〇 分享简介 〇

金融行业的数字化转型已经开展了多年，相较于其他行业处于相对领先的地位，如何打通数据壁垒，如何在确保数据安全的前提下充分挖掘数据价值，以及如何提升数据研发工作的ROI，是数据工作的核心。

随着近两年，DataOps理念的发展以及人工智能技术的普及，构建更高效，更自动的数据研发工作方法，实现以数据驱动、智能驱动的数据研发工作模式，成为新的热点。

面对技术革新的浪潮，基于全域元数据信息的“主动智能”数据研发理念，旨在将智能化能力深度融入DataOps的各项环节中。

通过这一理念的应用，可提升数据管理与分析的效率和质量，推动金融机构实现更精准、更快速的数据驱动决策。在“主动智能”的框架下，数据研发过程被赋予了更高的自主性和适应性，能够实时响应业务需求的变化，优化资源配置，并促进跨部门协作，从而构建起一个高效、灵活且智能化的数据生态系统。

本次分享通过数据资产平台践行 DataOps理念，实现数据研发一站式管理。并应用大模型及各类数据智能算法，实现基于全域元数据信息的“主动智能”，在数据需求管理、代码补全、代码生成等方向，给与会者非常好的借鉴。

〇 分享收益 〇

目标：

1、探讨新技术下，数据研发工作的发展趋势和方向，

2、针对金融领域特行业属性，展开分析

3、充分挖掘智能化能力，提升数据研发与管理的效能。

成功要点：

构建全面覆盖的数据资产平台，整合并打通各个模块之间的数据壁垒，是实现DataOps理念的关键基石。借助人工智能技术的力量，充分挖掘及灵活运用元数据信息，开辟了提升数据研发效率的新路径。这些在新技术的驱动下，数据研发领域能展现出全新的面貌与活力。

启发：

数据价值的发掘是一项连续性的机遇探索与优化过程，尽管数据开发已经是企业数字化转型中的常规工作，然而在这一领域内，持续地对既有数据进行优化整合、不断地提升数据分析方法与工具，仍能实现研发效率的进一步提升。

〇 分享亮点 〇

1、当前金融行业数据智能领域的发展趋势

2、中电金信在数据资产平台产品的架构设计与实践

3、人工智能能力助力DataOps开发

4、QA