案例 | 湖仓一体数据平台的探索与实践

中信建投证券通过云原生湖仓一体技术架构，成功构建统一企业数据基座，支撑数字化转型并实现国产信创替代目标，为证券行业提供实践参考。

一、变革背景：技术驱动金融行业深度转型

• 行业趋势：数字经济崛起推动金融行业从技术工具应用转向业务、管理、服务模式全面重构。监管部门明确政策导向，要求金融企业提升数据基础设施标准，满足运营效率、客户体验及多样化需求。
• 中信建投的早期布局：早期基于MPP架构构建企业级数据仓库，整合核心业务数据；后引入Hadoop技术栈，搭建企业级数据湖平台，强化数据应用生态。
• 传统架构的局限性：2022年，随着数据量爆发式增长和应用场景多样化，MPP+Hadoop架构的数据孤岛问题凸显，导致信息流通受阻、存储成本上升、数据处理效能不足。

二、技术锚点：云原生湖仓一体架构的引入

• 架构优势：中信建投选择云原生湖仓一体技术架构，整合分散数据资源，解决数据孤岛问题，同时提供更优性能、更低存储成本及更强数据安全性。
• 战略定位：将该技术列为数字化转型核心，纳入2023年新一代数据平台实践规划，目标构建统一企业数据基座。

三、实践策略：四大维度保障技术落地

1. 数据融合策略

   问题洞察：业界普遍采用的湖仓串联或并行架构存在技术栈糅合局限。

   解决方案：提出“湖与仓深度融合”策略，确保数据真实一体，避免多技术栈割裂。

2. 标准制定与创新实践

   标准形成：联合信通院、金融同业及偶数科技发布《云原生湖仓一体白皮书》，明确ANCHOR标准（多类型数据、云原生、数据一致性、超高并发、一份数据、实时T+0）。

   实践参考：2022年末研讨峰会中，与专家共识为平台建设提供策略指导。

3. 技术选型与信创替代

   选型标准：优先支持国产技术，兼顾高并行性能、存储计算分离等需求。

   最终选择：OushuDB因信创云原生设计及卓越数据处理特性，与中信建投策略高度契合。

4. 统一管理与高效运营

   管理优化：重视数据仓库与数据湖运管生态一体化，优化团队结构及流程，避免资源浪费。

   成果体现：成功构建统一数据基座，支撑数字化运营及客户全旅程精准服务。

四、实践成果：国产信创替代与智能化探索

• 信创替代目标达成：基于国产硬件、芯片、操作系统及云原生数据库，构建符合金融行业安全、性能、合规要求的数据平台。
• 智能化应用探索：

  当前方向：探索企业数据与NL2SQL大模型融合，实现“自助式”用数，提升数据资产管理智能化水平。

  未来规划：深化云原生与容器化技术研究，优化跨平台交互，探索AI与机器学习融合应用，构建稳定、高效、智能、安全的企业级湖仓数据平台。

五、行业价值：为证券数字化转型提供参考

中信建投的实践不仅解决了自身技术创新与业务稳定的平衡问题，更为证券行业提供了可复制的数字化转型路径：

• 技术层面：验证了云原生湖仓一体架构在金融场景的适用性。
• 战略层面：展示了国产信创技术与业务需求的深度结合可能性。
• 未来方向：通过AI融合应用，为行业数据智能化管理提供前瞻性探索。

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