智慧金融大数据平台方案

智慧金融大数据平台方案主题数据平台建设背景数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析背景截至2010年11月，国内已有51家城商行总共设立了187家分行与2家代表处，而仅2010年便有45家银行设立了59家分行和1家代表处，相较2009年，有10家城商行于2010年首次设立12家跨区分行，进入跨区域经营序列，跨区域经营的城商行数量在不断增多。据透露，目前已有超过40家城商行提出上市规划，全国已公开提出上市计划的城市商业银行不下10家，其中呼声最高的要数上海银行、杭州银行、重庆银行、盛京银行、大连银行等。

背景美国实施利率市场化以后，取消了利率上限，金融机构之间的竞争实现了市场化，过去依靠限制竞争才能生存的中小银行难以为继。从1980年开始，众多的小银行开始倒闭。1987年至1991年，平均每年有200家小银行倒闭。城市商业银行面临的挑战发展产品体系完善规模扩张渠道扩展业务范围扩展IPO...管理流程化银行风险管理内控建设产品创新激励机制...业务发展与管理创新对数据支持的要求越来越高城商行的现状1数据网状交换数据未集中整合缺乏数据管控应用功能重复核心系统压力大批量处理时间长系统依赖性强维护难度大没有统一业务视图统计口径不一致数据质量不高数据冗余

浪费资源用户体验差重复加工城商行的现状2需求无序响应不及时资源压力大抱怨&投诉批评工作节奏混乱团队情绪降低资源与编制的矛盾效率地下问题&解决之道数据交换

数据交换体系系统剧增网状交换数据整合

数据加工环境+数据整合模型数据化经营对数据的需求数据加工资源重复投入数据服务

统一应用平台+多层次数据服务多应用功能重叠，用户体验差业务创新带来应用的多样化数据管控

元数据管理+数据质量+数据标准数据质量问题导致信息失真数据标准问题无法形成统一业务视图数据变化对上游的需求和对下游影响数据转存

统一历史数据存储管理业务系统减负历史数据使用流程、制度、自动化

咨询体系构建外部软环境数据需求响应及时性、准确性来自于业务部门无序的需求导致混乱数据平台数据平台助力银行行核心竞争力数据平台越来越多的银行已经将数据平台提升到战略高度进行建设数据平台要达到的目标系统规划安全管理运维优化服务流程查询报表分析挖掘数据标准数据质量加工规则数据集中数据整合数据存储信息资产存储中心信息资产管理中心信息资产运营及服务中心数据应用响应中心数据平台要实现的价值11整合数据交换路径整合不同业务系统的数据为分析型应用提供一致的数据基础集中优势性能进行数据加工减少数据冗余存放减轻业务系统压力降低运维管理成本技术视角企业级的统一业务视图统一的数据口径准确、及时的监管报送和信息披露更合理有效的应用支持快速支持数据分析和数据挖掘业务视角“更高效的管理数据，灵活应对各种数据需求”“当需要时，总能便捷地获取可信的数据”城商行数据线面临的问题业务应用体系（示例）数据管控体系、服务运营体系（示例）技术平台体系（示例）主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析数据平台建设蓝图规划政策与规划数据标准数据安全数据质量元数据数据管理体系经营战略决策业务策略管理产品服务创新运营管理优化业务应用体系业务驱动型服务运营组织架构数据驱动型服务运营驱动型服务运营与服务体系制度与流程运维体系数据归档平台数据服务平台运维支持平台逻辑架构数据架构应用软件架构数据交换平台技术架构技术体系数据集成平台数据管控平台数据平台是一个系统工程，而不仅仅是技术工具的简单堆砌！企业级数据平台总体架构源系统交易系统MDM系统MIS系统数据交换平台交换接口数据缓存加密解密任务调度交换策略数据传输EDI平台(EnterpriseDataIntegration)调度引擎JOB封装监控管理自动化工程故障干预ETL工具集HDS（HistoryDataStore）归档策略恢复调阅分级存储数据采集分析型应用BI&AAReportAlytDashbordDataMining近实时分析应用风险监控KPI监控实时业务支持MDMCRM原始交易数据应用审计|稽核历史交易查询数据协查EDC(EnterpriseDataCenter)ODSODMFDMADMEDWSDMFDMADM分析型数据区DataMartDataMining近实时DBEDG平台(EnterpriseDataGovernance)数据标准元数据数据质量企业级统一运营管理平台EMP(EnterpriseMaintainPlatform))数据架构统一数据管控体系统一应用服务体系统一应用平台数据平台建设内容

统一数据加工平台统一数据整合平台统一数据交换平台统一数据归档平台应用体系架构政策和规划建设模式之ODS20ODS汇总数据层账户汇总产品汇总渠道汇总交易汇总客户汇总基础数据层存款贷款信用卡中间业务客户总帐数据缓冲层核心总帐信贷个贷信用卡加工接口层账户日均贷款十大客户持有产品业务量统计分析应用应用集市财务管理风险管理客户关系经营绩效数据源核心总帐信贷个贷信用卡操作型数据共享中心着力数据交换与服务数据初步整合，有限加工通常不做直接应用数据服务明细查询临时数据需求定期数据服务EDW建设模式之EDW21汇总数据层账户汇总产品汇总渠道汇总交易汇总客户汇总整合数据层团体渠道产品协议事件总帐数据缓冲层核心总帐信贷个贷信用卡分析应用应用集市财务管理风险管理客户关系经营绩效数据源核心总帐信贷个贷信用卡分析型数据共享中心着力数据分析数据高度整合，深度加工直接支持应用主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据架构设计应用架构设计管理会计数据集市风险管理数据集市资产负债数据集市客户关系数据集市财务管理数据集市经营管理数据集市其他业务数据集市上报数据报表数据指标数据查询数据多维数据参数数据挖掘数据补录数据....信用卡网银基金代销核心信贷国结数据平台数据平台总体数据架构蓝图

ODS基础数据层（靠源结构，按业务线保留最细原子粒度数据，加时间戳保留历史）数据缓冲层SDATA客户模型贷款模型存款模型中间业务模型卡模型渠道模型ODS公共汇总数据（按最轻粒度汇总，3NF）加工数据接口层（为各个应用特定加工要求提供数据）我们的观点：1.完成完整的数据平台需要长期的建设和投入，应该在总体规划的基础上根据目前最迫切的需要确定当前建设的内容2.

分层设计有利于数据分类处理、应用分类取数，使数据效能达到最大化3.模型是支撑数据架构的基础数据缓冲层SDATA数据整合层（3NF，保留最明细数据，按组织、产品、渠道、协议、事件、总帐等主题划分）EDW公共汇总层应用汇总层（按不同对象和粒度汇总）多维模型层数据仓库EDW数据集市DW数据架构之ODS24上报数据报表数据指标数据查询数据参数数据挖掘数据....信用卡网银基金代销核心信贷国结数据平台数据集市（DM）管理会计数据集市风险管理数据集市客户关系数据集市财务管理数据集市经营管理数据集市其他业务数据集市ODS数据缓冲层（SDATA）核心信贷国结信用卡网银基金代销加工数据接口层账户日均贷款50户客户持有产品中间业务产品业务量统计ODS公共汇总数据账户汇总交易汇总产品汇总渠道汇总客户汇总基础数据层（FDM）客户贷款存款中间业务卡渠道供统一的业务口径避免集市的重复加工随着应用建设逐步完善业务统计口径变化，ETL会随之变化视情况保留较长历史面向应用，按需定制可分为内部集市和外部集市可通过反范式提高响应性能可为汇总层提供扩充依据视情况保留较长历史面向需求，按需定制仅为加工数据对外接口可保留部分最近数据供重新抽取为ETL方便设计的专用层，可加载增量或全量数据在此层完成数据同构化数据原样加载，保持与源结构一致一般按照业务系统进行命名识别可保留部分最近数据以供重新加载面向整合主题设计标准化数据保留较长历史数据架构之EDW25数据平台上报数据报表数据指标数据查询数据参数数据挖掘数据....信用卡网银基金代销核心信贷国结EDW数据缓冲层（SDATA）核心信贷国结信用卡网银基金代销EDW公共汇总数据账户汇总交易汇总产品汇总渠道汇总客户汇总基础数据层（FDM）客户贷款存款中间业务卡渠道供统一的业务口径避免集市的重复加工随着应用建设逐步完善业务统计口径变化，ETL会随之变化视情况保留较长历史为ETL方便设计的专用层，可加载增量或全量数据在此层完成数据同构化数据原样加载，保持与源结构一致一般按照业务系统进行命名识别可保留部分最近数据以供重新加载面向整合主题设计标准化数据3NF设计保留较长历史数据集市（DM）管理会计数据集市风险管理数据集市客户关系数据集市财务管理数据集市经营管理数据集市其他业务数据集市面向应用，按需定制可分为内部集市和外部集市可通过反范式提高响应性能可为汇总层提供扩充依据视情况保留较长历史数据缓冲层源系统....信用卡网银基金代销核心信贷国结数据缓冲层（SDATA）核心信贷国结信用卡网银基金代销....直接抽取文件交换目标服务数据加载；直接提供基于源系统结构的简单原貌访问；原则简单处理，不考虑整合；关注保留策略；形式偏源系统模型；少量数据保留短暂历史；部分数据保留全量重点理解源结构用途业务原貌查询即时报表数据质量检查基础数据层-ODS基础数据模型目标长期的，细节的，整合的数据存储；为各种时限的明细数据需求提供支持原则面向业务，数据整合快速共享形式面向主题设计；贴源结构；视情况保留历史；重点主题定义框架设计整合策略实施方法用途数据服务灵活查询整合规则检查基础数据层-EDW基础数据模型目标长期的，细节的，整合的数据存储；为BI环境中的各类业务需求提供支持；原则面向全局，数据整合中性设计，灵活扩展提供规范和共享形式面向主题设计；偏范式化；长期保留历史；重点主题定义框架设计整合策略实施方法用途灵活查询整合规则检查汇总数据层设计目标相对通用，具业务意义的初加工数据；作为上层应用数据加工的基础，或供业务人员直接访问；原则提炼应用需求共性多种数据粒度易于理解和使用形式初步数据加工；分层设计；重点应用筛选应用提炼用途常规报表灵活查询业务规则检查应用集市层设计基础数据层汇总数据层应用集市层集市1集市2集市3数据源层数据交换平台目标服务特定应用原则面向具体应用按需设计形式形式各异，依具体应用不同；重点整体性一致性用途特定应用数据仓库数据集市分类源系统....信用卡网银基金代销核心信贷国结SDATA仓内物理集市仓外物理集市仓内逻辑集市FDMADM主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据架构设计应用架构设计数据平台支持的典型应用国外先进银行总结提炼了一套数据仓库业务应用框架，包括了客户管理、运营管理、风险管理、财务管理四大支柱应用，为银行后续的数据仓库项目建设和推广应用提供了极好的借鉴。客户管理客户获取与挽留客户细分与价值提升交叉销售/向上销售事件驱动营销营销活动管理与优化客户生命周期管理风险管理合规与信息披露资产负债管理金融犯罪识别信用风险市场风险操作风险财务管理财务绩效管理资本配置与管理法规遵从与报表产品捆绑与定价财务管理流程优化运营管理交易渠道管理销售渠道管理渠道迁移与流程优化绩效考核与报表产品开发与定价资源规划与管理国内同业的应用建设情况34应用系统案例主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据整合平台数据交换平台数据加工平台数据归档平台统一应用平台数据整合平台-数据仓库产品比较下图是Gartner基于2009年的数据仓库DBMS市场情况形成的魔法四象限图，评价的标准包括执行力、愿景的完整性两个维度，执行力包括厂商的产品和服务、生存能力（财务、战略、组织）、销售执行和定价、市场反应和跟踪记录、市场执行、客户经验、公司运营7项标准，愿景的完整性包括厂商的市场理解力、市场战略、销售战略、解决方案（产品）战略、商业模式、行业战略、区域战略7项标准。行业权威的第三方研究机构对数据仓库厂商年度评价数据仓库厂商解决方案综合评价下表综合比较了Teradata、IBM、Oracle、Netezza几家领先厂商的数据仓库解决方案。主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据整合平台数据交换平台数据加工平台数据归档平台统一应用平台业务支持应用数据交换平台定位及作用核心信贷国结网银...数据交换平台信用卡ODS/EDW仓外数据集市HDS分行DBCRMECIF特殊应用ETL平台调度监控平台实时/准实时数据服务统一交换平台应用架构主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据整合平台数据交换平台数据加工平台数据归档平台统一应用平台ETL应用架构ETL策略ELT方式更适合于企业级数据平台的数据处理在这种应用模式下，通常采取自主开发的策略能尽可能降低与源系统的关联，保证系统间的松耦合；能增强ETL过程中因故障后的断点处理能力；能够充分利用数据仓库平台强大的并行处理能力进行数据转换，提高ETL过程的并行度与处理效率。依赖于ETL专业工具复杂业务计算设计工作量大跨源系统的数据处理对源系统数据到达的一致性要求高ETL服务器压力大ETL工具比较三种主流ETL工具功能对比功能IBMDataStageINFORMATICA

PowerCenterOracleODI与数据源的连接支持各种主流数据库：DB2,Informix,SQLServer,Oracle,Sybase，Teradata,Trillium。包括IBM主机系统的数据源。支持:DB2,Oracle,MicrosoftSQLServer,Sybase等。支持:Oracle,DB2,SQLServer,Netezza,Sybase等。元数据管理统一的元数据库，支持：DB2,Oracle,SQLServer。零散的，需要额外单独购买元数据管理插件。仅支持Oracle故障恢复能力弱强弱数据库分区支持支持：DB2EEE,OracleRAC,Teradata等。缺少仅支持OracleSOA支持较强较弱通过BEA软件技术实现数据生成工具具有自动生成测试样本数据，及查看中间数据的插件。无无易用性易上手，但新旧版本差异较大易用较复杂性能监控提供图形化性能监控器。部分部分但是，我们如果采取ELT策略也可以不采购ETL工具！

统一调度监控平台逻辑架构调度监控平台调度功能调度驱动方式负载均衡调度控制定时时间到事件驱动文件到达事件驱动数据库就绪事件驱动作业依赖的作业完成事件驱动调度服务器负载均衡ETLServer负载均衡ETLClient负载均衡逻辑通道选择资源管理与分配多批次调度控制节假日调度控制周期调度控制作业并行度控制作业重跑、暂停、启用、禁用作业定义与依赖关系定义调度监控平台监控功能状态执行资源系统管控计划到数、供数计划作业运行计划作业优先级计划通道计划到数、供数状态作业运行状态应用异常状态调度状态数据交换效率作业执行效率通道效率并行度效率CoreDump文件负载均衡系统资源（CPU、IO、磁盘）服务器负载交换节点连通性服务进程调度监控平台监控功能调度监控平台-人工干预示例调度监控平台-运行情况报告示例调度监控工具国内基础数据平台项目常用的三种调度工具的功能对比功能项BMCControl-M东南融通ETLPlusTeradataAutomation操作系统支持支持Windows平台、Unix平台、Linux平台等主流的操作系统支持Windows平台、Unix平台、Linux平台等主流的操作系统支持Windows平台、Unix平台、Linux平台等主流的操作系统负载均衡支持动态负载均衡不支持不支持调度驱动方式多种多种多种优先级支持不支持不支持并发度控制支持支持支持作业监控支持支持支持图形化监控界面支持不支持不支持关键路径分析功能支持不支持不支持预测功能支持不支持不支持作业生命周期管理支持不支持不支持可扩展性好好好产品成熟度成熟一般一般价格高低低主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据整合平台数据交换平台数据加工平台数据归档平台统一应用平台历史数据管理平台功能架构历史数据中心数据采集数据归档数据访问数据管理历史数据管理平台逻辑架构历史数据管理平台功能架构历史数据管理平台应用司法查询系统审计系统信贷查询系统其它历史应用系统主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据整合平台数据交换平台数据加工平台数据归档平台统一应用平台统一BI应用平台（公共应用平台）数据支撑功能提炼用户体验组织价值统一BI应用工具数据支撑数据平台实现了数据整合功能提炼大部分基于数据平台的分析应用可归纳（查询、报表、分析、挖掘）用户体验屏蔽不同应用不同工具给用户带来的差异性，建立集中的信息展示环境，满足不同层次不同机构用户的信息获取需求以及个性化展示需求组织价值需要统一的开发环境及规范确保可复用性，减少重复开发，形成知识积累快速地应对业务需求变化（敏捷性及灵活性），有效地降低成本（效率）统一应用平台逻辑架构数据平台统一应用平台应用方式及策略高层管理人员仪表盘,计分卡一线员工查询,报表管理人员&统计人员仪表盘,计分卡分析,报表统一BI应用工具比较Query灵活查询N/AN/AAnalysis多维分析N/AReport业务报表Dashboard仪表盘N/ABI.OfficeCognosBOOWBMSTR主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据管控体系数据运营与服务体系统一数据管控体系管控体系中的数据标准、数据质量和元数据之间有着紧密的关系，三者的关系如下：数据标准向元数据提供业务元数据的标准定义，并可以通过元数据平台进行维护；数据标准定义了符合进仓数据的标准和依据，指导数据质量进行有效的质量监测和检查；另一方面，通过数据质量具体的操作来促进数据标准的执行情况；元数据作为数据质量的数据提供者，向数据质量提供包括表、字段、代码等元数据对象及其属性定义，能够帮助仓库的使用者更好的发现数据的质量问题；统一数据管控体系逻辑架构元数据管理源系统源系统源系统源系统ETL数据服务StageFDMADM数据服务数据服务元数据元数据元数据元数据元数据数据平台应用系统计算规则展现控件报表展现元数据元数据元数据业务元数据数据质量管理针对源系统的质量检核ETL过程质量监控模型间的数据质量分析模型间的数据质量分析针对指标加工的数据质量检测控件数据兼容性检测数据质量问题呈现影响分析、血缘分析数据标准管理数据管控-数据标准例1：小企业识别途径1：经营规模中的“小型”途径2：小企业类别中的“小企业”和“银监会小企业”例2：客户信用评级途径1：信贷系统中的“当前信用等级”途径2：理财系统中的“客户风险等级”途径3：国际结算系统中的“信用等级”例3：贷款品种途径1：核心系统中的“住房组合贷款（自营）”途径2：信贷系统中没有明显对应，或许对应到“其他住房贷款”？业务定义不明确重复定义关系缺失为什么需要数据标准？例4：个人客户信息系统属性名称A出生日期A贷款人名称A担保人名称A婚姻状况A性别A贷款人证件类别A贷款人证件号码A担保人证件类别A担保人证件号码系统属性名称B客户证件姓名B性别代码B客户汉语拼音姓名B个人证件识别标识种类码B个人证件识别标识号系统属性名称D出生日期D客户姓名D国家/地区D婚姻状况D性别D文化程度D证件号码D证件类型系统属性名称C出生日期C姓名（汉字）C国籍C驾驶执照的国别C婚姻状况C文化程度C姓（拼音）,名（拼音）无客户统一视图数据标准建设流程1.

标准框架数据主题设计范围优先策略工作重点配合支持……2.

现状调研现有定义使用习惯问题梳理现状分析参考文档……3.

标准设计信息大类信息小类信息项数据类型重要规则……4.

标准映射系统范围应用领域数据表数据字段数据取值……5.

标准执行影响分析范围/顺序系统改造新建系统手工补录……6.

维护反馈标准发布管理机制工作流程维护增强配套工具……标准范围包含哪些？目前的状况如何？标准应该是什么样？这些内容都在哪儿？标准应该如何执行？如何维护管理标准？数据管控-元数据管理系统技术对象技术元素业务术语业务实体/业务交易概念/主题域业务元数据技术元数据是对IT系统的数据实体和数据处理的业务化描述，包括业务定义、统计口径、取值标准等。是描述数据实体和数据处理过程中的技术细节和处理规则，包括数据结构、ETL映射关系等。元数据管理是一个根据信息资产的使用方式来管理组织的这些资产的流程。统一管理分散在企业内部的元数据，其目标是为更好获取、共享、理解和应用企业信息资产，降低数据集成成本，为企业数据标准化提供支撑，促进数据质量的提升，实现企业信息资产价值最大化。元数据管理“个人存款账户存款余额”统计口径是什么？个金部是…个贷中心是……….上游结构是不是变了？上游结构早就变了，你不知道？元数据来源业务系统外部文件ETL服务器EDW/ODS/数据集市系统运行结构技术数据结构业务数据结构DW映射关系ETL程序信息数据转换规则数据清洗规则数据处理过程物理模型数据结构数据字典及敏感级别程序库数据库目录KPI关键业务指标数据分析模型数据库目录安全认证访问控制帮助文档结构OLAP服务器WEB服务器应用服务器门户服务器手工补录源数据层ETL过程层数据仓库层应用服务层门户层用户用户元数据应用数据地图：直观显示相关系统及数据路径元数据应用影响分析：轻松掌握变动（结构/数据）的影响范围上图中的分析，是基于ODS中ODM数据层下，某数据库表的资金余额字段，进行了数据下游方向的数据影响分析。元数据应用血缘分析：准确定位问题产生的源头和数据的来源数据管控-数据质量管理数据质量管理方法监控（发现问题）分析（分析问题）修正(解决问题)跟踪(执行监督)依据数据质量度量标准对其的数据实体和数据处理过程建立有效的监控机制，在第一时间发现数据质量问题，为数据质量问题分析提供原始依据依据各系统的监控信息，对异常指标进行跟踪，提交相关数据质量问题报告，注重对分析过程中知识的积累提出相应的解决方案和解决期限，方案和期限经评审通过后将正式进入修正过程对于每一份数据质量问题报告都会进入问题跟踪库，确保数据质量问题可查、可跟踪及时性、完善性、合法性、准确性、唯一性监控问题分析、数据质量问题报告、知识库积累源系统、数据平台、应用系统关键：编号、解决期限、责任人数据质量监控系统数据质量报告分析系统数据质量修正系统数据质量BUG管理系统数据质量检查内容（过程、技术、业务）数据的及时性即ETL过程中各个阶段数据提供或加工的及时性；数据的完整性即设计抽取的字段被完整地从源数据系统或从一个存储区传输到另一个目标存储区；数据的正确性即源数据提供的数据属性和值域被准确无误地保留到目标数据存储里；数据的一致性包括同一系统内不同列表间同一个指标值的一致和不同系统间相关指标值的一致，也就是使用同一个业务规则和计算公式从不同系统计算得出的结果应该相符；数据的有效性数据有效性检查即检查输入数据属性是否符合数据字典规定的属性，例如数字的字段不能有文字值，同时检查数据的有效范围，例如某一字段只接受规定的标准代码，其他的值均视为无效数据；数据的精确性确认经过传输、转化的数据没有被不合业务逻辑地取整和断位；数据的时效性确认数据产生的时间符合相关字段的业务逻辑，例如新的交易记录不能匹配给一个已经关闭的帐户，ETL应将此类数据析出作为错误数据进行分析。数据质量检查的介入点数据质量检查结果数据质量问题管理数据管控体系建设策略支持环境人文环境技术平台组织架构角色和技能岗位和分工负责和汇报策略方法原则标准和指导方法和技术实施策略处理流程功能分解与工作流程阶段、任务和步骤前提条件和依赖关系规章制度纲领原则制度数据管控从来都不是一个简单的技术工具或一个实施项目，而是一个系统工程，一般采取咨询＋实施＋技术平台的方式加以建设，最终是将数据管控的思想融入到企业文化之中，成为全体人员的行为准则和工作习惯主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析架构设计技术平台建设配套体系建设数据管控体系数据运营与服务体系运营与服务体系数据服务组织架构制度流程运维体系工具平台组织架构探讨业务部门不断推动业务需求提升数据应用水平实践数据平台价值数据服务团队科技与业务的纽带推动数字化经营挖掘数据平台价值科技团队响应业务需求提升数据质量优化与改进系统能力运维体系架构设备容量规划性能工艺优化日常运维管理服务基线管理运维架构程序优化作业配置优化任务依赖优化实施工艺流程优化数据源来数基线时间数据处理结束时间数据传输结束时间供数基线时间目标系统要求数据时间对外服务时间定期系统运行情况报告系统规划容量规划性能规划系统维护系统配置参数管理正常启停机检查清理过期数据故障干预备份恢复管理定期维护管理报告系统运行情况监控性能监控服务状态监控作业执行情况监控源数据到达情况监控供数情况监控制度流程制度流程需求规范管控规范开发规范运维规范应用规范需求审核流程需求响应流程需求模板...数据标准数据质量改进流程模型管理制度...开发规范测试规范上线规范...运行维护规范安全管理制度异常处理规范...统一认证规范权限申请流程操作规范...主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析数据平台建设思路探讨先建立好的数据基础和数据模型有利于后续应用扩展业务层面见效慢没有应用验证的数据质量无法保证业务见效显著，迅速体现数据的价值并得到发展机会缺乏数据层面的整体规划，应用扩展有可能形成壁垒想大做小，平台规划带动数据整合，应用亮点驱动业务发展短时间内完成两方面系统建设的难度较高数据驱动完全以基础数据平台为切入点IT主导业务驱动完全以基础数据平台为切入点业务主导结合建设数据平台联合关键业务IT＋业务要求快速部署能力和丰富的项目实施经验数据平台建设思路建议业务创新期基础建设数据治理关键应用管理优化期业务支持期数据整合专题应用数据开放创新业务技术主导业务参与业务需求技术支持业务主动技术服务业务价值驱动从技术“推”到业务“拉”的转变养育数据、由小而大、分期建设规划勾画骨架；项目填充血肉数据平台建设路线建议整体规划规划管理规划调整与实施监控服务运营体系数据服务流程、制度制定业务应用体系业务快报业务价值驱动的专题应用（客户、运营、风险、财务、信息）政策、流程、制度制定数据治理体系数据架构管理数据安全技术平台体系基础数据平台（数据整合）业务价值

数据架构

技术架构

应用架构

管控架构数据开放数据标准、元数据管理、数据质量主数据管理数据交换服务数据集成服务历史数据服务数据开放服务基础数据平台（历史数据）基础数据平台（统一数据管控平台）基础数据平台（统一ETL平台）基础数据平台（公共应用平台）基础数据平台（统一数据交换）管理驾驶舱部门报表专题：先期应用建设思路数据满足高层重视业务部门的迫切需求快捷性88建设前提与准备89认识与发现必要性重要性可行性定位与目标问题定义定位目标现状梳理与评估业务系统与管理系统数据标准与数据质量评估环境、政策与组织整体规划总体架构技术体系应用体系管控体系运营体系资源规划建设路线规划与准备总体路线图阶段目标实施规范组织架构技术准备主题数据平台建设背景与目标数据平台整体规划与建设内容数据平台建设方案数据平台建设思路探讨案例分析LongtopBI基础数据平台典型案例分析案例共享EDCBAODS综合数据服务及运营平台案例介绍

大连银行大连银行ODS平台总体架构（2009---）数据服务区分析型数据服务区源系统核心系统信贷系统信用卡网银StagingAreaODSFDMADM数据标准化BITools（BI.Office）ReportQuery

D