在金融行业，数据治理的“样板间”并不少见。清晰的目录、完整的数据血缘、严格的权限管控——这些已成为头部机构的标配。然而，一个更深刻的矛盾正在浮现：治理完备的数据资产，与一线业务“用不起来、用不顺手”的分析体验之间，存在一道难以逾越的鸿沟。

某头部公募基金公司，面临的不再是数据“有没有”的问题，而是数据“活不活”的挑战。

过去几年，“数据驱动”成为金融行业的高频词。但口号之下，一线业务人员仍常感“数据饥渴”——不是没有数据，而是获取路径漫长、协作成本高昂、分析成果无法沉淀。数据治理完成了“建仓”，却未能打通“最后一公里”的活水循环。

真正的瓶颈，从来不在技术，而在生产关系。

该企业的困境，是许多数字化先行者的典型缩影。

该基金公司早已完成基础数据基建：Vertica 数仓稳定运行，指标平台自研上线，DevOps 流程成熟。然而，先进的“生产力”被落后的“生产关系”所束缚：

1.作坊式作业：在数字化转型的早期阶段，“单兵作战”的灵活性曾是优势，但随着规模扩大，缺乏统一协作平台的“烟囱效应”开始显现。量化研究员依赖本地 Python 环境，策略开发无法标准化，回测结果难以复现；一次分析需横跨邮件、Git、Excel、PPT 四五个系统，信息在流转中失真。

2.资产流失严重：优秀分析师离职后，多年积累的因子逻辑、清洗脚本随之消失。

3.高端人才做低端劳动：面对日益增长的业务需求，即便是拥有顶尖人才配置的团队，也难免陷入高频次、碎片化的取数工作中，数据工程师往往需要花费大量精力响应日常需求。

“我们不是在做数据赋能，而是在做数据搬运。”一位资深工程师坦言。当高价值人才被困在流水线式的重复劳动中，组织的创新引擎便悄然熄火。

破局：不做又一个工具，而做“连接”与“激发”的基础设施

面对以上种种挑战，该企业曾尝试过自研，甚至考察过开源方案，但最终发现：企业级的基础设施，不能只靠拼凑代码。他们需要的，不是一个简单的 IDE 工具，而是一套能承载“数据平权”理念的操作系统，打造一个统一、协作、可沉淀的企业级数据实验室平台。 其目标不是替代某个环节，而是成为连接数据资产与业务智慧的“中枢神经”，激发组织底层的数据活力。

经过多轮选型与POC验证，他们最终引入了和鲸科技的 ModelWhale 数据科学协同平台。这个决策的关键在于，ModelWhale 被视为新一代的 AI 生产力基础设施，它不仅能提供强大的算力与灵活的分析环境，更在基因里嵌入了“协作、复用、管理”的组织思维。

重塑效率、资产、人的黄金三角

从“算力瓶颈”到“资源活水”，重构分析生产力

平台通过统一的镜像管理技术，屏蔽了底层复杂的环境配置。量化研究员不再需要花费数小时去解决 Python 依赖包的冲突，而是可以像使用“自来水”一样，通过浏览器直接接入云端开发环境。更关键的是，ModelWhale 实现了 GPU 算力资源的动态调度，原本受限于本地硬件的复杂模型训练，现在可以随时调用云端集群的澎湃算力，将策略回测的时间从“小时级”压缩至“分钟级”。

在业务洪峰面前，系统不再是制约增长的瓶颈，而是加速器。

让知识成为可传承的组织资产

新平台建立了一套严密的资产沉淀机制。所有的代码、模型、数据处理逻辑不再存储于个人硬盘，而是被强制沉淀在平台的项目空间中。通过类似 Git 但更友好的版本管理功能，每一次策略迭代都有迹可循。这不仅确保了知识产权的安全，更重要的是实现了“知识复用”——新入职的分析师无需从零造轮子，可以直接调用团队沉淀下来的成熟代码片段和分析模板，极大地降低了上手门槛。

知识不再锁在个人电脑里，而是沉淀为企业可复用的数字资产。

从“执行者”到“共创者”的身份跃迁

1.IT部门的战略升维：数据工程师们从重复的取数工单中系统性解放。他们转身成为“数据产品经理”和“业务分析顾问”，专注于构建更强大的数据中台、设计更高效的业务分析模板，实现了从“成本中心”到“价值引擎”的角色蜕变。

2.业务部门的“数据平权”：平台通过低代码模板、预制分析流程等方式，显著降低了数据应用的门槛。产品、营销、投研等部门的业务人员，获得了直接动手探索数据的“武器”。那句“人人都是数据分析师”的口号，开始有了落地的土壤。

3.协作文化的滋生：分析从私人桌面走向云端协作空间，跨部门的联合研究成为可能。平台成为了一个“数字化的分析会议室”，在这里，思想碰撞，知识流动，基于数据的共同语言逐渐形成。

技术平台的价值，不在于它多强大，而在于它让多少人从工具人，变成了创造者。

长期主义——构建可进化的数智化组织

这场变革的意义，远不止于效率提升。它标志着这家头部基金正从“经验驱动”迈向“可验证、可迭代、可积累”的现代投研范式。

其长期愿景，是通过降低数据能力的门槛，将数据驱动的决策模式，从少数量化专家的“特种作战”，演变为整个组织的“标准步兵技能”。当数据思维融入每一位员工的日常工作，当创新不再受限于工具与流程，这家机构所构建的，将是一条基于集体智慧的、更宽阔、更稳固的 “数字护城河”。

对于所有志在数智化转型的企业而言，这个故事的核心启示在于：真正的变革，不在于购买了多先进的技术，而在于你是否用它重塑了协作关系、解放了人的潜能，并最终让技术成为组织进化的一部分。

【关于和鲸科技】

和鲸科技（Heywhale）是国内领先的数据智能科技企业，致力于“连接数据、算法与人才”，为企业、高校及科研机构提供全栈式的数据科学与 AI 基础设施。