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湖仓一体架构在金融典型数据分析场景中的实践

news 来源：原创 2025/8/2 22:10:16

在数字经济与金融科技深度融合的今天，数据已成为金融机构的核心战略资产。然而，传统数据架构面临着三大困局，制约着金融机构数据价值的充分释放。

一、需求驱动更多银行数据分析场景

金融机构，特别是银行业，面临着双重驱动的数据需求：一方面是监管合规的刚性要求，另一方面是业务决策的灵活性需求。虽然性质不同，但二者都对数据分析系统提出了极高的要求。

监管报送：合规与时效的平衡

银行业是受监管最严格的行业之一。以中国银保监会 1104 报表为例，该报表体系包含数百张报表，涵盖银行资产负债、风险暴露、资本充足率等关键指标，要求银行按日、按月、按季度定期报送。

这些监管报表不仅数量庞大，而且计算逻辑复杂，往往需要跨多个业务系统整合数据。例如，计算一家银行的资本充足率，需要汇总该行所有资产项目并按风险权重分类，涉及信贷、投资、同业等多个业务条线的数据。

监管部门对报送时效性要求越来越高，这种时效压力直接传导至银行内部数据系统，要求其能够快速处理海量数据并生成准确报表。

业务决策：支撑日常经营分析

除了满足监管要求，银行数据系统还需支持内部业务决策。

从总行战略规划到分支机构日常运营，从产品定价到客户营销，无不依赖及时、准确的数据分析。以某股份制银行为例，其数据分析平台日均活跃用户超过 5000 人，覆盖从总行到分支机构的各层级用户。这些用户通过自助报表、经营驾驶舱等工具，实时监控业务指标，分析市场趋势，制定营销策略。

这种大规模、高并发的业务分析场景，对底层分析型数据库的性能提出了极高要求。

二、技术挑战：性能与规模的双重考验

1. 复杂关联查询的性能瓶颈

银行业务分析往往涉及多表关联查询。以客户全景视图为例，需要关联客户多个维度数据，涉及数十甚至上百张表的关联。传统数据架构下，这类复杂查询的响应时间往往超过 20 秒，特别是当查询涉及历史数据时，性能问题更为突出。

2. 海量数据的高效利用要求

银行业务具有长周期特性，历史数据价值巨大。例如，分析客户行为模式、评估信贷风险、预测市场趋势，都需要利用长时间跨度的历史数据。然而，随着数据量增长，如何高效存储和查询历史数据成为挑战。

3. 统一、实时的数据架构要求

现代银行业务越来越依赖实时数据，传统 T+1 报表模式已无法满足实时性要求。银行需要一种能够同时处理历史数据和实时数据的统一架构，以支持从“事后分析”到“实时干预”的业务模式转变。

三、镜舟湖仓解决方案：金融数据分析的新引擎

面对金融行业的特殊需求，镜舟科技提出基于 StarRocks 的湖仓解决方案，通过技术架构创新解决传统痛点。

存算分离架构：资源优化，降本增效

镜舟数据库采用存算分离架构，将数据存储与计算资源解耦，实现按需分配、独立扩展。

首先，在存储层面，镜舟湖仓解决方案采用基于对象存储（如 S3）的单副本存储策略，替代传统的三副本存储。数据以开放格式（如 Parquet、ORC）存储在数据湖中，避免了数据冗余存储。对于某些需要加速查询的热数据，可以选择性地导入到镜舟数据库中，而不是全量复制。

其次，在计算层面，该方案能够实现计算资源的弹性伸缩。不同业务线可以共享同一个存储层，但拥有独立的计算资源。在业务高峰期，可以为特定业务线增加计算节点，在低谷期，则可以收缩资源，避免闲置浪费。

极速湖仓分析：统一视图，加速分析结果

通过统一的 Catalog 机制，镜舟数据库能够直接分析数据湖中的原始数据，无需复杂的 ETL 过程。分析师可以在一个界面中同时查询结构化和非结构化数据，打破传统数据孤岛。

同时，基于镜舟数据库的湖仓架构消除了传统“湖上建仓”中的数据复制和同步环节，能够大幅简化数据管理流程。IT 团队不再需要维护复杂的 ETL 任务和多套集群，运维工作量大幅减少。

物化视图：智能加速提升性能

针对金融行业复杂查询场景，镜舟数据库提供智能物化视图功能，自动识别高频查询模式并预计算结果。这使得原本需要分钟级以上的复杂查询可在亚秒级完成，满足交互式分析需求，同时还能根据查询模式变化自动调整物化策略，确保持续的性能优化。

生态兼容：平滑迁移的实施保障

镜舟数据库兼容主流 SQL 语法和数据格式，支持与现有 BI 工具、ETL 流程无缝集成。银行可以在不改变前端应用的情况下，平滑迁移至新架构。同时，对国产化环境的全面支持，满足金融行业对自主可控的要求。

四、某股份制银行实践案例：从“事后分析”到“实时决策”

国内领先的股份制商业银行面临着海量数据处理与实时分析的双重挑战。该银行拥有超过数千万个人客户和百数万对公客户，日均交易量超过 500 万笔，数据规模庞大，特别是在客户行为分析等营销决策场景中，数据延迟和查询性能成为制约业务创新的瓶颈。

该银行基于镜舟科技湖仓解决方案，构建了统一的数据分析平台。平台整合原有的数据湖和数仓资源，实现"一次入湖，多次计算"的高效数据处理模式。通过存算分离架构，银行可以为不同业务场景灵活分配计算资源，同时保持数据的一致性和实时性。

性能飞跃：从分钟提速到秒

项目实施前，该银行的复杂报表查询响应时间普遍在分钟级别。方案上线后，该银在多个关键指标上取得了显著提升：

固定类报表响应时间缩短至 1 秒以内，提升幅度超过 90%；
复杂看板类报表响应时间控制在 5 秒以内，较原系统提升约 20 倍；
系统高峰期并发处理能力提升至数千名用户，满足全行业务高峰期需求；

性能提升直接转化为业务效率，支撑全行上万余报表分析。以前，分析人员可能需要等待数分钟才能获得查询结果，现在几乎可以即时得到反馈，大大提升了决策速度和质量。

五、结语

湖仓架构（Lakehouse）正在重塑金融数据分析的范式，通过消除数据孤岛、突破时效瓶颈和优化资源成本，帮助更多金融机构构建数字化转型的技术基础。

镜舟科技作为中国领先的企业级数据基础设施服务商，专注于提供基于 StarRocks 的湖仓一体解决方案，助力金融行业实现高效、实时的数据分析。未来，湖仓架构将进一步释放数据价值，助力金融行业实现更智能、更敏捷的业务决策。

湖仓一体架构在金融典型数据分析场景中的实践

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