1.面向金融投资业务场景，基于AI原生应用构建思路，规划并建设统一的数据底座，覆盖离线加工与实时链路，确保数据生产、交付与消费过程稳定、可扩展、可运维；2.负责核心数据开发与资产沉淀：完成多源数据接入、清洗加工、分层/主题建模与指标口径管理，持续提升数据一致性、可用性与复用性；3.支撑大模型/Agent应用的数据需求：将结构化、非结构化以及多模态数据纳入统一治理与组织，形成“可检索、可引用、可追溯”的数据与知识供给方式，并建立版本管理、来源追踪与质量评估机制；4.建设数据服务能力并落实SLA：提供批处理、实时、查询/API等标准化数据服务，完善监控告警、质量校验、延迟与完整性保障、回溯补数与故障应急流程；5.推动数据治理与安全合规落地：建设元数据与血缘体系，制定质量规则，落实权限控制、审计留痕与脱敏处理；同时与算法、工程、产品及业务团队协作完成方案设计与交付。