数据中台在打造金融领域数据服务场景过程中存在什么痛点？

数据中台在打造金融领域数据服务场景的过程中，存在着存储浪费大、效率传递低、人力投入大、 管控力度弱等痛点。

一是在数据储存方面，传统的数据通常以文件的方式传输至下游业务系统，对于业务库的储 存提出了较大挑战，特别是在通用场景数据，如用户的标签数据方面，对于储存资源的浪费更为 明显。而云原生的“云化的异构存储能力”可满足集中化的储存与服务支撑，对于解决金融机构 储存浪费大的痛点意义重大。

二是在传递效率方面，云原生技术可为金融机构提供对于指定内容的“按需”调用功能，如 指定的客户信息、指定的机构指标等。同时，借助于“微服务”的解耦和组装，数据中台可为前 台的多种业务提供针对性的数据服务，满足特色业务的数据使用场景。

三是在人力投入方面，银行前端业务众多，也配备着众多的业务系统，这就意味着银行必须 要投入到大量的人力成本，维持各类业务系统的正常运行。在这部分工作集中回归于数据中台时， 必须要保持同之前相同的快速响应能力和处理高并发能力。云原生的“云化的部署运营能力”不 仅可以通过技术手段为该过程降本增效，也可以保持持续交付能力，增强金融机构的业务运营成效。

四是在管控数据方面，在传统方式下，数据以文件形式发送至下游系统中，通常无法统计数 据使用场景、数据的使用频次等问题，因此数据的价值也难以量化评估，基于云原生的“云化的 协作管理能力”对于提升数据管控能力、准确判断数据价值方面发挥着重要作用。