“大风起于青萍之末，浪成于微澜之间”，用这句话来形容中国金融行业数据领域发展的历程颇为恰当。从2003年银行的数据仓库初建开始到今天整整20年过去了，相比其他行业，金融行业是真正完整地经历了数据仓库建设和大数据建设的两个十年周期；同时经历了从MPP技术到Hadoop大数据开源技术，再到存储计算分离的云原生数据处理技术；再到AI数据智能化的时代；从持续了20年的数据治理到今天的全域数据资产管理的数据中台化架构，关于金融行业的数据计算分析和智能化运营的探索从来没有停止过。
但是如何在原有的数据基础和平台技术积累上完成全局视角的数据能力提升和技术体系的迭代，这是今天金融行业共同关注的话题，也是金融机构进入数字化智能时代的重要标志。
《全域数据观》一书揭示了金融行业在数据领域的深度演变和未来趋势。自2003年起，中国的金融行业逐步构建数据仓库，这标志着数据管理的起点。历经二十年的发展，金融行业见证了从传统MPP（大规模并行处理）技术到Hadoop大数据开源技术的转变，再到基于云计算的存储计算分离模式，以及AI驱动的数据智能化时代的到来。
在这个过程中，金融行业对于数据的理解和应用不断深化，数据治理也经历了漫长而关键的二十年。数据治理不仅涉及数据的质量、安全和合规性，还涵盖了数据的生命周期管理，确保数据资产的有效利用。如今，金融行业已将数据治理进一步发展为全域数据资产管理，采用数据中台化架构，旨在实现更高效、更全面的数据整合与分析。
全域数据观强调的是对整个业务范围内的数据进行统一管理和洞察，这不仅仅是技术层面的变革，更是思维方式的转变。金融机构需要从全局视角出发，提升数据能力，构建一个能够支持实时决策、风险预测、客户洞察和智能化运营的系统。这不仅是技术体系的迭代，也是金融机构向数字化智能时代迈进的关键步骤。
金融商贸领域尤其受益于这种全域数据观。通过深入挖掘和分析大量交易数据，金融机构可以更准确地评估风险，优化信贷策略，提高反欺诈能力，同时也能提供更个性化、更精准的金融服务。此外，通过AI技术，金融机构可以实现自动化的工作流程，提高运营效率，降低人力成本。
在《全域数据观》中，阿里分享了其在金融行业数据应用的实践经验，包括如何构建高效的数据基础设施，如何实施有效的数据治理策略，以及如何利用AI技术提升业务智能化水平。这本书不仅为金融行业提供了理论指导，也为其他行业的数据转型提供了启示。
总结来说，《全域数据观》探讨的核心是如何在现有的数据和技术基础上，通过全局性的视角提升数据价值，推动金融机构的数字化转型，以应对日益复杂的市场环境和客户需求。金融机构应当拥抱这一变革，充分利用数据资源，打造以数据为中心的智能决策体系，从而在未来的竞争中占据优势。
