书名：金融数据资产体系建设实践
ISBN：978-7-115-68435-6
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编 著 杜啸争
责任编辑 王旭丹
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本书深入探讨了在数字化转型浪潮下，金融业如何构建高效、安全、可持续的数据资产管理体系，以驱动业务创新、提升决策效率与市场竞争力。本书通过理论与实践相结合的方式，系统阐述了数据资产化的全过程，以及数据资产管理体系的构建与运营策略。
本书不仅提供了构建数据资产管理体系的一整套方法论，还详尽剖析了数据资产实际建设中的关键要点与实施指导，旨在助力读者实现从理论到实践的高效衔接与落地推进。
本书主要面向以下核心读者群体：数据资产咨询领域专业人士（如战略规划师、数据咨询顾问及解决方案架构师）、数字化转型决策层（如企业CIO/CTO、部门负责人及项目总监）、一线技术实施人员（如数据工程师、系统架构师及DevOps专家），以及数据科学与信息技术相关专业的学生及研究学者。
主 任 况文川 章 澜
委 员 李 娜 李 杰 李 楠 杨 悦 马 野
王 渊 张忠梅 陈 圣 罗嗣汉 张邦军
陈子刚 娄 磊 李建军 武 威 段武赓
范 江 符永钰 申瑞军 杜先立 梁佩峰
鞠拓西 严 慧 王 霄
金融业在数据领域的探索与实践取得了显著成就，这些成就有力地推动了行业的发展与创新。自2000年起，金融业在数据领域的发展历程可简要地划分为5个阶段，每个阶段均承载着特定的历史使命。
（1）数据仓库的建设阶段。
自2000年起，随着金融机构业务不断发展，分散在不同系统中的数据给统计分析带来诸多不便。与此同时，监管机构对监管报告的要求也日趋严格。因此，各大金融机构纷纷启动数据仓库的建设。
数据仓库作为数据资产管理体系的基石，不仅支撑了基础的数据集成、灵活查询与定制化报告生成等关键功能，也在技术创新上迈出了重要突破。通过引入大规模并行处理（MassivelyParallel Processing，MPP）这一技术，数据仓库显著提升了数据处理与统计分析的速度与效率。此外，数据仓库还打破了系统与部门间的信息壁垒，实现了跨系统、跨部门的数据整合与共享，为金融机构构建了一个全面、统一的数据视图，为后续的深入数据分析奠定了坚实的基础。
（2）数据应用的深化阶段。
随着监管要求的提高和市场竞争的加剧，金融机构在数据仓库基础上开始探索、深化数据在业务中的应用，涵盖数据分析挖掘、客户营销、财务管理和风险管理等多个方面。这一阶段的重点是将数据转化为业务洞察，通过数据挖掘和分析技术，提升服务个性化、风险管控和合规管理的能力。
（3）数据治理的推进阶段。
随着数据应用的不断深化，金融机构对数据质量与安全的重视程度日益提升，旨在从根本上解决“垃圾进、垃圾出”的数据质量困境。为此，金融机构开始逐步构建数据治理体系，该体系涵盖数据标准、数据质量、元数据，以及数据安全与隐私保护等多个维度。
2018年，《银行业金融机构数据治理指引》正式发布，体现了监管部门对数据治理工作的高度重视。这一指引不仅明确了加强数据治理的紧迫性和重要性，还具体指出了提升数据质量、充分挖掘数据价值的目标与路径，为金融机构指明了方向。
此后，金融机构的数据治理工作进入全新的发展阶段，实现了管理体系化与落地系统化的双重提升。通过构建系统化的管理体系，金融机构确保了数据治理工作的有序开展与持续改进；而落地系统化则使得数据治理的各项措施能够切实转化为提升业务效能、强化风险防控、促进创新发展的实际成果。
（4）数据技术的升级阶段。
随着金融业务全面拥抱互联网，尤其是移动互联网的迅猛发展，金融机构所承载的数据量急剧膨胀，呈现出井喷式的增长态势，这对传统的数据加工、存储与分析技术构成了严峻挑战。在此背景下，Hadoop等大数据技术的适时引入，为金融机构注入了强大动力，显著增强了其处理海量数据及应对实时数据需求的能力。
通过进一步将大数据技术与人工神经网络、机器学习等前沿技术深度融合，金融机构实现了数据处理的智能化飞跃。这不仅使得数据分析更加精准高效，还催生出众多创新应用，如智能风控、精准营销、个性化服务等，极大地拓宽了数据价值的挖掘空间，为金融行业的转型升级注入了新的活力。
（5）数据资产化阶段。
当前，数字化转型正引领着金融行业迈向新纪元，数据资产已跃升为核心竞争力，这标志着金融业正式步入数据资产化阶段。在此阶段，数据被赋予了前所未有的战略地位，金融机构不仅聚焦于内部数据的精细化管理与高效应用，更积极探索数据价值的显性化路径与货币化转型策略。
这包括深度挖掘数据潜力，开发创新的数据产品与服务，以满足市场多元化需求；同时，利用数据驱动的创新模式，开辟全新的业务领域与增长点，持续创造和拓展收入来源。此外，数据资产化的深入发展还促使金融机构努力构建更为完善的数据估值体系、交易框架与流通机制，旨在最大限度释放数据价值，促进数据资源的优化配置与高效利用。
上述内容简要概括了金融业在数据领域不同历史阶段的核心任务和为解决特定挑战而采取的关键举措。本书则是对这跨越20余载的数据建设历程的总结，书中以数据资产为核心视角，系统性地阐述了构建一个全面、高效的数据生态系统并对其进行持续优化的策略与方法。
本书的创作过程既充满挑战，也让我们收获颇丰。在此期间，我们有幸得到了许多人的支持和帮助，对此我们向他们表达最诚挚的感谢。
首先，我们要向那些金融机构的客户们致以崇高的敬意和感谢。你们的信任和支持，让我们得以在金融科技服务的实践中不断前行。你们不仅是我们的合作伙伴，更是我们成长的见证者。每一次的合作，既是对我们专业能力的考验，也是对我们服务精神的激励。感谢你们给予我们的机会，让我们能够不断进步，提供更优质的服务。
其次，我们要感谢公司领导们的大力支持。在创作本书的过程中，你们不仅提供了宝贵的指导和建议，更给予了充分的鼓励和信任。你们的远见卓识和对知识传播的重视，为本书的诞生提供了坚实的基础。
最后，我们要向同事们表达感激之情。在创作本书的过程中，你们不仅是工作中的伙伴，更是坚定的支持者。感谢你们在日常工作中提供的协助和支持，让我们能够在繁忙的工作之余完成本书的撰写。你们用智慧和经验，为本书增添了许多宝贵的见解。没有你们的帮助，本书不可能如此丰富和完整。
感谢每一位在创作本书的过程中给予我们帮助和支持的人。是你们，让本书得以问世，让知识得以传播。我们期待着与你们一起，继续在金融领域探索和前行。
再次感谢，愿我们共同的未来更加辉煌。
编著者
2025年4月
数字化转型已成为金融领域在数字经济浪潮中不可绕过的核心战略议题。从宏观视角来看，数字经济构建于人与企业、设备与数据，以及各类流程间亿万次日常在线交互的基础之上，催生出前所未有的经济活动形态。从微观视角来看，数字化转型标志着金融企业将数字技术深度融入业务运作的每一个维度，彻底重塑运营模式，并以此为基石，不断为客户创造新价值。
数字经济与数字化转型之间，形成了一种紧密相依、相互赋能、彼此促进的良性循环，携手推动我国经济向着更加健康、可持续的方向发展。
在此背景下，数据能力作为金融企业核心竞争力的重要组成部分，涵盖了数据整合、数据应用及数据治理等多个领域的综合技能。随着金融业数字化转型的加速推进，数据能力更是被赋予了前所未有的重要性，须精准对接“小而多、快速响应、碎片化处理”的数据需求，为金融创新和服务的精准化、个性化提供强大支撑。
经过农业时代的精耕细作、工业时代的锤炼锻造、信息时代的飞速发展，我国如今正昂首阔步迈入数字经济时代。
数字经济通常被定义为“以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。数字经济涵盖的领域广泛，包括但不限于电子商务、互联网金融、智能制造、云计算、大数据、物联网、人工智能等。
注意：数据资源、数据产品、数据资产、数据要素本质上均指代数据，它们在不同场景下有不同的侧重点，代表了数据加工链路中不同阶段的数据形态。在本书中，除非特别说明，这几个概念将不做严格区分。
数字经济的关键特征是“数据或数据赋能”，数据成为数字经济中的关键生产要素，驱动经济增长。或换个说法，通过数据赋能，数据作为一种新的生产要素进入经济体系，从而形成数据要素。
相比传统经济形态，数字经济中，数据在以下5个方面发挥重要作用。
（1）价值创造：数据作为一种新型生产要素，可以创造新的价值和财富。
（2）效率提升：数据的分析和应用可以提高生产效率和决策质量。
（3）结构优化：数据驱动的洞察可以优化经济结构，促进产业升级。
（4）创新驱动：数据是技术和业务模式创新的基础。
（5）资源配置：数据有助于高效地配置资源，促进市场的有效运作。
总之，数字经济的发展离不开数据要素的支撑，数据要素的有效管理和利用是推动数字经济发展的关键。两者相辅相成，共同推动经济的数字化转型和升级，不仅可以提升传统产业的效率和质量，还可以催生新的产业形态和商业模式。例如，智能制造、远程医疗、在线金融服务等领域都是数字经济与传统产业深度融合的代表。通过数据要素的深度参与，这些领域得以快速发展，为社会经济发展提供了巨大的推动力。
数字经济映射到行业层面，就是行业数字化转型。金融业数字化转型是金融业在数字技术的推动下，对业务模式、组织架构、产品设计等方面进行全面升级和转型的过程。
数字化转型中的“数字化”包含了数字技术和数据化两层核心含义。
数字技术，包括第五代移动通信技术（5G）、人工智能（AI）、数据挖掘分析以及商务智能（BI）等，其应用能够革新企业创造价值的商业模式，从而促进企业业务的新增长。这些技术为企业提供了强大的数据处理和分析能力，帮助企业更好地理解市场需求、优化业务流程、提升运营效率。具体来说，数字技术贯穿从数据的前端采集到后端处理的全流程，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等各个环节。例如，利用AI技术进行用户画像分析，以精准地定位目标用户；利用大数据分析市场趋势，为企业的战略决策提供支持；利用BI工具将数据转化为可视化图表，帮助企业直观地理解数据所蕴含的深层意义。
在数字技术的支撑下，数据化可细分为数据资源化、数据资产化两个阶段。数据资源化是指将无序、无使用价值的原始数据转变为有序、有使用价值的数据资源。这一过程涉及数据的清洗、整理、分类和标注等步骤，目的是提升数据质量，使其具备潜在的商业价值。数据资产化则是在数据资源化的基础上，进一步将数据资源转变为可以为企业带来经济利益的资产。通过将数据转化为资产，企业可以更好地利用数据资源，推动业务创新和发展。同时，数据资产化也有助于企业提升数据管理能力，保护数据安全，避免数据泄露和滥用。
数字化转型的最终目的在于提高金融机构的核心竞争力，以更好地服务客户、提升效率、降低成本、防范风险等。数字化转型的主要内容包括以下4个方面。
（1）业务模式转型。
金融机构通过引入互联网思维和数字技术，将传统线下业务向线上迁移，实现业务的数字化和智能化。例如，线上银行、线上保险、线上证券等业务的兴起，使客户能够随时随地办理金融业务，提升了服务效率和客户体验。
（2）组织架构转型。
为了适应数字经济时代的需求，金融机构需要调整组织架构。这包括建立独立的数字化部门或团队，负责推动数字化转型进程，协调各部门之间的数字化工作，提高整体效率。
（3）产品设计转型。
金融机构通过分析客户需求和行为数据，开发更符合客户需求的产品和服务。例如，基于大数据和人工智能技术的智能投顾、个性化保险等产品的出现，使得客户可以获得更加个性化的金融服务。
（4）风险管理转型。
金融机构借助数字技术提升风险管理水平，加强对客户信息的保护和管理。例如，通过大数据分析和人工智能技术对客户信用进行评估和管理，提高风险识别和防范能力。
2020年，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》（以下简称《通知》）。《通知》内容概要如图1-1所示。
《通知》要求各企业根据自身业务特点和发展需求，建设基础数字技术平台，建立系统化管理体系，构建数据治理体系，提升安全防护水平。
目前，各行各业越来越将数字化转型作为企业发展的核心战略。在企业全面推进数字化转型的进程中，随着数字技术的日益成熟，数据正逐步成为核心驱动力。数字化转型工作，特别是在起步阶段，越来越聚焦于数据资源化与数据资产化。数字化转型的相关措施如下。
（1）集中资源：集中数据资源，形成规模效应。
（2）统一标准：制定统一的数据标准，确保数据应用的一致性。
（3）共享服务：提供共享的数据服务平台，满足各子公司和业务单元的数据需求。
图1-1 《通知》内容概要
通过这些措施，企业能够加快数字化转型步伐，提升业务效率，增强市场竞争力，并在数字经济中占据有利地位。构建和完善强大的数据能力，从而深入挖掘并实现数据价值，是数字化转型的关键所在。
数据能力指的是一个组织或个体在数据方面的综合实力，包括数据开发能力、数据生成能力、数据管理能力以及数据应用服务能力等，这些能力共同构成了满足数据需求的基础。简单地说，数据能力就是满足数据需求的能力。
数据能力并非一个新兴概念，自2000年左右起，金融行业开始讨论数据仓库、数据集市、数据应用系统、数据质量、数据标准等话题，这些均属于数据能力建设的范畴。
中国人民银行于2021年2月9日正式发布的《金融业数据能力建设指引》（以下简称《指引》），是数据能力领域的新行业标准，其主要内容如图1-2所示。
图1-2 《指引》主要内容
《指引》为金融机构提供了全面的数据能力建设指导，旨在提升金融机构的数据管理和应用能力，推动金融业数字化转型。《指引》明确指出，金融数据管理能力由8个能力域和29个能力项构成，全面覆盖了数据的开发和生产环境。在金融业的建设实践中，常常把这8个能力域和29个能力项融合为数据整合能力、数据应用能力和数据治理能力。
数据能力对外界产生影响的过程，即数据赋能，涉及将数据应用于不同领域，为决策制定、创新活动以及发展进步提供支持和动力。具体而言，数据赋能是组织或个人通过数据的收集、处理、分析和应用，获取新的洞察力、提升效率和获取竞争优势的过程。这一过程不仅聚焦于数据的收集、处理、分析和应用，更注重如何将数据转化为有价值的行动和决策。
企业数字化转型的核心特征是数据赋能，但部分企业在实际操作中存在3个误区。
（1）数据部门主导数字化转型。
这种观念是片面的。数据赋能并不意味着数据部门应该成为企业数字化转型的主导者，而是应该在整个企业范围内形成一种以数据为驱动力的文化。这种文化应该贯穿企业的各个部门和层级，从高层管理者到基层员工，都应该意识到数据的重要性，并学会利用数据来指导决策和行动。
（2）在数字化转型中业务部门的参与并不重要。
业务部门是数据的生产者和使用者，是业务价值的直接创造者。如果业务部门对数据赋能缺乏认识或参与积极性不高，那么数字化转型将难以实现。
（3）数字化转型不需要跨部门的协作和配合。
数据部门应该与业务部门紧密合作，共同挖掘数据的价值，为企业的发展提供有力支持。同时，企业还需要建立相应的组织架构和流程机制，以确保数据能够在企业内部顺畅地流动和共享，从而实现数据赋能的目标。
总之，真正的数据赋能是将数据能力赋予整个组织，特别是业务部门，以支持其决策制定、业务创新和流程优化。为此，这里可以把数据赋能理解为：构建数据能力，并将数据能力赋予业务部门，支撑其更好地进行决策制定、业务创新和流程优化。数据能力显性化可向业务部门凸显数据能力的重要性，明确各部门的数据相关职责，从而提升企业数字化转型的协同合作效率。
我国金融业从二十世纪末期开始的数据能力建设，涉及数据整合、数据应用、数据治理等多个领域。
金融业的数据整合能力建设是以企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW）为起点的，而非先行建设数据集市，这一决策背后有金融企业的战略考量和实际需求，也与我国在数据领域的后发优势有关。
企业数据仓库的建设初衷主要包括以下4个方面。
（1）统一存储与加工数据。通过构建EDW，金融机构能够将分散在不同业务系统和部门的数据集中存储和加工，形成一个统一的数据存储加工中心。这有助于减少数据重复加工及冗余，提高数据的一致性和准确性。
（2）提供权威数据服务视图。EDW旨在提供一个权威的数据服务视图，确保所有业务线和决策者能够访问统一的、经过验证的数据。这有助于提升数据的可信度，减少数据不一致导致的决策误差。
（3）解决数据蛛网问题。在没有EDW的情况下，数据往往会在不同的业务系统和部门之间形成复杂的关系，宛如蛛网，这使得数据的管理和维护变得困难。EDW通过整合这些分散的数据，简化了数据流，从而有效解决了这一问题。
（4）提升数据处理服务效能。EDW能够优化数据处理流程，提升数据处理效率及服务响应速度。通过EDW，金融机构得以迅速应对市场变动，为业务决策及产品创新提供支持。
EDW的核心是数据模型，它由一系列相互关联的数据表组成，这些数据表按照一定的逻辑组织起来，以满足企业的数据存储、查询、分析和报告等需求。
EDW作为一个数据平台，其主要功能是对数据表进行加工和管理，并提供对外服务。在金融业的实际应用中，数据平台在整合企业数据资源、支持监管报告，以及内部应用方面取得了显著成效。
同时，数据集市、数据湖等数据平台的引入，为金融机构提供了更加灵活和多元化的数据处理手段，以满足多样化的数据加工和服务需求。这些数据平台与EDW协同工作，进一步提升了数据的整合能力。
然而，多个数据平台的并存，不可避免地导致数据重复存储、加工等问题。此外，数据平台的分层设计虽然在理论上能够提高数据处理的效率和灵活性，但在实际建设中，数据平台之间以及数据平台内部的“数据孤岛”现象日益凸显。
金融业数据应用的历史可以追溯到电子化时代，那时业务系统已经开始积累业务数据以进行简单的汇总统计分析。随着数据平台的建设，数据的量级不断提升、种类不断增加，数据分析技术日益普及，数据应用有了长足的发展，涵盖客户营销、产品创新、风险控制、财务管理和运营优化等领域，大力支持了金融机构的展业经营。
数据应用模式随着数据分析技术的发展而日益多样化，主要有固定报表、灵活查询、数据接口支持、文件支持、特定应用这5种模式。
（1）固定报表模式。
固定报表模式在金融业的应用极为普遍，它包括定期创建标准化的报表，旨在满足内部管理及外部监管的需求。固定报表通常包括财务报表、业务统计报表、风险管理报表等。固定报表模式的特点是格式固定、内容标准化，便于比较和分析，同时也便于监管机构的审查。固定报表可以按日、周、月、季、半年及年等周期生成，它们能为管理层提供决策所需的关键数据。
（2）灵活查询模式。
灵活查询模式赋予了用户即时访问和分析数据的能力，允许用户根据个人需求设置查询条件，以获取特定的数据集。该模式支持多维度分析数据，用户可以通过选择不同的查询参数，如时间范围、客户群体、产品类型等，来实现数据的获取和分析。灵活查询模式常用于在线分析处理和数据挖掘，帮助金融机构快速响应市场变化，进行业务分析和策略制定。
（3）数据接口支持模式。
数据接口支持模式是指将数据接口作为业务流程和决策支持的一部分，嵌入各种业务场景中。这种模式不仅用于信息查询，还用于数据驱动的自动化流程、实时监控、风险预警、客户关系管理等。数据接口支持模式通过将数据分析结果转化为可直接应用操作的数据产品及服务，帮助金融机构提高运营效率、优化业务流程设计、提升客户体验和风险管理能力。
（4）文件支持模式。
文件支持模式是指将数据导出为各种文件格式，如Excel、CSV、JSON等，以便进行进一步的分析或与第三方系统集成。该模式提升了数据的便携性和可交换性，允许用户将数据移动到不同的环境或应用程序中。此外，文件支持模式在数据共享、备份和长期存储方面也发挥着重要作用。
（5）特定应用模式。
特定应用模式是指为解决特定的业务问题或满足特定的业务需求而开发定制化的数据应用。这些应用可能包括信贷评分系统、算法交易系统、个性化产品推荐系统、风险管理模型等。特定应用模式通常涉及复杂的数据处理、数据分析和机器学习技术，可以显著提升特定业务流程的效率和效果。这些应用专注于解决具体的业务挑战，如提高交易效率、提升客户体验或优化风险控制。
在金融业数据应用的具体实践中，这5种模式往往是相互补充的。固定报表模式提供了决策所需的标准化信息视图，灵活查询模式提高了数据分析的深度和广度，数据接口支持模式则将数据分析的成果转化为实际的业务行动，文件支持模式让数据具有了可移植性和灵活性，而特定应用模式则针对特定的业务挑战提供了定制化的解决方案。随着技术的发展，特别是人工智能技术的应用，金融业数据应用变得越来越智能化和自动化，从而更好地服务于业务发展和风险控制。
金融业数据应用是需求驱动的，其存在部门、条线、使用者等需求方个体视角的局限性，因此不可避免地存在一些固有的问题和挑战。以往数据应用能力建设中存在的主要问题包括以下4个方面。
（1）需求碎片化与重复建设。
数据应用能力建设主要基于各部门的具体需求，这可能导致不同部门提出各自的数据应用需求，即需求的碎片化。而这些需求之间可能存在重叠或相似之处，可能进一步导致资源的浪费和重复建设。
（2）数据壁垒与数据孤岛。
部门视角的数据应用能力建设往往局限于部门内部，不同部门可能采用不同的数据标准、处理方法和处理工具，使得数据在部门间、使用者间难以共享和整合，导致部门之间出现数据壁垒和数据孤岛现象，限制了数据应用的企业级共享和价值发挥。
（3）缺乏统一规划与标准。
需求驱动的数据应用能力建设可能缺乏统一规划与标准，导致数据应用能力建设过程缺乏统一指导和规范。这可能导致数据应用的架构、功能、界面等方面存在不一致，增加了后期维护和升级的难度。
（4）数据质量与管理问题。
由于部门视角的局限性，部门可能缺乏对数据质量的全面管理和控制，这使得数据的准确性、一致性和完整性难以得到保障。同时，缺乏统一的数据管理机制可能导致重复采集、存储和处理数据，提高了数据管理的复杂性和成本。
随着数据应用在金融机构展业过程中发挥越来越重要的作用，数据质量问题日益凸显。数据质量问题是一个典型的复杂性问题，其往往涉及多个方面，包括业务流程的不完善、责任划分的不明确、业务标准的不一致、技术规范的缺失，以及平台运维的不足等，这些问题相互交织，共同影响着数据的质量和应用效果。
从2005年左右开始，金融业逐渐意识到数据质量的重要性。数据的准确性、完整性、一致性和可用性成为行业关注的焦点。与此同时，金融机构开始研究和落地实施数据标准和元数据管理，希望为数据的规范化、标准化管理奠定基础。在多年的数据治理过程中，金融机构逐渐认识到，数据治理不仅需要应对技术层面的挑战，更需要业务层面、管理层面的同步配合。
2018年5月21日，监管部门发布了《银行业金融机构数据治理指引》。这一指引的发布，标志着整个金融行业对数据治理的重要性和必要性达成了共识。
这一指引从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面提出了具体要求，为金融机构的数据治理提供了明确的指导方向。在这一指引的推动下，金融机构纷纷加强数据治理建设，将数据治理纳入企业战略规划中，与业务发展紧密结合。同时，金融机构开始注重跨部门、跨领域的数据合作与共享，打破数据孤岛，实现数据资源的最大化利用。
经过多年的努力，金融业的数据治理已经取得了显著的成果。数据质量得到了显著提升，数据标准和元数据管理日益完善，极大地促进和保障了数据平台、数据应用的建设。
数据治理的征程依然漫长而艰巨。随着数据治理体系的不断发展，金融机构积累了大量的数据问题解决方案、分析方法、检核规则、验证模型及治理考核指标。然而，这些重要的“资产”往往分散于不同的治理活动中，缺乏统一的管理。这种分散状态不仅限制了这些资源在企业数据领域中的复用，也对企业数据的有效管理和利用构成了挑战。因此，金融机构需要加强数据治理体系的整合和优化，以充分发挥这些资源的价值，推动企业数据能力的健康发展。
在当前数字化转型的背景下，数据需求具有快速变化和灵活性高的特点，呈现出“小而多、快速响应、碎片化处理”的趋势。
• 小而多，指需求规模小，不是传统系统级、平台级的需求，而是功能级、操作级的需求；需求规模小带来的直接影响就是需求数量变得越来越多。
• 快速响应，指需求实现的周期短，从过去的几个月到现在的几天、几小时，甚至几分钟。
• 碎片化处理，指需求不是全局的、完整的，而是碎片化的，需要反复多次处理才能真正满足。
面对数据需求“小而多、快速响应、碎片化处理”的趋势，传统的“需求驱动+项目式”的建设方式已经显示出其在效率和灵活性方面的不足。为了满足现在的数据需求，企业可以考虑以下3种策略。
（1）敏捷开发与迭代。引入敏捷开发方法，如斯克朗（Scrum）框架或看板（Kanban）方法，通过快速响应业务需求、持续迭代交付的方式实现数据价值。
（2）微服务架构。构建微服务架构，将大型应用程序拆分成多个独立的微服务。
（3）自动化和工具化。利用自动化工具和平台来加快开发、测试和部署流程。
显然，上述策略是偏开发侧、技术侧的，缺乏数据侧的策略。那么，如何在数据侧提升数据能力呢？这里可以借鉴知识管理的经验。
“知识积累、共享复用”是个人或组织提升知识管理能力的首要策略。知识积累是一个持续的过程，它涉及个人或组织从各种来源收集、整理、存储和应用知识，不断对知识做标准化、索引化处理。共享复用是知识管理的核心目标，它强调将积累的知识进行广泛分享和有效应用。通过共享复用知识，个人可以更快地成长和进步，组织可以提高整体效率和创新能力。
在数据能力领域，强化沉淀复用策略是至关重要的。沉淀复用策略是指通过有效的手段和方法，将金融企业在运营过程中积累的数据资产进行沉淀和整理，以便在未来的业务中共享复用。这种策略可以大大降低数据处理的成本，提高数据资产的利用率。其中，数据资产是沉淀复用的对象，而数据能力是沉淀复用的目标。特别需要强调的是，数据资产和数据能力是一体两面的关系。数据资产是数据能力的载体，没有数据资产，数据能力只能从头建设。同时，数据能力是数据资产的价值体现，只有通过数据能力满足数据需求，才能真正实现数据资产的价值。
随着数字经济的蓬勃发展，数据已跃升为金融企业的核心战略资源。在信息化、数字化及智能化的浪潮推动下，数据不仅由资源蜕变为资产，更在企业运营、产品研发及技术创新等核心领域扮演关键角色。面对此趋势，金融行业作为数据密集型行业的代表，亟须加速数字化转型步伐，深度利用数据能力，以增强市场竞争力。
数据能力是企业数字化转型的基础及核心内容。数据能力支撑企业数字化转型，同时，数字化转型又强化了企业的数据能力。数据赋能是将数据能力作为一种服务对外提供，以满足数字化转型需要。数据能力的重要性，并不意味着由数据部门来主导企业的数字化转型。如果不能清晰地认识到这点，数字化转型极易失败。
在数字化转型过程中，企业的数据需求有“小而多、快速响应、碎片化处理”的趋势，相对应地，传统数据能力也需要升级重构，以更好地支持企业的创新和发展。数据能力的建设，内核是各类数据资产的建设，是数据资产沉淀复用的落地实施。
