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IBM企业架构蓝图规划之数据架构分册!;
数据标准与数据模型
数据分布与数据流转数据整合与数据服务数据管控;
·决策科学化:“拍脑袋”决策转变为“用数字说话”的科学决策。
·管理精细化:提升数据应用价值,提高银行精细化管理水平,为客户管理、风险管理、绩效管理提供数据支撑。
·营销精准化:挖掘数据下的深层次关系,力求在最适合的时间,以最适合的方式,选择最适合的产品,为客户提供最贴心的金融服务,真正赢得客户。;10%10%
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20%;
目前我社的数据架构能够满足系统运行要求,但随着我社业务的飞速发展,现有数据架构层次划分不完整、层次的功能定位不清晰等问题,将会制约信息化的成长脚步;
数据必须在我社范围内得到共享,用户拥有访问其职责范围内所需数据的权利。
对我社范围内的重要业务数据进行分类,并明确各类数据的业务负责部门,明确数据属主,明确业务部门和数据管理人员的职责。
每个数据项必须拥有一个一致的、标准的、易理解的业务定义,能够告知用户数据的意义以及如何使用数据。
关键数据项的创建必须遵守单点创建的要求,包括外部采集和内部加工形成的数据项;同时数据要从唯一的、可信的和许可的采集点采集。
数据质量包括完整性、准确性和时效性,数据质量要求应明确定义,应在数据的生产、供应、消费环节实施数据质量保证,并持续地对数据质量指标进行检测,对数据质量问题进行修复。
数据的共享都基于业务需求,数据存储及数据服务的非功能需求能够提供连续可用性,同时对数据进行全生命周期管理。
数据在采集、交换和应用过程中,必须采取必要的管理和技术手段确保数据安全。;
数据
识别分析模型数据流·数据实体CRUD分析
irtyA+转分·可信数据源分析
EntyEc应用A1实体1应用B1
实浊实体实体1
管控应用A2应用A3应用B2
数据数据生实做
质量命周期;
数据架构蓝图规划
行业发展趋势/最佳实践
数据架构重点能力规划
整体目标架构设计
数数
DataServicesDataGovernance
服务多样化管控精细化
外部监管要求;
数据质量
数据应用层
法人特色应用
管理分析应用
快速应用
大数据分析层
分(i测)
大数据引擎
(Symphony-MapReduce)
分布式存储
(GPFS-FPO)
高级分析
原始数据访问;
层次描述:
本层是数据产生的来源,包括业务办理、内部管理过程中产生的数据以及外部接入数据。结构化数据:传统关系型数据库中记录的数据。
内部数据:农信内部的IT记录的数据,包括渠道类、产品服务、业务管理类、主数据类以及运维管理等系统的数据。
外部数据:从外部数据来源接入的数据,如市场资讯和信用评级等。
·非结构化数据:相对于关系型数据,主要包括业务处理过程中产生的文本、声频和视频。
架构关注要点:
·建立我社数据标准体系,包括业务数据标准和技术数据规范,保证数据的一致性。
结合应用架构规划,优化客户信息、产品信息等在业务系统和数据中心的分布,减少数据重复录入和冗余存储。
借助数据标准和企业级数据模型,指导我社未来信贷系统、ECIF系统的开发,对核心系统中的数据进行逐步治理和优化,保障数据的完整性。
架构规划建议:
对应应用架构中渠道服务层、客户管理服务层、产品服务层、业务管理与决策支持层等各层的相关应用系统。
每个应用系统既是数据的生产者,也是数据的消费者。
·建议下一步将本层的工作重点放在数据标准规范的建设上,通过标准的制定推动数据质量和数据分布的优化。;
层次描述:
本层主要描述系统间数据交换的枢纽,对于数据产生层、数据整合层、数据
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