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大数据体系整体设计原则
I2大数据能力规划
|1
I2大数据能力建设项目交付物一览
x
本文件
交付物类别具体交付物
整体报告
A1
A1
大数据愿景及战略规划
A2
A2
大数据关键能力提升整体方案
A3大数据治理机制及运营模式方案
A3
A4大数据的整体实施路线图
A4
总体数据战略
B1
B1
大数据能力现状诊断报告
B2
B2
大数据体系整体设计原则
B3
B3
国内外同业大数据应用案例集
子
子
数据整合与应用
B4
B4
大数据业务用例需求分析框架
B5
B5
大数据业务用例整体管理方案
B10
B10
大数据战略相关业务用例实施路线图
数据治理
数据治理
项分析报告
B6
B6
大数据数据质量提升规划方案
B8
B8
大数据相关数据治理体系设计方案
B12
B12
大数据战略相关数据治理规划实施路线图
数据系统与工具
B7
B7
大数据数据平台规划设计方案
B11
B11
大数据战略相关数据平台建设实施路线图
数据人才与组织
9
9
大数据相关组织架构设计方案
B13
B13
大数据战略相关数据组织规划实施路线图
资料来源：分析
资料来源：分析|2
方法论
大数据体系整体指导原则是基于现状并借鉴领先实践经验提炼而成，其目的是在所有参与方之间统一意见和认识，确保能力建设规划有的放矢
银行
银行
现状诊断
领先实践大数据体系整体设计原则.大数据体系整体设计原则是在对前期诊断发现
领先实践
大数据体系整体设计原则
.其目的是在诊断发现和能力建设之间形成链接，
确保设计有的放矢
能力缺口和
提升方向初判
|
|3
整体理念
大数据体系建设的整体理念是：从价值创造出发，基础能力建设与业务用例推进并行，以三年时间为银行大数据应用规模化奠定良好基础
初步供讨论
IT战略“科技引领银行
IT战略
“科技引领银行”
“数据驱动业务/管理”
.
.“数据是的重要资产”：这意味着需要对全行的业务用例进行优先排序，全行数据资产也应被合理共享
.“数据只有被业务和管理有效应用才有价值”：这意味着任何数据资源的投入都应以明确的应用场景和价值创造为前提
资料来源：小组分析
资料来源：小组分析|4
设计原则概览
大数据体系整体指导原则：链接现状诊断和未来设计，使数据能力建设有的放矢
数据战略数据人才与组织数据治理数据系统与工具1.“战略聚焦”：的大数据战略应服务于全行整体规划，因而“凤凰计划”应成为未来三年全行级业务用例的主要输入
数据战略
数据
人才与组织
数据治理
数据
系统与工具
2.“抓大放小”：考虑到未来三年能力建设与业务用例推进并行，实施难度和资源投入都较大，全行应聚焦于影响力最大的~20个用例，贵精不贵多
3.“长短兼顾”：业务用例应依照同类技术能力和数据域的治理分批次推进
数据
整合与应用4.建立变革引擎，全行统筹排序：落实主体及权责，推动跨部门等变革中的问题5.“向成本要效益、向应用要价值”：业务用例开发应实行成本约束和绩效约束
整合与应用
6.组织集约化：推动成本效率、确保管理一致性、实现人才运用的规模效应
7.人才市场化、专业化：壮大数据人才队伍，引导其市场化和专业化
,
8.建立治理体系：建立数据治理架构和数据责任人制度，理顺数据采集、管理与使用中的权责边界，将数据质量纳入各部门数据责任人的考核
9.用对治理方法：优先治理关键数据项，建立黄金数据源，借助数据管控系统工 具，统一数据标准、完善元数据强管理、进行数据质量监督和实时主数据管理
10.系统架构“开放、前瞻、简单、高效”：加强高级分析、实时分析能力，增强非结构化数据的采集与应用；支持数据质量，明确系统分工，减少架构复杂度
资料来源：小组分析
资料来源：小组分析
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