一、项目背景及目标

在金融科技快速发展的背景下，江苏农商联合银行在数据开发与应用方面面临诸多挑战，传统的数据开发处理模式已难以满足业务发展和市场竞争的需求。

一是在数据技术方面，江苏农商联合银行长期积累了海量业务数据，包括客户信息、交易记录、信贷数据等，但这些数据分散存储在不同的业务系统中，形成了数据孤岛。而数据格式与标准不统一则进一步加剧数据管理难度，导致数据质量参差不齐，数据的准确性、完整性和一致性难以保证，无法为数据分析和决策提供可靠基础。

二是在业务需求方面，随着金融市场竞争的日益激烈，江苏农商联合银行的业务创新速度不断加快，对数据开发的需求也日益多样化和复杂化。例如精准营销场景需要深入分析客户的交易行为、消费习惯和信用状况等数据，实现个性化的产品推荐和精准营销，但现有的数据开发能力难以满足这一需求。

三是在数据开发方面，数据开发过程缺乏统一规范和有效监管，不同开发人员编写的代码质量参差不齐；复杂业务逻辑使得脚本代码冗长、结构混乱，可读性与可维护性差；脚本版本随业务发展不断迭代，传统方式难以有效管理不同版本，易出现版本冲突、代码回滚困难等问题。

二、创新点

江苏农商联合银行在数据中台建设中提出的一种创新性的数据开发管理模式，将开发、测试、生产三个环境部署在同一套物理硬件集群上，通过多租户和数据安全技术进行逻辑隔离，对管理流程进行再造，在确保银行级数据安全的前提下，成功解决了传统开发模式中环境不一致、流程繁琐、效率低下和成本高昂的痛点，成为实现数据开发敏捷化和降本增效的关键举措。

1.统一环境，保障上线质量。

通过统一的开发、测试和生产环境底层硬件、软件版本，从根本上杜绝了因环境差异导致的上线故障，实现“测试即生产”，大幅提升了投产发布的可靠性和成功率。

2.提升开发效率，实现降本增效。

简化流程：简化在多个物理环境间手动迁移、部署的复杂步骤，提高开发状态转变流程效率。

加速迭代：大幅缩短开发、测试、投产的周期，提高业务响应速度。通过校验机制，指标复用率从0提升到40%，减少大量重复开发工作量。

降低门槛：新入职人员经过培训后，一周内便可上手操作，降低了数据开发的人力成本和学习成本。

3.资源集约，提升利用效率。

将三套环境的硬件资源合并为一套，实现计算与存储资源的弹性调度与高效复用，避免了开发和测试环境在空闲时的资源浪费，显著降低硬件采购与运维成本。

4.高度标准化与自动化。

贯彻DataOps理念，构建标准化、流程化、自动化的数据开发工艺，最大程度降低非标准化的人为干预，实现高效、一致且可控的数据加工工艺。

5.多租户机制支持并行协作

采用多租户隔离技术，支持多团队、多项目在同一平台上并行开发，互不干扰，满足大规模数据开发的协作需求。

6.全栈国产化实现自主可控

从服务器、操作系统到数据库全面采用国产化技术栈，平台代码从0到1自主研发，确保数据安全与核心技术自主可控。

三、项目技术方案

数据开发平台基于Spring Cloud Alibaba微服务架构构建，集成Nacos作为服务注册与配置中心、Spring Cloud Gateway作为统一API网关，并配备多层安全防护机制，支持多数据源管理与高效敏捷开发；前端采用Vue框架实现组件化设计与多终端兼容；底层数据存储与计算依托大数据平台（如星环TDH）及分布式数据库（如GoldenDB），以容器化与多租户架构支撑高并发数据处理任务；平台通过分布式集群部署及F5负载均衡，结合完善的监控体系（如ELK日志分析、Prometheus性能监控），确保了系统的高可用性、弹性扩展能力与全链路数据安全性。

1.应用架构

如图 1所示，数据开发平台从下到上依次分为数据层、业务层和显示层，并包含与上下游系统的交互关系。数据层包括资料库、全文检索、应用缓存和文件管理；业务层分为开发平台（含数据开发、数据标准、项目管理）、三态扭转（开发态、测试态、生产态）及大数据平台（含数据湖各环境、海外数据ODS、数据汇聚等）；显示层由用户、平台页面构成。系统主要功能模块包括数据开发、数据标准、项目管理等功能，其中开发平台与大数据平台之间通过标准化接口进行交互，数据层为业务层提供数据支撑，业务层处理后的数据通过显示层呈现给最终用户。

图 1 数据开发平台应用架构

2.后端架构

图 2 数据开发平台后端架构

如图 2所示，数据开发平台后端采用分层架构设计，旨在构建一个高性能、高可用的服务化平台，能够灵活应对业务变化和流量增长。通过Nginx集群和F5硬件负载均衡器实现前端流量分发和统一入口控制，后端基于Spring Cloud Alibaba微服务框架开发，包含Nacos集群作为服务注册中心和配置中心、Spring Cloud Gateway作为API网关，以及项目管理、离线开发、实时开发等模块化业务微服务。系统集成Pinpoint实现全链路追踪监控，通过Sentinel提供熔断降级保护，并采用ELK构建集中式日志分析平台。数据服务层包含Redis集群提供高性能缓存、关系型数据库集群存储业务数据、数据湖存储海量原始数据以及Kafka集群保障消息可靠传输。通过关键组件集群部署实现高可用性，支持服务实例动态扩缩容确保弹性扩展，配备完善的认证授权和流量控制机制保障安全可靠，采用模块化设计提升开发效率。

3.物理架构

如图 3所示，数据开发平台提供项目管理、离线开发、实时开发、数据聚合等服务，通过租户隔离开发和生产的数据，并结合Redis和关系型数据库，满足不同的查询场景。前端主要包括项目管理、离线开发、实时开发和数据聚合等服务，大数据平台通过租户隔离开发和生产的数据，并结合Redis和关系型数据库，满足不同的查询场景。

图 3 数据开发平台物理架构

4.数据库架构

数据开发平台采用GoldenDB数据库作为核心存储引擎，基于主从模式进行部署，存储数据开发脚本、任务调度元数据、ETL作业运行日志等核心业务数据，并通过Redis进行查询加速。平台通过权限控制对接不同的数据湖集群，达成了开发与生产的有效隔离。该架构能够稳定支撑每日数万次开发任务提交、百万级作业实例调度等高频访问场景。

四、项目过程管理

需求分析阶段：2024.05.15-2024.07.08

设计阶段：2024.07.08-2024.09.20

开发阶段：2024.09.20-2024.10.30 测试阶段：2024.10.30-2024.11.30

系统上线：2024.12.12

五、运营情况

本项目上线后，已面向全系统开展多轮次技术培训与应用推广，有效帮助全省农商银行数据开发及业务人员熟悉并掌握平台功能。基于DataOps的一站式数据开发平台实现了数据集成、离线开发与实时开发等核心功能，为全省农商银行提供了数据一站式开发能力。

自系统运营以来，承载全省60家农商银行的数据开发需求，平台已累计支持数据模型与任务65000万个，日均处理数据量达15TB，有效支撑了各类监管报送、客户营销、风险管控等关键数据应用的敏捷开发与高效运行，极大地推进了全省农商银行数据开发工作的标准化、流程化和专业化管理。

数据开发平台为内网部署，所有数据与运算均保存在江苏农商联合银行数据中心。系统设计支持在线用户数≥1000个、并发用户数≥100个，用户规模可根据业务发展灵活线性扩展。平台操作页面响应时间不超过3秒，复杂查询响应时间不超过5秒。大规模批量数据处理任务可在2小时内完成。系统自正式运行以来，整体运行稳定，未发生重大安全漏洞或数据服务中断等生产事件，其性能与可靠性完全满足未来3～5年全省业务发展的容量与技术需求。

六、项目成效

1.经济效益

截至2025年6月底，平台已在全省60家农商银行全面应用，取得显著经济效益，通过平台化、组件化的统一开发模式，全省农商银行在数据系统建设方面累计节约成本超过3000万元。在人力成本投入方面，平台将数据开发效率提升约30%，每年节省人力成本近1500万元，有效释放科技生产力。

基于DataOps的一站式数据开发平台通过构建标准、高效的数据开发体系，大幅缩短数据需求交付周期，加快数据价值向业务场景的转化，为精准营销、智能风控等关键应用提供稳定支撑，间接推动业务增长与运营成本优化，全面提升了数据驱动的综合经济效益。

2.社会效益

基于DataOps的一站式数据开发平台构建了统一的数据开发规范与流程，实现了对数据资产从生产到消费全生命周期的标准化管控，促进了数据治理体系的完善与数据质量的提升，确保了数据应用的合规、透明与可信。平台显著降低了全省农商银行的数据使用门槛，赋能业务人员便捷、灵活地自助获取数据，培养了“用数据说话、用数据决策”的数字文化，为全省金融行业的数字化转型提供了可复用的标杆实践。

七、经验总结

数据开发平台的成功实践为金融机构数据基础能力的现代化转型树立了标杆。其建设紧扣全行数字化转型战略，系统设计贯彻“一切业务数据化，一切数据业务化”的核心理念，深度融合数据中台、DataOps等前沿科技，确保平台能力建设符合高效、敏捷、安全的业务要求。通过分阶段的持续迭代与优化，平台实现了从数据集成、开发测试到资产管理等全流程精准管控与敏捷迭代，推动了全行数据开发效率与数据产品质量的大幅提升。