数据和生命周期管理原则和策略.ppt

数据生命周期管理是信息技术领域中的核心概念，它涉及数据从创建、使用、存储到最终销毁的整个过程中的管理和保护。在工商银行的数据管理实践中，这一概念得到了深入的实施。 工商银行的数据管理秉持着明确的指导思想，旨在构建合理的数据管理组织架构和数据架构体系，以促进信息的高度共享和数据价值的最大化。数据治理是这个过程的关键，它确保了数据的准确性和一致性，同时保障了信息的安全，防止数据泄露。 数据采集层是整个数据管理流程的起点，包括客户信息、交易信息、管理信息以及外部信息的收集。这些信息来源于各种业务系统，如存贷款、银行卡、代理投资、金融市场、信贷管理等，以及内部管理系统，如人力资源、分支管理等，同时也包括监管机构的报告和外部市场数据。 数据基础层则构建了数据仓库和数据集市，将分散的数据集中存储并处理。数据仓库是工商银行进行科学分析和预测的基础，它整合了各类业务数据，用于市场营销和管理决策的支持。工行在2002年就开始了数据仓库的建设，经过多年的积累，已经成为业务数据的重要存储平台。 指标模型层是数据仓库的核心组成部分，包括指标和模型两部分。指标库覆盖了全行和分行的绩效指标，支持定制化，确保了数据的灵活性和针对性。模型部分则规范了各种指标的计算方法，如客户评价、产品定价、绩效评估、风险计量等，以保证数据的一致性和准确性。 管理操作层是数据实际应用的地方，涵盖了客户服务、资本管理、风险管理、绩效考核等多个领域。这一层的数据主要来源于业务系统，通过综合报表统计平台和灵活查询功能，为日常运营提供支持，并通过统一的对外数据报送平台规范对外数据的提供。 信息标准化管理是工商银行提升数据质量的重要举措。工行自2010年开始推行信息标准化工程，旨在实现“五统一”——定义、口径、名称、来源、参照的统一。这提升了信息的完整性和有效性，增强了信息的一致性、标准性、权威性和共享性，降低了信息使用成本，促进了全行信息系统的协同运作。 工商银行的数据和生命周期管理策略是一个全面而严谨的体系，涵盖了数据的采集、存储、分析、应用和标准化，确保了数据在整个生命周期中的有效利用和安全保护，为银行的决策支持和业务运营提供了坚实的基础。这种模式对于其他金融机构乃至各行各业的数据管理都具有重要的参考价值。