数据治理：数据架构规划及路线图.docx

数据架构规划及路线图 目前，全国省级农村金融机构已经建立了大大小小的诸多IT系统，基本满足其日常业务运行的需要，但是从企业信息化及数据的角度来看，由于这些系统建设过程只注重功能，并不关注数据，所以这些系统所产生企业数据基本处于散乱、失序的状态，同时省级农村金融机构又面临激烈的市场竞争和越来越严格频繁的监管需求，以及比其他金融机构更为复杂的两级法人管理体系，所以如何把企业的数据跳脱出单个IT系统，从整体上进行评估与审视，并制定切实有效的数据建设路线图成为省级农村金融机构摆脱数据失控，走上企业信息化道路的迫切需求。 本项目将从信息架构的方法论出发，对陕西信合信息系统与数据架构进行评估，找出当前成熟度状况，以此为基础制定陕西信合的数据系统建设规划与路线图。 评估及差距分析 评估内容 根据信息架构建设方法论所提及的根据评估标准和评估方向，本次评估的评估内容包括以下三个方面： 现有的数据架构分析 数据源（数据模型，数据量，数据存储方式等） 原有数据平台设计概要 原有数据平台负荷性能分析 数据清洗抽取转换规则 数据质量 元数据管理 数据生命周期管理 现有信息架构分析 信息流 原有数据平台提供的操作型报表和操作型查询 现有应用架构分析 业务应用功能梳理 对业务需求适应性分析 企业数据架构差距分析 企业数据架构是从信息技术角度描述如何支撑整个企业的业务运行的架构。包括可信任数据源层、操作型数据存储层、企业数据仓库层、数据集市层、分析层、连接层、交互层、安全控制层、协作层、数据质量管理层、元数据管理层、主数据管理层、内容管理层共7横6纵13个架构层次，如下图。 针对陕西信合每个层面的差距分析从阐述该层的最佳实践入手到分析当前现状与最佳实践的差异。 企业数据模型差距分析 陕西信合的数据模型的差距分析主要从以下四个方面入手， 统一的数据概念分类及描述： 统一的数据概念分类作为一个可扩充和可应用的基本框架，是非常重要的。可以说全行任何应用系统，包括分析型的数据仓库、数据集市，操作型的核心业务系统、信贷管理系统、信用卡系统等等，在系统建设的时候都要遵循这个统一的数据概念分类标准 统一的数据业务标准： 统一的数据业务标准是对数据业务含义的统一解释及要求。它包括数据的业务含义解释、数据产生过程中所要遵循的业务规则。 统一的数据技术标准： 统一的数据技术标准是银行业务在应用环境中对数据的统一技术要求。它包括对字段长度、数据格式、数据的缺省值的定义等等 企业级数据模型： 企业级数据模型是一个关于整个企业的完整信息模型，包含了数据实体和实体间的关系、属性、定义、描述和范例。 数据模型规范： 数据模型规范是数据模型相关的统一管理原则、流程、支撑工具和相关组织机构 数据类系统建设路线图 根据上述数据架构差距分析，并结合陕西信合当前正在实施的IT咨询规划和远期的目标蓝图，我们将给出陕西信合数据类系统的实施路线图作为今后陕西信合在数据类系统建设上的分阶段目标，为陕西信合在数据架构的13个层面的演进与提升提供基础，如下图所示： 同时，针对部分迫切需要的近期建设目标，我们也会结合团队在同业丰富的项目经验给出项目路线图和项目关键点说明，包括： 项目需求与收益 项目分期阶段范围与内容 项目风险与注意事项 数据架构规划及建议 根据企业级数据架构的总体优化建议，我们选取IBM银行业企业级信息参考架构作为陕西信合企业级数据架构的目标优化架构。 按照此目标架构，结合目前国内商业银行情况，通常从以下几个方面向陕西信合提出具体的建议 主数据解决方案建议 主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的核心业务实体的事实数据，主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM) 客户主数据： 客户主数据管理可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Single View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化改进商业流程并提供业务的响应速度。从变化的频率来看，主数据和日常交易数据不一样，变化相对缓慢，另外，主数据由于跨各个系统，所以对数据的一致性、实时性以及版本控制要求很高。 信息集成方案建议 根据上述目标架构，并针对当前陕西信合现状提出目标架构组件的功能解析和概要性建设说明 大数据架构处理 随着现代银行业务范围的不断扩大、客户数量的扩张和数据入库范围的扩大，传统数据仓库平台中存储的数据量已经接近传统数据仓库可以处理的极限，传统的数据仓库平台系统在处理某些需求时已经力不从心。进入21世纪的第二个十年，互联网金融让金融边界的日益模糊、移动