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数据治理 建立长效机制
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来源：《中国信息化周报》2016 年第 44 期
“十一五”时期银行数据大集中后，对数据的规范管理、质量改进及应用机制建设成为摆在
信息主管面前的重要课题。
“我们 2003 年就开始搞大数据。”中国农业银行软件开发中心赵维平表示，“当时遇到很多
困惑，如技术路径、平台选型方面的问题。最终，我们选择了自主可控的技术路径：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。”
赵维平介绍说：“农行的大数据平台建设，硬件方面我们采用华为 RH2288 系列，基础软
件方面我们引进了南大通用的 MPP 架构数据库，从 28 个数据节点扩展至后来的 56 个节点，
非结构化、结构化的上游生产数据基本都放在 MPV 架构数据库中。数据模型方面，我们结合
先进建模理论，融合了范式和维度思路。基础工具方面，我们以自主开发为主，制定了一套比
较完备的规范、制度、方法和标准。”
农行大数据平台有着比较清晰的逻辑架构。“在数据源层，全行几乎所有生产系统数据已
纳入进来，通过交换平台实现上游数据生产和下游数据消费系统之间，总分行之间，总行各应
用系统间的数据交互。”赵维平解释说，“在数据分析挖掘方面，我们按业务细分领域落到不同
的应用系统中去尝试实现。同时，我们也在加大对各类算法，聚类、分类、回归、神经网络等
的研究，注重数据分析人才的培养。”
在探索大数据应用方面，中国银行推出的中银开放平台是一个实践产品。中国银行总行软
件中心上海分中心副总经理牛晓峰介绍说：“这个平台获得了 2015 年人民银行的科技进步奖。
其设计思路是将中国银行整体数据进行归并整理，开发出 1000 多个标准 API 接口，并将这些
接口开放给中行各分行及客户，他们可以通过 API 访问并使用中行数据，加工后获得想要的应
用结果。”
对于如何更为有效地释放银行数据价值，牛晓峰认为三个方面比较关键。“一是在合规前
提下要更有效、充分地利用银行外部数据服务；二是以应用为驱动，要做大数据应用的场景产
品；三是通过将结构化、非结构化，线上、线下的数据有机提炼并整合起来，从而更精准地建
设客户营销平台。”
四大银行中，中国建设银行拥有庞大用户基数，目前手机银行用户数达 1.8 亿多，网上银
行近 2 亿。“随着手机银行、网上银行及微信银行三大互联网渠道的建立及用户数的累积，我
们应用大数据的场景和基础已经具备。”中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明表示。
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