金融行业的大数据基础设施建设和运维是一项关键任务，它涉及到构建一个能够高效、安全地收集、存储、处理和分析海量金融数据的系统。以下是金融行业大数据基础设施建设与运维的主要环节：

1. **数据采集与整合**：
- 构建全面的数据源接入体系，包括内部业务系统（如核心银行系统、信贷系统、投资交易系统等）和其他外部数据源（如市场数据、社交媒体数据、宏观经济数据等），确保各类数据的有效获取。

2. **数据存储平台搭建**：
- 选择适合金融行业特性的分布式存储系统，如Hadoop HDFS、云存储服务等，满足大规模数据存储需求，并确保数据的高可用性和可靠性。

3. **数据处理与计算能力构建**：
- 利用大数据处理框架如Apache Spark、Flink等进行实时或批量数据分析；使用云计算资源弹性伸缩以应对峰值计算需求；部署数据仓库技术如Hive、Impala用于结构化数据查询和分析。

4. **数据治理与安全管理**：
- 实施严格的数据治理体系，包括数据质量控制、元数据管理、数据生命周期管理等，保证数据的一致性、准确性和合规性。
- 建立完善的数据安全防护机制，采用加密技术保护数据隐私，设置权限管理和审计跟踪以防止非法访问和滥用。

5. **数据分析与挖掘应用**：
- 构建数据科学团队，利用机器学习、人工智能等先进技术进行深度分析和模型开发，为风险控制、市场营销、客户服务等领域提供决策支持。

6. **运维监控与优化**：
- 部署统一运维监控工具，实时监测大数据平台的各项性能指标，及时发现并解决潜在问题，确保系统的稳定运行。
- 根据业务发展和数据增长趋势，定期对基础设施进行性能评估和容量规划，适时进行架构调整和技术升级。

7. **法规遵从与合规报告**：
- 在整个大数据基础设施的设计和运维过程中，必须充分考虑金融行业的监管要求，确保符合相关法律法规，例如在客户隐私保护、数据跨境传输等方面要达到国际标准和国内政策要求。

总之，金融行业大数据基础设施的建设和运维是一个涵盖了数据全生命周期管理的复杂工程，需要不断投入技术力量和资源保障其高效、安全和合规运行。同时，随着金融科技的发展，大数据基础设施还需具备足够的灵活性和扩展性，以适应快速变化的市场需求和技术进步。