在數字經濟與金融科技深度融合的今天，數據已成為金融機構的核心戰略資產。然而，傳統數據架構面臨著三大困局，制約著金融機構數據價值的充分釋放。

一、需求驅動更多銀行數據分析場景

金融機構，特別是銀行業，面臨著雙重驅動的數據需求：一方面是監管合規的剛性要求，另一方面是業務決策的靈活性需求。雖然性質不同，但二者都對數據分析系統提出了極高的要求。

監管報送：合規與時效的平衡

銀行業是受監管最嚴格的行業之一。以中國銀保監會 1104 報表為例，該報表體系包含數百張報表，涵蓋銀行資產負債、風險暴露、資本充足率等關鍵指標，要求銀行按日、按月、按季度定期報送。

這些監管報表不僅數量龐大，而且計算邏輯復雜，往往需要跨多個業務系統整合數據。例如，計算一家銀行的資本充足率，需要匯總該行所有資產項目并按風險權重分類，涉及信貸、投資、同業等多個業務條線的數據。

監管部門對報送時效性要求越來越高，這種時效壓力直接傳導至銀行內部數據系統，要求其能夠快速處理海量數據并生成準確報表。

業務決策：支撐日常經營分析

除了滿足監管要求，銀行數據系統還需支持內部業務決策。

從總行戰略規劃到分支機構日常運營，從產品定價到客戶營銷，無不依賴及時、準確的數據分析。以某股份制銀行為例，其數據分析平臺日均活躍用戶超過 5000 人，覆蓋從總行到分支機構的各層級用戶。這些用戶通過自助報表、經營駕駛艙等工具，實時監控業務指標，分析市場趨勢，制定營銷策略。

這種大規模、高并發的業務分析場景，對底層分析型數據庫的性能提出了極高要求。

二、技術挑戰：性能與規模的雙重考驗

1. 復雜關聯查詢的性能瓶頸

銀行業務分析往往涉及多表關聯查詢。以客戶全景視圖為例，需要關聯客戶多個維度數據，涉及數十甚至上百張表的關聯。傳統數據架構下，這類復雜查詢的響應時間往往超過 20 秒，特別是當查詢涉及歷史數據時，性能問題更為突出。

2. 海量數據的高效利用要求

銀行業務具有長周期特性，歷史數據價值巨大。例如，分析客戶行為模式、評估信貸風險、預測市場趨勢，都需要利用長時間跨度的歷史數據。然而，隨著數據量增長，如何高效存儲和查詢歷史數據成為挑戰。

3. 統一、實時的數據架構要求

現代銀行業務越來越依賴實時數據，傳統 T+1 報表模式已無法滿足實時性要求。銀行需要一種能夠同時處理歷史數據和實時數據的統一架構，以支持從“事后分析”到“實時干預”的業務模式轉變。

三、鏡舟湖倉解決方案：金融數據分析的新引擎

面對金融行業的特殊需求，鏡舟科技提出基于 StarRocks 的湖倉解決方案，通過技術架構創新解決傳統痛點。

存算分離架構：資源優化，降本增效

鏡舟數據庫采用存算分離架構，將數據存儲與計算資源解耦，實現按需分配、獨立擴展。

首先，在存儲層面，鏡舟湖倉解決方案采用基于對象存儲（如 S3）的單副本存儲策略，替代傳統的三副本存儲。數據以開放格式（如 Parquet、ORC）存儲在數據湖中，避免了數據冗余存儲。對于某些需要加速查詢的熱數據，可以選擇性地導入到鏡舟數據庫中，而不是全量復制。

其次，在計算層面，該方案能夠實現計算資源的彈性伸縮。不同業務線可以共享同一個存儲層，但擁有獨立的計算資源。在業務高峰期，可以為特定業務線增加計算節點，在低谷期，則可以收縮資源，避免閑置浪費。

極速湖倉分析：統一視圖，加速分析結果

通過統一的 Catalog 機制，鏡舟數據庫能夠直接分析數據湖中的原始數據，無需復雜的 ETL 過程。分析師可以在一個界面中同時查詢結構化和非結構化數據，打破傳統數據孤島。

同時，基于鏡舟數據庫的湖倉架構消除了傳統“湖上建倉”中的數據復制和同步環節，能夠大幅簡化數據管理流程。IT 團隊不再需要維護復雜的 ETL 任務和多套集群，運維工作量大幅減少。

物化視圖：智能加速提升性能

針對金融行業復雜查詢場景，鏡舟數據庫提供智能物化視圖功能，自動識別高頻查詢模式并預計算結果。這使得原本需要分鐘級以上的復雜查詢可在亞秒級完成，滿足交互式分析需求，同時還能根據查詢模式變化自動調整物化策略，確保持續的性能優化。

生態兼容：平滑遷移的實施保障

鏡舟數據庫兼容主流 SQL 語法和數據格式，支持與現有 BI 工具、ETL 流程無縫集成。銀行可以在不改變前端應用的情況下，平滑遷移至新架構。同時，對國產化環境的全面支持，滿足金融行業對自主可控的要求。

四、某股份制銀行實踐案例：從“事后分析”到“實時決策”

國內領先的股份制商業銀行面臨著海量數據處理與實時分析的雙重挑戰。該銀行擁有超過數千萬個人客戶和百數萬對公客戶，日均交易量超過 500 萬筆，數據規模龐大，特別是在客戶行為分析等營銷決策場景中，數據延遲和查詢性能成為制約業務創新的瓶頸。

該銀行基于鏡舟科技湖倉解決方案，構建了統一的數據分析平臺。平臺整合原有的數據湖和數倉資源，實現"一次入湖，多次計算"的高效數據處理模式。通過存算分離架構，銀行可以為不同業務場景靈活分配計算資源，同時保持數據的一致性和實時性。

性能飛躍：從分鐘提速到秒

項目實施前，該銀行的復雜報表查詢響應時間普遍在分鐘級別。方案上線后，該銀在多個關鍵指標上取得了顯著提升：

• 固定類報表響應時間縮短至 1 秒以內，提升幅度超過 90%；

• 復雜看板類報表響應時間控制在 5 秒以內，較原系統提升約 20 倍；

• 系統高峰期并發處理能力提升至數千名用戶，滿足全行業務高峰期需求；

性能提升直接轉化為業務效率，支撐全行上萬余報表分析。以前，分析人員可能需要等待數分鐘才能獲得查詢結果，現在幾乎可以即時得到反饋，大大提升了決策速度和質量。

五、結語

湖倉架構（Lakehouse）正在重塑金融數據分析的范式，通過消除數據孤島、突破時效瓶頸和優化資源成本，幫助更多金融機構構建數字化轉型的技術基礎。

鏡舟科技作為中國領先的企業級數據基礎設施服務商，專注于提供基于 StarRocks 的湖倉一體解決方案，助力金融行業實現高效、實時的數據分析。未來，湖倉架構將進一步釋放數據價值，助力金融行業實現更智能、更敏捷的業務決策。