1.数据编织（Data Fabric）是什么？

数据编织是一种智能数据架构，就像是一张“网”，将分散在数据库、数据湖、文档中的不同来源、不同格式的数据动态连接，让企业能够更加高效地访问、管理和分析这些数据。

2.金融行业为什么急需数据编织？

面对大模型技术的发展，数据作为重要支撑元素，急需解决如下诸多挑战：

数据孤岛：历史库、实时库、指标库等数据分散，跨平台查询效率低；

血缘分析难：数据从哪儿来到哪儿去？数据是否合规？数据链路复杂，手动追踪维护耗时耗力；

智能化不足：传统的数据集成方式依赖ETL（提取、转化、加载），这不仅工作量大，而且数据处理效率低，限制了业务决策的敏捷性。

3.可利邦数据编织方案的核心能力

数据虚拟化：打破数据孤岛

无缝连接异构数据源，屏蔽底层技术差异，实时响应业务变化，无需预建ETL流程。

将“不可用”数据，迅速转化为“可用”数据

自动化血缘分析：让数据链路透明化

算法实时解析数据的流动路径，并自动构建知识图谱，帮助金融机构清晰地了解数据全生命周期。

数据编织方案流程

对话式数据分析（智能问数）

基于大模型实现数据交互，业务人员输入“查询过去一周单笔交易超过50万的客户名单”，系统自动关联交易库、风控标签库等并生成图表；

30+可视化组件：包括柱图、条形图、雷达图、散点图等。

交互案例

4.金融行业落地场景

场景1:反欺诈

整合来自多个数据源的数据，如交易记录、客户行为、黑名单库等，进行实时分析和监控，拦截可疑交易。

场景2:智能投资与资产管理

数据编织能够将海量的市场数据、客户数据和经济指标实时汇聚，通过智能分析为投资经理提供决策支持。

场景3:合规性和监管

自动映射监管字段，血缘分析确保数据的透明性和可追溯性，帮助金融机构更好地应对监管要求和政策变化。