引言（痛点分析）
尊敬的金融企业CTO、数据总监和架构师们，在数字化转型的浪潮中，您是否正在为以下问题而深感困扰？
- 数据血缘黑洞： 当监管要求追溯某个报表数据的来源时，需要耗费数天时间人工梳理，无法快速清晰地回答"数据从哪里来，经过了哪些处理"。
- 数据质量堪忧： 关键业务指标在不同系统中数据不一致，脏数据、重复数据严重影响风控决策和业务报表的准确性，但缺乏有效的监控和稽核手段。
- 敏感数据失控： 客户身份证号、银行卡号等敏感信息散落在各处，谁在访问、如何流转完全不透明，面临巨大的合规风险和泄露隐患。
- 合规压力巨大： 满足《数据安全法》、人行金融数据安全分级指南等监管要求，需要投入大量人力进行数据分类分级、安全审计，成本高昂且效率低下。
如果您正在为构建符合金融监管要求的数据治理体系而寻求解决方案，那么阿里云基于DataWorks和数据安全中心（DSC）的金融级数据治理方案，将为您提供一条清晰、高效的路径。
解决方案架构图与概述
下图展示了基于阿里云DataWorks和DSC构建的数据治理整体架构与数据流转关系：
本方案的核心设计思想是 "治理即流程、安全即内置" ，其工作流程（Workflow）如下：
- 1.数据接入与开发： 通过DataWorks的数据集成模块，将分散在各处的数据源（RDS、MaxCompute、OSS等）同步到数据仓库，并通过可视化开发界面完成数据处理任务的配置和调度。
- 2.自动血缘发现： DataWorks自动解析数据处理任务（SQL、ETL等），生成从数据源到最终报表的端到端数据血缘图谱，并呈现在数据地图中。
- 3.敏感数据识别与分类分级： 数据安全中心（DSC） 通过内置的金融行业模板和机器学习算法，自动扫描、发现和分类敏感数据（如客户PII信息、交易信息等），并打上分类分级标签。
- 4.质量稽核与监控： 在DataWorks中配置数据质量监控规则，对关键数据表进行及时性、完整性、准确性校验，出现问题自动告警并阻塞下游任务，保障数据产出质量。
- 5.统一资产管理与安全管控： 所有元数据、血缘、质量分、安全标签汇聚成企业统一数据资产目录。基于DSC的风险识别结果和审计日志，制定和执行统一的数据安全策略（如脱敏、访问控制）。
该架构的价值主张在于： 它将数据治理的核心环节（元数据、数据质量、数据安全）从传统的手工、被动、孤立的模式，转变为自动化的、主动的、全链路打通的协同体系，让数据真正成为可信、可控、可用的战略资产。
核心产品与组件详解
| 组件名称 | 扮演角色 | 关键配置/选型建议 | 为何选择它 |
|---|---|---|---|
| 大数据开发治理平台 DataWorks | 数据开发与治理核心平台。提供数据集成、数据开发、数据质量、数据地图、数据服务等一站式功能，是数据治理流程的主要承载平台。 | - 版本选择： 金融企业建议选择企业版，满足更高性能和安全要求。 - 数据质量： 针对核心业务指标和表，配置完整性、唯一性、准确性规则并设置阻塞阈值。 - 数据地图： 开启自动血缘解析，定期维护资产描述和Owner信息。 | 它将数据生产与数据治理流程无缝融合，避免了治理与开发"两张皮"的问题。其自动血缘发现能力远超开源工具，极大降低了运维成本。 |
| 数据安全中心（DSC） | 数据安全治理核心引擎。负责自动化的敏感数据发现、分类分级、风险检测、审计和脱敏，是数据安全治理的技术基石。 | - 扫描范围： 配置对核心数据仓库（如MaxCompute）、数据库（RDS）的定期扫描任务。 - 识别模板： 选用并自定义金融行业模板，精准识别身份证、银行卡、电话号码等敏感信息。 - 风险模型： 开启异常访问、高频操作等风险检测模型。 | 它利用机器学习技术，解决了海量数据中敏感信息"找不到"的难题。与DataWorks、MaxCompute等产品深度集成，实现安全策略的统一落地。 |
| 云原生大数据计算服务 MaxCompute | 大数据计算引擎。作为企业级数据仓库，存储和计算全量数据，是数据治理的主要对象和载体。 | - 资源规划： 根据数据量和发展预期购买预付费CU或使用按量计费。 - 数据生命周期： 制定合理的数据分层存储和生命周期管理策略，优化成本。 | 提供EB级存储和高性能计算能力，完全托管，稳定可靠，是构建企业数仓的基石。与DataWorks天生无缝集成。 |
| 蚂蚁隐私计算服务平台 | 隐私增强计算平台（可选）。在需要数据合作又不希望原始数据出域的场景下，提供安全可靠的数据融合计算能力。 | - 使用场景： 适用于联合营销、联合风控等需要与外部机构进行数据协作的业务场景。 | 在满足数据安全和合规要求的前提下，解锁数据价值，实现"数据可用不可见"，是数据治理的高级形态。 |
方案优势总结
- ? 全链路数据血缘： 自动化解析生成字段级数据血缘图谱，支持影响分析和根因溯源，数据脉络一目了然。
- ✅ 主动数据质量稽核： 提供强规则监控和智能预警，变事后补救为事前预防，保障数据准确可靠。
- ?️ 智能敏感数据保护： 基于ML的敏感数据自动发现与分类分级，结合精准的访问控制和脱敏策略，满足金融合规要求。
- ? 统一资产价值洞察： 构建企业统一数据资产目录，汇聚元数据、质量分、安全标签、热度等信息，数据资产一目了然。
- ⚙️ 治理流程自动化： 将治理规范（如质量规则、安全策略）嵌入开发流程，实现"治理左移"，提升效率，降低人为成本。
应用场景与适用客户
本方案非常适合以下业务场景和客户：
- 应用场景：
- 满足监管合规： 满足金融行业监管机构对数据安全、数据质量、数据血缘的审计要求。
- 提升数据质量： 解决长期困扰业务的数据不一致、不准确、不及时等问题，提升决策效率。
- 数据安全建设： 构建企业数据安全防护体系，防止敏感数据泄露，保障客户隐私。
- 数据资产化： 梳理并盘活企业数据资产，提升数据查找、理解和使用的效率。
- 适用客户：
- 银行、证券、保险等金融机构： 强监管行业，对数据治理有刚性需求。
- 大型企业集团： 业务复杂，系统繁多，数据混乱，急需统一治理。
- 对数据敏感度高的互联网企业： 如电商、社交平台，拥有大量用户数据，需严格管控。
相关链接
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