2025 金融科技高峰會秋季場
AI 驅動金融業邁向即時決策新常態，也帶來資料量激增、型態多元與時效性挑戰。為此，契星科技倡議 Lakehouse 架構，協助金融機構突破傳統資料平台限制，打通治理、查詢與 AI 應用斷點，讓資料從生成、管理到分析一次到位，全面釋放數據價值。
文／明雲青
AI 應用全面滲透金融核心流程，傳統資料平台在面對急遽增長的非結構化與半結構化資料，以及即時決策需求時，往往顯得力不從心。與此同時，金融業也正積極從「T+1」批次處理，加速邁向秒級分析與即時反應，足見資料平台的現代化轉型已勢在必行。
契星科技技術長鄭學鴻表示，為突破上述瓶頸，推動 Lakehouse 成為新一代主流架構，逐步取代傳統資料倉儲與 Hadoop，並在全球三大公有雲形成技術共識。其核心優勢在於「存算分離」，使企業能將資料儲存在成本相對低廉的物件儲存層（如 S3），並且搭配開放格式（如 Parquet + Iceberg）、支援分散式查詢引擎（如 Spark 或 Trino），有效實現高效分析與彈性擴充。
Lakehouse 不僅原生支援非結構化與半結構化資料，更能滿足 AI 模型訓練與即時分析需求。同時，其採用 Iceberg 或 Trino 等開源架構，有助於企業避免技術綁定，降低維運負擔，並已獲全球科技巨頭廣泛驗證。因此對金融業而言，Lakehouse 不只是技術升級，更是邁向資料治理一致性與查詢即服務的關鍵跳板。
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契星科技致力將雲端最佳實踐導入地端環境，協助企業在本地建構 Cloud-Native Lakehouse 架構。透過物件儲存搭配 Iceberg 格式，並將資料服務容器化，不僅實現資料架構標準化，也同時賦予企業上雲或留地的高度彈性。將查詢層容器化後，能達到以下效益，包括資料可轉為 API 即時調用、與 DevOps 節奏同步，以及增強擴縮彈性。
在落地實踐上，契星提供三大核心產品：DataWiki 為資料目錄平台，整合結構化與非結構化來源，支援血緣追蹤與 API 註冊；DataScope 提供拖拉式與 SQL 雙模式查詢，可將查詢結果封裝為容器化 API，快速支援應用系統對接；DataShape 為可視化工具，能協助即時擷取合規名單與報表，並支援多通路啟用與回寫。
據實際驗證顯示，Lakehouse 架構在金融場景中可展現數倍至數十倍效能提升，無論是複雜查詢、數據更新頻率、大量檔案的入檔，皆遠勝於傳統資料庫。資料從「進來、被管、被查、被用」走同一條管道，透過單一事實來源（SSOT）、查詢即服務與一致治理機制，企業可有效控管成本、加速決策、降低風險，並將資源集中於 AI 應用開發，真正實現最大化資料效益。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
