通过6个方面对大数据平台的数据进行了全生命周期的管理，包括建模、验证、清理、准入、数据地图和一些规范。我们的数据量比较大，早期上游应用比较多，数据质量比较差，在这里我们通过源数据管理，通过平台建设标准的制定和现有数据的治理及制度规范，通过四方面提升数据质量。我们建立了自己的源数据管理，我们对技术源数据、业务源数据和管理源数据进行了统一的管理，同时我们也建立了技术源数据和业务源数据之间的血缘关系，这样就能通过业务的视角能知道从技术怎么到业务。自己建的系统，目前大数据支持的应用，像互联网金融、资产负债、外部监管、运营分析、客户关系等等，有一些我们正在建设过程中。
应用的现状，我不一一介绍了，我们在不同的领域里支持了不同的应用。我们在大数据的建设中为了体现数据的价值，我们在分析挖掘方面做了很多工作，一个是平台建设方面投入很大力量，我们跟业务融合，分别在多个领域写出了20多份分析报告，有精准营销和业绩价值等九个方面都落到不同的应用去尝试实现。我们培养的人才，对SaaS、Spack、R语言，熟悉这些算法，对聚类、分类、回归、神经网络等等进行了研究，另外建立一套多场景的实验环境，流水线式的作业、组建化的模型集脱拉拽式的服务，使业务人员能更快地使用我的系统。多个技术对用户来讲是透明的，用户要使用的话非常方便。我们展示了非常完整的服务，对基础环境融合，对资源的管理展现进行全覆盖，部署的模式也是收放自如的，展现也突破了传统的思维，我们在报表展示层面是可交付的、动态的，可以放大缩小，可以按某一列去排序，可以锁定表头，不是一个静态的页面，报表是可操作的。
通过这部分报表的操作，我认为分析应用，一个是数据的可视化，再一个是逻辑的节点的快速开发，实现对分析型应用的快速开发部署。我们有了基础的东西，还有一套规章制度去管理，总体的管理办法、数据准入规则、运维的细则、数据模型规则，真正做到了大数据的生态圈。在自主可控上，基础硬件、基础软件、数据模型、工具平台和制度管理都是自主可控的。
我谈一下感悟，大数据到底是什么，它是一种技术，是一个平台，还是一个生态圈？我们在大数据生态里共享、复用和包容是永恒的主题。大数据是一种潮流，是一种意识，是一种习惯。大数据也是一场思维的变革，掌握了大数据，人们从此就有了预知未来的能力。大数据与农业银行监行监近，大数据建设只有起点，没有终点，我们一直在路上。在国产化的道路上，希望民族工业无比强大，在国际市场上挺起腰杆，谢谢大家！