥×據

自(zì)動化(huà)血緣分(fēn)析：讓φφ€數(shù)據鏈路(lù)透明(míng)化(huà)

算(suàn)法實時(shí)解析數(shù)據的(de)流動路(™ lù)徑，并自(zì)動構建知(zhī)識圖譜，幫助金↔™ ✔(jīn)融機(jī)構清晰地(dì)了(le)解數(shù)據全生(sh ∞ ‌ēng)命周期。

數(shù)據編織方案流程

對(duì)話(huà)式數(shù)據分(↓★fēn)析（智能(néng)問(wèn)數•"'"(shù)）

基于大(dà)模型實現(xiàn)數(shù)據交互，業(yè)務人(rén® )員(yuán)輸入“查詢過去(qù)一(yī)周單筆(bǐ)♣‌ ♦交易超過50萬的(de)客戶名單”，系統自(zì)動關聯&÷♦‍交易庫、風(fēng)控标簽庫等并生(shē★₹ng)成圖表；

30+可(kě)視(shì)化(huà)組件(jiàn)：包括柱圖、條γ§ε形圖、雷達圖、散點圖等。

交互案例

4.金(jīn)融行(xíng)業(yè)落€δ地(dì)場(chǎng)景

場(chǎng)景1:反欺詐

整合來(lái)自(zì)多(duō)個(gè)數(ε↕↑βshù)據源的(de)數(shù)據，如(rú)交×¥↔÷易記錄、客戶行(xíng)為(wèi)、黑(hēi)名單庫等，進'β'行(xíng)實時(shí)分(fēn)析和(hé)監控，攔截可(kě)疑交↕₹易。

場(chǎng)景2:智能(néng)投資與資産管理(lǐ)

數(shù)據編織能(néng)夠将海(hǎi)量的(σ'de)市(shì)場(chǎng)數(shù)據、客戶數(shù)據•↔和(hé)經濟指标實時(shí)彙聚，通(tōng)過智能(nén•®g)分(fēn)析為(wèi)投資經理(lǐ)提供決₽≈ 策支持。

場(chǎng)景3:合規性和(hé)監管

自(zì)動映射監管字段，血緣分(fēn)析确保數('↔shù)據的(de)透明(míng)性和(h•₽é)可(kě)追溯性，幫助金(jīn)融機(jī)構更好(hǎo)地(dì)應∏☆±對(duì)監管要(yào)求和(hé)政策變化₩→π↑(huà)。