面向数据与数据治理：商业银行信息化建设的转型方向.pdf

"面向数据与数据治理：商业银行信息化建设的转型方向" 面向数据与数据治理是商业银行信息化建设的转型方向。随着银行业的发展，数据已经成为核心资源，但当前银行业的数据治理存在许多问题，例如数据冗余、缺乏整合数据信息的平台和数据模型、缺乏应对业务需求持续变化的有效管理等。 要解决这些问题，必须实现数据的逻辑集中，以往的系统建设更多的是以功能为核心，体现的大多是部门级的管理要求和管理水平，而缺乏有效的逻辑集中，系统中的数据并不完善。未来信息化建设如果要解决好这个问题，首先必须对能支撑银行战略的数据需求及其特性有一个正确的理解。 数据的全局特性是指数据信息要服务于企业战略，必须具有全局性，即需要从企业级的视角理解数据需求，并按照面向主题的管理需求对数据进行全局性规划。企业级数据信息主要来源于多个层面的系统，包括核心业务系统、独立于核心的专业交易系统、与业务相关度较高的后台管理系统等。 数据的多维特性是指管理数据往往要提供更多的观察视角，以适应不同管理者的差异化需求，在账务数据的基础上，还整合了各个相关的外围系统的数据，形成了多维属性。例如，对于一笔贷款业务，在管理数据中既可以按不同的管理条线（对公、对私、国际等）进行展示，又可以按所属的行业、期限、产品、客户等其他视角进行展示。 数据的关联特性是指业务系统一般不可能直接提供管理所需的企业级多维度信息，而需要通过特殊的数据平台和工具对其进行关联、转换和加工。管理数据的组成以满足“管理主题”为特征，通常需要借助基础数据平台（ODS、EDW），经过复杂的数据映射、筛选、联接、聚合等加工，整合横跨多个处理系统（包括其他管理信息系统）的数据。 数据模型是指科学的方式来组织数据的方式和载体，要选用科学的方式来组织数据，检验其科学性的标准是各个系统是否都能及时、准确地提供完整和一致的企业级信息。在构建“数据模型”的过程中，必须站在企业级战略的高度加以统筹，一方面要全面梳理业务流程和规则；另一方面也要深度整合系统内的数据库结构。 “面向数据”将成为未来信息化建设的转型方向，在战略转型的背景下，理解并“面向数据”做好工作，不仅符合银行的全局战略导向，而且从信息化建设本身来看，也将会发生从理念到实践的重大变革，代表着未来信息化建设的转型方向。 数据是信息系统中流转的重要资源，信息系统实质上就是一个数据的输入(I)、加工(P)和输出(O)的工具，而“程序=数据结构+算法”，这就像一个数据工厂的流水线一样，其核心是数据信息的加工和流转，最有价值的其实就是数据信息。 数据是业务与技术沟通的共同语言，客观地讲，信息化建设中出现的大多数问题并不属于单纯的技术问题，而是业务需求与技术实现出现了脱节，往往体现为双方缺乏深层次的沟通，原因就在于没有找到共同的语言，而数据就是这种语言。