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金融行业IT规划与系统建设大数据平台先行

发布时间:2019-12-30 09:45 发布人:和记娱乐 来源:h88平台官网

        

 

 

 

     

  随着金融行业业务的快速发展变化,企业对业务系统的需求呈爆炸式增长,而且频率越来越快,尤其是综合业务系统已经进行常态化研发阶段。业务系统频繁变化通常会导致下游的数据管理系统随之变化,产生高昂的开发、成本,并影响下游系统用户的使用。

  数商云在行业调研中发现,随着综合报表平台使用的不断深入,业务部门对数据利用的宽度和深度不断扩展,对业务数据分析职能的要求也越来越高:信贷、会计、风险管理、内部审计等业务部门需要获取标准一致、口径统一的全业务数据,对日常业务进行统计、分析和,根据查询分析的结果有针对性地规范业务操作与管理流程,强化业务经营和管理能力;各级领导需要全面完整的、包含历史信息的业务数据以便及时、准确地掌握本行业务的运行状况,分析、预测业务发展变化趋势,为管理决策提供支持。

  一是缺乏统一的数据标准体系,无法建立全面、准确、完整反映全行经营状况的单一数据视图,制约了数据共享;

  充分借鉴业界先进数据仓库建设成功经验,经过分析证,决定采用先建数据集市、后建数据整合层的方案 进行数据仓库建设,搭建数据基础平台,整合全行主要业务系统数据,形成全行数据应用统一出口。同时制 定一批得重要业务数据标准,依据标准对数据进行加工和整合,并通过标准的逐步完善,为解决数据管理和 数据质量质量问题提供手段和依据。

  数据平台基于传统的关系型数据库构建,对结构化的业务数据进行存储、整合、加工和应用。其数据来源于行内各个业务系统,为应用提供全面数据支撑。

  数据管理平台对数据平台的数据关系、数据质量、ETL作业、生命周期等内容进行管理,是保障数据平台的正常运转,促进数据仓库逐步完善,提升数据仓库的管理水平的重要手段。

  平台化设计通过对数据平台进行需求分析,提炼需求共性特征并进行分类,划分出不同的平台,平台功能既各有偏重,又相互协同,形成数据平台的完整体系。

  基础数据平台以成熟的行业模型TD-FSLDM为基础进行定制,在保留银行业通用设计基础上,依据农发行自身业务特点,对模型实体进行细分和扩充,形成体现农发行政策性业务特点的模型设计。

  数据管理平台包括数据调度、数据传输、数据生命周期、元数据管理、数据质量检核,各个子平台间既运行,又相互协作,共同支撑数据仓库的整体运转。

  数据平台建成后,可将源系统中多业务、多角度、多格式的符合条件的所有业务数据,按统一标准进行整合,保存各类业务对象,最终形成全行全面的、一致的、统一的标准化数据视图。下游系统只需通过数据平台,即可实现对所有业务数据的访问,并可对数据进行不同时期、不同角度的对比、分析和预测。在对外监管方面能够打破业务种类、部门之间的界限,提供口径一致,信息一致的监管报表;在对内管理方面,能够提供完整、统一的数据资源,满足经营管理和客户服务的需要。

  同时,数据平台还将作为下游系统的唯一数据来源,为下游系统提供了稳定可靠的数据基础。当源系统随业务而变化时,整合层抗源变化的特性确保整合层模型在大多数据情况下无需变化,下游系统通常也无需变化,或只需微调报表样式或查询条件,即可适应源系统的变化。这样避免了下游系统随源系统变化而进行频繁的升级和调整,既减少应用复杂性和工作量,节约开发及成本,也减轻业务用户的系统使用负担。同时,根据同业数据平台的建设经验,源系统存在的数据质量问题对源系统、下游系统的业务准确性将产生不同程度的干扰,影响着数据分析的准确性、一致性。

  因此,数商云在数据平台建设过程中,将对源系统的数据质量问题进行识别、定位、分析和处理,并将有质量问题的源数据,以报表查询或者分析报告的形式反馈至源系统,使其能准确识别和定位数据质量问题,并能从源头上解决数据质量问题,从而改进和提升源系统的数据质量。源系统数据质量的改进和提升,又可进一步保障数据平台的数据质量。通过如此迭代,最终使源系统、数据平台都形成统一的、高质量的数据,从而进一步保障业务数据应用的准确性和一致性。

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