随着互联网金融的迅猛发展，金融行业的竞争日趋白热化，各大金融机构除了日常交易信息意外，由于竞相对基础架构云化、容器化，并推出智能化柜台、无纸化柜台、智能化信贷审核等金融科技项目，还产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据，文件个数和数据量都呈现爆发性增长，对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。依据金融行业相关法规要求，这些文件需长期保存，以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。

应用广泛的分布式数据库、大数据技术，已经实现了历史数据的在线统一存储和查询，而PB级甚至EB级的非结构化数据的存储规模，要实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询和未来的大数据分析，对存储智能化提出了更高的要求。

从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析和挖掘，如何打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化，为用户提供一站式数据服务，既能支持对分析表进行数据回填设置，又能完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析？