联想金融行业数据存储解决方案
前言
中国金融业历经46年发展，数字化转型持续推进。金融机构的信息化建设将从IT基础设施建设向DT数据应用创新转型，面临监管要求、应用健壮性、业务敏捷性等挑战。联想作为数据管理解决方案提供商，提供端到端的数据管理服务，助力金融机构数字化转型。
从BI到AI
时代的巨浪
金融行业数据应用形态从统计分析演进到趋势预测，智能体成为机构重要生产力资源。数据要素深度应用成为行业高质量发展必然条件，数据来源多元化对数据管理提出更高要求。
金融智能的过去和现在
金融智能体建设分水岭为2024年DeepSeek现象级爆火，业务端对智能体需求激增。智能体是以数据为纽带，实现业务持续增长的技术合集，需要场景化定义数据边界，选择合适的基础大模型，并通过AI接口与业务对接。
RegTech监管科技
金融行业业务方向从积极开拓转向稳健保守，监管要求日益严格。金融机构在创新与合规之间寻求平衡，利用新技术挖掘数据价值，同时严格遵守监管规定。
信息技术应用创新
信创在金融行业的重要性日益凸显，通过自主创新构建安全可靠的信息技术体系，是数字化转型重要组成。信创为金融监管提供抓手，推动金融机构完善数据管理体系，确保金融市场稳健运行。
联想金融行业数据存储解决方案
1. 数据中心全栈解决方案
将数据中心业务划分为云基础设施、关键数据库、非结构化价值数据三大场景，提供六大解决方案：
- 云基础设施解决方案：包括私有化云数据管理解决方案和容器云数据管理解决方案，应对系统冗余、数据保护、复杂兼容性、多集群标准化、专业技能缺乏、安全合规等挑战。
- 数据库数据存储解决方案：包括传统数据库双活解决方案和分布式数据库整体解决方案，解决数据双活、分布式数据库成本管理、数据一致性、备份复杂度等挑战。
- 非结构化关键数据解决方案：包括ESB企业服务总线数据管理解决方案和综合影像管理平台数据管理解决方案，应对数据交易管理、影像数据存储与访问等挑战。
2. 数据湖解决方案
数据湖作为数字化转型重要工具，打破数据孤岛，为数据分析提供原始数据素材库。现代化数据湖需要提供更全面的数据管理能力，满足性能、数据访问位置、数据权限管理与多协议需求。联想提供数据交换平台解决方案和现代数据湖解决方案，满足不同转型阶段需求。
3. 数据智能体解决方案
智能体建设需要前置的数据能力基础建设，包括新智算数据中心建设、GPU算力资源池建设、大模型微调与预训练等。联想提供DevOps场景化数据管理解决方案、大模型训练场景数据管理解决方案、智能体推理场景数据管理解决方案，帮助用户简化数据管理，加速智能体落地。
总结
金融行业数字化转型进入AI智能体创新阶段，数据要素深度应用成为行业高质量发展必然条件。联想提供端到端的数据管理服务，覆盖数据中心全栈、数据库数据存储、非结构化关键数据、数据湖以及数据智能体等多个领域，助力金融机构应对数据管理挑战，实现数据的高效存储、传递和应用，确保数据的安全性、可靠性和合规性。
